메디칼타임즈=최선 기자스마트병원 시대를 열 핵심 키로 인공지능이 제시되고 있다. 연구의 규모가 커지고 고도화될 수록 인력에 의존하는 방식 대신 AI를 활용한 연구 효율화 방안이 보다 보편화될 것이란 게 전문가들의 진단이다.정보통신기술(ICT)을 활용해 의료 질을 향상시킨다는 '스마트병원' 개념이 인공지능(AI)과의 접목을 통해 서서히 구체화되고 있다.영상 판독문을 알아서 분류하고 의료영상 진단 오류를 탐지하는 것은 물론 타이핑 대신 음성으로 간단히 차트를 작성하는 등 단순하거나 반복적인 업무 부담을 AI가 대신해 의료진은 그만큼 환자의 진료에 더 집중할 수 있다는 것.19일 스위스그랜드호텔에서 개최된 대한의료인공지능학회 학술대회에서 의료 영역에서 인간의 판단 및 경험, 노동력에 의존해야 했던 부분의 업무 부담을 줄이기 위한 다양한 아이디어가 공유됐다.스마트병원 시대를 열 핵심 키로 지목된 것은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습된 대규모 언어 모델(LLM). 일련의 텍스트에서 의미를 추출하거나 추론하고 단어와 구문 간의 관계를 이해하기 때문에 일상 언어로 질문하거나 명령을 내려도 그 의미를 이해해 적절한 업무를 처리할 수 있다.일반인을 대상으로 상용화된 ChatGPT도 대규모 언어 모델을 사용하고 있지만 의료 영역에서는 전문 용어, 의학 용어, 축약어 등이 사용되고 질환별 환자 특성이 달라 각 의료기관, 전문과는 해당 특성에 맞는 방식의 LLM을 개발하거나 기존 LLM을 세부 조절해 적용하는 파인튜닝을 시도하고 있다.이날 학회에선 최근 연구 동향을 살필 수 있는 다양한 포스터 연구가 발표됐다. 주요 방향성은 AI 기반의 진단 보조와 행정 업무 자동화로 요약된다. AI 진단은 기업이 개발한 전문 SW가 여러 적응증에서 상용화됐고 일부는 비급여 항목으로 지정된 까닭에 학계 연구는 연구 효율화를 위한 업무 자동화 등에 초점을 맞췄다.삼성융합의과학원(SAIHST), 삼성서울병원 등이 진행한 응급실 의무기록지에 대한 개인정보 자동 삭제 방안 연구는 AI를 활용한 연구 효율화 방법론을 제시했다.최근 BERT와 GPT와 같은 언어모델의 등장으로 자연어 처리 연구가 많은 주목을 받고 있고 의료계에서도 문자 서술형(free-text) 의료데이터를 자연어 처리 기술로 분석하려는 시도가 급속도로 증가하고 있다.차원철 성균관의대 교수는 연구 효율화를 위한 AI 활용의 중요성에 대해 강조했다.문제는 개인정보 보호법으로 의무기록을 연구에 활용하기 위해서는 철저한 가명 처리가 필요해 많은 수요에도 불구하고 국내 의료데이터는 자연어처리 연구에 손쉽게 활용되기 어렵다는 점.의무기록 정보의 전문성으로 인해 의료진이 직접 개인정보에 해당하는 내용을 일일이 검토하고 가명 처리하는 번거로운 과정을 거쳐야 하는 실정이다.연구진은 이같은 한계점을 해결하기 위해 한국어 언어모델인 DistilKoBERT를 적용, 응급실 의무기록지 내 개인 정보를 자동으로 인식할 수 있는지 여부를 확인했다. DistilKoBERT 성능은 문맥을 이해하기 때문에 Rule-base 방식인 정규 표현식보다 개인정보를 더 잘 분류한다는 것이 연구진의 판단.차원철 성균관의대 교수(삼성서울병원 디지털혁신센터 센터장) 역시 '생성모델 범람의 시대 의료 인공지능의 나아갈 길' 발표를 통해 연구 효율화를 위한 AI 활용의 중요성을 언급한 바 있다.차 교수는 "의료 데이터를 연구에 활용하려고 하면 환자를 특정할 수 있는 수술 날짜나 수술명, 나이 등의 정보를 삭제하는 가명화, 비식별화가 필요하다"며 "이런 요소를 찾아서 삭제하는 일이 쉽지 않기 때문에 인력에 의존할 수밖에 없었다"고 말했다.그는 "무식해 보일 순 있지만 5천개 정도를 일일이 찾아서 삭제하기도 했다"며 "국가연구사업을 할 때는 3만개 정도의 자료를 해야 했기 때문에 인력에 의존할 수 없어 AI와 같은 다른 방향성을 고민하게 됐다"고 밝혔다.연구의 규모가 커지고 고도화될 수록 인력에 의존하는 방식은 더 이상 작동할 수 없다는 것. 이날 업무 효율화, 자동화에 초점을 맞춘 연구들이 공개된 것도 비슷한 맥락이다.서울의대 곽정원 연구팀은 한국어 의료 인공지능 개발을 위한 가상 의무기록지 생성 방법을 제시했다.의료 현장에 적합한 인공지능을 개발하기 위해 한국어 의료 분야에 특화된 언어 모델을 구축해야 하고, 이를 학습시키기 위해서는 방대한 양의 의무기록지 데이터가 필요하지만 개인정보 보호와 규제 등으로 인해 접근이 제한될 수 있다.이에 연구진은 충분한 양의 실제 의무기록지 데이터를 수집하는 것이 어려울 경우 적은 양의 실제 데이터를 유사한 가상 데이터 형태로 증강해 데이터 확보 문제를 해결하는 한국어 가상 의무기록지 생성 방법을 제시했다.이외에도 대규모 언어모델을 활용한 영상 판독문 레이블링 연구, 의료영상 진단 오류 탐지를 위한 인공지능 모델 개발, 시간의 흐름에 따른 응급실 내원 환자의 사망 예측 기계학습 모델 개발 및 검증, 소아 발열의 원인을 탐지하는 딥러닝 기반 스마트폰 앱 연구 등이 공개됐다.AI가 사실과 다른 내용을 창조해 제시하는 환각(hallucination) 현상은 의료 분야에서 AI의 활용을 제한하는 걸림돌로 작용한다. 서울대학교 의학정보학연구소 등이 참여한 연구팀은 생성형 AI를 사용해 갑상선 수술 기록에서 환각을 탐지하고 교정한 연구 결과를 제시했다.

메디칼타임즈=최선 기자(왼쪽부터)건국대병원 정형외과 정석원 교수, 서울적십자병원 정형외과 이수현 교수,  시안솔루션 서안나 대표건국대병원 정형외과 정석원 교수팀(서울적십자병원 정형외과 이수현 교수, 명지병원 정형외과 이지환 교수)과 시안솔루션(서안나 대표, 정영진 연구소장)이 인공지능을 활용한 소프트웨어로 회전근 개 파열 부위를 정밀하게 3D로 시각화하는 프로그램을 개발, 보다 정교한 치료를 위한 발판을 마련했다. 회전근 개는 어깨를 돌리는 관여하는 어깨와 팔을 연결하는 4개의 근육과 힘줄로, 회전근 개 파열은 대표적인 어깨 질환이다. 회전근 개 파열의 유무 및 파열된 위치와 크기, 모양의 판단은 수술적 치료에 있어, 환자의 예후에 중요한 영향을 미친다.현재 이는 세로 단면(Saggital), 가로 단면(Axial), 전면(Coronal view)의 수십장의 단면 MRI를 통해 머릿속으로 조합해 모양을 유추하는 방식으로 이뤄져, 비숙련의의 경우, 정확성과 재현성이 떨어진다는 문제가 있다.Multiplanar reformation view. 빨간색 영역은 자동으로 분할된 RCT 병변을 나타낸다. 분할된 영역은 다중면(coronal, axial, sagittal) 방향으로 자유롭게 제어해 볼 수 있다.이에 정석원 교수팀과 시안솔루션은 회전근 개 파열 환자 303명의 MRI 데이터를 바탕으로 딥러닝 모델인 3D U-Net convolutional network를 이용해, 회전근 개 파열 병변 모양을 3D로 감지, 분할 및 3차원적으로 시각화하고, 파열 정도를 정량화하는 데 성공했다.그 결과, 실제 병변과의 일치도를 나타내는 Dice coefficient score가 94.3%를 비롯, 민감도 97.1%, 특이도 95%를 보이며 높은 정확도의 3차원 시각화를 구현했다.정석원 교수는 "이번 연구는 뼈 부분이 아닌 힘줄 부위를 3차원으로 시각화한 최초의 연구"라며 "회전근 개 파열 부위를 등급화하는 지금 단계에서 더 나아가 파열 부위의 segmentaion을 통해 시각화하고, 파열 정도를 정량화 한 혁신적인 연구"라고 의의를 밝혔다.연구팀은 "이번 개발로 회전근 개 파열 환자의 파열 부위를 시각적으로 명확하고 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 구축해 의사와 환자가 원활하게 소통하며 보다 환자에게 적합한 수술방법을 결정하고, 예후를 예측하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다"고 밝혔다.이번 연구 논문은 'Automated 3-dimensional MRI segmentation for the posterosuperior rotator cuff tear lesion using deep learning algorithm'로 저명한 국제 저널 PLOS ONE에 게재됐다.

