중증 급성호흡부전 환자의 생명을 유지하는 최후의 보루라는 에크모(ECMO,체외막산소공급장치). 하지만 치료 중 사망률이 60% 이상으로 높다.이런 가운데 호흡기내과 임성윤·가정의학과 정세영 교수 연구팀(제1저자 디지털헬스케어연구사업부 이하은 연구원)이 세계 최초로 에크모 환자의 사망률을 예측하는 인공지능 모델을 개발했다고 영국의사협회지(BMJ respiratory research)에 발표했다.연구팀에 따르면 현재 임상 현장에는 사망 가능성이 높다고 예상되는 환자가 있어도 이들에게 에크모 적용 여부를 판단하는 가이드라인은 없는 상황.
직장암에 대한 방사선치료효과를 인공지능(AI)으로 예측할 수 있는 방법이 나와 수술 여부 결정에 큰 도움이 될 것으로 보인다.한국원자력의학원(원장 이진경) 우상근·신의섭·김병일 박사 연구팀은 국소 진행 직장암 환자의 수술 전 항암방사선치료 후 종양이 얼마나 없어졌는지 정확히 예측하는 기계학습(Machine Learning) 모델을 개발했다고 종양학 분야 국제학술지(Cancers)에 발표했다.직장은 대장의 제일 끝부분부터 항문까지 약 15cm에 해당하는 부위다. 암세포가 직장 내에 국한된 국소 진행성 직장암은 종양 크기를 최대한 줄여
고령사회가 되면서 노인 급성골수백혈병(AML)환자도 증가하고 있다. AML은 혈액 세포를 만드는 줄기세포에 이상이 생겨 백혈구가 과다 증식해 정상 백혈구와 적혈구 및 혈소판 생성이 억제되는 혈액암이다. 주요 발생 연령은 65~67세이며, 고강도 항암치료가 가능한 환자부터 전신수행능력이 떨어져 표준치료가 불가능해 저강도 치료가 불가피한 환자까지 다양하다. 획일화된 치료법을 적용할 수 없는 이유다.하지만 인공지능(AI)으로 환자에 적합한 맞춤요법을 제시할 수 있게 됐다. 가톨릭대 서울성모병원 혈액내과 조병식(교신저자)·박실비아(공동제1
암의 경과에 영향을 미칠 수 있는 유전자를 인공지능으로 가려낼 수 있게 됐다.국립암센터 국제암대학원대학교(총장 서홍관) 암AI디지털헬스학과 김준태 교수팀은 암의 경과에 영향을 미치는 유전자를 자동으로 추천해주는 알고리즘을 개발했다고 국제기계학습학회(International Conference on Machine Learning) 저널에 발표했다.교수팀에 따르면 이번 알고리즘은 암데이터 분석법인 통계학과 새로운 방법인 인공지능을 통합한 것이다. 환자의 생존 위험도에 따라 유전자를 추천해주는 메커니즘도 개발했다.
약물 부작용 발생을 좀더 정확하게 예측할 수 있는 방법이 개발됐다.KAIST 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀은 한국화학연구원과 공동으로 약물의 효과와 용해도를 예측할 수 있는 새로운 그래프 신경망(graph neural network) 기법을 개발했다고 기계학습 분야 국제학술지(International Conference on Machine Learning, ICML)에 발표했다.그래프 신경망은 화학, 생명과학 등 다양한 기초과학 분야의 문제 해결에 활용되고 있다. 이번에 개발된 신경망은 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물
입에서 항문까지 소화관 전체에서 발생하는 염증장질환인 크론병. 신체적으로나 경제적으로 부담이 큰 질환이다. 진단을 위해서는 혈액검사와 대변검사, 내시경, 영상검사 등이 이용되지만 재발이나 완화 등을 실시간으로 평가하기 어렵다.이런 가운데 크론병을 지속 평가하는 비접촉식장치 에메랄드(emerald)의 유용성이 입증됐다. 에메랄드는 주변의 미세신호를 수신, 분석해 환자의 수면상태, 호흡수, 걷는속도 등 바이탈 데이터를 측정할 수 있는 비접촉형장치다.특수 장치를 신체에 부착할 필요가 없고 기존 검사장치와 검출 능력이 동일한데다 수면 상태
