인공지능으로 메니에르병을 진단하는 기술이 개발됐다.메니에르병이란 심한 어지러움과 청력 소실, 이명, 이충만감 등 증상이 반복되며 삶의 질을 떨어뜨리는 대표적인 질환 중 하나다.삼성서울병원 이비인후과 정원호·조영상 교수, 스마트헬스케어연구소 AI연구센터 조백환 교수 연구팀은 내이 자기공명영상(MRI)으로 메니에르병을 진단하는 인공지능 모델을 만들었다고 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 발표했다.메니에르병의 정확한 발생 원인은 모르지만 내림프액 순환의 문제에 따른 내림프수종으로 추정되고 있다. 연구팀은 청각을 담당
의료 인공지능(AI) 기업 루닛(대표 서범석)의 유방암 진단 보조 인공지능 소프트웨어 루닛 인사이트 MMG(Lunit INSIGHT MMG)가 유럽 CE 인증을 획득했다. 이에 따라 루닛 인사이트는 유럽연합 27개국 내 판매될 수 있게 됐다.딥러닝 기술을 기반으로 개발된 이 루닛인사이트는 2018년 북미영상의학회(RSNA)에서 97%의 정확도로 유방암 의심 부위를 검출, 위치 정보와 의심 정도를 표기하는 것으로 확인됐다. 2019년 7월에는 식품의약품안전처로부터 3등급 허가를 받았다.한편 루닛은 지난달 네덜란드에 유럽 지사를 설립하
청신경종양환자의 청력 보존 여부를 수술 전에 확인할 수 있게 됐다.연세대의대 이비인후과 문인석 교수·차동철 강사팀은 청신경종양 환자의 청력 보존 여부를 예측할 수 있는 시스템을 만들었다고 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 발표했다.청신경종양은 청각전정신경에서 발생해 소뇌쪽으로 자라는 뇌신경종양이다. 청력감퇴, 난청과 어지럼증 등 청신경 압박에 의한 증상이 나타나 삶의 질을 크게 떨어뜨릴 수 있다. 종양이 점점 커지면 뇌간을 압박해 심각한 장애를 초래하기도 한다.치료법은 수술이나 감마나이프이지만 최근들어 내시경을
눈만 보고도 나이와 성별 파악은 물론 질병도 정확히 예측하는 딥러닝 알고리즘이 개발됐다.분당서울대병원 안과 박상준 교수 연구팀은 수십만장의 망막안저사진을 학습시켜 질환을 정확히 예측할 수 있는 알고리즘을 만들었다고 사이언티픽 리포츠에 발표했다.연구팀이 알고리즘에 학습시킨 망막안저사진 분량은 41만 2천여장. 일반인 뿐만 아니라 안구의 병증을 유발하는 대표인자인 당뇨 및 고혈압이 있는 환자, 흡연자도 포함시켜 기저질환에 상관없이 예측가능하도록 설계했다.정상인을 대상으로 알고리즘을 적용한 결과, 성별에 상관없이 평균 오차범위 3.1세로
흉부X레이만으로도 병변의 변화를 검출할 수 있는 기술이 개발됐다.분당서울대병원 영상의학과 이경준, 김지항 교수 연구팀은 과거와 현재의 흉부 X선 영상을 비교해 병변 변화를 검출하는 딥러닝 기법을 개발하는데 성공했다고 국제학술지 의료영상기술학회(MICCAI)저널에 발표했다.흉부 X선 촬영은 검사시간이 짧고 비용도 비교적 저렴해 폐렴, 폐암 등 폐질환 진단에 널리 이용되고 있다. 연구팀은 X레이의 과거와 현재의 영상을 비교하면 병변의 시간적 변화를 알아낼 수 있다고 판단해 이번 연구를 진행했다.연구 대상은 흉부X레이 5,472쌍. 이를
1백여개 이상의 피부질환을 진단하는 인공지능(AI)이 국내에서 개발됐다.분당서울대병원 피부과 나정임 교수 연구팀(공동연구자: 아이피부과 한승석 원장, 서울아산병원 피부과 장성은 교수, 전남대병원 영상의학과 박일우 교수)은 최근 134개에 달하는 피부질환을 진단하는 AI를 개발했다고 국제 피부연구학회지 JID(Journal of Investigative Dermatology)에 발표했다.지금까지 발표된 AI의 진단 피부질환 갯수는 최대 26개였다. 그나마 피부종양의 악성 여부 파악 등 단순 분류에 불과해 실제 상황에 적용하기 어려웠다
여태껏 수동에만 의존해 왔던 안면부 진단법을 자동화할 수 있다는 연구결과가 나왔다.이대목동병원 구강악안면외과 김진우 교수, 교정과 김민지 교수 연구팀은 인공지능 딥러닝 알고리즘을 활용한 자동 안면진단프로그램 논문을 치과분야 국제학술지 JDR(Journal of Dental Research)에 발표했다.연구제목은 '인공지능 기반의 측면 두부 방사선 계측 사진을 이용한 자동 골격 분류'다. 기존 안면부 진단법은 임상의가 계측점을 일일이 표기해 분류한다. 수동 작업인 만큼 임상의에 따라 오차가 발생할 수 있는데다 정확성도
