유전체학에서의 인공지능 기법, 자원, 과제, 전망을 종합적으로 조사

한줄 요약

유전체학 분야에서 활용되는 다양한 AI 기법과 자원, 과제, 전망을 체계적으로 정리한 종합 리뷰이다.

풀어야 하는 문제

유전체학 데이터의 방대함과 복잡성으로 인해, AI 기법을 효과적으로 적용하기 위한 체계적인 정리와 향후 과제에 대한 명확한 이해가 필요하다.

접근 방법

머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 생성 모델, 설명 가능한 AI 등 주요 AI 기법을 유전체학의 핵심 영역(유전자 시퀀싱, 변이 탐지, 유전자 발현 분석 등)에 적용한 사례를 체계적으로 분석하고 요약한다.

결과·기여

유전체학 연구를 지원하는 핵심 계산 도구, 벤치마크 데이터셋, 오픈소스 프레임워크를 상세히 기술하고, 데이터 품질, 해석 가능성, 윤리적 거버넌스, 계산 확장성 등 주요 과제와 그래프 신경망, 멀티모달 딥러닝을 통한 미래 전망을 제시한다.