임신 37주 전에 태어나는 조산의 위험인자로 산모의 심장질환이 규명됐다.고대안암병원 산부인과 안기훈 교수팀(안기훈, 최은샘), 소아청소년과 이주성 교수, AI센터 이광식 교수팀은 국민건강보험공단 데이터로 조산과 산모의 심장질환의 연관성을 기계학습을 통해 분석해 국제학술지 플로스원(PLOS ONE)에 발표했다.전세계 신생아 가운데 조산아 비율은 11%에 이른다. 조산은 영유아와 소아의 주요사망원인 중 하나로, 5세 미만 어린이 사망의 약 18%가 조산 때문으로 알려져 있다.조산은 산모의 심장질환 가운데 특히 부정맥, 허혈성심질환과 밀
점액성 종양의 원발 부위를 기존 보다 2배 정확하게 발견할 수 있는 방법이 개발됐다.분당서울대병원 산부인과 김기동 교수팀은 암 세포가 기원한 장기에 따른 RNA(리보핵산)의 발현 패턴으로 점액성 종양의 원발 부위를 정밀 발견할 수 있다는 연구결과를 암 관련 국제학술지 (Cancer Informatics)에 발표했다.연구팀에 따르면 점액성 종양은 덩어리 형태보다는 표준치료 과정을 적용하기 어렵다. 다른 장기에서 전이되더라도 세포 모양이 유사하고, 발현 물질의 차이도 크게 없어 원발 부위를 특정하기 어렵기 때문이다.난소에서 전이된 점액
서울성모병원 정형외과 김만수·인용 교수팀이 제42회 세계정형외과학회(말레이시아)에서 학술 구연상과 최우수 포스터상을 받았다.교수팀은 '기계학습을 이용한 슬관절 인공관절 치환술의 임플란트 주변 해리 판독'과 '슬관절 인공관절 전치환술에서 중추 감작의 진단 및 수술 후 임상 결과에 대한 영향'이라는 연구를 발표했다.
의료진과 환자의 대화 내용으로 치매를 발견할 수 있는 인공지능(AI) 프로그램이 개발됐다.일본 게이오대학 연구팀은 컴퓨터가 인간의 언어를 알아들을 수 있게 하는 자연연어처리(NLP)를 이용한 대화형치매진단 AI 프로그램으로 치매를 정확하게 발견할 수 있다고 국제학술지 사이언스리포트에 발표했다.지난 2016년 국내 치매유병률조사에 따르면 2024년 치매환자는 100만, 2039년에는 200만을 넘을 것으로 예측돼 중요한 사회문제가 되고 있다. 2019년 중앙치매센터에 따르면 2019년 국내 65세 이상 고령자의 치매 유병률은 평균 1
조기진단이 어려운 자폐증을 인공지능(AI)으로 신속하고 정밀하게 진단할 수 있게 됐다.서울대병원 김붕년 교수(장수민 전임의)·한양대병원 이종민 교수(김인향 교수) 공동연구팀은 뇌MRI(자기공명영상) 기반 머신러닝 AI알고리즘의 진단 구분능력을 비교 평가해 국제학술지 '자폐 및 발달장애 저널'(Journal of Autism and Developmental Disorders)에 발표했다.자폐스펙트럼장애는 사회적 관계형성의 어려움, 정서적 상호작용의 문제, 반복적 행동과 제한된 관심을 특징으로 하는 신경발달장애다. 어린이
유전자 기반의 정보를 통계학적으로 분석하는 생물정보학 기법으로 감상선암의 맞춤치료와 예후 예측이 가능한 것으로 확인됐다.건국대병원 외과 박경식 교수 연구팀(발표자 : 외과 김종현 전공의)은 지난달 4일 열린 제73회 대한외과학회 추계학술대회(스위스그랜드호텔)에서 '생물정보학 분석을 이용한 유두상 갑상선암의 중요 유전자 및 생물학적 경로 예측'이라는 연구결과를 발표했다.이번 연구는 갑상선유두상암에서 아형(서브타입)별 유전자 차이를 밝혀 향후 진단 및 치료에 활용할 수 있는 이론적 근거를 밝혀냈다.연구팀은 메타분석 기반의
강북삼성병원이 최첨단 보행재활 로봇을 도입했다.병원에 따르면 큐렉소의 모닝워크 2세대(Morning Walk S200) 모델로 국내 상급종합병원 중에서는 처음으로 도입됐다.1세대 모델에 비해 중증환자 탑승 및 하차모드, 보폭 조절 기능 도입, VR(가상현실) 모드 강화 등 다방면으로 업그레이드됐다.반복적 기계학습을 통한 뇌신경망의 재생 및 근육재건, 관절기능 회복 등에 사용된다. 아울러 기존의 가상현실을 이용한 재활치료 및 상지 재활 로봇과 연동해 치료 효과가 높아질 것으로 기대된다.강북삼성병원은 국내 최초로 심평원으로부터 가상 현
