고려대학교 안산병원 영상의학과 최가영 교수가 최근 미국 시카고에서 열린 북미영상의학회 연례 학술대회(Radiological Society of North America, 2023 RSNA)에서 팔꿈치 측면 엑스레이 영상과 인공지능 모델을 이용한 사춘기 팔꿈치머리 뼈돌기 골연령 평가(Olecranon Bone Age Assessment in Puberty Using a Lateral Elbow Radiograph and a Deep-Learning Model)를 주제로 구연 발표해 큰 호응을 얻었다. RSNA는 영상의학분야 국제회의 중 가장 권위 있는 학회로, 당해연도 이슈가 된 연구를 선발해 구연 발표를 진행하고 있다. 골연령은 소아청소년의 전신 발육 상태를 판정할 수 있는 중요 지표로 활용되고 있다. 보통 X-ray로 손 뼈를 검사해 골연령을 측정하지만, 사춘기 시기에는 손 뼈의 변화가 뚜렷하지 않아 정확한 골연령을 측정하는 데 한계가 있다. 반면에 팔꿈치는 사춘기 동안 뚜렷한 변화를 보여 사춘기 골연령 평가에는 팔꿈치 골연령이 더 도움이 된다. 최 교수는 소아청소년 환자들의 팔꿈치 X-ray 5,000장 이상을 분석해 기존 팔꿈치 골연령 평가방법의 제한점
환자 맞춤형 수술 솔루션 전문 기업 애니메디솔루션(대표 김국배, 이하 애니메디)이 미국의 헬스케어 전문 매거진 메드테크 아웃룩(MedTech Outlook)이 발표하는 아시아태평양 지역 ‘10대 의료 솔루션 제공 기업’으로 2년 연속 선정됐다고 밝혔다. 금번 선정에서 애니메디는 딥러닝 알고리즘을 활용한 독자적인 수술 플랫폼을 구축해 고위험, 고난도 수술에서의 성공률을 높이고, 재수술 비용을 낮추는 등 의료 환경을 개선하는데 이바지했다는 점에서 좋은 평가를 받았다. 애니메디는 서울아산병원의 연구팀이 스핀오프(Spin-off) 해 설립한 기업으로, 수많은 고난도 수술 데이터를 기반으로 딥러닝 알고리즘을 적용해 의료영상을 정확히 분석하고, 환자 맞춤형 의료기기를 설계할 수 있는 독자적인 플랫폼을 구축했다. 애니메디의 플랫폼을 활용하면 의료영상의 취득 및 분석, 수술 계획 수립, 의료기기의 설계 및 제작에 이르기까지 약 4주가 걸리는 기존 프로세스를, 단 ‘3일’로 단축할 수 있다.애니메디의 플랫폼을 통해 제공되는 솔루션은 시뮬레이터, 수술 가이드, 보형물의 세 가지로 나뉜다. 시뮬레이터는 환자의 신체 구조와 동일한 구조의 모형을 생체 조직과 유사한 물성으로 제작해
인공지능기술을 활용해 목소리만으로 뇌졸중 후 연하장애를 조기 진단할 수 있게 됐다. 가톨릭의대와 포항공대 연구진이 목소리만을 사용해 연하장애를 진단하는 기술을 개발, 최근 그 정확도를 입증했다. 가톨릭대학교 부천성모병원 재활의학과 임선 교수와 박혜연 임상강사, 포항공대 이승철 교수와 김희규 학생은 다양한 음역대의 음성신호를 활용한 딥러닝 분석 기술을 개발했으며, 이를 통해 뇌졸중 후 연하장애 환자를 각각 94.7%의 민감도와 77.9%의 특이도로 진단했다. 과거 음식물을 직접 삼킨 후 목소리 변화를 관찰해 진단했던 방법과 달리 목소리만으로 연하장애를 진단하는 새로운 접근법을 제시한 것이다. 음식을 삼키는 데 어려움을 겪는 연하장애(또는 삼킴장애, 연하곤란)는 많은 이들에게 불편을 초래하며, 특히 뇌졸중 환자에게 있어서는 심각한 합병증을 유발한다. 뇌졸중 환자 중 50~73%에서 연하장애가 발생하며, 그 중 약 40~50%에서는 적절히 치료가 되지 않을 경우 반복적인 흡인성 폐렴으로 이어지는데, 이는 뇌졸중 환자의 주요 사망원인으로 알려져 있다. 때문에 연하장애를 조기 발견하고 재활하는 것이 뇌졸중 환자의 재활치료에서 매우 중요하다. 이번 연구는 비침습적이고
