수술 전 혈액 검사와 CT 영상만으로 담낭암의 1년 이내 조기 재발 위험을 예측하는 노모그램(예측 모델)이 개발됐다는 소식이다. 이 모델은 임상 현장에서 환자 맞춤형 치료 전략 수립에 도움을 줄 것으로 기대된다.윤소경 순천향대학교 서울병원 외과 교수팀은 2008년부터 2017년까지 담낭암 절제 수술을 받은 251명의 환자를 분석해 재발 위험과 관련된 수술 전 예후 인자 7가지를 도출했다.주요 인자는 남성 성별, 만성 간 질환, 수술 전 증상, CEA(암태아항원) 상승, 근감소성 비만, 임상 T3 이상 병기, 림프절 전이 의심 등이다. 만성 간 질환과 CEA 상승은 혈액 검사로, 나머지는 CT 영상으로 확인한다.연구팀은 개발한 노모그램을 순천향대
건국대학교병원 KONNECT팀이 ‘2025 의료데이터 중심병원 혁신 아이디어 경진대회’에서 최우수상(2등)을 받았다고 밝혔다. 팀은 항암방사선치료 중 발생하는 중증 혈구감소증을 AI로 조기 예측하는 ‘HEMA-WATCH’ 모델을 선보여 호평을 받았다.이번 대회는 서울성모병원 컨소시엄 주최로, AI와 디지털 헬스케어 분야의 혁신 아이디어를 발굴하고 실제 의료데이터 연구로 연결하기 위해 전국 의료기관과 기업이 참여했다. KONNECT팀은 서울성모병원, 서울아산병원, 국립암센터, 중앙대병원 등 5개 기관의 임상 데이터를 기반으로, 주차별 혈액학적 독성 발생 가능성을 기계학습(XGBoost)으로 분석했다.HEMA-WATCH는 전자의무기록(EHR)과 모바일
최정완 고려대학교 안산병원 소화기내과 교수가 지난 10일 서울 한국과학기술회관에서 열린 ‘2025 세계 한인 과학기술인대회’에서 과학기술우수논문상을 받았다고 밝혔다.과학기술우수논문상은 한국과학기술단체총연합회가 매년 창의적인 연구로 우수 논문을 발표한 과학기술자를 선정해 시상하는 권위 있는 상이다.최 교수는 ‘진정제를 사용하는 위장관 내시경 중 저산소증 발생 예측 모델 개발’ 연구로 주목받았다. 이 연구는 국내에서 처음으로 임상 지표 기반 기계학습 모델을 활용해 내시경 중 저산소증 위험 요인을 규명하고 예측한 전향적 연구다.2021년 1~6월 고대안산병원에서 진정 내시경을 받은 446명의 임상 데이터를 분석한 결과
서울대병원 정형외과 연구팀이 한쪽 무릎에 퇴행성 관절염이 있는 환자에서 반대쪽 무릎으로 퇴행성 관절염이 진행될 가능성을 예측하는 머신러닝 기반 모델을 세계 처음으로 개발했다는 소식이다. 이번 연구는 미국의 대규모 관절염 추적 코호트 데이터를 활용해 반대쪽 무릎의 병적 진행 위험을 체계적으로 분석함으로써, 조기 진단과 예방적 치료 전략 수립에 새로운 길을 열었다는 점에서 학술적 의의가 크다고 병원측은 설명했다.퇴행성 관절염은 연골이 점차 손상되고 관절 구조가 변형되는 만성 질환으로, 주로 중장년층에서 통증과 운동 제한을 유발하며 삶의 질을 크게 떨어뜨린다. 전 세계적으로 약 16~30%의 인구가 이 질환을 겪고 있
상현지 경희대학교병원 내분비내과 교수와 연동건 임상의학연구소 교수팀은 인공지능(AI) 머신러닝 기법을 활용해 향후 5년 이내 제2형 당뇨병 발병을 예측할 수 있는 모델을 개발했다고 20일 발표했다. 이번 연구는 세계적 국제학술지 eClinicalMedicine에 게재됐으며, 해당 예측 모델의 신뢰성과 정확성을 입증했다.연구팀은 2002년부터 2013년까지 국민건강보험공단 건강검진에 참여한 약 97만 명의 데이터를 분석해 머신러닝 기반 예측 모델을 개발했다. 연구에 부적합한 당뇨병 병력자와 사망자 등을 제외한 약 39만 명의 데이터를 활용, 로지스틱 회귀(Logistic Regression)와 어댑티브 부스팅(AdaBoost) 기법을 결합한 앙상블 구조로 모델
암이 전이된 환자를 치료하는 의사라면 맞닥뜨려야 하는 순간이 있다. 의학의 한계를 마주한 환자의 부담을 어떻게 덜어줄지 고민하는 시간이 찾아온다.김해영·이태훈 삼성서울병원 방사선종양학과 교수 연구팀은 기로에 있는 환자와 의사의 선택을 도울 방안을 국제학술지 ‘방사선치료와 종양학 (Radiotherapy and Oncology, IF=4.9)’ 최근호에 발표했다고 밝혔다.논문은 난제를 풀 출발점으로 환자가 임종기에 접어 들었는지 판단할 수 있는 객관적 기준 마련을 우선 과제로 꼽았다. 연구팀은 삼성서울병원과 삼성창원병원에서 2018년부터 2020년 기간 동안 전이성 고형암으로 방사선 치료를 받은 환자 3756명을 분석해, 30일 내 사망 위험성