정확도는 높이고 오차를 줄인 한국판 심혈관질환 예측모델이 개발됐다.분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수·창원경상대병원 순환기내과 조상영 교수 연구팀은 인공지능(AI)을 이용해 심혈관질환을 예측할 수 있는 모델을 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 발표했다.심혈관질환 예측모델은 치료의 방침과 목표를 설정하는데 중요한 기준이다. 기존에는 미국심장학회가 개발한 모델이 사용돼 왔다.외국에서 개발된 만큼 인종과 성별, 지역에 따라 정확도에 차이가 있어 위험성을 과대 및 과소 평가할 수 있다는 단점이 있다.한국판 예측 모델
인공지능으로 신장암 수술환자의 10년 후 재발을 예측할 수 있게 됐다.가톨릭대 서울성모병원 비뇨의학과 홍성후 교수, 의대 의료정보학교실 최인영 교수, 김형민 연구원 연구팀은 신장암 수술 후 5년 및 10년 이내 재발률을 예측하는 알고리즘을 개발했다고 국제학술지 의학인터넷연구(JMIR Medical Informatics)에 발표했다.신장암은 발생률이 가파르게 증가하는 암으로 소리없는 암으로 불린다. 옆구리 통증, 혈변, 복부 종괴 등의 증상이 모두 나타날 확률이 10~15%에 불과하다. 특히 신장암 수술 후 재발은 대개 1~2년 사이
자가조직을 이용한 유방재건수술에서 발생하는 합병증을 인공지능으로 예측할 수 있다는 연구결과가 나왔다.분당서울대병원 성형외과(명유진, 정재훈, 허찬영 교수) 연구팀은 복부 피판을 이용한 유방재건수술 후의 합병증 발생률 및 위험요인을 분석해 국제학술지 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 발표했다.분석 대상자는 복부 피판을 이용한 유방재건수술례 568명. 이들의 키와 체중, 나이, 질병력, 복부피판 채취량, 유방암절제수술법, 수술 후 항암 및 방사선치료 등 총 13개의 데이터를 인공지능에 기계학습시켜 분석했다.그 결과
국내 연구진이 인공지능으로 혈관노화 유전체지도를 만들었다.건국대 의학전문대학원 김성영 교수팀은 인공지능 알고리즘을 이용해 혈관내피세포의 노화를 조절하는 핵심 유전자 발현 지도를 만들었다고 노화연구리뷰(Ageing Research Reviews)에 발표했다.혈관 내벽을 구성하는 혈관내피세포는 동맥경화와 혈관 재협착 등 혈관 질환에 매우 중요하다. 교수팀은 이번 연구에서 개별 생물경로 기반 기계학습 알고리즘을 메타분석과 결합시켜 보다 일관성을 확보할 수 있는 알고리즘을 이용했다. 이번 연구에서는 혈관노화 관련 차별유전자 400개와 핵심
아주대의대 생리학교실 이광 교수가 12월 3일 2020 지식공유대상 유공 과학기술정보통신부 장관 표창을 받았다. 이 교수는 나노 독성의 통합오믹스적 분석과 기계학습 예측법을 개발함으로써 나노 독성 저감분야 연구개발 활성화에 기여한 공로를 인정받았다.
세계 최대 유전자분석에서 췌장암 관련 유전자 3개가 발견됐다.일본 이화학연구소 생명과학연구센터는 일본인 2만명 이상의 DNA로 췌장암 원인유전자와 발생 위험, 임상특징을 분석해 이바이오메디슨(EbioMedicine)에 발표했다.췌장암은 전세계적으로 발생률과 사망률이 증가하고 있으며, 5년 생존율은 무척 낮다. 유방암과 전립선암 처럼 췌장암환자 가운데 4~7%는 유전적 변이가 원인으로 알려져 있지만 1천 명 이상의 췌장암환자에서 병적 변이를 분석한 연구는 적다.연구팀은 췌장암 관련 유전자 11개를 포함한 총 27개 유전성 종양관련유전
미국수면의학회(AASM)이 지난달 수면의료에 대한 인공지능의 효율성과 정확도를 개선시키는 내용의 성명을 발표했다.인공지능과 기계학습은 수면폴리그래프 검사로 수집되는 방대한 정기생리적 데이터를 분석하는데 적합하며 인공지능이 수면장애 환자의 치료와 예후를 개선시킨다는 내용이다.이 성명을 주도한 미시간대학 캐시 골드스타인 박사는 미국수면의학회 저널에서 수면의학에 미치는 인공지능의 영향을 다음과 같이 설명했다. "무호흡저호흡지수 등 현재 사용되는 평가기준은 환자에게 중요한 건강관련 삶의 질(QOL)을 예측할 수 없다. 하지만 인공지능을 통