자폐스펙트럼장애를 진단하고 그 중증도를 측정할 수 있는 인공지능 모델이 개발됐다. 연세대 의대 의생명시스템정보학교실 고찬영 강사와 박유랑 교수 연구팀은 소아의 사회적 기능 중 하나인 ‘공동주의(Joint attention)’ 행동의 객관적 평가·측정 방법을 개발했으며, 이를 이용해 자폐스펙트럼장애를 진단하고 중증도를 확인할 수 있는 딥러닝 기반 모델을 구축했다고 28일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘자마 네트워크 오픈’(JAMA Network Open, IF 13.37)에 게재됐다. 자폐스펙트럼장애는 다른 사람과 의사소통 등 상호작용에 어려움을 겪고 제한적인 관심사에만 반복적인 행동을 보이는 발달장애다. ‘공동주의’는 타인과의 상호작용 상황에서 나타나는 행동양상으로 시선 이동, 고개 돌림, 눈맞춤으로 이뤄진다. 공동주의는 크게 세 가지 유형으로 구분된다. 소아가 스스로 사물-타인-사물 또는 타인-사물-타인으로 시선 이동을 하며 상호작용을 유도하는 자발적 공동주의(IJA), 가까이 또는 먼 위치에 있는 사물을 타인이 먼저 손가락으로 가리킴으로써 상호작용을 유도했을 때 이에 반응해 시선 이동을 통해 사물을 보는 것을 각각 낮은 수준의 수동적 공동주의(R
국내 연구팀이 암 백신 타겟 선정에서 핵심이 되는 기술을 개발하는 데 성공했다. 삼성서울병원은 이세훈 혈액종양내과 교수가 최정균 KAIST 바이오및뇌공학과 교수, 펜타메딕스와 공동으로 개인 맞춤형 항암백신에 유효한 신생 항원을 예측하는 딥러닝 모델을 구축하고, 항암 반응성을 규명했다고 7일 밝혔다. 연구팀은 딥러닝을 이용해 T 세포 면역반응을 유도할 수 있는 백신 타겟을 발굴하는 방법을 개발, ▲대규모 암 유전체 데이터 ▲면역치료 환자 데이터 ▲동물실험 등을 통해 유효성을 검증했다. 이 방법은 T 세포 반응성까지 고려해 예측할 수 있는 최초의 기술일 뿐만 아니라, 현재 기술적 한계에 부딪힌 주조직적합성복합체 2형(MHC class II)에 대한 예측 정확도를 획기적으로 향상시켰다는 평가가 나온다. ‘MHC’는 암세포의 돌연변이에서 나온 단백질 조각과 결합해 정상 세포와 다른 항원을 만들어 내는데, 이렇게 만들어지는 신생 항원은 이론적으로 수 백여 종류에 달하는 것으로 알려져 있다. 하지만 면역세포인 T세포가 암세포를 알아보고 공격하도록 항원 역할을 제대로 할 수 있는 건 일부에 불과해서, 암 공격을 유도하는 신생 항원을 정확히 가려내는 게 무엇보다 중요하다.
서울대병원 이규언·공현중 교수 연구팀이 지난달 18일 국제의료영상처리학회(MICCAI)가 개최한 인공지능 알고리즘 개발 대회에서 ‘행동인식’ 부문 1위상 수상을 비롯해 우수한 성적을 거뒀다. MICCAI는 의료영상 영역에서 세계적인 권위를 가진 학회다. 올해 25회째를 맞이한 MICCAI 국제학술대회(MICCAI2022)에는 약 2,000명의 의료영상 전문가들이 참석한 가운데 최신 연구성과 공유, 챌린지, 학술발표, 워크샵 등이 진행됐다. 그중 ‘로봇보조 수술 영상 분석’ 챌린지는 다빈치 로봇을 활용한 전립선절제술에서 수술 동영상을 분석하기 위해 개발된 딥러닝 알고리즘을 평가하는 경진대회다. 평가는 ▲수술 행동인식 ▲수술도구 분할 ▲행동인식/분할 동시예측 3가지 부문에서 각각 이뤄지며, 참가한 12개의 팀 중 부문별로 가장 정확한 알고리즘을 개발한 팀에게는 수상의 영예가 주어진다. 서울대병원 융합의학 연구팀은 수술도구 행동인식 부문에서 1위를, 수술도구 분할과 동시예측 부문에서 각각 3위를 달성하며 로봇수술 영상분석 기술력의 우수함을 세계적으로 인정받았다. 융합의학과 공현중 교수는 “본 대회에서 선보인 기술은 로봇 및 내시경 수술 수련의 정량적 평가, 수술
서울대치과병원(병원장 구영)은 9월 6일 구영 병원장과 권호범 치의학대학원장 등 주요 보직자가 참석한 가운데 연구동 지하 1층에서 MRI 가동식 및 기념 심포지엄을 개최했다. 서울대치과병원은 최첨단 AI 딥러닝 기술을 탑재한 MRI(자기공명영상장치, Magnetic Resonance Imaging) 도입을 통해, 빠른 검사와 정밀진단 영상을 구현해 치과 환자들에게 정확한 진단을 제공할 수 있게 됐다. 또한 넓은 출입구와 줄어든 소음으로 편안한 환경에서 촬영이 가능해, 폐소공포증 환자나 어린이 환자 등에게 안정감 있는 검사를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 이날 MRI 도입에 맞춰 치과병원에서 MRI 검사를 활용한 진단 및 처방을 돕기 위해 기념 심포지엄을 개최해, 임상의들이 궁금해 할 사항에 대한 영상치의학과 교수들의 명쾌한 강의가 이어졌다. 발표주제로는 ▲촬영 전 확인해야 할 체내 외 자성체에는 어떤 것이 있는가(강주희 교수) ▲구강 내 수복/보철물 어디까지 제거해야 하는가(허경회 교수) ▲언제 어떤 항목을 처방해야 하는가(김조은 교수)로 구성됐다. 허민석 영상치의학과장은 “MRI를 도입할 수 있도록 도와주신 많은 분들께 감사드리며 이는 서울대치과병원의