메디칼타임즈=이인복 기자미소정보기술이 2023 ALoT 국제전시회에 참여해 다양한 솔루션을 선보인다.미소정보기술(대표이사 안동욱)이 2023 AIoT 국제진시회에 참가해 병원, 헬스케어 IoT 다비이스, 건설, 공장등 생산현장의 IoT센서들의 데이터 통합 빅데이터 플랫폼 스마트빅(SmartBIG)과 AI 가상 비서 미소봇(MISOBOT), 생산현장 이슈분석 솔루션(SVI)등을 선보인다고 10일 밝혔다.빅데이터 플랫폼 스마트빅은 병원과 건설, 유통, 금융 분야는 물론 우주, 항공 분야의 각종 IoT센서들와 디바이스를 연동해 클라우드 기반 AI학습 데이터 수집, 전처리, 가공과 빅데이터 분석을 제공한다. AI 개발 환경부터 최신 딥러닝 모델의 학습과 개발, 배포, 그리고 AI 인퍼런스 서비스까지 원클릭으로 AI개발을 지원하는 올인원 엔터프라이즈 MLOps 플랫폼을 통합한 AIoT 얼라이언스 플랫폼. 의료 현장에서는 병원정보시스템과 연동해 병원과 환자 데이터가 실시간으로 업데이트되고 중환자실 잔여 병상 가용성 여부 파악, 치료할 수 있는 응급실 식별, 환자 바이탈 모니터링, 의료 AI 진단, 원격진료 등을 제공한다.우주항공 분야에서는 위성의 각종 IoT센서에서 수집된 데이터분석과 위성의 고장 및 이상탐지등 지상 기지국 연동을 제공한다. 미소봇(MISOBOT)은 산업 현장에 특화된 AI 가상 비서로 소음이 심한 제조, 공장, 건설현장에서 노이즈 제거 기술을 활용해 현장에서 원활한 커뮤니케이션을 지원한다.또한 스마트 디바이스와 IoT센서, 로봇등을 연동해 위험한 작업장에서 음성제어로 안전한 작업 환경을 제공한다.설비예지보전솔루션 스마트 FDC(Fault Detection Classification)는 생산현장의 설비이상, 공정불량, 이슈사항 분석 및 원인분석을 분석한다. 생산현장 영상관리 및 분석솔루션 스마트비전 인사이트(Smart Vision Insight)는 설비관리 수율향상, 불량원인 분석, 협동로봇을 이용한 무인화 공정, 주요 시설 관리 등에 활용된다. 그외에도 건설현장에서는 중대재해를 예방할 수 있는 스마트 안전에 특화된 데이터분석솔루션 스마트TA로 사고를 예방할 수 있다.미소정보기술 안동욱 대표이사는 "AIoT는 초연결성과 초지능성, 초융합성의 특징을 통해 사회 전반에 걸쳐 적용되고 있다"며 "미소정보기술의 빅데이터플랫폼을 통해 의료 공백 극복, 중대재해 방지, 산불과 홍수피해 예방, 교통약자 이동편의 지원, 에너지문제 등 사회 문제 해결을 도울 것"이라고 말했다.

메디칼타임즈=이인복 기자미소정보기술과 건국대병원이 디지털 헬스케어 기술 개발 등을 골자로 하는 업무협약을 체결했다.미소정보기술(대표이사 안동욱)이 건국대병원(병원장 유광하)과 디지털 헬스케어 기술 개발 및 사업화 상호 협력을 골자로 하는 업무협약을 체결했다고 11일 밝혔다.미소정보기술은 건국대병원에 임상정보분석플랫폼(KCDW)구축사업 1단계를 최근 성공적으로 완료한 바 있다.건국대병원에 의료 데이터 수집, 전처리, 가공과 빅데이터 분석을 기반으로 한 보건의료 데이터 임상연구 분석 시스템(smart CDW)과 병원내 데이터심의위원회(DRB, Data Review Board)구축을 통한 의료 데이터 연구활동, 지속적인 의료질지표(CQI, Continuous Quality Improvement)등 형상관리부터 운영능력을 위한 맞춤교육까지 병원 의료환경에 최적의 디지털업무 환경을 원스톱으로 제공하는 것이 골자.여기에 더해 미소정보기술은 이번 건국대병원과 사업제휴를 통해 EMR, 판독문, 영상진단(X-ray, CT, MRI등)데이터수집, 데이터적재, 연구데이터 추출과 AI분석 및 모델개발등 폭넓은 협력 관계를 이어갈 계획이다.또한 미소정보기술의 의료데이터플랫폼(smart BIG)과 연동해 의료AI 진단서비스 파트너사 및 원격 진료등이 필요할때 원스톱으로 제공할 계획이다.건국대병원은 향후 정부 공공 의료데이터 개방 및 데이터 활용 편의성을 높이기 위해 가명정보 활용 연구를 위한 데이터심의위원회(DRB), 생명윤리위원회(IRB) 기능도 고도화시켜 병원내부에서 데이터플랫폼의 접근성 및 활용도를 높여 나갈 계획이다. 미소정보기술 안동욱 대표이사는 "성공적인 CDW 구축에 이어 건국대병원과 디지털헬스케어 사업제휴를 할 수 있어 매우 기쁘게 생각한다"며 "병원의 의료빅데이터 환경 개선과 환자중심의 의료 데이터가 활용될 수 있도록 디지털 헬스케어 최고의 파트너가 될 것"이라고 말했다.건국대병원 관계자는"병원 의료진이 환자 정보에 접근해 미소정보기술의 빅데이터플랫폼을 통해 더 나은 진단과 치료를 지원하고 환자와 정보를 안전하게 공유해 각종 질병의 진단 개선과 자동화를 통한 오류 최소화등 헬스케어 서비스 품질을 높일 수 있기를 기대한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자딥노이드가 인하의대에서 AI 교육을 실시했다.딥노이드(대표이사 최우식, www.deepnoid.com)는 인하대 의과대학에서 약 60여명의 의대생들이 참석한 가운데 노코드 플랫폼 딥파이’(DEEP:PHI)를 활용한 최신 의료AI 진단기술 실습 및 AI교육을 진행했다고 6일 밝혔다.이번 강의는 인하대병원 영상의학과 이로운 교수가 강사로 나서 본과 2학년 학생들을 대상으로 무릎의 골관절염과 척추 압박골절의 진단모델을 예시로 딥파이(DEEP:PHI) 플랫폼을 활용해 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현하고 진단서비스를 제품화 할 수 있는 방법에 대해 강의를 진행했다.딥파이는 코딩을 전혀 몰라도 파워포인트나 포토샵처럼 마우스 클릭만으로 사용자가 데이터만 업로드하면 각각의 모듈화된 파이프라인을 통해 데이터 전처리, 인공지능 학습등 모듈화된 블록을 조합하는 것 만으로도 AI 모델 구축 및 앱서비스를 개발할 수 있다. 특히 다른 노코드 플랫폼과 차별화된 코드변환, 이미지 전처리, 고성능 신경망 모듈, 최신 알고리즘등을 딥러닝과 클라우드기반의 개발 환경을 원스톱으로 제공해 의대생들의 AI실습 환경을 제공한다.이번 수업에 참여한 학생은 "코딩이나 인공지능에 대한 지식이 전무한 상태에서 골관절염과 척추 압박골절의 AI 진단 모델을 만들어 가는 과정이 신기했고 코딩에 대한 지식이 없는 상태에서도 AI 진단 모델을 고도화시킬 수 있어 매우 놀랍고 유용했다"고 소감을 전했다. 딥노이드 최우식 대표이사는 "딥파이 플랫폼은 개발지식이 전혀 없어도 의료인이 직접 AI를 이용한 의료 서비스를 쉽게 개발할 수 있는 강력한 AI 저작 도구"라며 "노코드 플랫폼 딥파이가 의료 현장에서 주춧돌이 되어 현장 중심의 의료AI 전문가를 지속적으로 양성할 수 있도록 힘쓸 것"이라고 말했다.

