[데이터바우처 성공 사례] 통증 진단 AI 고도화를 위한 고령자 의료 데이터 구축
- 4일 전
- 2분 분량

고객사 소개
디지털 헬스케어 기반 통증 진단 AI 솔루션을 개발하는 고객사는, 정량감각검사(QST, Quantitative Sensory Testing) 데이터를 기반으로 통증 유형을 분류하고 통증 수준을 예측하는 의료 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히, 만성 등통증 및 노인성 통증 환자를 대상으로 생체 반응 데이터, 기저질환 정보, 라이프로그 데이터를 결합하여 환자 주관 표현 중심 통증 평가 방식에서 벗어난 객관적·정량 기반 통증 진단 AI 서비스 구현을 목표로 하고 있습니다.
프로젝트 과제 및 배경
최근 고령화 사회 진입과 만성 통증 환자 증가로 인해 통증 진단 AI 및 디지털 헬스케어 AI 시장이 빠르게 성장하고 있습니다. 특히 통증 진단 AI 모델 개발을 위해서는 고품질 의료 AI 학습 데이터 구축이 필수적이며, 고령자 통증 검사 데이터, 기저질환 데이터, 라이프로그 데이터, 건강 대조군 데이터와 같은 데이터 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.
이에 고객사는 데이터바우처 지원사업을 통해 통증 진단 AI 학습용 의료 데이터 구축 프로젝트를 추진했습니다. 특히, 고령자 의료 데이터 수집 경험과 대규모 데이터 가공 및 라벨링 수행 역량을 보유한 틱택코리아를 데이터 구축 파트너로 선정했습니다.
틱택코리아 작업 내용
본 프로젝트에서 틱택코리아는 통증 진단 AI 학습 데이터 구축을 위해 데이터 수집 설계, 데이터 수집, 데이터 가공 및 라벨링, 데이터 정제 및 품질 관리까지 End-to-End 데이터 구축을 수행했습니다.
1. 데이터 수집 설계 및 수집
수집 대상
통증 호소 고령자 데이터
건강 고령자 대조군 데이터
수집 데이터 유형
정량감각검사(QST) 데이터
기저질환 정보
생활 패턴 및 라이프로그 데이터
특히 통증 검사 데이터와 기초 데이터 간 연계 구조를 고려하여 AI 학습용 데이터셋을 구축했습니다.
2. 데이터 가공 및 라벨링
수집된 데이터는 통증 진단 AI 모델 학습이 가능하도록 구조화된 의료 AI 학습 데이터 형태로 가공되었습니다.
주요 가공 작업
통증 유형 분류 및 통증 수준 예측 AI 학습을 위한 데이터 구조화 작업을 수행했습니다.
의료 데이터 품질 확보 작업
개인정보 비식별화 처리
이상치 및 노이즈 데이터 제거
의료 데이터 표준화 및 정규화
도메인 전문가 기반 품질 검수
3. 데이터 정제 및 품질 관리
수집된 데이터는 AI 학습 활용을 위해 정제 및 구조화되었으며, 통계 분석과 데이터 품질 점검을 통해 학습 적용이 가능한 데이터 상태로 검증되었습니다.
의료 데이터 기준 기반 검증 프로세스 적용
AI 학습용 정형 데이터 구조 변환
데이터 통계 분석 및 데이터 분포 검증
AI 학습 적용 전 데이터 품질 검증 수행성
프로젝트 결과 및 활용 방향
본 프로젝트를 통해 고객사는 통증 진단 AI 모델 학습에 활용 가능한 의료 AI 데이터셋 구축 기반을 확보했습니다.
1. AI 학습 데이터 확보 기반 마련
고령자 통증 데이터를 기반으로 통증 데이터 + 통증 검사 데이터 + 라이프로그 데이터를 기반으로 AI 학습 데이터 구축
2. 통증 데이터 기반 지식 구조화 기반 확보
비정형 의료 데이터를 AI 학습 가능한 구조화 데이터 형태로 변환 가능한 데이터 구조 확보
3. 통증 진단 AI 모델 성능 개선 기반 마련
통증 유형 분류 모델 학습 데이터 확보 기반 마련
통증 수준 예측 모델 학습 데이터 확보 기반 마련
2026 데이터바우처 지원사업 6년 연속 공급기업 선정, 틱택코리아
틱택코리아는 데이터바우처 전문 기업으로서 현장형 프로젝트를 끝까지 수행할 수 있는 운영 역량과 AI 학습에 바로 쓰일 수 있는 데이터 구조화 역량을 함께 제공합니다.
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데이터바우처 지원사업은 단순한 지원 사업이 아닙니다. 데이터를 통해 실제 성과를 만들어내는 프로젝트입니다.
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