翰林大学“医疗数据应用竞赛”圆满落幕，高龄患者治疗预测AI模型获大奖

by Lee jonggu

Published 21 Nov.2025 09:50(KST)

翰林大学 SEPO 团队开发老年高血压患者治疗预测 AI 模型
在医疗数据应用竞赛中荣获大奖
构建高校与医疗机构协作的 AI 医疗健康教育与研究生态系统

翰林大学（校长 Choi Yanghee）医疗人工智能特化融合人才培养事业团、翰林大学软件中心大学以及翰林大学医疗院（医疗院长 Kim Yongseon）于本月12日在翰林大学圣心医院第二别馆日松文化厅举行了“2025年第2届医疗数据应用竞赛（H-iDEA, Hallym innovation BigData Exploration&Analysis）”颁奖仪式。

2025年第2届医疗数据应用竞赛“H-iDEA”获奖者合影留念。韩林大学提供

本次竞赛由翰林大学医疗院、翰林大学医疗人工智能特化融合人才培养事业团和翰林大学软件中心大学事业团联合面向翰林大学学生举办，旨在促进基于医疗数据的创新技术开发，并发掘与培养医疗人工智能（AI）领域的优秀人才。

共有24个团队、47名学生参赛，来自人工智能、医学、自然科学、社会科学等多个专业领域的学生对医疗AI展现出高度关注。参赛团队利用翰林大学医疗院下一代数据湖云平台“HERO”提供的匿名临床数据，提出了医疗AI的多种可能性。评审团由医疗、数据、信息科学等各领域专家组成，通过对结果报告的评审，最终评选出大奖1个团队、最优秀奖2个团队、优秀奖4个团队。

大奖由提交“出院老年高血压患者治疗失败风险预测模型开发及其在医疗社会工作团队中的应用方案研究”的SEPO团队获得（翰林大学医学科学生 Choi Seungah、Oh Wonjun、Han Subin）。

该团队为提高老年高血压患者的治疗依从性、降低再入院率，构想了一个能够及早筛选出治疗失败风险较高的高危老年患者的预测模型。通过这一模型，医疗社会工作团队可以筛选出需要重点照护干预的老年患者，从而提高有限资源的使用效率。

SEPO团队基于住院与出院患者的多维度数据，应用SHAP（SHapley Additive exPlanations）分析，确认了各变量对预后预测的贡献度。结果提取出了能够解释患者功能恢复程度及出院后状态的有意义变量（入院日期、性别、家庭关系、出院形式、洗澡方式、情绪状态等）。

学生 Choi Seungah（SEPO团队队长）表示：“我们以社会经济因素对高龄患者疾病预后的影响为主题，对模型进行分析与构建”，“今后也不会忘记‘为患者实现更优医疗’这一本质，继续努力学习”。

大数据中心主任 Seo Youngkyun（翰林大学圣心医院家庭医学科教授）表示：“运用医疗数据虽然困难，但如果运用得当，其意义远超想象”，“我们将努力把本次大赛中发掘出的优秀创意应用于实际医疗现场，并通过利用HERO开展多样的竞赛与合作，构建共同研究生态系统，使医疗数据得到良好应用”。

医疗人工智能特化融合人才培养事业团团长 Lee Jaejoon（翰林大学春川圣心医院院长）表示：“基于医疗数据的学生创造性尝试非常令人鼓舞”，“今后将持续扩大与医疗机构联动的实务型教育和研究机会，培养达到世界水准的医疗AI特化融合人才”。

另一方面，翰林大学医疗院于2021年在 Doheon 数字医疗创新研究所（DIDIM）旗下设立大数据中心，承担着“医疗数据中心医院支援事业”和“K-CURE临床数据网络构建事业”等主要国家项目。同时，自主开发并建成数据湖云平台“HERO”，并作为医疗机构首次同时获得“医疗数据内容及管理体系”认证，走在数据驱动医疗创新的前沿。