턱뼈 X선 영상과 골밀도검사 결과로 골다공증을 예측할 수 있는 알고리즘이 개발됐다.고대안산병원 치과 이기선 교수는 턱뼈 전체를 촬영하는 치과 기본 검사인 X선 파노라마 영상에 골밀도 검사결과인 T스코어를 대입해 훈련한 딥러닝 모델이 골다공증 환자 선별에 예측에 유용하다고 국제학술지 임상의학저널(Journal of Clinical Medicine)에 발표했다.골다공증은 침묵의 질환으로 알려져 있을 만큼 질환 인지도 및 치료율이 낮다. 국내 국민건강통계 자료에 따르면 골다공증환자의 20%정도만이 인지하고 있다.이 교수는 골다공증환자에서
인공지능을 이용한 CT영상 분석만으로도 신장암을 정확히 진단하고 예후를 예측할 수 있다는 연구결과가 나왔다.분당서울대병원 영상의학과 황성일, 이학종 교수 연구팀은 조영제 주입 전후의 CT 영상 정보와 딥러닝 기반 프로그램으로 신장암의 발생 형태 별로 진단 정확도를 분석할 수 있다고 국제학술지 디지털영상저널(Journal of Digital Imaging)에 발표했다.신장암의 대부분은 신장의 실질인 살 부분에서 발생하는 신세포암이다. 신세포암은 투명신세포암, 유두신세포암, 혐색소신세포암 등으로 나뉜다.세포 형태 마다 발생 기전이 다르
가톨릭대 여의도성모병원 안과 황웅주 교수가 11월 1일 열린 제112회 대한안과학회 추계학술대회(서울 워커힐호텔)에서 우수구연상을 받았다.황 교수는 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망 (convolutional neural network) 방법을 백내장 수술 시 인공수정체 도수 계산에 응용한 '기계 학습을 통한 인공수정체 위치 예측과 새로운 인공수정체 도수 계산공식 개발'이라는 논문을 발표했다.
유전자가위의 효율을 예측하는 인공지능(AI)모델이 개발됐다. 유전자가위는 유전자 특정 부위를 절단해 원하는 형태로 편집하는 기술이다.한국보건산업진흥원에 따르면 연세대 김형범 교수가 유전자 염기서열만으로도 활성을 예측할 수 있는 분석모델을 개발해 국제학술지 Science Advances에 발표했다.유전자가위의 효율은 절단이 잘되는 DNA 부위를 찾아내느냐에 좌우된다. 기존에는 이를 위해 수많은 유전자가위를 일일이 제작하는 등 시간과 비용이 많이 들었다.김 교수는 인공지능 딥러닝으로 대량의 유전자가위 데이터를 분석한 결과, 유전자가위
한국제약바이오협회와 한국보건산업진흥원이 공동 설립한 인공지능 신약개발지원센터(이하 센터)에서 연구원을 모집한다.대상자는 컴퓨터공학·바이오인포매틱스 등을 전공하고 딥러닝에 강점이 있는 인공지능분야의 경력자다. ▲문의 : 여의주 연구원(02-6301-2182, yeoeuiju@kpbma.or.kr)
캐논메디칼시스템즈코리아(대표 주창언)가 CT 딥러닝 재구성 소프트웨어 AiCE(Advanced intelligent Clear-IQ Engine)를 출시했다.최상위 CT 라인인 애퀼리언 원 제네시스(Aquilion ONE Genesis)에 탑재된 이 소프트웨어는 이미지 재구성 기술을 탑재해, CT 이미지를 기존 대비 20% 낮은 선량, 3-4배 빠른 속도로 고해상도의 영상을 구현한다.AiCE는 10만장 이상의 FIRST로 재구성한 고화질 영상과 저화질 영상을 동시에 학습해 빠른 시간에 고화질 영상으로 재구성한다.특히 기존의 필터기반
응급환자의 기도 위치를 신속하고 정확하게 발견해 주는 알고리즘이 개발됐다.한양대병원 응급의학과 조용일 교수팀(응급의학과 임태호 교수, 한양대 소프트웨어융합원 김종수 교수)은 '새로운 딥러닝 알고리즘을 이용한 후두 이미지의 성문 위치 예측'이라는 연구논문을 국제학술지 IEEE Access에 발표했다.연구에 따르면 이 알고리즘의 정확도는 성문의 위치는 74.5%, 성문에 인접한 부위는 21.5%로 좋은 것으로 나타났다.
