허진 세브란스병원 영상의학과 교수 연구팀은 관상동맥질환 진단을 넘어 미래 심장질환 발생 위험까지 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다고 19일 발표했다. 이번 연구는 국제학술지 ‘영상의학:인공지능’에 게재됐다.이번 딥러닝 모델은 CT 혈관조영술을 사용해 관상동맥 협착을 자동으로 판독하고, 협착 정도에 따라 정상, 비폐색성, 폐색성 세 그룹으로 분류하는 시스템이다. 연구팀은 2018년부터 2022년까지 3개 대학병원 응급실에 내원한 408명의 환자 데이터를 학습시켜 모델을 개발했다. 특히 YOLO 아키텍처를 사용해 혈관 협착을 더 빠르고 정확하게 분석할 수 있도록 했다. YOLO는 물체 인식 속도가 빠르고, 위치와 종류를 동시에
제이엘케이(322510)는 회사의 뇌졸중 AI 솔루션에 활용되는 딥러닝 기반 뇌출혈 진단 장치 및 방법에 대한 국내 기술 특허 취득에 성공했다고 18일 밝혔다. 제이엘케이가 출원한 ‘딥러닝 기반 뇌출혈 진단 장치 및 방법’은 이달 초 최종 등록이 결정됐다. 제이엘케이는 기존 3차원 의료 영상의 분석 및 진단 속도가 느려 응급 환자에게 적용하기 어려웠던 문제에 주목해 이번 특허 기술을 확보한 것으로 알려졌다.해당 특허는 복수의 CT 영상을 딥러닝 모델로 분석해 뇌출혈 병변을 검출하고, 3차원으로 재구축해 환자의 뇌출혈 확률을 신속하게 산출할 수 있는 것이 특징이다. MRI보다 저렴하고 보다 신속히 촬영할 수 있는 CT 영상만으로도 뇌
주형준, 차정준 고려대학교 안암병원 순환기내과 교수 연구팀이 응급실에서 시행하는 심전도를 기반으로 급성 심부전을 조기 진단할 수 있는 딥러닝 기반 모델을 개발했다고 밝혔다. 응급실에서 급성 심부전 환자를 신속하고 정확히 진단할 수 있는 혁신적인 기술을 선보인 것으로 국제학계의 큰 주목을 받고 있다.급성 심부전은 응급실에서 높은 사망률을 보이는 질환 중 하나로, 정확한 조기 진단이 환자의 생명을 좌우할 수 있다. 하지만 기존의 진단 방법은 환자의 상태와 검사 환경에 따라 제약이 많아 정확성과 신속성이 떨어졌다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능 기반 심전도 분석 기술을 도입했다.이번 연구는 2016년부터
부천 인본병원이 최신 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 탑재한 MRI 장비를 도입하고, 이를 통해 복부 MRI 검사를 시행한다고 밝혔다. 이번 장비 업그레이드는 최신 하드웨어 구성을 포함해, 짧아진 검사 시간을 통해 고해상도의 영상 제공이 가능해짐으로써 보다 정확한 진단을 실현한다.병원에 따르면 새롭게 도입된 MRI 장비는 AI 기반의 딥러닝 영상 재구성 기능을 탑재해 진단 영상의 오류 범위를 줄이는 스마트 영상 분석 기술을 제공한다. 메탈 및 임플란트 보정 기법, 움직임 보정 기법, 지방 소거 기법 등 다양한 보정 기법이 적용되어 검사 시 선명한 화질을 보장하며 검사 시간이 기존 대비 크게 줄어 최대 10분 만에 완료된다. 이는 소음을
최근 서울에이스병원이 유방촬영검사 AI 영상 진단 솔루션 '루닛 인사이트 MMG(Lunit INSIGHT MMG)'를 도입해서 운영중이라고 7일 밝혔다.이번 도입은 서울에이스병원이 디지털 헬스케어 분야에서 선도적 위치를 확고히 다지려는 노력의 일환으로, 환자들에게 더욱 정확하고 신속한 유방암 진단 서비스를 제공하기 위해 이뤄졌다고 병원측은 설명했다.병원에 따르면 '루닛 인사이트 MMG'는 인공지능(AI) 기술을 바탕으로 설계된 유방촬영영상 판독 보조 소프트웨어로, 유방암 의심 부위와 그 정도를 색상 등으로 시각화해 의료진이 빠르고 정확한 진단을 내릴 수 있도록 돕는다. 이 기술은 기존의 영상 진단 과정에서 소요되는 시간을 획기적으로