메디칼타임즈=이인복 기자딥노이드(대표이사 최우식)가 20일부터 24일까지 코엑스에서 개최되는 제20차 아시아·오세아니아 영상의학 학술대회 및 제 78차 대한영상의학회 학술대회(KCR 2022)에 참가한다.이 자리에서 딥노이드는 최신 스마트팍스 딥팍스프로(DEEP:PACS PRO)와 의료 AI 솔루션(DEEP:AI)를 선보일 예정이다. 딥노이드는 현재 식약처 인허가 획득한 19개의 제품들을 기반으로 의료 AI 솔루션 딥AI시리즈 딥체스트(DEEP:CHEST), 딥뉴로(DEEP:NEURO), 딥스파인(DEEP:SPINE)등을 개발한 바 있다.특히 자체 개발한 의료영상저장전송시스템(PACS) '딥팍스프로(DEEP:PACS PRO)'가 최근 식품의약품안전처부터 의료기기제조 인증을 획득했으며 AI 진단 솔루션을 결합시켜 서비스 고도화를 강화하고 있다.또한 딥노이드는 23일 의료 AI 얼라이언스 뷰노, SK C&C와 함께 진행되는 런천 심포지엄에도 참여한다. 딥노이드의 DCMO(Deputy Chief Medial Officer) 이로운 교수(인하대병원 영상의학과)가 딥뉴로(Deep:NEURO)의 임상적 유용성을 발표할 예쩡이다.딥노이드 최우식 대표이사는 "IT기술과 의료산업의 융합은 이미 글로벌 트렌드로 자리잡고 있다"며 "이번 AOCR & KCR 2022를 통해 의료 패러다임의 변화를 알리고 의료산업의 미래를 가장 먼저 선보일 것"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자삼성메디슨이 16일부터 18일까지 3일간 영국 런던에서 개최되는 '세계 산부인과 초음파 학회(ISUOG, International Society of Ultrasound in Obstetrics & Gynecology)'의 제32회 연례 학술대회에 참가한다.이번 학회에서 삼성메디슨은 인공지능(AI)을 활용한 진단 보조 기능들의 임상 유용성을 알리는데 주력할 계획이다.삼성메디슨은 AI 진단 솔루션인 '인텔리전트 어시스트(Intelligent Assist)'가 탑재된 산부인과용 프리미엄 초음파 진단기기 'HERA W10'과 다양한 진료과에서 사용할 수 있는 고급형 모델 V8과 V7을 전시할 예정이다.특히 V7은 올해 6월에 출시된 제품으로 ISUOG에서 선보이는 것은 처음이다.삼성메디슨은 중소형 병원에서도 프리미엄 진단기기의 AI 진단 보조 기능이 탑재된 초음파 기기를 부담 없이 사용할 수 있도록 V8에 이어 V7을 선보였다.V는 다용도ㆍ다목적을 의미하는 'Versatile'의 약자로, 산부인과ㆍ영상의학과ㆍ정형외과ㆍ심장내과 등 다양한 진료과에서 사용할 수 있다는 의미. 프리미엄 초음파 진단기기가 제공하는 대표 기능들을 포함하고 있어 V8과 함께 고급형 시장을 본격적으로 공략하기 위한 제품이다.삼성메디슨은 또한 이 행사에서 심포지엄을 열어 태아의 성장과 발육상태를  측정해주는 '바이오메트리(BiometryAssist™)'와 태아의 심장 진단을 도와주는 '하트어시스트(HeartAssist™)' 등 AI 진단 보조 기능의 임상적 유용성에 대해 의료진의 연구결과도 발표한다.특히, 영국 런던에 있는 심포지엄 행사장과 이탈리아 제멜리 병원(Gemelli University Hospital)을 연결해 의료진이 서로 협업하는 모습을 라이브로 구현한다. 이 시연에는 초음파 기기 사용의 공간적 제약을 극복하게 해 주는 '소노싱크(SonoSync™)' 솔루션이 적용돼 실시간 초음파 이미지 공유, 음성 채팅, 원격 측정 등의 기능 등을 보여준다.이 밖에 미세 혈류 유무와 저속 혈류량 관찰에 적합한 '엠브이 플로우(MV-Flow™)'와 혈류를 입체적으로 보여주는 '루미 플로우(LumiFlow™)' 등 고성능 초음파 영상 진단 기법들을 직간접적으로 경험할 수 있도록 다양한 프로그램이 운영된다.삼성메디슨 전략마케팅팀장 유규태 전무는 "이번 행사는 세계적으로 유명한 의료진과 협력해 AI 진단 보조 기능의 임상적 가치를 공유할 수 있어 더 의미가 있다"며 "앞으로도 의료진과 환자 모두에게 도움을 줄 수 있는 다양한 진단 보조 기능들을 적극적으로 선보일 것"이라고 말했다.  

메디칼타임즈=황병우 기자국내 바이오사가 유럽종양학회 연례학술대회(ESMO Congress 2022)에서 긍적적인 데이터를 선보이고 있어 K-바이오의 저력을 과시하고 있다.지난 9일(현지시간)부터 프랑스 파리에서 개최된 ESMO 2022는 항암 신약에 대한 임상 근거는 물론 암 치료에 새로운 패러다임으로 주목받는 AI 진단 등 암 치료와 관련된 다양한 주제가 논의 됐다.리보세라닙의 병용 임상 결과 발표모습(HLB 제공)국내 바이오사 중에서는 에이치엘비(HLB)가 개발 중인 간암 치료제 리보세라닙이 3상 결과발표에서 인종과 무관하게 생존기간 연장 효과를 확인하면서 주목받았다.임상은 한국과 중국 등 13개국 121개 병원에서 543명의 환자를 대상으로 간세포암 1차 치료에 '캄렐리주맙+리보세라닙' 병용요법과 소라페닙(제품명 넥사바) 단독요법과 비교했다.연구 결과 전체생존기간 중앙값(mOS)이 역대 간암 치료제 중 가장 긴 22.1개월에 도달해 대조군인 소라페닙의 15.2개월과 비교해 약 6.9개월 더 길어 사망위험을 38% 낮췄다.이와 함께 무진행생존기간 중앙값(mPFS)도 병용요법과 소라페닙 군이 각각 5.6개월과 3.7개월로 2개월 가까이 차이가 났다.또한 보고된 3~4등급의 치료 관련 이상반응 발생률은 80.5%였으며, 스테로이드 사용 비율은 16.2%였다.다만, 임상결과 부작용 발생이 80% 가까이 된다는 점은 한계로 지적받고 있는 상황. 이에 대해 HLB는 이상반응이 예측가능 한 증상인 만큼 충분한 관리가 가능하다는 입장이다.3상 결과를 발표한 HLB는 오는 10월 미국 식품의약국(FDA)과 신약허가신청 전 사전협의 미팅을 가질 예정으로 올해 안으로 FDA에 선양낭성암(ACC)에 대한 리보세라닙 신약허가신청(NDA)도 진행한다는 계획이다.지난 9일(현지시간)부터 프랑스 파리에서 개최된 ESMO 2022는 항암 신약에 대한 임상 근거는 물론 암 치료에 새로운 패러다임으로 주목받는 AI 진단 등 암 치료와 관련된 다양한 주제가 논의 됐다.셀트리온 벨제그마 3상서 효능‧안정성 확인셀트리온은 개발 중인 아바스틴의 바이오시밀러 벨제그마의 3상 후속결과를 포스터 발표로 공개했다.베그젤마는 혈액암 치료제 '트룩시마', 유방암·위암 치료제 '허쥬마'에 이어 셀트리온이 개발한 3번째 항암 항체 바이오시밀러다.셀트리온은 전이성 비소세포폐암(NSCLC) 환자 689명을 대상으로 아바스틴 투여군과 베그젤마 투여군으로 나눠 최대 3년 치료에 대한 임상을 진행하고 있는 상황.이번 ESMO에서는 마지막 환자 등재로부터 1년 시점의 생존분석과 안전성 결과를 공개됐다.셀트리온에 따르면 임상 결과 위험률과 95% 신뢰구간이 주요 생존 분석 지표인 무진행생존기간(PFS)에서 0.92, 전체생존기간(OS)에서 0.95로 나타나 오리지널 의약품 대비 생존분석에서 유사성을 입증했다.현재 셀트리온은 지난해 말 식품의약품안전처와 FDA에 베그젤마 판매허가를 신청해 연내 허가를 기대하고 있다.네오이뮨텍, 고형암 2a상 바이오마커 연구 공개T 세포 증폭을 유도하는 차세대 면역항암제를 개발 중인 네오이뮨텍은 현재 개발 중인 NT-I7(물질명 efineptakin alfa)과 펨브롤리주맙 병용 고형암 임상(NIT-110)의 바이오마커 분석 결과를 공개했다.이번 포스터에서는 바이오마커 분석을 진행해 종양 내 침윤한 T 세포의 유형과 종양미세환경(Tumor Microenvironment, TME) 내 면역 반응 변화 데이터를 다뤘다.바이오마커 연구에는 NIT-110 임상 중 췌장암, MSS 대장암, 난소암 환자가 포함됐으며, 연구에 따르면 환자 중 80% 이상에서 종양미세환경 내 T 세포 침윤이 관찰됐고, 50%의 환자는 NT-I7 1회 투여만으로도 5배 이상의 CD8 T 세포 증폭을 보였다.네오이뮨텍 양세환 대표이사는 "이번 연구는 NT-I7의 T 세포 증폭 기전이 다양한 난치암의 항암 효과에 기여한다는 것을 임상적으로 보여준 중요한 연결고리이다"라며 "향후 난치암 환자들에게 새로운 치료 옵션을 제공할 수 있는 상업화 단계에 한 발자국 더 가까워졌다"라고 평가했다.네오이뮨텍 ESMO에서 고형암 2a상 바이오마커 연구 공개 모습.(네오이뮨텍 제공)에이비온, 글로벌 2상 두 번째 코호트 전략 밝혀에이비온의 경우 비소세포폐암 치료제로 개발 중인 후보물질 ABN401의 병용투여 시험 계획을 밝혔다.에이비온은 간세포성장인자수용체(c-MET)를 표적으로 하는 항암 바이오마커인 ABN401을 비소세포폐암 적응증으로 연구 중이다.현재 회사는 ABN401 글로벌 2상을 진행 중으로 첫 번째 코호트(동일집단)는 MET exon14유전자 결실 비소세포폐암 환자를 대상으로 진행되며 연내 첫 환자 등록을 목표하고 있다.에이비온은 이번 ESMO에서 'ABN401'과 3세대 EGFR 저해 치료제의 병용 투여 효과를 확인하기 위한 임상시험 계획을 추가로 밝혔다.c-MET 내성이 일어날 수 있는 환자를 c-MET 혈중암세포(CTC) 분석법으로 조기에 진단하고, 'ABN401'을 조기 투여한 경우와 기존 EGFR 저해 치료제만 투여한 경우를 비교해 유의미한 결과를 도출할 계획이다.회사 관계자는 "에이비온은 액체생검 동반진단 기술을 가미한 ABN401의 2상을 진행하고 있다"며 "현재 글로벌 제약사가 진행하고 있는 병용보다 더 많은 환자를 대상으로 해, 경쟁력 있는 데이터를 도출하는 전략으로 승부수를 던질 것"이라고 밝혔다. 

