메디칼타임즈=최선 기자원발성 다한증 치료를 위한 교감신경차단술 후 부작용으로 문제 되는 보상성 다한증 예측을 위해 기계학습 알고리즘을 활용한 연구 결과가 발표됐다.원발성 다한증은 교감신경의 과도한 활성을 특징으로 하고, 이의 해결을 위해 흉강경을 통한 교감신경차단술이 효과적·안정적으로 시행되고 있다. 수술을 통한 원발성 다한증의 증상 개선으로 환자들 대부분이 만족감을 나타내지만 적지 않은 수에서 다른 부위에 땀이 나는, 소위 보상성 다한증의 부작용이 발생한다.가톨릭대학교 성빈센트병원 심장혈관흉부외과 현관용 교수는 의정부성모병원 심장혈관흉부외과 김재준 교수 연구팀과 함께 자율신경계검사를 통한 심박동수의 변이성 자료를 바탕으로 기계학습 알고리즘 기반 분석을 통해 보상성 다한증을 예측하는 연구를 진행했다.보상성 다한증 예측을 위한 머신러닝 모델에 따른 ROC 곡선현관용·김재준 교수팀은 2017년부터 2021년까지 교감신경차단술 전 자율신경계검사를 받은 128명의 두경부 혹은 손 부위 원발성 다한증 환자를 대상으로 자율신경계검사 지표(SDNN, RMSSD, TP, LF)를 분석해 이에 따른 다한증을 분류하고 보상성 다한증의 발생 정도를 랜덤포레스트 진단결정트리 모델을 이용해 예측했다.연구 결과, 단변량과 다변량 분석에서 부교감신경에 대한 교감신경의 우세성이 두경부 다한증 타입에서 유의하게 높았으며, 보상성 다한증의 정도 또한 교감신경의 우세성과 유의한 영향 관계가 있음을 확인했다.김재준 교수는 "이전 연구를 통해 심박동수의 변이성이 보상성 다한증의 관련인자임을 확인했고, 이를 바탕으로 기계학습 알고리즘을 활용한 보상성 다한증 정도의 예측 분석이 실제로 환자 개개인의 예측률을 제시하는지를 알아보는 것에 의의가 있다"고 말했다.현관용 교수는 "기존의 연구와는 실제 목적이 다른 알고리즘 기반 분석을 통해 새로운 케이스를 연습된 모델에 넣어 예측한 이번 연구가 앞으로의 다한증 연구에 초석이 됐으면 한다"고 소감을 밝혔다.이번 연구 논문 '원발성 다한증의 기계학습을 통한 다한증의 분류 및 보상성 다한증의 예측(Machine learning analysis of primary hyperhidrosis for classification of hyperhidrosis type and prediction of compensatory hyperhidrosis)'은 SCIE 국제학술지 '흉부 질병 학회지(Journal of Thoracic Disease, IF=2.5)에 게재됐다.

메디칼타임즈=허성규 기자정부와 제약산업계가 '연합학습 기반 신약개발 플랫폼' 구축을 성공하기 위해서는 더욱 적극적인 관심과 참여가 필요하다는 주장이 나왔다. 18일  한국제약바이오협회 김화종 AI신약융합연구원장은 '연합학습 기반 신약개발 플랫폼 FDD'이라는 리포트를 KPBMA FOCUS를 통해 이같이 지적하고 이에 대한 관심을 촉구했다.'연합학습 기반 신약개발 플랫폼'에 대한 정부의 사업이 속도를 내는 가운데, 이에 대한 더 많은 관심과 참여가 필요하다는 주장이 제기됐다.최근 AI를 활용한 신약개발에 대한 관심이 높아지면서 글로벌은 물론 국내에서도 다양한 시도가 진행되고 있다.실제로 지난 2023년 3월 글로벌 회사인 엔비디아(NVIDIA)가 신약개발에 뛰어들면서 신약개발을 위한 생성형 AI 플랫폼 'BioNeMo'를 소개한 이후, 이와 유사한 것들을 모두 다 적용하기 위해 미국의 주요 제약 회사들이 진행 중이던 파이프라인들을 멈추고 AI가 도출하는 결과를 보고 파이프라인 순위를 바꾸려고 할 정도로 AI의 파급력이 커지고 있e.이에 국내에서도 이를 위한 사업을 추진했고, 지난 3월 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원은 '연합학습 기반 신약개발(Federated Learning based Drug Discovery, 이하 FDD) 가속화 프로젝트' 사업에 최종 선정되어 4월부터 세부 과제 기획, 공모·선정 등 본격적으로 추진할 예정에 있다.이에 김화종 연구원장은 해당 연구의 목적은 '신약개발을 위한 AI 모델 학습에 필요한 데이터를 기관 간에 안전하게 공유할 수 있는 플랫폼을 확보하는 것'이라고 밝히고 앞으로 진행될 추진 전략과 이를 통한 기대 효과 등을 공유한 것.우선 추진 전략을 살펴보면 △연합학습 실용성 입증 △데이터 기여도 평가 △데이터의 다양성 확보 등으로 진행된다.이는 해당 FDD 사업에서 가장 중요한 목표는 연합학습의 실제 현장 적용을 확인하고 향후 확대 가능성을 입증하는 것인 만큼 1차년도에는 세부 사업별 구체적인 목표 설정과 연구개발 범위를 상세하게 설계하고 2차년도 이후에는 FDD 플랫폼을 구축하고 FLAP 동작을 확인하며 이의 고도화 및 확산을 추진할 예정이다.김화종 원장은 특히 “연합학습 실제 도입 시 가장 큰 이슈는 자신이 보유한 모델 성능도 개선 되겠지만 공동의 모델 성능개선을 위해서 자신의 데이터를 활용하는 것에 대한 거부감”이라며 “이러한 문제를 피하기 위해서는 데이터 소유자에게 인센티브를 제공해야 하며, 예를 들어 활용된 데이터의 양과 질에 기반한 'AI 모델 개선 기여도'를 측정하고 이를 향후 정부 지원 사업이나 우수 AI 회사 발굴에 활용하는 전략이 필요하다”고 설명했다.아울러 AI 모델의 성능을 높이기 위해서는 다양한 데이터가 필요하며 이를 위해 여러 기관의 참여와 협력이 중요한 만큼 제약 회사가 약물 후보물질 발견 단계에서 수행한 in-vitro 데이터뿐 아니라, in-vivo, 임상 진행 중 측정 된 약동학 데이터 보유기관과의 협력 전략이 필요하다는 점도 언급했다.이에따라 데이터 소유자는 분석 목적 태스크(세부 ADMET 예측 등)를 협의해 선정하며, FLAP을 구성하는 베이스라인 AI 모델 개발에 필요한 데이터를 공급하도록 할 예정이다.또한 모델 공급자는 FLAP를 구성하는 베이스라인 AI 솔루션을 개발하고, 이의 성능을 FDD로 검증하며 고도화하고, 플랫폼 개발자는 안전한 데이터 활용과 편리한 사용자 인터페이스를 개발해 연합학습 참여와 기여도를 산정하는 시스템을 구축할 방침이다.이를 통해 향후 △ADMET 모델 활성화 △신약개발 단계 적용 및 확장 △글로벌 협력 활용 등이 가능할 것으로 내다봤다.구체적으로는 현장에서 유용하게 사용할 수 있는 우수한 성능을 가진 ADMET 예측 모델을 개발하고 참여기관을 확대하고, 구축되는 플랫폼은 향후 신약개발의 여러 단계 즉, 타겟 발굴, 후보물질 탐색, 선도물질 최적화, 임상 설계, 시판 후 조사 등에 적용될 수 있다는 것.나아가 글로벌 협력을 통해 FDD 참여자를 확대하고 플랫폼의 성능을 높이도록 하는 것까지가 목표다.특히 성능이 개선된 ADMET 예측 모델 개발을 통해 시험 분석 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대했다.현재 2022년 국내 상장 제약 회사의 민간 신약개발 R&D 투자 비용은 4조 3,894억원6)이며, R&D 비용 중 ADMET 시험 분석에 약 9,656억원(북미·유럽 비율 22% 적용 시)이 소요된다.즉 개선된 모델을 통해 20%의 비용을 절감하는 경우, 2022년 기준 R&D 비용 연간 1,900억원 이상 절감이 예상된다는 분석이다.이에따라 해당 사업이 다양한 데이터를 활용하는 연합학습 기술을 확보하고, 민감 데이터 안전 활용으로 정보보호와 데이터 활용의 양립이 가능할 것이라는 주장이다.여기에 ADMET 및 확대 적용으로 AI 기반 신약개발이 가속화 되고 데이터 소유·활용자 간 융합 촉진으로 산업 생태계의 선순환 체계 구축이 가능하다는 평가다.이와 관련해 김화종 연구원장은 또 “최근 AI 기술의 발전과 보편화로 AI의 중요성에 대한 인식은 높아졌으나 AI의 성능을 높일 수 있는 다양한 데이터 확보에 대한 대책이 부재하다”며 “이에 FDD 사업을 통해 연합학습 기술을 현업 문제 해결에 적용되는 국내 최초의 성공 사례를 만들고자 하며 구체적으로는 최고의 성능을 얻는 네트워크 기반의 ADMET 예측 솔루션, FLAP을 구축하고자 한다”고 강조했다.마지막으로 그는 “FLAP을 기반으로 AI 신약개발의 여러 단계인 타겟 발굴, 타겟 검증, 바이오마커 발굴, 유효물질 발굴, 선도 물질 최적화, 임상 설계, 효과 분석 등에서 FDD가 사용될 것으로 기대한다”며 “이와 관련된 산업계, 학계, 연구소, 병원 등 연구자들의 많은 관심과 참여가 필요하다”고 주장했다.