서울대병원·분당서울대병원·동국대일산병원·DGIST 공동 연구팀이 딥러닝을 활용한 CT 영상 분석을 통해 폐쇄성 수면무호흡증(Obstructive Sleep Apnea, OSA)의 진단과 중증도를 예측하는 새로운 방법을 개발했다는 소식이다. 이번 연구는 기존의 수면다원검사보다 더 빠르고 비용 효율적인 대안을 제시해, 폐쇄성 수면무호흡증 진단의 새로운 표준을 정립할 수 있을 것으로 기대된다.서울대병원 융합의학과 공현중 교수와 이비인후과 김현직 교수, 분당서울대병원 이비인후과 김정훈 교수, 동국대일산병원 이비인후과 박석원 교수와 김진엽 교수, DGIST 전기전자컴퓨터공학과 황재윤 교수(이경수 전북대 교수)로 구성된 공동 연구팀은 총 1,01
눈물을 통해 코로나19를 신속하게 확인할 수 있는 바이오센서 플랫폼에 관한 연구 결과가 발표됐다.성균관의대 강북삼성병원 안과 한지상 교수, 강동경희대병원 문상웅 교수, 경희대 의공학교실 최삼진 교수, 한국재료연구원 정호상 박사 공동 연구팀은 이황화몰리브데넘을 이용한 다층 적층 금나노입자의 자발적 형성과 이를 딥러닝과 통합한 표면 증강 라만 산란 기술을 개발하여 코로나19를 확인할 수 있는 플랫폼을 선보였다. 표면증강라만산란기술은 은이나 금과 같은 금속 표면에서 국소적으로 발생하는 표면 플라스몬 공명 현상을 이용해 라만 신호를 비약적으로 증가시키는 분광 기술이다. 분자 고유의 신호를 1억 배 이상 증폭시키는 기
케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단, 이사장 양진영)가 지난 19일(수) ㈜에이아이씨유(이하 ‘AICU’)와 AI 딥러닝 활용 질환 예측 기술의 공동 개발·연구 협력을 위해 업무협약을 맺었다고 밝혔다.협약식에는 케이메디허브 양진영 이사장과 AICU 황은아 대표, 정성문 최고기술책임자가 참석한 가운데 양 기관은 카메라 기반 AI 소프트웨어 의료기기(SaMD) 개발과 스마트 헬스 제품 및 기술개발 상호협력 및 지원 강화를 약속했다.케이메디허브는 2022년부터 「디지털헬스케어 의료기기 실증지원사업(150억원/5년)」 전담기관으로 소프트웨어 의료기기 등 디지털헬스케어 진단·치료기기의 임상시험 실증지원을 통해 국내 디지털헬스케어
우리아이들병원이 서울과학기술대학교 인공지능응용학과 김성은 교수 연구팀과 공동으로 개발한 딥러닝 기반 호흡음 분석 관련 논문이 세계적 권위의 학술지인 IEEE-Engineering in Medicine and Biology Society(EMBS)에 게재되었다고 밝혔다.IEEE는 175개국 36만 명 이상의 회원을 보유한 세계적인 규모의 전기전자 및 정보통신 분야 비영리 단체로, IEEE-EMBS는 의료 및 생물 분야에서 높은 영향력을 지닌 학회라는 병원측의 설명이다.이번 연구는 기존의 호흡음 분석 시스템을 고도화하여 정확도와 민감도를 크게 향상시켰다. 특히, 로우레벨의 로컬 이미지 정보와 하이레벨의 이미지 정보를 융합하는 지식전파 기술을 통해 세계 우수한 수준
고관절 골절 환자의 재골절 위험을 간편하게 예측할 방법이 제시됐다. 국내 연구진이 개발한 딥러닝 예측 모델이 5년 이내의 단기 고관절 재골절 위험을 우수한 정확도로 예측해냈다. 이는 고관절 골절의 맞춤형 관리 및 치료전략 수립에 도움을 줄 것으로 기대된다.서울대병원 융합의학과 김영곤 교수·의생명연구원 김이삭 연구원, 분당서울대병원 내분비대사내과 공성혜 교수 연구팀이 고관절 골절 환자 1480명의 CT 영상을 기반으로 단기 재골절 위험 예측 모델을 개발하고, 정확도를 검증한 결과를 17일 발표했다.고관절 골절 환자는 재골절 위험이 높고, 특히 첫 골절 후 평균 2~4.3년 사이 재골절이 발생한다고 알려졌다. 따라서 단기적 재