메디칼타임즈=황병우 기자유럽종양학회 연례학술대회(ESMO Congress 2022)가 오는 9일(현지시각)부터 13일까지 5일간의 일정으로 개막한다.프랑스 파리에서 2년 만에 온·오프라인으로 개최되는 만큼 총 1913개의 초록과 76개의 포스터가 준비되는 등 성대한 학술 잔치를 예고한 상황. 특히, 항암 신약에 대한 임상 근거는 물론 암 치료에 새로운 패러다임으로 주목받는 AI 진단과 액체 생검, 고형암에 대한 CAR-T 치료제 활용 방안들이 다뤄지며 학계의 주목을 받고 있다. 일단 글로벌 제약사 중에서는 암젠의 루마크라스의 3상 임상 연구인 CodeBreak 200의 발표와 키트루다의 폐암 5년 장기추적 데이터 등 영역을 확장한 치료제의 근거에 이목이 쏠리고 있다.여기에 국내 제약바이오사들은 셀트리온, 에이치엘비(HLB) 등이 3상 연구결과를 발표한다는 점에서 어떤 성과를 거둘지 주목받고 있다.◆3상 효과 확인한 루마크라스 구체적인 성과는?먼저 눈길을 끄는 연구는 오는 12일 주요 발표에도 이름을 올린 암젠의 루마크라스(성분명 소토라십)의 3상 연구 CodeBreak 200다.전체 비소세포폐암 환자에서 약 3~4%로 소수만 차지하는 KRAS G12C 변이 국소진행성 또는 전이성 비소세포폐암을 표적으로 한 치료제인 루마크라스는 CodeBreak100 2상 임상 결과를 토대로 미국은 물론 국내에서도 허가를 받았다.루마크라스 로고다만, 미국 식품의약국(FDA)에 3상 확증 임상인 CodeBreak-200 연구 결과를 제출해야 하는 것으로 알려진 만큼 이번 임상 결과를 두고 관심이 높은 상황이다.암젠은 지난 달 30일 CodeBreak 200 임상연구의 탑라인 데이터를 발표한 상태로 구체적인 데이터는 ESMO에서 공개될 예정이다.CodeBreak 200 글로벌 3상 임상연구는 이전에 최소한 백금계 화학항암요법과 면역항암제(면역관문억제제) 치료 경험이 있는 KRAS G12C 변이 비소세포폐암 환자 345명을 대상으로 루마크라스와 도세탁셀의 임상적 유효성과 안전성을 비교한 연구다.발표에 따르면 분석결과 루마크라스가 도세탁셀과 비교해 1차 목표였던 무진행 생존기간 측면에서 통계적으로 유의미하게 우월한 치료 효과를 보인 것으로 확인됐다.또 MSD가 키트루다(성분명 펨브롤리주맙)와 항암화학요법을 병용한 '전이성 비편평 비소세포폐암과'와 '전이성 편평 비소세포폐암'의 1차 치료에 대한 5년 추적 데이터를 공개할 예정이다.키트루다와 항암화학요법을 병용한 환자의 18.4%가 5년 후에도 생존한 것으로 추정됐으며, 항암화학요법만을 시행한 그룹은 9.7%로 나타났다.이와 함께 키트루다와 항암치료를 받은 환자들은 중간 수명이 17.2개월이었지만 항암치료를 받은 환자들은 11.6개월로 분석됐다.수술 후 신장암 보조요법에서 기대를 받았지만 최종적으로 아쉬운 성적표를 받은 옵디보(성분명 니볼루맙)와 여보이(성분명 이필리무맙)의 병용요법 효과를 확인한 3상 연구인 CheckMate-914 연구의 파트A에 대한 발표도 이뤄질 예정이다.(왼쪽부터) 키트루다, 옵디보, 여보이 제품사진지난 7월 말 BMS는 신장암 수술 후 보조요법으로써 옵디보-여보이 효능을 평가하는 3상 CheckMate-914 연구가 1차 평가변수를 충족하지 못 했다고 밝힌 바 있다. 수술 후 보조요법은 1차적으로 수술 후 재발 위험을 낮추기 위해 이뤄지는 항암·전신요법 등을 말한다.CheckMate-914 연구는 파트A와 B가 있는데 이중 파트A는 국소 신장암 환자에서 옵디보-여보이 병용을 위약과 비교하는 것으로 1차 달성 목표였던 '무질병 생존율(Disease Free Survival, DFS)'에 대해 독립중앙심사위원회(Blinded Independent Central Review, BICR)가 평가한 결과 DFS 개선을 달성하지 못 했다는 최종 분석이 나왔다.이 같은 결과를 두고 BMS는 CheckMate -914 파트A 데이터에 대한 전체 평가를 완료하고 그 결과를 공유하겠다고 밝힌 상태다.이밖에도 릴리의 유방암 치료제인 버제니오(성분명 아베마시클립)와 내분비요법인 아로마타제 억제제를 병용한 3상의 전체생존기간에 대한 내용과 아스트라제네카의 PARP 억제제인 린파자(성분명 올라파립)의 BRCA 변이 진행성 난소암 환자의 1차 유지요법에 대한 린파자의 7년 전체생존기간 데이터 등이 발표될 예정이다.◆기대주 떠오른 국내 바이오사들도 잇따라 '출사표'현재 가장 많은 관심을 받고 있는 바이오사는 자체 개발한 '리보세라닙'과 항서제약의 '캄렐리주맙'을 간암 1차 치료제로 병용한 3상 결과를 발표하는 에이치엘비(HLB)다.이번 발표는 위장·소화기관 주제 세션에서 진행할 예정으로 지난 5월 HLB는 1차 유효성 지표인 전체 생존기간(OS)과 무진행생존기간(PFS)을 모두 충족했다는 톱 라인 결과를 전한 만큼 세부 내용 발표에 관심이 쏠리고 있다.특히 최근 글로벌 제약사들이 동일 단계 임상에서 전체 생존기간(OS) 및 무진행생존기간(PFS) 등 주요 지표 통계적 유의성을 확보하지 못해 HLB 임상 결과에 더욱 관심이 쏠린 상황이다.HLB는 연내 목표로 하고 있는 품목허가 신청 전 참가하는 마지막 학회로 세부 데이터들이 공개되는 만큼, 내부적으로도 기대를 하고 있다는 설명이다.또 셀트리온은 최근 비소세포폐암 치료제 아바스틴 바이오시밀러 '베그젤마(CT-P16)'의 글로벌 3상 후속결과를 발표할 예정이다.베그젤마는 전이성 직결장암, 비소세포폐암 치료제로 '트룩시마' '허쥬마'에 이은 셀트리온의 세 번째 항암 항체 바이오시밀러로 이번 발표는 베그젤마와 오리지널 의약품(아바스틴)과의 비교 임상에서 유사성을 확인한 생존분석 및 안전성 데이터를 선보일 계획이다.네오이뮨텍, 유럽 ESMO GI에서 포스터 공개 모습.(네오이뮨텍 제공)이밖에도 에이비온과 네오이뮨텍 그리고 제넥신이 임상 2상 단계의 데이터를 공개하면서 향후 파이프라인 기대치를 키울 전망이다.제넥신의 발표는 임상을 진행한 이성종 서울성모병원 교수가 발표를 맡아 자궁경부암 치료용 DNA 백신 'GX-188E'(성분명 티발리모진 테라플라스미드)와 키트루다(성분명 펨브롤리주맙)의 병용임상시험 2상 최종 결과 내용이 공개된다.이번 발표는 최종 60명을 대상으로 진행했던 항종양 반응과 안전성 평가에 대한 2상 최종 결과를 발표할 예정이다.네오이뮨텍은 고형암 치료제로 개발 중인 'NIT-110'의 2a상 세부 데이터를 공개하는데, 췌장암, 대장암, 난소암 등 대장암에 대한 세부 데이터를 공개해 작용 기전의 근거를 제시한다는 계획이다.에이비온은 간세포성장인자수용체(c-MET) 타깃 항암제 'ABN401'과 관련한 다양한 결과를 공개한다.처음으로 공개되는 비소세포폐암 환자 대상 임상 2상 데이터와 함께 상피세포 성장인자 수용체(EGFR) 저해제와의 병용 비임상, 유방암에서 c-MET 치료제의 확장 가능성에 대한 포스터 발표가 이뤄진다.