메디칼타임즈=허성규 기자AI활용 신약개발 생태계 활성화에 도움이 될 것으로 기대되는 K-멜로디 사업이 본격적인 운영을 위한 속도를 내고 있다.최근 국내 제약산업계가 AI를 활용한 신약개발에 더 공을 들이는 만큼, 해당 사업의 성과에도 관심이 주목된다.국내 AI활용 신약개발 생태계 활성화를 위한 K-멜로디 사업이 사업단장 선정, 관련 규정 개정 등으로 속도를 올리고 있다.14일 관련 업계 등에 따르면 보건복지부와 과학기술정보통신부는 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY) 사업'(이하 K-멜로디사업) 진행에 속도를 더하고 있다.실제로 보건복지부는 13일 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업 운영관리규정 제정(안)을 행정예고했다.해당 규정은 K-멜로디 사업의 효율적 운영 및 관리 등에 필요한 사항을 정하기 위한 것이다.K-멜로디 사업은 여러 기업‧기관 등이 보유한 데이터를 한곳에 모으지 않고 개별 기관에서 인공지능(AI)을 학습시키는 연합학습(Federated Learning) 모델을 활용해 신약개발 기간을 단축하고 비용을 절감하고자 추진하는 사업이다.연합학습은 각 기관이 보유한 데이터를 원천적으로 외부로 유출하지 않은 상태로 학습하기 때문에 정보 유출 위험이 거의 없어 민감정보의 '보호'와 '활용'이 동시에 가능하며, 이를 통해 국내 제약기업 등이 보유한 데이터를 공동으로 활용하여 인공지능(AI) 기반 신약 개발 생태계를 조성할 수 있을 것으로 기대하고 있다.사업 기간은 2024년부터 2028년까지 총 5년간 진행될 예정으로 총 사업비는 약 348억원이 투입된다.앞서 복지부와 과기부는 지난 11일 한국제약바이오협회의 김화종 AI신약융합연구원장을 사업단장으로 선임했다.이번 선임에 따라 김화종 단장을 비롯해 한국제약바이오협회는 주관기관으로 해당 사업을 추진해나갈 방침이다.이에 제약바이오협회는 사업단을 구성하고, 오는 4월부터는 세부과제 기획, 공모‧선정 등을 본격 추진할 계획이다.즉 사업단장 선정과 함께 관련 규정 등을 제정하며, 실제 사업 추진을 가속화 하는 모습이다.제정되는 규정 안의 주요 내용을 살펴보면 사업목적과 용어의 정의 간사부처 주기, 사업기간 등의 규정된 총칙을 시작으로 실제 운영에 대한 사항 등이 담겼다.이를 통해 주무부처의 역할, 운영위원회의 구성‧운영, 전문기관 협의체 운영 및 전문기관의 역할, 사업단장의 역할 등도 규정된다.또한 이번에 선임된 사업단 및 사업단장의 선정·관리에 대한 내용도 담겼으며, 과제 기획·선정·관리 등 사업단의 운영에 대한 사항도 포함됐다.구체적으로 사업단은 사업단장이 소속된 기관 내에 설치하는 것을 원칙으로 하고, 사업단장의 선정 및 평가 방식, 근무조건 등이 규정됐으며, 사업단 운영비, 사업결과 및 사업비 사용실적 보고, 과제 기획 및 공고, 과제 선정평가 및 협약 등도 마련됐다.

메디칼타임즈=허성규 기자한국제약바이오협회는 K-MELLODDY 사업단장에 김화종 AI신약융합연구원장을 선임하고 4월부터 관련 사업을 본격 추진한다. 보건복지부와 과학기술정보통신부는 지난 11일 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)' 신임 사업단장에 김화종 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원장을 선임했다고 밝혔다.이에따라 한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트의 주관기관으로 사업단을 구성, 4월부터 세부과제 기획, 공모‧선정 등을 본격 추진할 예정이다.한국제약바이오협회는 AI기반 신약개발의 중요성을 인지하고, 4년전 AI신약개발지원센터를 설립해 지속적으로 교육, 홍보사업 등을 진행해왔다.협회는 올해 들어 산업계의 AI신약개발을 가속화하기 위해 지난 1월 12일 기존의 AI신약개발지원센터를 AI신약융합연구원으로 확대·발족하고, 초대 원장으로 김화종 강원대 교수를 선임한 바 있다.'연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트'는 인공지능 신약개발의 걸림돌로 꼽히는 '개인정보 유출' 위험성을 사전에 방지하면서도 각 기관이 보유한 데이터를 실질적으로 활용할 수 있는 연합학습기술(Federated Learning)을 활용하는 국가 연구개발사업으로, 인공지능 신약개발의 새로운 돌파구로 주목받고 있다.노연홍 한국제약바이오협회장은 "다수의 기업, 기관이 보유한 실험 데이터를 안전하게 공유·활용하는 인공지능 신약개발 플랫폼 구축은 산업의 미래를 준비하고 있는 국내 제약바이오기업이 도약할 수 있는 전기를 마련할 것"이라고 말했다.이어 "선진국과의 격차가 크지 않은 인공지능 기반 신약개발 분야에서 한국이 글로벌 경쟁력을 확보하고, 나아가 인공지능 기반 신약개발을 주도해 나갈 수 있는 계기가 될 것"이라며 "협회는 이번 프로젝트가 가시적 성과를 낼 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다.김화종 원장은 "이번 사업으로 국내 제약바이오기업이 AI를 신약개발에 실제로 적용하는 구체적인 도구를 확보하고 기업간 협력과 경쟁을 통해 국제 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 전했다.한편 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트의 사업기간은 2024년부터 2028년까지 5년이며, 총사업비는 348억원이다. 사업단은 국내 제약바이오산업의 AI 활용 신약개발 생태계 활성화를 위한 연합학습 기반 신약개발 가속화 시스템 구축과 성공사례 조기 창출을 목적으로, ▲연합학습 플랫폼 구축 ▲신약개발 데이터 활용 및 품질관리 ▲연합학습 플랫폼 활용 활성화 등의 세부사업을 진행할 계획이다.