국내 연구진이 인공지능(AI) 딥러닝을 활용해 희귀 안질환 원인 분석에 나섰다. 연세대 강남세브란스병원 안과 한진우, 이준원 교수팀은 희귀 안질환인 영아 눈떨림증후군의 원인을 분석하는 유전자 검사 기법에 AI 딥러닝을 접목해 기존 분석법을 크게 개선했다. 영아 눈떨림증후군은 생후 6개월 이전의 영아에게서 눈동자가 좌우, 상하 또는 복합적으로 떨리는 증상이 나타나는 희귀 안질환이다. 명확한 원인을 찾기 어려운 질환으로 인구 2천명 당 1명꼴로 발생한다. 최근 환자의 유전자를 분석하는 차세대 염기서열 분석법(Next Generation Sequencing, NGS)이 정착되면서 영아 눈떨림증후군의 원인 규명과 진단 및 치료에 도움이 되고 있다. 그러나 NGS 기법으로도 40~50%의 환자는 여전히 원인 돌연변이를 찾지 못하고 있다. 연구팀은 NGS 기법에 인공지능 딥러닝을 활용해 모든 유전체(genome)를 검사하는 방식으로 원인 돌연변이를 찾고자 했다. 기존 분석법은 염기서열의 일부를 검사하는 엑솜 유전체 검사법과 유전자 패널 검사법이 주로 활용된다. 유전체를 전부 분석하기에는 범위가 방대하고 시간과 비용이 많이 들기 때문이다. 이번에 연구팀이 AI 딥러닝으로
선천성 발달장애 중 하나인 신경관 결손을 예측, 예방할 수 있는 길이 열렸다. 고려대학교 의과대학 해부학교실 선웅 교수팀이 신경관 형성을 모사하는 척수 오가노이드 개발에 성공하고 오가노이드 기반의 약물 스크리닝 플랫폼 활용 가능성을 증명했다. 이번 연구는 선웅 교수팀의 주도하에, 한국과학기술연구원(KIST) 뇌과학연구소 조일주 박사팀, 이화여자대학교 생명과학과 이상혁 교수팀, 인공지능벤처기업 인터마인즈(대표 김종진)등 다수의 기관과 공동연구로 진행됐다. 오가노이드(Organoid)는 체외 배양을 통해 줄기세포로부터 형성되며, 생체 내의 발달 과정과 구조적 특징을 그대로 모방하며 형성되는 ‘미니 장기’이다. 동물 실험은 윤리문제 뿐 아니라 질환 기전 연구나 신약 개발에는 명확한 한계가 존재하기 때문에 인간의 발생 과정 탐구, 질환의 원인 파악, 약물 개발과 부작용 예측 등 다양한 분야에서 적용 가능한 오가노이드가 대안으로 제시되고 있다. 신경관 결손은 선천적 기형에서 가장 많이 나타나는 증상 중 하나로, 전 세계에서 연간 약 30만 명의 태아에게서 발견된다. 신경관은 뇌, 척수로 구성된 중추신경계의 기반이 되는 발달 초기 신경조직으로 다른 조직과 상이한 초기
고려대학교 안산병원 정밀의료사업단 이기선 교수(의과학 연구센터 겸임교수, 치과), 최원석 교수(감염내과), 이기열 교수(영상의학과) 연구팀이 흉부엑스레이를 대상으로 딥러닝 기반 분석기술을 이용해 코로나19 여부를 진단하는 알고리즘을 자체 개발했다. 특히 연구팀이 개발한 알고리즘은 흉부엑스레이 영상을 대상으로 정상인과 단순 폐렴환자, 코로나19가 원인인 폐렴환자 3가지를 구분하는 딥러닝 알고리즘 모델로, 코로나19와 단순 폐렴을 구분하여 호흡기 환자의 원인 분석에 있어 유용성을 높이고(분류 정확도 95%) 단순 폐렴과 코로나19를 구분하는 분류 결정부위를 표시하고 설명 가능한 딥러닝 기술을 접목하였다. 이 연구는 이기선 교수를 비롯해 의과학 연구센터의 김재영 연구교수, 전은태 연구원, 감염내과 최원석 교수, 영상의학과 이기열 교수 등 다학제간 연구를 통해 이룬 성과로, 연구결과는 ‘JCR HEALTH CARE SCIENCES’ 분야 상위랭킹 10% 저널인 ‘JOURNAL OF PERSONALIZED MEDICINE’에 정식 게재되어 있다. 인공지능 프로그램 개발자겸 책임저자인 이기선 교수는 “흉부 엑스레이를 대상으로 코로나19를 진단 보조하는 알고리즘 개발은