메디칼타임즈=최선 기자스페인 바르셀로나에서 26일부터 29일까지 개최된 유럽심장학회 연례회의(ESC Congress 2022)에서 심장학의 임상 풍경을 바꿀 최신 기술들이 주목을 받았다.스마트폰을 사용한 심방세동 검사는 통상적인 검사 대비 치료율을 두 배 이상 높인다는 연구 및 심장기능에 대한 인공지능(AI) 평가가 초음파 진단보다 우수하다는 연구는 향후 신기술의 임상적 활용성이 증가를 예고하는 대목.특히 ESC는 일상적으로 수집된 의료 데이터는 질병에 대한 더 나은 이해와 새로운 치료법에 대한 발견을 통해 환자의 삶과 복지를 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 점에 착안, 글로벌 디지털헬스 리더들의 연구 프레임워크를 제안하는 등 '미래 기술' 확보에 팔을 걷었다.ESC 2022에서 나온 최신 의학 기술 동향 및 디지털헬스 연구 프레임워크의 운용 방안을 정리했다.▲AI 전진 앞으로…초음파 검사자보다 평가 우수올해 ESC 2022는 AI의 활용성 모색이 주를 이뤘다고 해도 과언이 아닐 정도로 다양한 연구가 쏟아졌다.심장 기능의 초음파 검사를 받고 있는 환자의 경우 AI에 의한 예비 평가가 초기 초음파 진단보다 우수하다는 연구는 향후 진단의 프로세스를 바꿀 수도 있는 것으로 평가된다.심장기능평가에 활용되는 좌심실 수축기능(LVEF)의 정확한 평가는 심혈관 질환 진단과 치료 결정에 필수적인데 기존 평가는 종종 관찰자 간 다른 결과를 내놓는다는 문제가 있었다.EchoNet-Dynamic은 심장 기능을 평가하기 위해 심장 초음파 비디오를 학습한 딥 러닝 알고리즘이며, 이전에 4.1~6.2%의 평균 절대 오차로 LVEF를 평가하는 등 여러 심장 주기에 걸쳐 오류를 최소화하고 일관된 결과를 생성할 수 있다는 잠재력을 보였다.연구진은 EchoNet-RCT로 명명된 임상을 통해 LVEF에 대한 AI 또는 초음파 진단기 평가를 실제 심장 전문의에 맡겨 정확성을 평가했다.심장 초음파 검사를 통한 LVEF 결정 프로세스는 보통 초음파 검사자가 환자를 스캔하고 LVEF의 초기 평가를 제공한 다음, 심장 전문의가 최종 보고서를 제공하는 방식으로 이뤄진다.본 임상은 초음파 검사를 AI 또는 초음파 검사자에 1:1로 무작위로 할당해 심장 전문의가 평가를 검토한 후 LVEF의 최종 보고서를 제공했다.자료사진연구진은 심장 전문의가 AI에 의한 초기 평가를 얼마나 바꿨는지와 초음파 검사자에 의한 초기 평가를 얼마나 바꾸었는지 비교해 정확도를 측정했다.총 3495개의 흉강 초음파를 대상으로 한 임상 결과 심장 전문의에 의해 결과값이 변한 비율은 AI 그룹에서 16.8%, 초음파 그룹에서 27.2%였다.인간이 초음파를 검사해 LVEF 결과값을 측정한 것보다 AI가 평가한 값이 심장 전문의를 거친 최종 결과값 도출에서 보다 정확했다는 뜻이다. 특히 추가 조사에서 심장과 전문의는 무엇이 AI가 측정한 자료였는지 알 수 없을 정도로 알고리즘이 고도화된 것으로 알려졌다.연구 저자인 미국 로스앤젤레스 시더스시나이 기관 소속 오양(Ouyang) 박사는 "AI 알고리즘이 일반적인 진료 프로세스에 개입 가능성이 높다는 것을 배웠다"며 "특정 AI는 초음파 판독 출력의 품질을 향상시킬 뿐 아니라 지루하지만 중요한 작업을 단순화함으로써 의료진의 시간과 노력의 효율성을 높일 수 있다"고 덧붙였다.▲가이드라인이 놓치는 고위험 대동맥 협착증, AI '쪽집게'예후가 나쁜 대동맥 협착증과 관련해서도 AI를 활용할 수 있다는 연구가 나왔다.대동맥 협착증 환자의 약 50%는 증상이 나타난 후 2년 이내에 사망한다. 심장 초음파 검사는 피크 속도, 평균 압력 경사 및 대동맥 판막 영역과 같은 심각도를 평가하기 위해 사용되지만 사망률 위험이 진단 정확도를 넘어선다는 지적이 뒤따랐다.AI-ENCHANCED AS 임상은 일상적으로 사용되는 초음파 매개 변수를 통해 개발된 AI 알고리즘이 5년 사망률 증가와 관련된 중등도~중증 대동맥 협착 표현형을 식별할 수 있는지 여부를 조사하기 위해 설계됐다.AI-Decision Support Algorithm(AI-DSA)은 63만명 이상의 환자로부터 100만 건 이상의 심장초음파 자료 및 사망 정보를 가진 호주 국립 초음파 데이터베이스(NEDA)의 데이터를 사용해 학습됐다.NEDA 데이터를 활용해 연구진은 중등도~중증 대동맥 협착 표현형 환자의 5년 사망률과 심각한 대동맥 협착 위험이 없는 환자의 5년 사망률을 비교했다.분석 결과 AI-DSA는 17만 9054명 중 중등도~중증의 표현형을 가진 환자 2606명(1.4%)과 심각한 표현형을 가진 4622명(2.5%)을 식별했다. 중증 표현형 환자 중 3566명(77.2%)은 중증 대동맥 협착증의 가이드라인 기준을 충족했다.5년 사망률은 중등~중증 표현형 환자에서 56.2%, 심각한 표현형 환자에서 67.9%였다. AI-DSA이 식별된 심각한 대동맥 협착증 표현형(2.5%) 중 현행 지침을 충족하는 사람(77%)은 5년 사망률이 69.1%였다. AI-DSA가 식별한 심각한 표현형을 가지고 있지만 현재 지침을 충족하지 않는 추가 모집단의 사망률은 64.4%였다.즉 지침에 포함되지 않아 대동맥 판막 교체를 하지 않을 경우 사망률이 올라갈 수 있는데 AI-DSA는 64%에 달하는 이런 잠재 사망 위험 환자를 식별한 것.호주 노트르담대학의 연구 저자인 제프리 스트레인지 교수는 "독자적인 AI 알고리즘은, 종래의 정의에서는 놓쳤을 가능성이 있는 5년 이내에 사망할 위험이 높은 환자를 확인한다"며 "AI 알고리즘은 대동맥 판막 치환에 적합한지 여부를 의사에게 경고하기 위해 임상 실무에서 사용될 수 있다"고 말했다.AI가 콜레스테롤과 혈압 수준으로 인한 심장 질환의 위험을 예측, 개별 치료 결정을 내리는 데 활용될 수 있다는 연구도 나왔다.자료사진아테롬성 심혈관 질환은 시간이 지남에 따라 서서히 진행되는데 저밀도 콜레스테롤(LDL)과 수축기혈압(SBP)를 낮추면 관련 심혈관 이벤트의 위험이 감소한다.최근 연구에 따르면 낮은 LDL과 SBP에 대한 평생 피폭량은 LDL과 SBP 감소 대비 심혈관 이벤트 위험의 훨씬 큰 관련성이 있다. 문제는 LDL과 SBP를 조기에 낮추는 것이 심혈관 질환 예방을 크게 개선할 수 있지만 심혈관 이벤트를 방지하기 위한 LDL 및 SBP 감소의 최적 타이밍, 지속 시간 및 강도는 알려져 있지 않다는 점.영국 캠브리지 대학의 브라이언 페렌스 교수 등이 진행한 연구는 위험 추정 알고리즘(조인트 브리티시 소사이어티, JBS3)을 사용해 치료의 혜택을 받을 수 있는 심장병 발생 가능성이 높은 사람을 확인한 연구로 주목을 받았다.AI 알고리즘은 LDL과 SBP의 인과적 영향을 포함해 LDL, SBP 또는 둘 다에 대한 평생 노출이 더 높거나 더 낮은 사람 사이의 모든 연령에서 심혈관계 위험을 정확하게 추정했다.페렌스 교수는 " 현재의 리스크 추정 알고리즘은 LDL과 SBP를 낮추는 이점을 과소평가하기 때문에 LDL과 SBP를 나중에 낮추는 것이 젊은 나이에 낮추는 것보다 더 효과적이고 비용이 적게 든다는 잘못된 결론으로 이어질 수 있다"며 "이러한 알고리즘을 AI로 대체하면 심혈관 질환 예방을 개인화하고 심혈관 예방 투자에 효율화를 이룰 수 있다"고 덧붙였다.▲스마트폰 심방세동 검사 대중화될까…기존 진단법보다 정확한편 스마트폰을 활용한 심방세동 검사가 기존 진단법 대비 위험 예측에 정확도가 높다는 새 임상 결과도 공개됐다.이전 연구에서는 대규모 심방 세동 선별을 위한 스마트 기기의 가능성을 보여 줬지만, 주로 젊은 층을 포함해 참가자들에게 특정 하드웨어를 소유하도록 요구해 한계가 있었다.eBRAVE-AF 시험은 스마트폰을 소유한 뇌졸중 위험이 있는 노인을 대상으로 한 사이트 없는 무작위 연구다.평균 연령 65세 총 5551명을 무작위로 할당, 6개월간 디지털 진단(스마트폰 앱+광맥측정기 PPG 센서 사용) 또는 기존 심방세동 진단 기기로 14일 동안 하루에 두 번, 그리고 일주일에 두 번 측정했다.분석 결과 스마트폰 스크리닝은 2387명 중 33명, 기존 스크리닝은 2136명 참가자 중 12명의 심방 세동을 검출해, 스마트폰 스크리닝이 기존 스크리닝보다 우수했다.연구 저자인 오스트리아 인스브루크 의대 악셀 바우어 교수는 "이번 임상은 심방세동 검진을 위한 노령 인구에 초점을 맞췄다"며 "스마트폰 스크리닝은 젊은 연구 참가자보다 더 많은 PPG 측정 경향이 있는 나이 든 참가자들에게 좋은 반응을 얻었다"고 밝혔다.▲"미래는 디지털" ESC, 글로벌 디지털 헬스 프레임워크 제안ESC는 올해 연례회의를 통해 의료 데이터를 사용해 연구의 품질을 개선하고 그 결과를 임상 의사 결정 지원에 사용하기 위한 프레임워크를 제안했다.