메디칼타임즈=문성호 기자심부전 환자가 급속도로 늘어나며 처방량이 증가하자 글로벌 제약사들을 중심으로 시장 확보를 위한 경쟁이 가속화되고 있다.특히 이미 시장을 차지한 치료제에 맞서 잇따라 신약이 나오고 있는데다 타 질환 치료제의 적응증을 확대하는 방식으로 참전하는 제약사들까지 더해지면서 심부전 분야가 글로벌 제약사들의 새로운 격전지로 부각되는 모습이다.엔트레스토 성장 속 신약 시장 가세16일 의료계에 따르면, 최근 심부전 진료지침 개정을 계기로 주요 치료제들의 처방액이 급증한 것으로 나타났다.대상 약제를 꼽는다면 노바티스 만성 심부전 치료제 '엔트레스토(사쿠비트릴/발사르탄)'다. 엔트레스토는 안지오텐신수용체(ARB) 저해제 발사르탄과 네프릴리신을 억제하는 사쿠비트릴을 최초로 복합한 이중 저해제 ARNI 계열 치료제다. 지난 16일 세브란스병원에서 열린 대한심부전학회 '중증심부전 연구회 심포지엄'에 노바티스와 바이엘이 각각 엔트레스토와 베르쿠보를 안내하는 부스를 마련해 눈길을 끌었다. 이들은 심부전 치료제 시장에서 주목받는 글로벌 제약사 약물로 주목받고 있다.이 가운데 2017년 10월 급여 적용 당시에는 기존에 ACE 억제제 또는 ARB 저해제를 표준 치료와 병용해 4주 이상 안정적인 용량으로 투여 중인 경우로 급여가 한정됐다. 그러나 2022년 3월부터 ACE 억제제 또는 ARB 저해제를 투여 받지 않은 환자에도 1차 치료제로 사용할 수 있게 됐다. 동시에 같은 해에 입원 환자 뿐 아니라 외래 환자에게도 처방이 가능해졌다. 이는 대한심부전학회가 '심부전 진료지침 완전 개정판'을 개정하면서 박출률 감소 심부전 치료에서 엔트레스토를 1차 표준치료 약제로 전진 배치했기 때문이다.그러자 엔트레스토의 처방액은 상승세를 탔다. 실제로 의약품 조사기관 유비스트에 따르면, 2020년 224억원이었던 처방액은 지난해 575억원으로 두 배이상 증가했다. 2022년 1차 치료제 급여 확대에 따라 425억원을 거둔데 이어 지난해 다시 35%나 매출이 급증한 것이다.이를 두고 심부전학회 임원인 A대학병원 순환기내과 교수는 "ARNI는 1차 평가 점수는 통계적으로 유의하지 않았지만 추후 분석을 통해서 특정 그룹에서는 충분히 임상적인 이득이 있을 수 있다고 판단했다"며 "각 나라의 허가 기관에서도 이를 반영해 허가하는 추세이기 때문에 이를 적극적으로 고려했다"고 배경을 설명했다.다만, 최근 이 같은 엔트레스토의 임상현장 활용도 급증 속에서 국내 제약사는 복제의약품(제네릭) 출시에 열을 올리는가 하면 글로벌 제약사는 신약을 출시하며 심부전 치료제 시장에 도전장을 던지고 있다.국내에 도입된 신약의 경우 바이엘의 베르쿠보(베리시구앗)다. 지난해 9월 급여로 적용된 베르쿠보는 좌심실 수축기능이 저하된 만성 심부전 환자(NYHA class Ⅱ-Ⅳ) 중, 좌심실 박출률(Left Ventricular Ejection Fraction, LVEF)이 45% 미만인 환자로서 4주 이상의 표준치료에도 불구하고 세부 조건을 모두 만족하는 경우 다른 심부전 표준치료와 병용해 투여하는 것에 대해 보험 급여가 적용됐다.  엄밀히 말하면 2차 치료제이지만 약제가 추가됨에 따라 향후 시장에서 엔트레스토 경쟁자로 부상할 가능성이 적지 않다.세브란스병원 심장내과 강석민 교수는 "심부전은 환자 2명 중 1명이 퇴원 후 30일 이내 재입원할 정도로 증상 악화가 빈번하며, 거듭되는 재발로 인한 입원은 환자의 사망률을 높이기 때문에 재입원을 예방하는 것이 중요하다"며 "표준치료에도 심부전 악화를 경험하는 만성 심부전 환자의 경우 입원 및 사망 위험이 높아 심부전으로 인한 사망 및 입원율을 낮추고 의료비 부담도 줄일 수 있는 최적의 치료가 중요한 상황"이라고 베르쿠보 활용도에 주목했다.당뇨약 SGLT-2 억제제 심부전 활용최근 또 주목되는 부분은 SGLT-2 억제제 계열 오리지널 당뇨병 치료제들의 급여 범위가 만성 심부전까지 2월부터 확대됐다는 점이다.해당 치료제는 포시가(다파글리플로진, 아스트라제네카), 자디앙(엠파글리플로진, 베링거인겔하임)이다. 복지부는 두 오리지널 SGLT-2 억제제들을 2월부터 만성 심부전 영역까지 급여로 인정하기로 했다.왼쪽부터 아스트라제네카 포시가, 베링거인겔하임‧릴리 자디앙 제품사진이다. 이들 치료제들도 비당뇨 심부전 환자를 대상으로 급여 적용됐다.구체적으로 복지부는 '좌심실 수축기능이 저하된 만성 심부전 환자(NYHA class Ⅱ∼Ⅳ)중, 좌심실 박출률이 40% 이하인 환자로서 표준치료를 안정적인 용량으로 투여 중인 경우'로 규정했다. 여기에 복지부는 비당뇨 만성심부전 환자를 대상이라는 기준을 급여 기준 설정 과정에서 추가했다. 기존 당뇨병 환자의 치료제 적용 과정에서 혼동을 줄 수 있다는 이유에서다.따라서 엔트레스토가 주도하고 있는 만성 심부전 치료제 시장에 신약과 당뇨병 치료제까지 급여로 추가되면서 시장이 훨씬 커질 것으로 예상된다.다만, SGLT-2 억제제 포시가의 경우 제네릭이 지난해 대거 출시됐지만 이들은 적응증이 없기 때문에 만성 심부전에 활용이 불가능하다. 여기에 아스트라제네카 측이 올해 하반기 포시가의 국내 철수를 예고한 상황이기에 제네릭들이 새롭게 만성 심부전에 대한 적응증 확대가 쉽지 않을 것이란 전망까지 나온다.익명을 요구한 또 다른 대학병원 순환기내과 교수는 "외래진료를 받는 심부전 환자는 오랜 기간 기존 약제를 사용하면서 증상이 없어도 조금씩 상태가 나빠지고 있다"며 "이들은 SGLT-2 억제제를 복용하면 긍정적이다. 이미 임상적 유용성을 입증했고 해외에서도 적응증을 받은 치료제인 상황에서 급여 적용으로 환자 부담이 적어져 활용도가 높아질 것"이라고 말했다. 그는 "다만, 포시가의 경우 국내 시장 철수가 확정된 상황이기 때문에 난감하다"며 "자연스럽게 자디앙 처방을 우선 시 할 것이다. 제네릭도 사용이 불가능하기 때문에 당연한 선택"이라고 평가했다.  

메디칼타임즈=이인복 기자뷰노의 자기지도학습 알고리즘 연구 결과가 ICLR학회에 채택됐다.뷰노(대표 이예하)는 인공지능 기반 심전도 데이터 분석의 효율성과 정확도를 높이는 자기지도학습(Self-supervised learning, SSL) 알고리즘 연구 결과가 딥러닝 분야 최고 권위 국제 학회인 '표현학습국제학회(International Conference on Learning Representations, ICLR)'에 채택됐다고 7일 밝혔다.ICLR은 올해 12회째를 맞는 인공지능 학회로 매년 최신 인공지능 기술 및 연구 성과를 공유하는 컨퍼런스를 개최한다. 구글 스칼라(Google Scholar)가 발표하는 탑티어(top-tier) 인공지능 및 머신러닝 분야에서 매년 최상위를 차지하는 등 세계적인 권위를 인정받는 학회다.이번 연구에서 뷰노 연구팀은 심전도 데이터의 학습과 분석에 특화한 자기지도학습 딥러닝 모델을 제안했다. 자기지도학습은 챗GPT 등 초거대 AI의 기반이 되는 딥러닝 기술로 인공지능이 스스로 규칙을 찾아 레이블링(labeling) 되지 않은 데이터를 분석해 결과를 제시하는 것을 말한다. 레이블링이란 인공지능 모델을 개발할 때 데이터를 학습 가능한 형태로 가공해 일종의 정답지를 만드는 것을 의미한다.연구팀은 자기지도학습을 활용해 의료 분야에서 많은 비용이 드는 레이블링 과정을 줄이고 적은 양의 데이터로도 정확한 분석 결과를 얻을 수 있는지 확인하기 위해 연구를 수행했다. 레이블링 되지 않은 많은 양의 심전도 데이터를 학습시킨 자기지도학습 모델을 구축한 다음, 해당 모델을 활용해 다양한 방법으로 측정된 심전도 레이블링 데이터를 분석할 때 부정맥, 심근경색 등 여러 심혈관 질환을 효과적으로 판별할 수 있는지 확인한 것.연구 결과 해당 모델은 예측 정확도를 나타내는 성능 지표인 AUROC를 기준으로 병원에서 측정하는 표준 12유도(12-lead) 심전도에서 0.933, 6유도(6-lead) 심전도에서 0.903, 단일유도(single lead) 심전도에서 0.804를 기록하는 등 우수한 성능을 나타냈다.또한 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 기록했다. 12유도 심전도를 기준으로 일반 딥러닝 모델 학습 데이터의 5%만을 활용하고도 AUROC 0.878의 우수한 성능을 보였다. 1%의 레이블링 데이터(약 100개)를 학습시킨 경우 뷰노의 모델은 AUROC 0.815를 기록해, 일반 딥러닝 모델(AUROC 0.615)에 비해 훨씬 정확한 분석 결과를 제시했다.이러한 결과는 뷰노의 자기지도학습 모델이 적은 양의 데이터만으로도 심전도 측정 방법과 관계없이 다양한 심혈관 질환을 탐지할 수 있는 범용성을 갖는다는 것을 보여준다. 또한 인공지능 모델 개발 시 레이블링 과정을 크게 줄여 연구개발 원가 절감에 기여할 수 있음을 시사한다.뷰노는 해당 모델을 향후 심전도 사업 영역에 적용할 계획이다. 현재 국내 확증 임상시험을 진행하고 있는 AI 기반 심전도 분석 소프트웨어 뷰노메드 딥ECG의 질환별 세부 모델 상용화에 적용한다는 계획.나아가 현재 뷰노가 B2C(기업-소비자) 형태로 판매 중인 하티브 P30을 통해 수집된 심전도 데이터를 분석하고 하티브 P30-뷰노메드 딥ECG 연동 등 향후 사업에 적극 활용한다는 방침이다.이예하 뷰노 대표는 "이번 ICLR에서 채택된 연구는 심전도 분야에 최신 인공지능 트렌드를 반영했다는 의미를 넘어 향후 사업에 실질적인 도움이 될 수 있는 결과를 입증했다는 점에서 큰 의미를 갖는다"며 "앞으로도 연구개발을 지속해 언제 어디서나 높은 수준의 헬스케어 서비스를 제공할 수 있는 기업이 되도록 노력하겠다"고 말했다.한편, 뷰노의 인공지능 기반 심전도 분석 소프트웨어 뷰노메드 딥ECG는 지난 2021년 식품의약품안전처로부터 제16호 혁신의료기기로 지정됐다. 