서울대병원 순환기내과 권순일 전공의(지도교수 순환기내과 최의근 교수)가 5월 8일 열린 제 40회 미국부정맥학회(Heart Rhythm Society, 미국 샌프란시스코)에서 젊은 연구자상(Young Investigator Awards)을 받았다.최의근 교수 연구팀은 딥러닝 기술로 심전도 없이 광용적맥파 신호만을 가지고도 심방세동을 정확하게 진단할 수 있다는 연구결과를 발표해 심방세동의 조기 진단 및 뇌졸중 예방을 위한 선별검사로서의 가능성을 제시했다.
딥러닝 알고리즘을 이용한 축농증 진단 정확도는 숙련된 의사와 동일하다는 연구결과가 나왔다.축농증의 일차 검사는 X선 촬영이지만 진단 정확도는 70~80%로 정밀 진단이 필요한 경우 CT(전산화단층촬영)가 필요하다.분당서울대병원 영상의학과 선우준, 이경준 교수팀은 단순 촬영 검사의 진단 정확도를 높이기 위해 딥러닝 알고리즘을 개발해 이를 숙련된 의사와 비교했다.연구팀이 개발한 알고리즘은 단순촬영검사 결과 9천건을 영상 소견에 따라 정상 혹은 상악동 부비동염으로 분류해 해당 데이터를 학습용 데이터(8,000건)와 검증용 데이터(1,00
공동개발한 루닛인사이트, 정확도 최대 96%치료법 알려주는 IBM왓슨과 달리 직접 영상판독서울대병원이 1월부터 영상판독에 인공지능(AI)를 도입한다.병원은 4일 소프트웨어 개발사인 루닛과 공동개발한 루닛 인사이트라는 인공지능 기반 영상판독 보조시스템을 가동한다고 밝혔다.이 시스템은 서울대병원과 보라매병원 국립암센터, 그리고 미국UCSF(캘리포니아 샌프란시스코대학병원)에서 성능 검증을 받았다. 지난해 8월에는 식품의약품안전처로부터 인공지능 기반 영상분석 의료기기로 승인받았다.서울대병원에 따르면 기존 인공지능 IBM왓슨 포 온콜로지는
2분만에 CT영상 분석, 천식·COPD 조기진단 예상정확하고 신속한 진단과 치료 가능성 기대인공지능의 진단 범위가 미세기관까지 확장됐다.서울아산병원 융합의학과 김남국 교수와 영상의학과 서준범 교수팀은 자체 개발한 인공지능 기술로 흉부CT 영상을 분석해 체내 기관지를 평균 2분 만에 약 90%의 정확도로 분석해냈다고 의료 영상 분석(Medical Image Analysis)에 발표했다.천식이나 만성폐쇄성폐질환(COPD), 간질성폐질환 등 중증 폐질환을 정확하게 진단하려면 미세한 기관까지 분석해야 한다.특히 기관지의 벽 두께를 파악하는
SK바이오팜(대표이사 조정우)가 인공지능(AI)를 활용한 약물설계 플랫폼을 개발했다.이 플랫폼은 SK바이오팜의 축적된 중추신경계 데이터와 연구원들의 경험을 토대로 학습해 신약개발에 최적화된 인공지능 알고리즘을 개발하기 위해 SK㈜ C&C와 사업계약 체결 후 협업을 통해 완성됐다.머신러닝과 딥러닝 기법을 통해 개발된 이 기술은 화합물의 ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성) 프로파일 및 약물작용 기전을 확인 할 수 있는 '약물특성 예측' 모델과 이 예측 결과를 활용해 데이터에서 약물의 숨겨진 패턴과 속성을 파악해
골절진단에 인공지능(AI)을 도입하면 전문의 보다 정확하게 진단할 수 있다는 연구결과가 나왔다.건국대병원 정형외과 정석원 교수팀은 자체 개발한 딥러닝 기반의 인종기능 모델이 근위 상관골, 즉 팔위쪽 어깨뼈 골절의 감별 능력이 매우 정확하다고 정형외과분야 국제학술지 악타 오쏘패디카(Acta Orthopaedica)에 발표했다.이번 연구의 대상자는 1,891명의 근위 상관골 골절환자. 엑스레이 필름을 기반으로 한 인공지능 모델을 이용해 진단한 결과 정확도 0.99, 특이도 0.97로 나타났다.또한 골절타입별로 정형외과 전문의와 AI의