프레임워크에는 환자 및 환자단체, 규제 기관, 정부 기관 및 주요 의학 저널과 전문 협회, 학술 기관, 제약산업 및 보험자가 포함됐다. 참가자들은 의료 데이터를 질병 전반에 걸쳐 연구에 적용할 수 있는 방법에 대한 실용적인 조언을 개발하기 위해 모였다.프레임워크는 연구자들에게 적절한 거버넌스와 연구 데이터 투명성을 달성하는 방법에 대한 단계별 지침을 제공한다는 방침이다.프레임워크는 ▲데이터 세트 구성 및 연결 ▲목적에 적합한 데이터 ▲질병 결과 및 정의 ▲데이터 분석 ▲윤리 및 거버넌스 5개 항목에 대해 표준 지침을 제공하게 된다.데이터 세트 구성 및 연결 항목은 연구에 사용된 의료 데이터의 출처, 완전성을 명확히 하고 목적에 적합한 데이터 항목은 사용된 코딩 시스템, 데이터 조작 및 데이터 품질 평가에 대한 세부 정보를 제공한다.의료 데이터에 기반한 과학은 전자의료 기록 시스템의 보급을 포함해 급속도로 발전하고 있지만 데이터 품질 확보나 개인 정보 보호 등에 대해선 한계가 있었다는 게 학회 측 판단.즉 ESC는 국제적인 프레임워크를 통해 임상 연구를 위한 의료 데이터를 효과적으로 사용할 수 있도록 하며, 더 나은 연구 설계 방법에 대한 지침을 제공한다는 방침이다.네덜란드 위트레흐트 대학 의료센터 아셀버그스 교수는 "실제 임상 데이터를 사용은 임상 증거 생성의 새로운 시대를 열고 있다"며 "이번 프레임워크는 데이터 공유에 대한 대중의 우려를 해소하고 다양한 이해관계자가 실제 의료 데이터를 사용해 임상 치료를 개선할 수 있도록 하기 위해 구성됐다"고 설명했다.

메디칼타임즈=이인복 기자올림푸스한국(대표 오카다 나오키)은 의료기기 감염 관리 전문기업 지엠메디칼(대표 임명한)과 내시경 감염관리 디지털 통합 설루션 도입을 위한 업무협약을 체결했다고 14일 밝혔다.이번 업무협약을 통해 양사는 의료 현장에서 내시경이 보다 안전하게 사용되고 체계적으로 관리될 수 있게 실시간 이력 관리가 가능한 내시경 감염 관리 통합 솔루션을 제공할 예정이다.이 솔루션은 바코드와 RFID 인식 방식으로 의료 내시경의 시술 일자, 시술 항목, 감염 관리 수행 의료진, 세척 및 소독 시간, 내시경 및 소독기의 일련번호 등 모든 정보의 이력을 실시간으로 병원 서버에 저장하고 관리할 수 있어 감염관리의 편의성과 효율성을 개선했다.또한 감염관리 과정에서 문제 발생 시 경고 메시지와 경고음을 통해 의료진이 인지하고 바로 개선할 수 있도록 했으며 환자 정보, 기구 정보, 재고 관리 등 실제 의료 현장에서 필요로 하는 대부분의 기능을 디지털화해 지원한다.올림푸스한국은 앞으로 국내 의료 현장에 내시경 감염관리 디지털 통합 솔루션을 제공함으로써 의료진이 더욱 편리하게 감염 관리 과정을 수행할 수 있도록 지원하고 환자들이 더욱 안전한 내시경 검사를 받을 수 있는 환경을 구축하는데 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.한편 이번 업무 협약은 올림푸스가 국내 기업과 함께 동반 성장을 위해 추진하는 오픈 이노베이션의 일환이다. 이로써 올림푸스한국은 의료 장비, AI 진단 보조 소프트웨어뿐 아니라 내시경 감염관리 디지털 통합 솔루션까지 사업 영역을 확장하게 됐다.올림푸스한국 오카다 나오키 대표는 "소화기내시경 업계의 리더로서 내시경 감염 관리 분야에서도 새로운 통합 솔루션을 제공하게돼 의미가 크다"며 "특히 국내 우수 기업과의 협업을 통해 동반 성장할 수 있는 기회를 모색할 수 있어 기쁘다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=문성호 기자인공지능(AI)으로 심장을 진단한다.올해 상반기 건강보험 수가 신설에 힘입어 심방세동 등 심장 질환을 추적 관리하는 웨어러블 심전도 검사기 시장이 큰 기대를 받고 있다. 이 가운데 최근 이보다 더 진일보된 AI 진단 기술이 상용화를 눈앞에 두고 있어 의료계를 넘어 산업계 사이에서도 주목받고 있다. 주인공은 바로 '딥카디오(DeepCardio)'다. 인하대병원 심장내과 교수로 활약 중인 딥카디오 백용수 의학 CTO(사진)는 12일 현재 개발 중인 심전도 AI 기술이 상용화 된다면 국내 임상현장에 큰 변화의 바람이 불 것이라고 자신했다.의학-공학 융합으로 시작된 벤처기업딥카디오는 2020년 11월 인하대병원 심장내과 김대혁, 백용수 교수와 함께 인하대 정보통신공학과 최원익 교수, 컴퓨터공학과 이상철 교수가 의기투합해 창립된 벤처기업이다. 창업 초기부터 의학박사들과 공학박사들의 진정한 융합으로 이목을 끌었다. 백용수 의학 CTO는 "2017년 심전도를 가지고 심방세동을 예측하는 프로그램을 만들어 보자는 의미에서 연구를 시작했는데 현재에 이르렀다"며 "사실 의학과 공학 박사가 힘을 합쳐 벤처기업을 창업한 사례가 흔치 않은데 이를 통해 현재까지 왔다고 생각한다"고 설명했다.딥카디오 백용수 의학 CTO는 의학박사와 공학박사가 의기투합해  창업한 것이 성공의 지름길이 됐다고 설명했다.딥카디오는 일반 심전도 검사에서 진단이 어려운 발작성 심방세동을 딥러닝 활용 예측 기법으로 정확히 진단하는 기술을 보유했다. 특허명은 '딥러닝을 이용한 정상동율동 심전도 상태에서의 발작성 심방세동 예측방법'이다.회사는 인공지능 기반 심전도 진단 기술로 발작 중이 아닌 정상동율동 심전도에서 10초 간의 심전도 신호만을 이용해 심방세동의 진행 정도를 예측해 심방세동 환자의 진단, 치료와 예후에 큰 역할을 할 것으로 기대하고 있다고.여기에 ▲ECG 이미지 디지털 추출 방법 및 장치 ▲인공지능 기반 심장초음파 판독 및 뇌졸중 예측 모델 개발을 추진 중이다.백용수 의학 CTO는 최근 주목받고 있는 웨어러블 심전도 검사기와 완전히 다른 개념으로 회사 기술이 상용화만 된다면 앞으로 임상현장에서 큰 변화를 불러일으킬 것으로 기대했다.그는 "웨어러블 심전도 검사기는 발작 중인 심방세동을 탐지(detection)하는 것으로 개념부터가 다르다"며 "회사의 진단기술은 정상리듬에서 향후 심방세동 등 심장 질환을 예측하는 것으로 현재 완성 단계에 이르렀다"고 설명했다.이어 백용수 의학 CTO는 "심방세동 같은 경우 현재 없는 것을 예측하는 것이 관건인데 진단기술이 상용화가 된다면 대학병원뿐만 아니라 1차, 2차 병‧의원에서 활용 가능성이 크다"며 "진단기술을 통해 만성질환자 건강관리 가이드를 해줄 수 있다. 병‧의원에서 가장 큰 역할이 만성질환 관리인만큼 활용가능성은 크다"고 강조했다.상용화 앞둔 진단기술 "기존 심전도 시스템에 예측 AI 탑재"딥카디오는 현재 개발 중인 심방세동 예측 AI가 완성 단계에 이르렀다며 하반기부터 본격적인 상용화 작업을 진행할 계획이다.상용화가 눈앞에 다가온 시점에서 되새겨 보면 인하대병원이 갖고 있는 전산시스템도 개발 과정에서 큰 도움이 됐다는 것이 백용수 의학 CTO의 생각이다.백용수 의학 CTO는 인하대병원 심장내과 교수로 진료활동을 겸하고 있다.백용수 의학 CTO는 "의대와 공대가 융합해 벤처기업을 창업하고 실질적으로 결과를 이끌어 낸 최초의 케이스다. 다른 의과대학에서 이러한 케이스를 찾기 쉽지 않을 것"이라며 "특히 병원 전산시스템이 상당히 앞서 있다. 진단기술을 개발하려면 데이터가 핵심인데 인하대병원이 다른 병원보다 관련 시스템이 앞서 있다"고 강조했다.그렇다면 딥카디오가 생각 중인 심방세동 예측 AI 활성화 방안은 무엇일까.결국에는 대학병원뿐만 아니라 일선 병·의원이 활용하기 위해선 EMR 등 의료정보시스템 탑재가 필수적인 상황.딥카디오는 현재 개발 중인 심방세동 예측 AI가 완성 단계에 이르렀다며 하반기부터 본격적인 상용화 작업을 진행할 계획이다.기존 심전도 데이터 통합관리 시스템에 딥카디오의 심방세동 예측 AI를 탑재하는 것을 구상하며 관련 기업과 논의 중이다.백용수 의학 CTO는 "기존 심전도 시스템에 심방세동 예측 AI를 탑재하는 등 활성화 방안을 놓고 고민하고 있는 단계"라며 "현재 인하대병원 건강검진센터에서 심방세동 예측 AI를 실제 적용하고 있다. 장기적으로 일선 의료기관 뿐만 아니라 건강검진 분야에서도 활용 가능성이 크다"고 설명했다.그는 "심전도 검사에서 잔떨림을 확인할 경우 심방세동이라고 진단할 수 있으나, 이 검사에서 심방세동을 발견할 확률은 1~1.5% 수준에 불과하다. 60세 이상이라도 100명 중에 1~2명 밖에 예측이 안 된다는 것"이라며 "반대로 이야기하면 뇌경색이니 심부전 위험이 있는 환자가 그만큼 노출돼 있는 것인데 심전도 검사기를 넘어선 회사 AI 기술이 상용화만 된다면 국가적으로도 의료비 절감에 큰 기여를 할 수 있다"고 강조했다.