메디칼타임즈=이인복 기자필립스코리아가 서울과 부산에서 스마트 환자 모니터링 포럼을 개최했다.필립스코리아(대표 박재인)는 환자 모니터링의 트렌드를 공유하고 중환자 케어의 미래를 조망하는 스마트 환자 모니터링 포럼(Smart Patient Monitoring Expert Forum and Learning Academy)을 개최했다고 8일 밝혔다.현재 중환자 관리에 있어서 의료진이 관리하는 환자의 데이터는 방대하지만 이를 파악하고 대처할 전문 의료진은 갈수록 부족한 형편이다. 이에 필립스는 디지털 기술을 활용한 스마트 모니터링 솔루션을 통해 환자의 활력 징후 데이터를 직관적으로 제시해 의료진의 효율적인 업무를 지원하며 언제 어디서든 환자의 상태를 확인하고 중요한 알람을 놓치지 않도록 하는 환경을 구현하는 시스템을 개발하고 있다.또한 빅데이터를 분석해 환자의 예후, 합병증 등을 사전에 대비하는 등 환자의 상태를 안정적으로 관리하도록 돕는다.필립스는 미래의 중환자 관리에 있어서 핵심 솔루션으로 주목받고 있는 스마트 환자 모니터링 솔루션을 조명하며, 이를 활용한 실제 임상 사례와 효과, 다양한 인사이트를 공유하기 위해 이번 포럼을 기획했다. 이번 행사는 서울 필립스코리아 본사와 부산 아스티 호텔에서 진행되었으며, 서울과 수도권, 부산·경남 지역의 주요 대학병원 중환자실 간호사 등 의료 종사자 150여 명이 참석했다.서울 세션의 기조 발표자로 나선 서울대병원 중환자의학과 류호걸 교수는 환자 모니터링의 발전 방향과 중환자실 환경 변화에 따른 스마트 ICU 환자 모니터링의 트렌드를 소개했다. 이어 이주연 중앙대학교 광명병원ICU 파트장이 캡노그래피(Capnography, 호흡 가스의 이산화탄소 분압 모니터링)와 혈류 역학 모니터링을 포함한 내과중환자실에서의 스마트 환자 모니터링에 관해 설명했다.필립스 호주 법인의 클리니컬 컨설턴트인 안드레아 로이드(Andrea Lloyd)도 방한해 호주에서의 필립스 스마트 환자 모니터링 시스템을 활용한 병상 알람 관리 프로젝트(Alarm Management Project), CDS(Clinical Decision Support, 임상 의사결정 지원) 사례들을 설명했다.아울러 세브란스병원 CCU(Coronary Care Unit, 심장내과 중환자실) 안희진 교육간호사가 연사로 나서 필립스 심전도 스마트 모니터링 솔루션을 소개하고 필립스 ST/STE MAP(ST 분절 편차 및 공간 방향에 대한 시각적 정보를 제공하는 심전도 데이터 표시 방식)과 Horizon Trend(활력징후 변화를 그래픽으로 표현하는 데이터 표시 방식) 솔루션을 활용한 CDS 사례를 선보였다.이번 포럼에서는 필립스 스마트 환자 모니터링 솔루션 시연과 핸즈온 실습 또한 진행됐다. 의료진이 언제 어디서든 환자 상태 변화를 확인할 수 있는 모바일 케어어시스트(Mobile Care Assist) 등의 라이브 데모와 체험이 이뤄졌으며 이를 통해 환자 안전 강화 솔루션에 대한 이해도를 높일 수 있는 기회를 제공했다.필립스코리아 박재인 대표는 "지난 해 코로나19 상황 속 처음 열린 스마트 환자 모니터링 포럼에 많은 호응을 기반으로 올해는 효율적인 환자 관리 솔루션과 방식에 대한 주제로 포럼을 마련했다"며 "지속적으로 효율적인 환자 관리 솔루션을 개발해 의료진의 업무 효율성, 환자의 임상 결과 개선에 기여할 것"이라고 말했다.

메디칼타임즈=이인복 기자필립스가 RSNA를 통해 의료진의 워크플로우를 개선하는 차세대 시스템을 공개했다.로열 필립스 (Royal Philips, 필립스)는 미국 시카고에서 열린 북미영상의학회(Radiological Society of North America, RSNA 2023)에 참가해 다양한 영상의학 솔루션을 선보였다고 6일 밝혔다.이 자리에서 필립스는 AI 기술을 활용해 워크플로우를 개선하는 솔루션을 통해 의료진의 업무 효율을 향상하고 환자를 보다 집중적으로 관리하는 다양한 방안들을 제시해 이목을 끌었다.조사 결과에 따르면 전 세계 영상의학과 의료진 45%가 번아웃 증상을 겪고 있다. 이로 인해 영상의학과 전문의들은 지속적으로 워크플로우를 향상하며 더욱 신속하고 정확한 진단을 보조하는 솔루션을 모색하고 있다.필립스는 이번 RSNA에서 영상의학의 진단 역량을 강화하고 워크플로우를 개선하는 초음파 시스템을 통해 기존 모델의 경사자장 강도보다 45% 향상된 XP 그래디언트(XP gradients)를 탑재한 MR 7700 시스템을 선보였다.또한  기존 MR 시스템 대비 헬륨 사용량을 0.5%로 저감한 이동식 MRI(국내 미허가 제품)와 AI 기능이 탑재돼 영상의학과 전문의들의 업무 효율성을 향상시키는 클라우드 기반 솔루션(국내 미허가 제품)도 소개했다.또한, 지속가능한 의료 환경 실현을 목표로 기획한 'Care means the world(인류와 지구의 지속가능성을 위한 노력)' 캠페인 영상을 공개하며 사람들의 건강한 삶을 위해 환경을 지키는 노력이 필수적임을 강조했다.버트 반 뮈어스(Bert van Meurs) 필립스 정밀진단 및 영상유도치료 사업부문장은 "이번 RSNA에서 의료진들의 수요를 면밀히 파악해 영상의학의 역할을 더욱 충실히 보조하며, 워크플로우를 최적화하는 솔루션을 선보이는 데 집중했다"며 "영상의학과의 진단 역량과 업무 효율성을 높이는 솔루션을 바탕으로 의료진이 환자들에게 더 많은 관심과 시간을 투자할 수 있는 의료 환경을 구현하고자 한다"고 말했다.진단 역량과 워크플로우 효율성 향상 초점 맞춘 초음파 시스템이번 RSNA에서 필립스는 영상의학과 의료진의 업무 부담을 줄이기 위해서 영상 검사 과정을 직관적이고 간결화하는 초음파 솔루션을 선보였다. 필립스가 선보인 초음파 에픽 엘리트 10.0(EPIQ Elite)과 어피니티(Affiniti)는 검사 과정을 자동화하는 여러 기능들이 탑재돼 의료진이 보다 빠르고 신속하게 환자를 진단하는데 기여한다. 특히 필립스의 최신 하이엔드 초음파 제품에는 고해상도 영상을 구현하는 오토스캔 (AutoSCAN) 기능을 강화해 워크플로우를 개선시켰다.고성능과 정확성을 위해 디자인된 AI 기반 MRI 솔루션 이번 RSNA부스에 전시된 MR 7700은 새롭게 디자인된 XP그래디언트와 딥러닝(Deep learning) 기반의 AI 재구성기법(SmartSpeed)이 적용돼 모든 검사영역에서 동일 영상품질 기준 최대 3배 빠른 검사시간과 동일 검사 시간 기준 최대 65% 향상된 고해상도로 영상 처리가 가능하다.MR 7700 시스템은 기존의 MR 장비에서는 구현할 수 없었던 다중핵 검사 기능(Multi Nuclei) 솔루션이 탑재된 것이 특징.이 솔루션은 수소원자를 포함해 인(31P), 탄소(13C), 나트륨(23Na), 플루오린(19F), 제논(129Xe) 등 6가지 다양한 원자에서 신호를 검출할 수 있는 특화된 플랫폼을 제공한다.또한 블루실 MR 모바일 (BlueSeal MR Mobile)이 RSNA 전시장 내 이동식 부스에 전시됐다. 블루실 마그넷(Blue Seal Magnet)은 필립스가 보유한 최신 기술로 완전히 밀봉된 자석을 사용하는 시스템으로 일반 자석과 비교 시 단 7L의 헬륨을 사용해 환경 친화적이며 무게 또한 필립스의 기존 마그넷과 비교 시 900kg 가벼워졌다. 뿐만 아니라 이 시스템은 배기관(Vent pipe)이 필요하지 않아 장소에 구애받지 않고 MR 검사가 가능한 점이 강점이다. 필립스의 블루실 마그넷 기술이 장착된 MRI 스캐너는 전 세계 600대 이상 설치돼 있으며 이를 통해 2018년 이후 150만 리터 이상의 헬륨을 절약했다. 해당 제품은 아직 국내에서는 허가를 받지 않았다.새로운 AI 기능 탑재 클라우드 기반 의료영상저장전송시스템(PACS)필립스 헬스스위트 이미징(HealthSuite Imaging)은 필립스 뷰 팩스(Vue PACS)의 클라우드 기반 의료영상저장전송시스템으로 영상의학과 전문의들의 운영 효율성을 높이며 환자 치료 과정을 개선한다. 헬스스위트 이미징은 클라우드 환경에서 진단과 판독을 위한 고속 원격 엑세스 기능과 통합된 보고서 기능, 그리고 AI 기반 워크플로우 개선 기능을 제공한다. 이외에도 이번 RSNA에서 공개된 필립스 AI 매니저 (AI Manager)는 의료기관의 IT 기반 시설과 통합되는 AI 기반 솔루션이다. 영상의학과 전문의들은 해당 솔루션을 통해 임상 판독 워크플로우 전 과정에서 100개 이상의 AI 응용 프로그램을 활용해 더욱 포괄적인 분석과 임상 통찰력을 얻을 수 있도록 돕는다. 해당 제품들은 아직 국내에서는 허가를 받지 않았다.진단 속도와 효율성 향상은 치료 전 과정에서 중요한 요소다. 필립스는 이번 RSNA에서 디지털 엑스레이 솔루션도 소개했다. 필립스의 이동식 엑스레이 레디오그래피 7000M(Philips Radiography 7000M)과 고정식 엑스레이 레디오그래피 7300C(Philips Radiography 7300C)는 신속하고 효율적인 환자 치료를 위해 설계됐다. 이 제품들은 아직 국내에서는 허가를 받지 않았다. 또한 필립스는 혈관조영장비인 아주리온 7 B20(Azurion 7 B20) 모델도 공개했다. 해당 모델은 시스템 이동 속도가 빠르며, 모든 구성 요소를 테이블 측면에서 제어할 수 있는 컨트롤 모듈(Control module) 기능을 제공한다. 

