연구 주제
- AI 기반 신약 개발 — 생성 모델, 가상 스크리닝, 물리 기반 시뮬레이션으로 새로운 치료 후보물질을 찾습니다.
- 뇌 데이터와 신경정신의학 — 전기생리 데이터의 해석 가능한 기계학습, in-silico 뇌전증 모델, 면역–신경 상호작용.
- AI 임상 의사결정 지원 — 이상반응 예측, 시술 최적화, 대형언어모델을 이용한 임상 언어 지능.
- 해마 × 강화학습 — 해마를 Successor Representation 에이전트로 보는 가설을 검증합니다.
최근 소식
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42525390
이현수 교수와 국가독성과학연구소의 박순현 센터장이 공동연구를 한 논문이 Bioinformatics에 출판되었습니다.
https://link.springer.com/article/10.1007/s11517-026-03654-5
우리 연구실의 석사 졸업생인 오성수 학생(현재 양산부산대병원 엠빅데이터센터 근무 중)의 논문이 Medical & Biological Engineering & Computing에 출판되었습니다.
최근 논문
(2026).
Diagnosis classification in EMR data using latent representations and SNOMED-CT mapping for improved medical data integration.
Medical & Biological Engineering & Computing.
(2026).
CASCADE: criticality avalanche spike cross-platform analysis detection engine, a multi-manufacturer MEA bash analysis pipeline.
Bioinformatics, 42(8).
(2026).
Evaluation of the Anti-Cancer Effects of KMU-11342 in In Vitro and Ex Vivo Models of Colorectal Cancer.
Pharmaceuticals, 19(7), 985.
(2026).
Intuitive Risk Equation for Post-Transplant Bloodstream Infection Prediction: A Symbolic Regression Approach.
Biomedicines, 14(4), 840.
(2026).
A novel small molecule KMU-11361 attenuates rheumatoid arthritis by mechanistic inhibition of the TAK1–NF-κB–NLRP3 axis.
Inflammation Research, 75(1).