메디칼타임즈=이인복 기자X레이나 CT 등 영상 분야을 기반으로 활약하던 의료 인공지능(AI) 기업들이 이제는 근본적 의학인 병리학으로 전장을 넓혀가고 있다.세계 최대 병리학회를 통해 신기술을 공개하고 우수성을 검증받으며 새로운 분야를 개척하고 있는 것. 실제로 24일까지 미국에서 진행되는 미국캐나다병리학회(USCAP)에서는 국내외 AI기업들이 잇따라 성과를 내놓으며 이목을 끌었다.세계 최대 병리학회 참여한 AI기업들…페이지 등 신제품 공개23일 의료산업계에 따르면 지난 19일부터 오는 24일까지 미국 로스엔젤레스에서 온·오프라인 등 하이브리드로 진행되는 미국캐나다병리학회에서 AI 기업들이 잇따라 참여해 성과를 거둔 것으로 확인됐다.올해 미국캐나다병리학회에서 AI기업들의 약진이 눈에 띄었다.올해로 무려 111회 개최 역사를 지닌 미국캐나다병리학회는 전 세계에서 매년 4천여명의 전문가들이 참여하는 세계 최대 병리학회. 병리학의 역사를 바꾸는 수많은 연구들이 이 곳에서 발표됐다.그만큼 글로벌 제약사들의 관심도 높은 것이 사실이다. 아스트라제네카나 릴리, 머크 등이 매년 메인 스폰서로 참여해 자사의 임상 결과들을 쏟아내는 이유도 여기에 있다.이번 미국캐나다병리학회에서 눈에 띄는 부분은 이러한 글로벌 제약사를 넘어 AI기업들이 대거 미국캐나다병리학회에 참여했다는 점이다. 영상의학을 넘어 병리학으로 AI의 영역이 넓어지고 있다는 것을 볼 수 있는 대목이다.이번에 미국캐나다병리학회에서 가장 눈에 띄는 기업은 역시 전 세계적으로 병리학 분야 AI 진단 소프트웨어를 이끌고 있는 페이지(Paige)다.페이지는 전립선 분야를 필두로 AI 진단 소프트웨어로는 세계에서 유일하게 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받은 기업. 세계적으로 병리학 AI 분야에서 손꼽히는 이유다.그만큼 페이지는 이번 학회에서 유방암 전이를 진단하는 사상 첫 AI인 '페이지 유방 림프절(Paige Breast Lymph Node)'을 내놓으며 주목을 받았다. 그것도 이례적으로 메인 스폰서를 자처하며 판을 크게 벌였다.페이지 유방 림프절은 딥러닝 기반의 AI를 통해 매우 작은 미세 전이까지 잡아내는 AI 소프트웨어로 98%의 정확도로 모든 크기의 전이를 감지할 수 있다.또한 암이 의심되는 슬라이드의 모든 영역을 별도의 색깔로 강조 표시하는 페이지의 독점 기술인 티슈맵(TissueMap)을 접목시켜 전문의들의 정확한 진단을 돕는다.특히 이번에 새롭게 업그레이드된 티슈맵을 통해 양성 림프절이 의심되는 사례를 별도로 강조 표시할 수 있는 것도 장점이다.슬라이드마다 세심하게 전이 여부를 파악해야 하는 전문의로서는 페이지 유방 림프절이 표시해 주는 영역만 빠르게 점검하는 것만으로 로딩을 크게 줄일 수 있다는 의미다.페이지 설립자인 데이비드(David Klimstra) 박사는 "유방암 전이를 정확하게 감지하고 진단하는 것은 환자를 위해 무엇보다 중요한 일이지만 병리과 전문의에게는 일일이 슬라이드를 꼼꼼히 파악해야 하는 매우 힘든 작업"이라며 "페이지 유방 림프절을 활용한다면 대량의 림프절 조직을 빠르게 분석하는데 매우 효율적인 도구가 될 것"이라고 말했다.이어 그는 "특히 현재 상용화된 전립선 AI와 동일한 기술을 활용한다는 점에서 약간의 기능 추가로 페이지 유방 림프절 소프트웨어를 활용할 수 있다"며 "페이지 제품의 활용성과 가치를 크게 높여줄 것"이라고 내다봤다.이에 따라 페이지는 이날 공개된 페이지 유방 림프절에 대한 자세한 정보를 제공하기 위해 오는 30일 별도의 웨비나 행사를 통해 전 세계 병리학자들을 만날 예정이다.루닛·딥바이오 등 국내 기업들도 약진…세계적 기업들과 나란히이처럼 글로벌 기업들이 신제품 공개 등을 통해 AI분야의 선도 모델을 제시하는 미국캐나다병리학회에서 국내 기업들도 자리를 차지하고 이들과 어깨를 나란히 해 이목을 끌고 있다.루닛이 이번 학회를 통해 검증받은  AI 바이오마커 루닛 스코프 IO국내 AI분야 양대 주자로 꼽히는 루닛이 대표적인 경우.루닛은 이번 학회에서 암 호나자에 치료에 AI를 통한 바이오마커 활용 가능성을 입증한 연구 성과 2건을 발표하며 공격적 행보를 보였다.루닛은 이번 연구에서 AI 바이오마커인 '루닛 스코프 IO(Lunit SCOPE IO)'를 통해 16개 암종의 암조직을 검출한 후 종양의 순도를 측정했다. 그 결과, 기존 평가 방식인 '차세대 유전체 분석(NGS, Next Generation Sequencing)'과 비교해 유사하거나 일치하는 결과를 확보하는데 성공했다.NGS가 전체 암 조직에 대한 순도 측정이 사실상 불가능한 한계점을 가지고 있다는 점에서 NGS 진행 시 루닛 스코프 IO를 동시에 활용할 경우 암 환자에게 보다 정확한 치료 옵션을 제공할 수 있다는 의미다.이와 함께 루닛은 또 하나의 AI 바이오마커 '루닛 스코프 PD-L1(Lunit SCOPE PD-L1)'에 대한 연구 결과도 이번 학회를 통해 공개했다.루닛 스코프 PD-L1은 기존 바이오마커인 PD-L1에 800여 개의 조직 슬라이드와 40만 개의 암 세포를 학습한 AI를 적용한 제품.  이번 연구에서는 3명의 병리과 전문의가 비소세포폐암 환자 479명의 PD-L1 발현 정도를 AI 없이 판독한 경우와 AI의 도움을 받아 판독한 경우를 비교했다. 그 결과, AI 없이 판독한 경우 병리학자 간 면역항암제 치료 반응 예측 일치도는 81.4%인데 반해 AI를 활용한 경우는 90.2%로 일치도 결과가 유의미하게 높아졌다. 또한 실제 환자를 대상으로 한 치료 반응 예측에서도 AI를 통한 면역항암제 치료 반응 예측이 더 정확한 것으로 나타났다.옥찬영 루닛 최고의학책임자(CMO)는 "이번 학회에서 발표한 AI 바이오마커 관련 2가지 연구는 AI가 암 치료에 활용될 경우 예측되는 긍정적인 결과를 잘 보여준 셈"이라며 "특히 이번 학회는 기존 방식과는 달리 처음으로 AI를 통해 종양 순도를 성공적으로 측정한 결과를 선보였다는 점에서 의미가 있다"고 평가했다.미국종양학회(ASCO) 등을 통해 잇따라 병리학 기반 AI 개발 성과를 선보이고 있는 딥바이오도 이번 학회에서 딥러닝 기술을 활용한 암 진단 및 예후예측 연구를 연이어 발표해 관심을 끌었다.딥바이오는 이번 학회에서 헤마톡실린(hematoxylin) 염색 이미지만으로 학습시킨 딥러닝을 활용한 암의 조직학적 특징 분석 결과와 전립선암 진단 모델이 추출한 특징 기반 유방암 예후 예측 연구 등 최초로 시도된 연구를 내놓으며 이목을 집중시켰다.