메디칼타임즈=이인복 기자뉴로클이 대한의료인공지능학회에 참가해 다양한 AI 솔루션을 선보인다.뉴로클이 오는 19일부터 21일까지 스위스 그랜드 호텔에서 개최되는 대한의료인공지능학회 2023 정기학술대회에 참가한다.뉴로클은 이번 행사에서 AI 딥러닝 이미징 소프트웨어 뉴로티(Neuro-T)와 뉴로엑스(Neuro-X)를 선보일 예정이다.뉴로티와 뉴로엑스는 딥러닝 비전 기술을 통해 이미지나 영상을 자동으로 분석해 의료진의 AI 의료 연구를 보조하는 기술로 의료진은 해당 플랫폼을 통해 다양한 병변의 종류를 구분하고 병변의 세부 위치와 크기를 쉽고 빠르게 파악할 수 있다. 현재까지 뉴로클의 소프트웨어를 활용하여 발표된 논문의 주제로는 아시아 여성의 유방암 예측, 캡슐 내시경 영상 분석을 통한 위장기관 및 병변 분류, 대장 용종 검출 등이 있다.딥러닝 엔지니어의 도움 없이 쉽고 간편하게 딥러닝 모델을 개발하고 싶은 경우 노코드(No-code)플랫폼인 뉴로티를 활용할 수 있다. 뉴로티에는 자동으로 최적의 딥러닝 모델 구조와 학습 파라미터를 찾아, 고성능의 모델을 생성하는 오토 딥러닝 알고리즘(Auto Deep Learning Algorithm)이 탑재됐기 때문.직관적인 UX, UI를 따라 몇 번의 클릭 앤 드래그로 손쉽게 고성능의 모델을 개발할 수 있는 점은 뉴로티의 가장 큰 특징이다. 한편, 딥러닝 관련 지식을 보유하고 있는 사용자에게는 뉴로엑스가 권장된다. 사용자는 뉴로엑스를 통해 데이터 증강 기법과 모델링 관련 파라미터를 자유롭게 조정하며 다양한 실험을 시도할 수 있다. 이밖에도 레이블링 리소스를 대폭 절감하는 Auto-Labeling, 모델을 임상기기에 적용하기 이전에 모델 성능을 사전에 검증할 수 있는 공간인 Inference Center등의 기능들을 통해 더욱 쉽고 간편한 AI 의료연구를 수행할 수 있다.  한편, 뉴로클은 이번 학술대회에서 11월 출시 예정인 GAN Model, Auto-Selector 등의 신기능을 간단히 소개할 예정이다. GAN Model은 가상 병변을 생성하는 AI 모델로 병변 학습 데이터가 부족한 경우 해당 모델을 통해 실제와 유사한 가상 병변 이미지를 생성할 수 있다. Auto-Selector은 이미지 내 특정 영역을 클릭하면 해당 영역이 자동으로 레이블링 되는 기능으로, 의료진들의 레이블링 공수를 크게 절약할 수 있는 것이 특징이다. 뉴로클 관계자는 "뉴로클의 제품은 CT, MRI, X-ray 등 이미지 타입과 진료과에 구애받지 않아 영상의학과, 소화기내과, 정형외과 등 다양한 진료과에서 광범위하게 활용할 수 있다"며 "현재 세브란스병원, 강북삼성병원 등 유수의 대학병원 및 기관을 연구 파트너로 두며 AI 의료 연구용 소프트웨어 장을 선도하는 플랫폼으로 자리매김하고 있다"고 말했다.

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 기자"의료 인공지능, 나아가 디지털헬스케어가 신뢰성을 가지기 위해서는 전향적 연구가 필수적입니다. 그러한 면에서 이번 연구가 그 물꼬를 텄다는데 의의를 두고 싶습니다."전 세계적으로 의료 인공지능(AI)에 대한 전향적 연구의 필요성이 제기되고 있는 가운데 국내에서 처음으로 이에 대한 연구가 국제학술지를 통해 발표되면서 학계의 이목을 끌고 있다.지금까지 의료 인공지능 의료기기에 대한 연구가 대부분 이전 시점의 의료 데이터를 활용한 후향적 연구에 매몰돼 있었다는 것을 감안하면 진일보된 성과라는 것이 학계와 산업계의 공통된 평가.특히 이번 연구가 국내 최초 리얼월드데이터(RWD)에 기반한 전향적 연구로 설계돼 임팩트팩터(IF)가 19.344에 달하는 중환자의학 분야 최고 권위 학술지 크리니컬 케어(Critical Care)에 실렸다는 점에서 의의를 더한다.아직까지 전 세계적으로도 의료 인공지능에 대한 전향적 연구가 극히 드물다는 점에서 국내 기술의 우수성과 이에 대한 검증 능력을 세계에 알리는 계기가 됐기 때문이다.김정수 교수는 의료 인공지능의 확산을 위한 최우선 과제로 '전향적 연구'를 꼽았다.이번 연구를 주도한 인하대병원 호흡기내과 김정수 교수는 성과의 의의를 묻는 질문에 '신뢰'를 먼저 강조했다. 김 교수는 "지금까지 의료 인공지능과 관련한 연구들은 과거의 잘 정돈된 데이터에 기반한 후향적 연구로 진행된 것이 사실"이라며 "정확도 등을 입증할 수는 있지만 실제 임상현장에서의 다양한 변수를 반영한 유효성과 안전성, 나아가 범용성에 대한 신뢰를 보여주는데 한계가 있었다"고 설명했다.그는 이어 "이번 연구가 의미를 가지는 것이 바로 이 부분"이라며 "실제 임상현장에서 충분히 의료 인공지능이 그 역할을 다할 수 있으며 전향적으로 범용성을 보여줬다는데 의의가 있다"고 덧붙였다. 즉 전향적 임상에서  뜻있는 성과가 나왔다는 설명이다.실제로 이번 연구는 뷰노의 인공지능 기반 심정지 예측 의료기기인 뷰노메드 딥카스를 기반으로 서울대병원과 분당서울대병원, 인하대병원, 동아대병원 등 국내 상급종합병원 4곳에서 다기관 전향적 연구로 진행됐다.3개월간 일반 병동에 입원한 총 5만 5083명의 환자를 대상으로 기존에 활용하던 표준 도구인 NEWS(National Early Warning Score)과 비교해 딥카스가 심정지와 중환자실 전실, 오경보율에서 우위를 점하는지를 평가한 것.그 결과 딥카스는 정확도에 대한 성능지표인 곡선하 면적(AUROC)이 0.869로 NEWS의 0.767을 가볍게 따돌렸으며 같은 민감도 대비 1000병상 당 알람 횟수도 절반 이상 감소시키는 유효성을 입증했다.김정수 교수는 "지금까지 의료 인공지능 분야에서 전향적 연구가 드물었던 것은 설계와 변인 통제 자체가 어려웠기 때문"이라며 "특히 병원마다 워크플로우가 일정 부분 상이하다는 점에서 궁극적 목적인 연구 종점(End point)를 잡는데 상당한 어려움이 있는 것이 사실"이라고 전했다.그는 이어 "그러한 면에서 국내 4개 상급종합병원에서 진행된 다기관 전향적 연구에서 이같은 성과를 냈다는 것은 딥카스가 가지는 범용성을 보여준다"며 "어느 병원에 이를 도입해도 같은 효과를 낼 수 있다는 것을 보여준 중요한 성과"라고 강조했다.특히 그는 이번 연구에서 딥카스가 오경보율을 크게 줄이는 효과를 증명한 것이 향후 중환자 관리 등에 상당한 영향을 줄 것으로 전망했다.이미 유효성과 안전성 등은 후향적 연구 등에서도 충분히 입증됐지만 경보시스템의 가장 큰 난제를 풀어냈다는 점에서 활용도를 입증했다는 평가다.김 교수는 "더욱 의미가 있는 것은 바로 오경보율을 NEWS 등에 비해 크게 줄인 것을 인정받았다는 점"이라며 "의료 인공지능의 특성상 많은 스크리닝을 진행해 더 많이 찾아내는 것보다 중요한 것이 바로 필요한 정보를 정확하게 찾아내는 것이기 때문"이라고 말했다.이어 그는 "그런면에서 알람을 크게 줄이면서도(오경보율 절반 이상 감소) 더 정확하게(AUROC 0.869) 위험한 환자를 골라낼 수 있다는 것은 의료진의 피로도를 크게 줄일 수 있는 워크플로우의 효율화에 기반이 된다"며 "딥카스의 존재 이유를 보여준 것"이라고 덧붙였다.그러한 면에서 그는 이번 전향적 연구가 딥카스의 확산에도 큰 기여를 할 것으로 기대했다. 연구 결과 자체가 곧 딥카스의 설득력이 된다는 설명이다.김정수 교수는 "지금까지 수많은 의료 인공지능이 임상에서 외면받은 이유는 바로 가치를 인정받지 못했기 때문"이라며 "의료진은 업무 특성상 의심이 많은 사람들이라는 점에서 확고한 데이터가 없이는 절대 움직이지 않는다"고 지적했다.