国立金乌工科大学Kim Yeongu教授团队入选医疗AI顶级权威MICCAI 2026“Early Accept”

by Kim Ihwan

Published 11 Jun.2026 09:28(KST)

以结合MRI与临床信息的人工智能对高风险多囊肾病患者进行非侵入式筛查
获评全球前9%研究成果

国立金乌工科大学10日表示，计算机工程学院Kim Yeongu教授研究团队的论文入选医疗人工智能领域最具权威性的国际学术会议MICCAI 2026“Early Accept（提前录用）”，取得重要成果。

“Early Accept”是指无需经过反驳答辩（Rebuttal）评审，在初审阶段即直接确定录用的最高等级，仅授予被认可具有原创性与完成度的论文。

今年MICCAI共收到4601篇论文，其中仅约9%入选Early Accept。

左起）Kim Yeongu教授（指导教授、通讯作者，计算机工程学院教授）、Oybek Valiyev研究员（第一作者，软件工程系硕士课程）、Jo Junbeom研究员（共同作者，软件工程系硕士课程）[图片由金乌工大供图]

入选论文题为《Radiogenomics-Driven Hierarchical Multimodal Stacking for Non-Invasive Triage of High-Risk PKD1-Truncating Genotypes in ADPKD》，提出了一种人工智能框架，仅凭MRI影像和基础临床信息、无需基因检测，即可筛查常染色体显性多囊肾病（ADPKD）高风险基因型。

研究团队开发了结合三维MRI影像提取特征与临床信息的分层多模态人工智能模型，并在针对美国8家医院414名患者队列的验证中，证明其性能优于传统仅依赖影像或仅依赖临床信息的方法。

尤其是，该研究被认为提出了一种可作为非侵入式决策支持工具的应用可能性，即使在基因检测费用负担较重或可及性较低的环境中，也能实现对高风险患者的早期筛查。

Kim Yeongu教授表示：“这项研究表明，通过结合影像与临床数据，即便对于基因检测可及性较低的患者，也能够提供早期风险筛查机会。”他还称，“今后将继续与学生一道扩大医疗影像人工智能研究。”

另一方面，此次研究在韩国研究财团和韩国保健产业振兴院支持下开展，MICCAI 2026将于今年9月在法国斯特拉斯堡举行。