곽태영 딥바이오 최고기술책임자(CTO)는 "올해는 암 진단 및 생존 분석 분야에서 최초로 시도한 연구 성과를 공유할 수 있어 더욱 뜻깊다"며 "특히 딥바이오의 핵심 연구 분야인 전립선암의 조직학적 특징을 바탕으로 다른 암종인 유방암의 예후를 유효하게 예측했다는 점은 자사의 딥러닝 모델이 향후 다양한 암 영역 진단 또는 예후 예측 연구에 적용될 수 있다는 점을 시사한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자 4차 산업 혁명을 타고 의료 인공지능 등 말 그대로 새로운 의료기술이 폭발적으로 늘고 있지만 이를 검증하기 위한 신의료기술평가가 이에 대한 발목을 잡고 있다는 지적이 나오고 있다. 전 세계적으로 혁신 의료기술에 대한 경쟁이 치열한 상황에서 신의료기술평가로 인해 상용화에 제동이 걸리면서 국내 기업들이 뒤쳐지고 있다는 것. 이로 인해 제도의 대대적인 개선을 요구하는 목소리가 높아지는 모습이다. 신의료기술평가에 대한 혁신 의료기기 기업들의 고민이 깊어지고 있다. 28일 의료산업계에 따르면 혁신 의료기기 기업들을 중심으로 신의료기술평가에 대한 지적이 이어지고 있는 것으로 파악됐다. 신의료기술이란 말 그대로 과거와 결이 다른 새로운 의료기술을 검증하기 위해 2007년 새롭게 만들어진 제도다. 과거의 기준으로는 유효성과 안전성을 평가할 수 없다는 점에서 한국보건의료연구원을 통해 말 그대로 신기술을 평가하도록한 것. 하지만 이렇듯 새로운 의료기술의 진입을 지원하기 위한 제도가 오히려 상용화의 발목을 잡으면서 산업의 발전을 저해하고 있다는 것이 의료기기 업계의 지적이다. 혁신 의료기기를 보유한 A기업 임원은 "이미 규제 기관인 식품의약품안전처로부터 유효성과 안전성을 인정받고 여기에 더해 혁신성까지 확인을 받았는데도 신의료기술평가에 발목이 잡혀 진도가 나가지 못하고 있다"며 "이대로라면 말 그대로 속도가 생명인 신의료기술이 구의료기술이 될 판"이라고 토로했다. 실제로 현재 보건의료연구원 신의료기술평가에 도전한 의료기기 기업들은 상당수가 번번히 고배를 마시며 시장 진출에 어려움을 겪고 있는 상황이다. 보건의료연구원 자료를 봐도 지난해 신의료기술평가의 허들을 넘은 기기는 많지 않다. 하루에도 수없이 쏟아지는 혁신 의료기기 중 많이 않은 수만이 시장에 나올 수 있었다는 의미다. 그렇다면 혁신 의료기기들이 왜 이러한 상황에 놓인 것일까. 이는 신의료기술평가의 기준에서 원인을 찾아볼 수 있다. 의료기기로의 안전성과 유효성을 보는 식약처 허가와 별개로 신의료기술평가는 말 그대로 '행위'에 초점을 맞추기 때문이다. 말 그대로 의사의 행위가 들어가서 유효성이 입증돼야 그 근거를 인정받는다는 의미. 소프트웨어를 중심으로 하는 의료 인공지능 등 혁신 의료기업들이 고전을 면치 못하고 있는 이유다. 혁신 의료기기 기업들은 지금의 제도가 유지되는 한 산업 발전의 발목을 잡을 수 있다는 입장이다. 인공지능 보조 진단 회사인 B기업 임원은 "현재 정부는 의료 인공지능을 통한 AI 진단 보조 시스템을 말 그대로 '보조'로만 생각하고 있다"며 "결국 의사의 '행위'가 들어가는 부분이 적다는 점에서 신의료기술평가 진입 장벽을 넘기 힘든 상황"이라고 털어놨다. 그는 이어 "임상 논문 등 데이터를 이야기 하는데 진단 보조는 말 그대로 의사가 미쳐 찾아내지 못하는 것을 보여주는 시스템으로 환자를 낫게 하는 구조가 아니다"며 "이러한 특수성을 인정하지 못한 채 말 그대로 임상적 유효성을 보여달라 하면 이건 만들지 말라는 이야기"라고 지적했다. 이러한 지적이 이어지면서 정부도 일정 부분은 개선을 도모하고 있다. 혁신 의료기술에 대한 별도 트랙과 유예 제도가 대표적. 이를 통해 체외진단의료기기 등이 유예대상으로 포함되며 숨통이 트인 것도 사실이다. 하지만 여전히 상당수의 소프트웨어 중심의 혁신 의료기기들은 신의료기술평가의 높은 장벽에 막혀 고전을 지속하고 있다. 의료산업계를 중심으로 신의료기술평가에 대한 원천적인 제도 개선이 필요하다는 의견이 나오는 이유도 여기에 있다. 지금의 제도를 부분 수정하는 것으로는 혁신적 의료기기를 담을 수 없다는 판단에서다. 한국의료기기산업협회 관계자는 "현재 신의료기술평가 체제의 방식을 고수한다면 의료 인공지능과 진단 보조 시스템은 우리나라에서 사용이 불가능해질 것"이라며 "지금과 같이 행위를 더해야만 평가 대상이 되는 구조로는 절대 그 장벽을 넘을 수 없다"고 꼬집었다. 이어 그는 "대다수 혁신 의료기기 기업들이 신의료기술평가 자체에 의문을 던지는 이유"라며 "제도 자체를 근본적인 부분부터 재검토하는 대대적 개선이 필요하다고 본다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자 루닛(대표 서범석)이 군 의료 환경 선진화를 목표로 격오지 군 병원 등을 대상으로 의료 인공지능(AI) 시범 사업을 추진한다고 28일 밝혔다. 이번 인공지능 군 의료 시범적용 사업은 과학기술정보통신부, 국방부 등이 참여하는 정부의 디지털 뉴딜 인공지능 융합 프로젝트(AI+X)의 일환으로 군 의료기관 37개소를 대상으로 의료 AI를 통한 진단 및 지원 성과를 실증하게 된다. 루닛 AI 솔루션은 이 중 국군수도병원, 서울지구병원 등 주요 병원과 연평부대 등 격오지 군 병원 및 의무부대 총 13개소에 설치된다. 이번 사업은 오는 2023년까지 총 332억원을 투입해 군 의료현장에 의료 AI 제품을 활용함으로써 군 병원의 진료 효율성과 서비스 질 개선 효과를 적극 검증할 예정이다. 루닛은 바스젠바이오, 태영소프트 등 국내 기업들과 함께 컨소시엄을 구성해 이번 AI 실증사업에 참여할 계획이다. 루닛은 폐 질환 및 골절 질환 등 군의 다빈도 질병군을 대상으로 맞춤형 AI 시스템을 고도화하고 시범 적용함으로써 군 의료환경 선진화에 기여할 것으로 기대하고 있다. 앞서 루닛은 지난 2019년 8월부터 2020년 7월까지 1년간 육군22사단에 AI 진단 솔루션인 '루닛 인사이트 CXR(Lunit INSIGHT CXR)'를 시범 적용해 AI 판독 정확도와 진료 성과를 검증한 바 있다. 서범석 루닛 대표는 "이번 군 의료 과제를 통해 시범 적용되는 루닛 인사이트 CXR은 WHO가 발표한 결핵 검진 가이드라인에서 전문의를 대체 가능한 솔루션이라고 인정받은 바 있다"며 "군 의료기관 AI 시범 적용을 통해 군 특유의 집단 생활에서 발생 가능한 감염성 질환에 대해 진료 효율성을 높임으로써 군 의료진과 장병들에게 많은 도움이 되길 희망한다"고 말했다.