그는 이어 "딥카스가 여러 병원으로 확산되고 있는 가장 큰 배경은 바로 이미 4편의 연구를 통해 객관적으로 데이터를 입증했기 때문"이라며 "여기에 임팩트팩터가 20점대인 크리티컬 케어에 전향적 연구를 실으며 신뢰도를 더했다는 점에서 확산의 계기가 될 것"이라고 내다봤다.그러한 면에서 그는 향후 의료 인공지능이 나아가야 할 방향도 여기에 있다고 강조했다.아무리 좋은 기술이라도 의료진이 필요성을 느끼지 않으면 의미가 없는 만큼 적극적으로 의료진과 소통하며 전향적 연구를 통해 말 그대로 '쓸모'를 입증해야 한다는 것이다.김 교수는 "대다수 의료 인공지능이 시장에서 외면받고 있는 가장 큰 이유는 기술력은 뛰어나지만 의료진이 믿을 만한 객관적 데이터가 없고 쓸모를 입증하지 못하고 있기 때문"이라며 "국내외 의료기기 박람회를 돌아다녀봐도 정확하다고 자랑하는 인공지능은 수도 없이 많지만 도대체 어디다 쓰라는 물건인지 모르는 경우가 태반"이라고 꼬집었다.이어 그는 "결국 전향적 연구를 통해 객관적 실증 자료를 갖추고 의료진에게, 또한 환자에게 어떤 도움을 줄 수 있는지 정확하고 구체적인 목표를 제시하는 것이 핵심"이라며 "현실과 동떨어진 기술을 만들어 놓고 정확하다고 자화자찬하는 인공지능은 절대 살아남을 수 없다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=최선 기자(왼쪽부터)가톨릭대학교 성빈센트병원 위장관외과 박기범·서지원 교수가톨릭대학교 성빈센트병원 위장관외과 박기범·서지원 교수가 최근 서울 롯데호텔에서 열린 대한위암학회 주관 국제학술대회 'KINGCA WEEK 2023(The Korea International Gastric Cancer Week 2023)'에서 우수구연상을 수상했다.박기범 교수는 이번 학술대회에서 '조기 위암에서 차세대 염기서열 분석을 통한 림프절 전이에 기여하는 유전적 특성 연구(Comparison of Mutational Profiles of Early Gastric Cancer with or without lymph node metastasis: Genomic analysis using next-generation sequencing)'를 발표했다.이번 연구에서 박기범 교수는 림프절 전이가 7개 이상인 조기 위암 샘플을 차세대 염기서열 분석을 통해 분석하고, 이를 TCGA 위암 database 중 림프절 전이가 없는 조기 위암의 염기서열과 비교‧분석했다.그 결과, 림프절 전이가 많은 조기 위암과 전이가 없는 조기 위암 염기서열 사이에는 체세포 돌연변이(somatic mutation), 유전자복제수 변이(copy number variation), 돌연변이 서명(mutational signature)의 종류 및 빈도에 차이가 있다는 사실을 확인했다.박기범 교수는 "조기 위암의 유전자 변이가 림프절 전이 양상에 영향을 줄 수 있다는 점을 확인한 연구였다"며 "향후 추가 연구가 이뤄진다면, 조기 위암의 유전자 변이 분석을 이용해 림프절 전이 여부를 더욱 정밀하게 판단하고, 이를 통해 보다 정확한 조기 위암의 치료법 결정에 도움이 될 수 있을 것으로 본다"고 말했다.서지원 교수는 '점막하 침범이 있는 조기 위암의 림프절 전이 위험에 대한 기계 학습 모델(The machine learning models for the risk of lymph node metastasis in early gastric cancer with submucosal invasion)'을 발표했다.내시경 절제술은 전 세계적으로 각광받고 있는 조기 위암 환자의 최소 침습 치료법으로 그 사용이 점점 증가하는 추세다. 하지만 내시경 절제술 후 잔여암이나 림프절 전이가 있는 경우에는 추가 수술이 필요해 올바른 치료를 위해서는 점막하암의 림프절 전이를 예측하는 것이 중요하다.이에 연구팀은 조기 위암 환자 3468명을 대상으로 4가지 기계 학습 모델(Logistic regression, Random forest, XG Boost, Support vector machine) 훈련을 통해 점막하 침범을 동반한 조기 위암의 림프절 전이 위험도에 대해 예측할 수 있는 새로운 모델을 개발했다.서 교수는 "이번 연구를 통해 개발된 새로운 학습모델이 점막하 침범을 동반한 조기 위암의 림프절 전이를 예측하고 치료를 결정하는 데 도움이 될 것으로 기대된다"고 소감을 밝혔다.

메디칼타임즈=최선 기자지난 6월 개최된 제83회 미국당뇨병학회(ADA)는 흡사 비만약 신약의 전시장을 방불케했다.경구용 세마글루타이드 임상 및 게임체인저로 불리는 티제파타이드 SURMOUNT-2 임상, 비만이거나 제2형 당뇨병을 가진 사람들을 대상으로 한 GLP-1/GIP/글루카곤 삼중 작용제 레타트루타이드(LY3437943) 임상 등 각종 연구가 비만에 초점을 모은 것.비슷한 현상이 이달 25일 네덜란드에서 개최된 유럽심장학회 연례회의(ESC 2023)에서도 관찰됐다.치료제가 마땅치 않았던 박출률 보존형(HFpEF) 비만 관련 심부전에 GLP-1 계열 비만 치료제 세마글루타이드가 효과를 나타낸다는 결과가 나오면서 해당 분야의 첫 신약 탄생을 예고했다.HFpEF 치료제로서 비만 및 체중 감소를 특별히 표적으로 삼는 약물요법의 개발이 이뤄지지 않았다는 점에서 세마글루타이드는 향후 신약 개발 및 임상 설계에 이정표가 될 전망이다.ESC는 한술 더 떠 당뇨병 환자의 심혈관질환(CVD) 관리 지침을 발표하며 당뇨병 관리 없이는 각종 심장질환의 관리도 없다고 못을 박았다. 그리고 그 핵심으로 비만의 해결을 꼽았다.SGLT-2 억제제 및 GLP-1이 ESC 지침에서 핵심 약제로 등장한 것도 체중 감소 효과 때문. 과체중과 비만이 고혈압부터 이상지질혈증, 당뇨병, 심근경색 및 협심증 등 주요 심혈관계 질환의 핵심 인자라는 점에서 근본적인 문제 해결없는 치료는 미봉책에 그친다는 인식이 고개를 들고 있다.내분비계 학회들의 치료 패러다임이 변화하고 있는 이유 및 향후 전망에 대해 정리했다.▲만병의 근원 '비만'…과도한 체중이 질병 불러내분비 계열이 비만약제에 관심을 가지는 이유는 비만이 심혈관계 질환과 밀접한 관련을 가지기 때문이다. 둘은 호르몬 분비의 이상 등 복잡하게 상호작용하기 때문에 하나가 나빠지면 다른 동반 질환을 불러오고 이는 다시 질환을 악화시키는 악순환의 고리를 형성한다.ESC 연례회의에서 치료제가 마땅치 않았던 박출률 보존형(HFpEF) 비만 관련 심부전에도 글루카곤 유사 펩티드 1 수용체 작용제(GLP-1)인 세마글루타이드가 효과를 나타낸다는 연구 결과가 나와 주목을 받았다.체중이 늘면 체적이 늘어나며 상대적으로 혈관을 좁게 만들어 혈관 저항을 유발시킨다. 이어 비만으로 인한 인슐린 저항성 등 호르몬 조절 메커니즘 변화, 혈관 벽의 염증 발생도 고혈압의 위험을 증가시키고 심혈관 및 심장에 부하를 가중시켜 동맥경화, 심근경색, 심부전, 뇌졸중, 심장마비, 신장질환 등의 위험을 증가시킨다.이상지질혈증도 지방 함량이 높은 식단과 신체활동량 부족에서 야기된다. 과한 음식 섭취는 비만을 유발하고, 이는 혈중 콜레스테롤 및 중성지방의 농도를 높여 이상지질혈증 및 심혈관 질환 위험을 높인다.비만은 제2형 당뇨병 발병 위험을 증가시킨다. 당뇨병은 심혈관 질환의 주요 위험 요인 중 하나로 작용하며, 비만과 함께 발생하면 심혈관 질환 위험을 더욱 높일 수 있다.