- 간손상·간암 위험 예측 연구 3편 발표… 박서은 학부생 Best Poster Presentation Award 수상
- 임상진-AI 연구진 협력 모델로 신약 안전성·간암 조기 예측 기술 개발 이어가
▲ The Liver Week 2026에 참석한 공동연구팀.
(왼쪽부터) 한동대학교 AI컴퓨터전자공학부 홍참길 교수, 박서은 학생, 김유진 학생, 아주대학교병원 소화기내과 김순선 교수
한동대학교 AI컴퓨터전자공학부 홍참길 교수 연구팀이 아주대학교병원 소화기내과(정재연·김순선·조효정·한지은 교수)와의 공동연구 성과를 국제학술대회 'The Liver Week 2026'에서 발표했다. 공동연구팀은 이번 대회에서 약물로 인한 간손상 예측, 환자 임상정보를 반영한 약물 안전성 평가, 만성 B형간염 환자의 간암 발생 위험 예측을 주제로 총 세 편의 연구를 선보였다. 이번 성과는 실제 임상 현장의 문제에서 출발해 데이터와 인공지능 기술을 결합한 산물로 평가받는다.
특히 AI컴퓨터전자공학부 4학년 박서은 학생은 전임상 단계에서 약물의 잠재적 간독성을 예측하는 인공지능 연구를 발표해 '최우수 포스터상(Best Poster Presentation Award)'을 수상했다. 이 연구는 미국 FDA 데이터를 활용해 분자 구조 정보와 전자적 특성을 함께 반영하는 새로운 표현 방법을 제시하여 신약 후보물질의 초기 안전성 평가 활용 가능성을 높였다.
또한 일반대학원 전산전자공학과 석사과정의 김유진 학생은 환자의 임상정보와 약물 정보를 통합해 간손상을 예측하는 프레임워크를 발표했으며, 박소연 학생은 별도의 재학습 없이 병원별로 유연하게 적용 가능한 만성 B형간염 환자의 5년 내 간암 발생 위험 예측 모델을 발표했다. 홍참길 교수는 임상 현장과 AI 기술을 잇는 연구를 꾸준히 이어가겠다고 밝혔으며, 연구팀은 향후 설명 가능한 인공지능 기술로의 확장 및 국제학술지 게재를 추진할 계획이다.
관련 정보
골든타임즈 https://www.gdtimes.kr/1142382
---
A joint research team led by Professor Charmgil Hong from the School of Artificial Intelligence, Computer and Electrical Engineering (AICE) at Handong Global University presented its collaborative research achievements with Ajou University Hospital’s Gastroenterology Department (Professors Jae-Youn Cheong, Soon-Sun Kim, Hyo-Jung Cho, and Ji-Eun Han) at 'The Liver Week 2026' international conference. The team presented three studies focusing on drug-induced liver injury prediction, patient clinical data-based drug safety evaluation, and 5-year liver cancer risk prediction for chronic hepatitis B patients. This success is highly recognized as a result of combining actual clinical challenges with AI and data technology.
Notably, Seoeun Park, a senior in AICE, received the 'Best Poster Presentation Award' for her AI research predicting preclinical drug hepatotoxicity. Utilizing US FDA data, her study presented a new molecular representation method integrating electronic properties, enhancing its potential for early-stage drug candidate safety evaluations.
Additionally, Yujin Kim, a master's student in the Dept. of Computer Science and Electrical Engineering (Graduate School), presented a framework predicting liver injury by integrating patient clinical data. Soyeon Park, also a master's student in the same department, introduced an adaptable 5-year liver cancer risk prediction model for chronic hepatitis B patients that operates without model retraining. Professor Charmgil Hong stated that the team will continue bridging clinical environments and AI technology, with plans to expand into explainable AI and publish the findings in international journals.
Related information
Golden Times https://www.gdtimes.kr/1142382
- 간손상·간암 위험 예측 연구 3편 발표… 박서은 학부생 Best Poster Presentation Award 수상
- 임상진-AI 연구진 협력 모델로 신약 안전성·간암 조기 예측 기술 개발 이어가
▲ The Liver Week 2026에 참석한 공동연구팀.
(왼쪽부터) 한동대학교 AI컴퓨터전자공학부 홍참길 교수, 박서은 학생, 김유진 학생, 아주대학교병원 소화기내과 김순선 교수
한동대학교 AI컴퓨터전자공학부 홍참길 교수 연구팀이 아주대학교병원 소화기내과(정재연·김순선·조효정·한지은 교수)와의 공동연구 성과를 국제학술대회 'The Liver Week 2026'에서 발표했다. 공동연구팀은 이번 대회에서 약물로 인한 간손상 예측, 환자 임상정보를 반영한 약물 안전성 평가, 만성 B형간염 환자의 간암 발생 위험 예측을 주제로 총 세 편의 연구를 선보였다. 이번 성과는 실제 임상 현장의 문제에서 출발해 데이터와 인공지능 기술을 결합한 산물로 평가받는다.
특히 AI컴퓨터전자공학부 4학년 박서은 학생은 전임상 단계에서 약물의 잠재적 간독성을 예측하는 인공지능 연구를 발표해 '최우수 포스터상(Best Poster Presentation Award)'을 수상했다. 이 연구는 미국 FDA 데이터를 활용해 분자 구조 정보와 전자적 특성을 함께 반영하는 새로운 표현 방법을 제시하여 신약 후보물질의 초기 안전성 평가 활용 가능성을 높였다.
또한 일반대학원 전산전자공학과 석사과정의 김유진 학생은 환자의 임상정보와 약물 정보를 통합해 간손상을 예측하는 프레임워크를 발표했으며, 박소연 학생은 별도의 재학습 없이 병원별로 유연하게 적용 가능한 만성 B형간염 환자의 5년 내 간암 발생 위험 예측 모델을 발표했다. 홍참길 교수는 임상 현장과 AI 기술을 잇는 연구를 꾸준히 이어가겠다고 밝혔으며, 연구팀은 향후 설명 가능한 인공지능 기술로의 확장 및 국제학술지 게재를 추진할 계획이다.
관련 정보
골든타임즈 https://www.gdtimes.kr/1142382
---
A joint research team led by Professor Charmgil Hong from the School of Artificial Intelligence, Computer and Electrical Engineering (AICE) at Handong Global University presented its collaborative research achievements with Ajou University Hospital’s Gastroenterology Department (Professors Jae-Youn Cheong, Soon-Sun Kim, Hyo-Jung Cho, and Ji-Eun Han) at 'The Liver Week 2026' international conference. The team presented three studies focusing on drug-induced liver injury prediction, patient clinical data-based drug safety evaluation, and 5-year liver cancer risk prediction for chronic hepatitis B patients. This success is highly recognized as a result of combining actual clinical challenges with AI and data technology.
Notably, Seoeun Park, a senior in AICE, received the 'Best Poster Presentation Award' for her AI research predicting preclinical drug hepatotoxicity. Utilizing US FDA data, her study presented a new molecular representation method integrating electronic properties, enhancing its potential for early-stage drug candidate safety evaluations.
Additionally, Yujin Kim, a master's student in the Dept. of Computer Science and Electrical Engineering (Graduate School), presented a framework predicting liver injury by integrating patient clinical data. Soyeon Park, also a master's student in the same department, introduced an adaptable 5-year liver cancer risk prediction model for chronic hepatitis B patients that operates without model retraining. Professor Charmgil Hong stated that the team will continue bridging clinical environments and AI technology, with plans to expand into explainable AI and publish the findings in international journals.
Related information
Golden Times https://www.gdtimes.kr/1142382