아주대 의대 의료인공지능 융합인재양성 사업단이 지난 2월 17일 수원 메리어트 코트야드에서 ‘의료인공지능 융합인재양성사업 성과 보고회 및 워크숍’을 개최했다. 이번 행사는 사업단 참여교수, 관계자 및 학생들이 참여한 가운데 그동안의 사업 성과를 발표하고, 사업단의 교육과정 개발 추진성과 발전 방향에 대해서 논의하는 시간으로 진행됐다. 또 이날 한양대 이상욱 교수(철학과·인공지능학과)를 초청해 ‘의료인공지능과 윤리’란 주제로 특강을 가졌다. 이날 함께 참석한 박해심 아주대의료원장은 “참여교수와 학생들의 노력에 감사드리며, 의료인공지능 교육 및 연구역량 강화를 위해 적극적으로 지원할 것”이라고 말했다. 사업단장인 우현구 교수(생리학교실)는 “이번 사업을 통해 의료와 인공지능 융합형 전문인력을 보다 많이 배출하기를 바라며, 앞으로도 미래의 의료기술 혁신을 이끌어 갈 인재들을 양성하기 위해서 주력하겠다”고 말했다. 한편 아주대 의대는 보건복지부와 교육부 주관 의료인공지능 융합인재양성사업에 선정돼, 2022년 9월부터 의료인공지능 융합인재 양성을 위한 학부 마이크로과정과 대학원 전공과정을 개설해 운영하고 있다.
충북대학교병원(병원장 최영석) 의공학과 박승 교수가 팀장으로 이끌고 있는 의료인공지능팀(이하 인공지능팀)이 최근 인공지능 온라인 경진대회에서 우수한 성적을 거뒀다. 인공지능팀은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 주관한 ‘2022 인공지능 온라인 경진대회’에 참가했다. 인공지능팀은 이번 대회에서 이미지 영역의 ‘토지 피복지도 항공위성 손상 이미지 복원’ 문제에 생성적 적대 신경망(GAN) 기술을 적용하여 우수한 성적을 달성해 2억원 상당의 사업화 자금 지원 대상으로 선정됐다. 인공지능팀은 앞서 2021년에도 한국보건복지인력개발원과 의료인공지능학회가 공동주관한 2021년도 생체신호·EMR 인공지능 전문가 양성과정 팀프로젝트에 참가해 ‘강화학습 기반 마취환자의 자발호흡 예측’으로 최우수상(1등)을 수상한 바 있다. 인공지능팀은 이번 2022 인공지능 온라인 경진대회에서도 발군의 실력을 보이며 한층 더 성장한 모습을 보였다. 또한, 올 한해 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (IF,영향력지수 = 14.26), Neural Networks (IF,영향력지수 = 9.66) 등 최상위
한림대학교(총장 최양희)는 5월 26일 보건복지부 산하 한국보건산업진흥원이 주관하는 의료 인공지능 융합인재 양성사업에 선정됐다. 의료인공지능 융합인재 양성사업은 복지부·교육부 부처 협업형 인재양성 사업이며 의대(의학)-공대(정보통신기술·인공지능)-병원(현장·데이터) 간 의료인공지능 분야 학과 융합과정 운영을 통해 학사·석사·박사 전 주기를 지원하는 사업이다. 한림대학교는 이번 사업 선정으로 2022년부터 2025년까지 3년간 최대 24.5억원을 지원받게 됐다. 한림대학교는 의료인공지능 융합인재 양성사업의 3대 목표로 ▲의료 인공지능 분야를 선도할 창의적 혁신 인재 양성 ▲병원 및 산업계 현장 수요를 반영한 의료 인공지능 교육 환경 조성 ▲산·학·연·병 네트워크 기반 의료 AI 수준별 실전형 전문인력 배출을 추진할 계획이다. 특히 본 사업에 한림대학교춘천성심병원·한림대학교성심병원·한림대학교강남성심병원·한림대학교한강성심병원·한림대학교동탄성심병원 등 한림대학교의료원 산하 5개 병원이 모두 참여해 의료현장의 수요를 전달하고 인턴십 및 현장실습 연계 프로그램을 통해 현장 맞춤형 실무인재를 양성한다. 그리고 한림대학교의료원이 보유한 데이터 레이크 클라우드 플랫폼 ‘히어
고품질의 의료인공지능 기술 개발 및 임상현장에서의 활용을 위해 정부의 정책적인 지원과 함께 성과를 뒷받침할 수 있는 투자가 이뤄져야 할 필요성이 제시됐다. 27일 대한민국의학한림원, 국회미래연구원, 더불어민주당 김민석·이용빈 의원이 공동주최한 ‘보건의료 분야 인공지능 기술 대응 생명윤리 포럼’에서 분당서울대병원 박상준 교수는 임상현장에서의 의료AI 활용을 위해 시스템이 표준화되고 상호효용성이 확보되는 것이 선행돼야 함을 강조했다. 박 교수는 “점점 인허가 과정에서 요구하는 학습데이터 양은 늘어가고, 유니크한 데이터셋을 만들기 위해서는 드문 질환들, 환경에서의 데이터셋이 필요해지는데, 그 데이터를 분류하기 위한 적절한 보상체계 없이는 연구들이 지속되기 쉽지 않을 것”이라며 “기업이 스스로 길을 찾고, 연구자의 요구에 병원이 충분히 응할 수 있는 환경이 만들어져야 한다”고 강조했다. 박 교수는 또 “보상이 없는 곳에서 새로운 아이디어가 나오기가 어렵다”면서 성과를 낸 기관(병원)과 의사(연구원)에게 적절한 보상을 주기 위한 법적 근거가 부족하다는 점, 개인정보보호나 의료법 등의 넘어야 하는 산은 많은 점 등을 지적했다. 특히 박 교수는 “개발자 연구 생태계 지원