당뇨병학회가 체중 감소 약물의 중요성에 눈을 뜬 것도 이와 같은 이유다. 체중 감소만으로도 적정 혈당을 유지하고 당뇨병 발병의 위험을 낮추기 때문이다.심장 계열 학회의 분위기도 유사하다. 비만은 동맥경화를 촉진하고 혈관 내벽에 지방이 쌓이는 것을 증가시켜 심근경색 및 협심증과 같은 심혈관 질환의 위험을 높인다.심장이 충분한 혈액을 펌핑하지 못해 몸 전체에 적절한 혈액 공급을 제공하지 못하는 심부전도 고혈압, 비만 등이 주요 원인으로 지목된다. 정상 체중 대비 비만인에서의 심부전 발생 위험은 약 30% 이상 올라가는 것으로 보고된다.▲당뇨병 약제의 진화…구원 투수된 SGLT-2 억제제그간 주요 학회들이 대응법은 개별 질환에 대한 증상 조절 및 원인 질환 치료에 집중했다. 비만을 직접 타깃하지 못한 이유는 체중을 효과적으로 감소시키면서 심혈관 질환에 효과를 보이는 약제의 발견이 늦어졌기 때문.주요 학회들의 비만 타깃으로의 방향 전환은 당뇨병 약제로 시작한 SGLT-2 억제제의 적응증 확대와 무관치 않다. 그간 다양한 비만치료제가 개발됐지만 살만 빼는 기전과 달리 SGLT-2 억제제나 GLP-1은 플러스 알파가 있다는 뜻이다.ESC의 당뇨병 환자의 심혈관질환 관리 지침.  혈당과 무관하게 심혈관질환 고위험군에 SGLT-2 억제제나 GLP-1 제제를 사용토록 제시해 이들 약제가 더 이상 당뇨병 약제라고 선을 그었다.당뇨병 약제였던 SGLT-2 억제제는 현재 심부전 치료제에서 신장약으로 거듭 진화한 데다가 최근 비알코올성지방간에도 효과를 보인다는 점이 밝혀지면서 사실상 올인원 심혈관계 약제의 지위를 넘보고 있다.SGLT-2 억제제는 신장에서의 당의 재흡수를 억제해 혈당을 조절하는 역할을 하는데 이 과정에서 혈당이 소변으로 배출돼 체내의 총 혈당량이 감소한다. 체내 혈당량이 줄어들면, 체내의 에너지원이 부족해지고 이 과정에서 신체는 대체 에너지원을 활용, 지방 분해 및 에너지 소비가 증가한다.앞서 언급한대로 SGLT-2의 혈당 및 체중 감소 효과는 체내 수분 양을 감소시키며 이로 인해 혈압이 낮아지고 이는 심부전 환자에서 심장 부하의 감소 및 심장 기능 향상이라는 선순환으로 작용한다.SGLT-2 억제제를 통해 체내의 과잉 수분이 배출되면 부종이 감소하고 혈관을 확장돼 혈액 순환이 개선된다. 지방 분해와 케톤체 생성이 증가하는 과정에서 심근 대사를 개선한다.▲내분비계 치료 패러다임, 비만 관리로올해 대한당뇨병학회는 당뇨병 선별검사의 연령을 40세에서 35세로 낮춰야 한다는 화두를 던진 바 있다. 이 역시 고위험군의 조기 발견을 통한 체중 감소와 같은 선제적 대응이 당뇨병 발병을 낮출 수 있다는 인식을 공유한다.문민경 당뇨병학회 진료지침위원회 이사는 "당뇨병의 조기 진단을 통해서 처음부터 혈당 조절 위험인자를 관리하면 장기적으로 합병증 발생을 줄일 수 있고 당뇨병 전 단계의 고위험군을 발굴해서 당뇨병으로 진행하는 것을 예방하는 조치를 할 수 있다"고 밝혔다.그는 "미국에서 수행된 당뇨병 예방 연구에서 전 당뇨병 상태에 있던 사람들을 5년간 추적 관찰한 결과 향후 당뇨병이 약 40% 정도 발생했다"며 "7% 이상의 체중 감소와 주당 150분 이상의 운동을 통해서 당뇨병의 발생 위험을 40% 정도 줄일 수 있었다"고 강조했다.최근에는 당뇨병 약제를 3개월 이상 사용하지 않고 당화혈색소가 6.5% 미만에 도달하는 당뇨병 관해라는 개념도 대두되고 있다.문민경 이사는 "영국에서 시행된 당뇨병 관해 연구에 의하면 당뇨병 5년 이내에 당뇨병 환자에게 15kg 정도 체중 감량, 아시아인 경우 10kg 정도의 체중 감량을 하게 되면 당뇨병의 관해를 70~80% 정도까지 유도할 수 있었다"며 "체중 감량을 유도한다면 당뇨병 약물 없이 혈당 관리가 되는 그런 당뇨병의 관해 상태도 기대할 수가 있다"고 설명했다.당뇨병 역시 근본적으로 '과잉 혈당' 상태에서 기인하기 때문에 체중을 조절하는 비만약에 대한 관심이 지속될 수밖에 없다는 것. 최근 국내외 당뇨병 계열 학회들이 비만약 전시장으로 탈바꿈한 것도 이런 배경이 작용했다.▲심장학회의 선언문 "SGLT-2 억제제, 더 이상 당뇨약 아냐"ESC의 당뇨병 환자의 심혈관질환 관리 지침은 여러모로 의미 심장한 지점을 남겼다. 특히 '혈당과 무관'하게 심혈관질환 고위험군에 SGLT-2 억제제나 GLP-1 제제를 사용토록 한 것은 더 이상 이들 약제가 당뇨병 약제가 아니라는 선언문과 같다.실제로 지침 작성 위원으로 참여한 텍사스 사우스웨스턴 메디컬센터 대런 맥과이어 교수(Darren K McGuire)는 "새로운 지침은 제2형 당뇨병이면서 CVD가 확립된 경우 SGLT-2 억제제 및 GLP-1 두 계열 약제를 신속하게 시작하도록 권고했다"며 "CVD 위험 감소에 대한 이점은 혈당과는 완전히 별개이기 때문에 이들은 심장약"이라고 강조했다.ESC 지침은 비만에 의한 심장 관련 문제에 대해 자세하게 기술했다.ESC는 "비만인 제2형 당뇨병 환자의 경우 체중을 줄이는 것이 치료의 초석"이라며 "5% 이상의 체중 감소는 제2형 당뇨병을 가진 과체중 및 비만 성인의 혈당 조절, 지질 수준 및 혈압을 향상시키고 이는 비만 치료제를 도입함으로써 달성할 수 있다"고 설명했다.지난해 대한심부전학회가 심부전 진료지침 완전 개정판을 통해 박출률 감소 심부전 치료에서 신규 약제인 SGLT-2 억제제를 1차 표준치료 약제로 전진 배치하면서 심장 영역에서 SGLT-2 억제제의 입지가 점차 강화되고 있다.이어 "특히 GLP-1, 이중 작용제 티르제파타이드 및 SGLT-2 억제제와 같은 글루코스 감소제는 체중을 현저하게 감소시킨다"며 "GLP-1 계열 리라글루티드에 운동을 추가하면 체중 감소 및 유지에 더 큰 영향을 미친다"고 밝혔다.심혈관 결과에 대한 GLP-1 및 SGLT2 억제제의 유익한 효과를 고려할 때 이러한 약제는 CVD 및 제2형 당뇨병을 가진 과체중 및 비만 환자에서 선호되는 약물이어야 한다는 것. 약제만으로 부족할 경우 ESC는 장기적인 체중 감소 달성과 심혈관계 위험 요소를 개선하기 위해 비만 수술을 고려해야 한다고 주문하기도 했다.작년 대한심부전학회도 진료지침 개정을 통해 박출률 감소 심부전 치료에서 신규 약제인 ARNI, SGLT-2 억제제를 1차 표준치료 약제로 전진 배치해 심장약이라는 타이틀을 확고히 했다.심장학회 관계자는 "내분비계열 질환은 하나의 악화 인자가 다른 질병의 토대가 되는 등 상호 작용을 통해 밀접한 영향을 끼친다"며 "SGLT-2 억제제가 심부전에도 효과를 미치는 것이 이후에 발견됐을 뿐으로 당뇨병약제냐 아니냐와 같은 이분법적 시각은 무의미하다"고 진단했다.그는 "SGLT-2 억제제가 심장 예후에 긍정적인 영향을 미치는 것이 밝혀진 이상 SGLT-2 억제제는 엄연히 심장약"이라며 "최근 체중 감소를 통한 질환 치료의 연속성이나 예방 개념이 태동하고 있고, 이에 발맞춰 다양한 기전의 비만약 개발되고 있어 심혈관계 쪽에 보다 많은 치료 옵션이 생길 것으로 기대된다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=이지현 기자갓생(GOD+인생을 합친 말로 생산적이고 계획적인 삶을 사는 라이프를 의미하는 말), 하이퍼 퍼스낼리티(다른 사람과 구분되는 선명하고 입체적인 나의 모습을 보여주는 것을 의미하는 말), 커리어 포트폴리오(자신의 실력과 역량 등을 종합적으로 제시할 수 있도록 정리한 자료), 숏포머블(짧은 영상인 쇼츠와 할 수 있다는 뜻의 able의 합성어).