빠르게 변화하는 기술 세계에서 인공지능(AI)은 놀라운 혁신으로 급부상했다. 다양한 산업에 혁신을 가져온 모든 직업군에 도입돼 활용되고 있는데 의료기관도 예외는 아니다. 현재 헬스케어 분야에서 활발하게 AI가 적용되고 사례로 많이 알려진 예시로는 상담이나 진료를 위한 AI 챗봇, 이미지 인식을 중심으로 한 진단 분야다. 이러한 솔루션들은 방대한 양의 학습데이터를 습득·판독하는 훈련을 받아 진료 현장에 도입됐다. 환자의 편리성 및 진단 정확도를 높이고 의사가 진단·판독에 도움을 받을 수 있도록 보조하고 있다. 진단·판독에서 더 나아가 AI의 특별한 응용 분야 중 하나는 예측 모델링이다. AI의 힘을 활용하여 치료 의사 결정
이형철·윤수빈 서울대병원 마취통증의학과 교수 및 이현훈 국가전략기술 특화연구소 교수 공동연구팀이 71만여명의 수술 데이터를 바탕으로 수술 전 마취 위험을 예측하는 인공지능 모델을 개발하고, 그 성능을 검증한 결과를 28일 발표했다.수술 전 마취 위험을 평가하는 과정은 환자의 안전을 위해 매우 중요하다. 국내 의료 현장에서는 환자의 전반적인 건강상태를 1등급(건강한 환자)부터 6등급(뇌사 상태)으로 구분하는 ‘미국마취과학회 신체상태 분류(ASA-PS)*’를 도입해 마취 위험과 전반적인 수술 위험의 예측 도구로 널리 활용하고 있다.그러나 ASA-PS 체계는 중증도 기준이 주관적이어서 의료진 간 ASA-PS 등급 분류가 불일치하는 문
전남대학교병원(전남대병원) 이기홍 교수 연구팀과 씨어스테크놀로지(씨어스)는 모비케어를 활용한 인공지능(AI) 부정맥 예측모델을 발표했다. 이번에 공개한 딥러닝 AI모델은 정확도 97.4%, 민감도 97.5 %, F1-Score 97.4 %로 우수한 예측성능을 보였다.전남대병원 이기홍 교수 연구팀과 씨어스는 8월 30일(현지시간)부터 이달 2일까지 영국 런던에서 열린 유럽심장학회 연례학술대회(ESC 2024)서웨어러블 심전계를 활용해 정상동리듬(Normal Sinus Rhythm)을 갖는 심전도에서 심방세동부정맥의 발생 확률을 추출하는 AI 예측모델의 연구결과를 발표했다고 5일 밝혔다. 연구팀은 약 100만 명의 12리드 심전도 데이터를 기반으로 딥러닝을 활용한
가톨릭대학교 성빈센트병원 정형외과 주민욱 교수가 최근 열린 제14회 아시아-태평양 근골격종양학회 학술대회에서 최우수 구연상(Best Oral Award)을 수상했다.주민욱 교수는 이번 학술대회에서 구연발표 5편 및 포스터 발표 3편 등 모두 8편의 연구 성과를 발표하고 세계 각국의 의료진들과 최신 지견을 공유했다.이 가운데 주민욱 교수가 발표한 ‘진행성 암 환자의 복부 골반 CT를 이용한 대퇴골 근위부 병적 골절 예측 합성곱 신경망 모델(Convolutional Neural Network Model for Prediction of a Pathologic Fracture in the Proximal Femur on the Abdomen and Pelvis CT Scans of Patients with Advanced Cancer)’이 연구의 우수성과 성
국내 연구진이 만성 B형간염 환자의 e항원 양성 면역활동기에서 새로운 간암 위험 예측모델 개발 연구결과를 처음으로 발표했다.만성 B형간염은 e항원 양성이며 바이러스 수치는 매우 높지만 면역반응이 거의 없고, 간조직에 염증이 없거나 경미해 간수치가 정상인 '면역관용기'에서 면역반응이 증가하면서 간내의 염증이 활발해지고 간수치가 상승하는 '면역활동기'로 이행할 수 있고, 이 시기에 항바이러스제를 통한 치료가 필요하다.이대서울병원, 세브란스병원, 서울대병원 등 국내 23개 기관 및 유럽 9개 기관에서의 공동 연구를 통해 간장(肝腸)학 분야 최고 권위의 국제 학술지 '간장학 저널(Journal of Hepatology)&
에이아이트릭스(AITRICS, 대표 김광준, 유진규)는 멀티 모달 데이터를 활용한 환자 상태 악화 예측 향상에 관한 연구 논문이 의료 AI 학회인 2023 머신러닝 헬스케어(MLHC, Machine Learning for HealthCare)에 우수 논문으로 채택됐다고 18일 밝혔다.MLHC 2023에 채택된 에이아이트릭스의 논문은 전자 건강기록(EHR, Electronic Health Record)의 다중 모달리티를 사용함에 따르는 문제점을 개선하기 위한 연구다. EHR을 사용한 기존 임상 현장에서는 다양한 모달리티를 통해 풍부한 정보를 제공하지만, 사용하는 모달리티가 증가함에 따라 계산량 또한 증가하고, 데이터 입력 주기가 불규칙적인 문제들이 존재했다.본 연구에서 에이아이트릭스가