분당서울대병원이 오는 3월 13일 오전 9시부터 오후 1시까지 ‘제1회 의료인공지능센터 심포지엄’을 개최한다. 온라인 영상회의 프로그램 줌(Zoom)을 활용한 비대면 방식으로 진행된다. 이번 심포지엄에는 국내 의료인공지능 분야의 석학들을 초청해 의료인공지능 연구 동향 및 미래 발전 방향에 대해 논의할 뿐만 아니라, 의료인공지능센터에서 주관한 연구과제 발표를 통해 분당서울대병원 의료인공지능센터의 역할과 책임에 대해서도 명확히 정립할 계획이다. 심포지엄은 총 2개의 세션으로 나뉘어 세션1 ‘첨단 의료인공지능(The edge of medical AI)’, 세션2 ‘의료인공지능센터 연구과제 발표(Ongoing studies by Center for AI in Healthcare)’ 순으로 진행된다. 첫 번째 세션은 ▲의료 텍스트 데이터에 대한 인공지능 기술 연구(가톨릭대학교 고태훈 교수), ▲정밀 영상에 대한 인공지능, Artificial Intelligence for Precision Imaging(VUNO 정규환 CTO) 등의 전문가 강연으로 구성된다. 두 번째 세션은 의료인공지능센터 주관으로 선발된 분당서울대병원 의료진의 의료인공지능 연구에 대한 결과 발표가
환자를 치료하는 과정에서 닥치는 어려운 문제들을 인공지능의 도움으로 해결하려는 연구가 차근차근 진행되고 있다.서울대병원은 의료 AI 연구개발 활성화를 목표로 2018년부터 국가임상시험지원재단과 함께 임상 데이터 수집·분석 대회인 ‘코리아 임상 데이터톤(Korea Clinical Datathon)’을 준비해 왔다. 이를 토대로 ‘의료 인공지능 경진대회 플랫폼(MAIC, Medical AI Challenges)’을 개발하고 올해 경진대회를 개최했다. 서울대병원이 서울대학교와 공동 주최한 ‘제1회 2020 의료인공지능 경진대회’는 83개 팀, 250여 명이 참가했다. 본선에 오른 다섯 팀은 지난 6일부터 9일까지 치열한 경합을 벌였다. 대회 주제는 ‘수술 중 저혈압 발생 예측’으로 진행됐다. 서울대병원 수술장에서 수집한 3400여 건의 생체신호 데이터 세트를 이용해 저혈압이 발생할 가능성을 5분 전에 예측하는 알고리즘을 개발하는 것이다. 수술 중 저혈압이 발생하면 급성 신손상 및 심근손상 등의 합병증이 발생할 수 있다. 이를 예측해 선제적으로 대처한다면 저혈압 발생률을 약 4분의 1 수준으로 줄이는 것이 가능하다. 대상은 환자의 임상 정보와 생체신호를 통계적으로
디지털 기술과 인공지능 기술을 합쳐 의료헬스케어의 질을 혁신적으로 발전시켜야 할 필요성과 이를 위한 노력과 방안이 무엇일지 논의됐다. 대한민국의학한림원은 23일 의학한림원 유튜브 생중계를 통해 ‘의료인공지능과 인간의 존엄성’을 주제로 제14회 학술포럼을 개최했다. 한국의 의료인공지능 현황에 대해 발표한 서울아산병원 서준범 교수는 “의료인공지능의 도입으로 개인맞춤형 의료를 실현하기 위해 인공지능을 분석기술로 활용하는 부분, 퇴원 후에도 환자관리와 관련해 디지털 기술과 인공지능 기술을 합쳐 혁신적으로 헬스케어 질을 올리는 방법, 그리고 반복적인 일을 의료인공지능이 대신해 의료인들을 도와줌으로써 의료인이 고민하는 시간을 덜어주는 일 등이 가능할 것”이라고 전망했다. 특히 서 교수는 의료인의 결정보조 시스템에 대해 강조했다. 그는 “환자의 의료정보는 단순히 병원의 검사기록 뿐만 아니라 스마트워치부터 디지털 유전체 정보까지 수많은 정보를 아우르는 개념”이라며 “정보들이 넘쳐나는데 최적의 치료방침을 정하는 게 어렵기 때문에 이 데이터들을 분석해 의료인의 의사결정에 도움을 주는 일이 필요하다”고 했다. 그러면서 “환자의 건강상황이 시시각각 변하는데 이 환자를 수시로