이는 Z세대를 대표하는 키워드다. 지난 몇년간 코로나19까지 겹치면서 의과대학 내에선 Z세대에 맞는 교육방법에 대한 고민이 시작됐다. X세대 교수들은 Z세대 눈높이에 맞춘 의대교육은 어떤 모습일까. 한국의과대학·의학전문대학원협의회 학생위원회 위원으로 활동하고 있는  임지향 교수(가톨릭의대 진단검사의학교실 교수, 의학교육학교실 겸무교수)를 7일 직접 만나봤다."Z세대에 맞는 커리큘럼 미래의료 인재 양성"X세대인 임 교수가 접한 의대생들은 자유분방하고 전략적이며 대인관계에서도 그들 만의 예의 즉, 룰이 있다. 같은 학년이라도 반말보다는 '님' '씨' 호칭이 자연스럽다. 지루한 것은 참지 못하고 재미를 느끼지 않으면 시작도 하지 않지만 자신이 관심분야에는 무섭게 몰입한다.임 교수는 최근 의대생에게서 나타나는 모습을 Z세대의 특성이라고 봤다. 시대가 변하듯 세대가 변화하고 있고, 그에 맞춘 의대교육으로 미래의료에 필요한 인재를 어떻게 양성할 것인지 고민하고 있다.그는 "디지털 네이티브 Z세대 의대생, 그들에게 맞게 의학교육이 바뀌어야 한다. 이미 많은 의과대학이 변화를 시도하고 있다"고 전했다. 임 교수에 따르면 실제로 이미 다수의 의과대학은 플립러닝(Flipped Learning, 온라인을 통한 선행학습 뒤 오프라인 강의를 통해 교수와 토론식 강의를 진행하는 수업), 팀기반학습(TBL: Team-based Learning, 공통의 인식과 관심을 같이하는 적정 규모의 팀원이 현안과제나 문제를 해결하고, 공동의 목표를 달성하기 위해서 개개인이 갖고 다양한 아이디어를 대화를 통해 공유하면서 지식을 창출하는 학습) 등을 도입하고 있다.과거 판서식에 짜여진 방식의 수업이었다면 최근에는 교수와 학생이 소통하면서 학생 주도식 수업을 시도하고 있다. 이 또한 지루함을 못 견디는 Z세대에 맞춘 수업형태다.평가에도 변화가 있다. 수업중간에 학생들의 학습 정도를 파악하고 이해도를 향상시키기 위한 중간평가인 '형성평가 (formative assessment)'를 적극 도입하고 있다. 과거에는 중간평가 방식이 쪽지시험을 치르고 순위를 매겼다면 최근에는 익명의 투표방식을 채택했다. 이는 Z세대가 익명 투표방식에 익숙하다는 점을 교육에 그대로 적용한 것. 학생은 자신이 선택한 답이 오답인지 여부를 확인하면서 스스로 확실한 동기부여를 받는다.하드웨어에도 변화가 있다. 가톨릭의대 옴니버스파크 내 강의실은 기능성 스마트 의자인  node chair 를 갖추고 있어 다양한 팀 활동에 맞도록 자유자재로 자리배치가 가능하다. 과거 책상과 의자만 있던 강의실과 달리 각 책상별로 익명 투표가 가능한 시스템도 구축돼 있다. 특히 가톨릭의대 진단검사의학교실에서 새롭게 개설한 선택수업 '닥터 하우스의 진단기법'은 학생들에게 반응이 뜨겁다. 미드(미국 드라마) '닥터하우스'를 기반으로 드라마에 나온 환자사례와 진단기법을 배운다. 의대생들은 직접 드라마의 주인공이 된 것처럼 자신만의 진단기법을 고민해보고 환자사례도 보다 깊게 들여다보는 시간을 가져보는 커리큘럼인 셈이다.임 교수는 "선택수업에 대해선 자신들이 원해서 등록한 수업이라 더욱 열심히 참여한다"며 "학생들이 본인이라면 드라마 환자를 치료해야 하는 상황에 직면했을 때 어떻게 접근할 것인지를 연습해보는 시간"이라고 말했다."의대는 통합 6년제·1차의료 현장실습 등 다양한 시도 중"임 교수는 국가차원에서 융합형 의사과학자 양성제도를 진행 중이지만 의과대학 차원에서도 통합 6년제 전환을 통해 기초연구에 몰입할 수 있는 기회를 제공하려고 준비 중이다.그는 "현재 예과 2년, 본과 4년 합해서 6년인 것을 통합 6년제로 전환하면 기초의학 분야에 대한 연구를 접할 기회가 확대될 것"이라며 "그런 점에서 의대 커리큘럼 자체의 변화가 필요하다"고 말했다.임 교수는 내년부터 일차의료에서 의대생 실습 진행을 추진 중이다. 의대생이 개원가의 술기를 익히는 것은 아니지만 동네의원에는 어떤 환자군이 내원하는지, 의료진이 환자에게 어떻게 대하는 지 의료진의 태도를 접할 기회를 제공할 예정이다. 이를 위해 의대생을 현장실습 보낼 협력병의원 50여곳을 확보했다.그는 이처럼 새로운 시도를 하고 있지만 최첨단 의학기술이 발전해도 의학교육이 유지해야 하는 '고유의 기본지식'을 강조했다. 의학기술이 발전해도 의사가 환자를 진료할 때 시진, 촉진, 타진, 문진은 반드시 해야 하는 중요한 부분이라는 얘기다.그는 "발열 증상 하나만으로도 백혈병부터 단순 감기까지 다양하기 때문에 의대생은 의학적인 지식을 쌓는 데 충실해야 한다"며 "촉진, 시진, 타진, 문진을 통해 환자를 진료하고 필요한 검사를 결정하는 것이 기본이다. 미래에 진단기술이 더 발전해 근사한 툴이 나오더라도 유지해야 하는 중요한 요소"라고 강조했다.그는 이어  "AI, 로봇이 의료현장에 일상화되는 미래 의료환경에서 일할 현재 의대생들에게 필요한 교육과 의사로서의 덕목을 갖추는데 의학교육을 담당하는 모든 교수들이 최선의 노력을 다하고 있다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=이인복 기자에이아이트릭스(대표 김광준·유진규)는 멀티 모달 데이터를 활용한 환자 상태 악화 예측 향상에 관한 연구 논문이 세계 최대 의료 AI 학회인 2023 머신러닝 헬스케어(MLHC, Machine Learning for HealthCare)에 우수 논문으로 채택됐다고 19일 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 개발한 ▲통합된 멀티모달 임베딩(UMSE, Unified Multi-modal Set Embedding) 모듈과 ▲유연한 멀티모달 학습방식(Modality-Aware Attention with Skip Bottleneck)은 원본 데이터만을 사용해 불규칙적인 데이터 입력 문제를 해결했다.특히 일부 데이터가 누락된 환경에서도 가진 데이터를 효과적으로 처리하고 활용해 환자 상태 예측 성능을 높였다.이에 따라 에이아이트릭스가 개발한 모델은 12시간 이내 환자에게서 발생할 수 있는 사망률, 승압제(Vasopressor) 사용, 기관 내 삽관(Intubation) 발생 예측에서 다른 기존 모델들 대비 우수한 성능을 확인했다.해당 논문은 MLHC 2023에 제출된 논문 중에서도 탁월한 소수의 연구에만 주어지는 구두 발표(Oral Presentation)에 선정돼 오는 8월 11일부터 12일까지 미국 뉴욕 콜롬비아 대학에서 열리는 컨퍼런스에서 발표될 예정이다.에이아이트릭스 이관형 연구원은 "이번 연구를 통해 인공지능 또한 실제 의료진과 유사한 방식으로 생체신호, X-Ray 이미지, 임상 노트 데이터 등을 종합적으로 활용해 환자 상태 예측의 정확성을 높인다는 점을 확인할 수 있었다"며 "특히 3가지 이상의 EHR 멀티모달 딥 퓨전은 최초의 케이스"라고 설명했다.이어 그는 "이번 구두 발표는 에이아이트릭스의 인공지능 기술력과 연구 성과를 전 세계적으로 선보일 수 있는 기회라고 생각한다"며 "앞으로도 의료진이 임상 현장에서 고위험 환자를 효과적으로 선별해 신속하게 의사결정 하는데 도움이 될 수 있도록 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.한편, MLHC는 의료 빅데이터를 활용한 인공지능 기술 분야 최대 학회로 지난 2011년부터 매년 개최되는 컨퍼런스에서는 인공지능, 머신 러닝 그리고 임상 및 의학 전문가의 활발한 교류와 토론이 이뤄지고 있다.