방대한 의학 문헌의 홍수 속에서 데이터 사이의 숨겨진 맥락을 읽어내고, 인간의 인지 한계를 넘어 새로운 치료 가설을 제안하는 차세대 공동 과학자 시스템.
유전 정보, 약물 활성, 임상 결과가 파편화된 데이터베이스에 분산되어 있습니다.
기존 검색 엔진은 이미 알려진 사실만 찾을 뿐, 정보를 연결하여 가설을 세우지 못합니다.
CoDHy는 단순한 툴이 아닌 '공동 연구자'입니다. 흩어진 정보를 연결하고 맥락을 분석하여 실행 가능한 치료 가설을 실시간으로 도출합니다.
바이오마커(암의 지문), 암 유형, 문헌 범위를 설정하여 AI가 나아갈 방향을 제시합니다. Human-in-the-loop 방식의 실시간 피드백이 가능합니다.
텍스트를 '엔티티-관계-엔티티' 구조의 트리플(Triples)로 변환하여 수백만 개의 데이터를 입체적인 지도로 구축합니다.
직접적인 관계가 없더라도 주변 관계망의 유사성을 수학적 벡터로 변환하여 "아직 논문으로 쓰이지 않은 잠재적 효과"를 예측합니다.
Composite Score
9.0 / 10
Target Discovery
합성 치사(Synthetic Lethality) 원리를 이용한 암세포 공격 전략. 해당 조합은 문헌상 존재하나(Novel-Exact: False), 특정 암 맥락에서는 아직 연구되지 않은 참신한 시도임(Novel-in-Context: True).
파편화된 데이터를 지식 그래프로 연결하여 숨겨진 치료 메커니즘을 발견합니다.
그래프 임베딩을 통해 데이터 사이의 구조적 유사성을 계산하고 미래를 제안합니다.
투명한 근거 제시를 통해 과학자의 빠르고 정확한 의사결정을 지원합니다.
LLM의 환각 현상(Hallucination) 가능성으로 인해 시스템 내 검증 및 인간 과학자의 최종 확인은 필수적입니다. AI는 도구일 뿐, 최종 결정은 인간의 몫입니다.