메디칼타임즈=이인복 기자전 세계 의료영상 기업들의 각축전으로 불리는 유럽영상의학회 연례회의(ECR 2024)가 코 앞으로 다가오면서 과연 올해는 어떠한 기술이 공개될지에 이목이 쏠리고 있다.세계 최대 영상의학회답게 올해도 글로벌 의료기기 기업들은 앞다퉈 차세대 혁신 기기 공개를 예고했고 이에 맞춰 국내 기업들도 대거 개최지인 비엔나로 향했다.ECR 2024 28일 개막…글로벌 기업들 차세대 기술 공개유럽영상의학회(European Congress of Radiology)는 현지시각으로 28일부터 3월 3일까지 5일간의 일정으로 오스트리아 비엔나에서 2024년도 연례회의(ECR 2024)를 개최할 예정이다.세계 최대 영상의학회로 꼽히는 ECR 2024가 28일 비엔나에서 개막한다.북미영상의학회(RSNA)와 함께 세계 양대 영상의학회로 꼽히는 만큼 올해 연례회의에는 전 세계에서 3만명에 달하는 영상의학 관계자들이 참여할 것으로 전망된다.이에 맞춰 의료영상 기업들도 대거 학회에 부스를 마련하고 홍보에 나선다. 이미 참여 기업만 500여곳에 달하는 상황.그만큼 글로벌 의료기기 기업들은 파트너사로 연례회의 전면을 장식하며 차세대 기술을 알리기 위한 준비에 한창이다.GE헬스케어는 ECR 공식 파트너사로서 올해 연례회의에서 종양학과 신경학, 심장학 등 세가지 분야로 영역을 나눠 통합 관리 시스템(Care pathways approach)에 대한 비전을 선보일 예정이다.특히 올해 ECR 2024에서 GE헬스케어는 장소에 구애받지 않고 여성 유방암을 조기에 발견 및 치료할 수 있도록 돕는 진단 솔루션을 강조하고 있다.올인원 인공지능 유방암 진단 솔루션인 'MybreastAI Suite'이 바로 그것.MybreastAI Suite는 DBT용 ProFound AI와 2D 유방 조영술용 SecondLook, PowerLook 등 세가지 인공지능 시스템을 통합한 솔루션으로 정확한 조기 진단을 돕는다.GE헬스케어 엘리 샤이오 인터내셔널 총괄 사장은 "유방암은 전 세계 여성에게 가장 많이 발생하는 암으로 전체 여성 암의 25%를 차지하고 있다"며 "올해 ECR 2024는 GE헬스케의 여성 모바일 진단 솔루션을 직접 경험하고 혁신적 진보를 확인하는 기회가 될 것"이라고 전했다.  ECR의 공식 파트너사인 필립스는 이번 연례회의에서 블루실(BlueSeal) 기술을 전면에 내세웠다.블루실 마그넷(Blue Seal Magnet)은 필립스가 개발한 차세대 기술로 완벽하게 밀봉된 자석을 통해 헬륨 방출을 최소화한 시스템.일반 자석과 비교해 7리터만의 헬륨을 사용해 환경 친화적이며 무게 또한 과거 자석과 비교해 경량화되면서 이동이 가능해진 것이 특징이다. 또한 배기관이 필요하지 않아 차량 등을 통한 이동도 가능하다.이미 전 세계에 600대가 설치된 이 블루실 마그넷 기술을 통해 필립스는 이미 150만 리터 이상의 헬륨을 절약한 상황. 필립스가 강조하는 에너지 효율화 기능과 지속 가능 경영의 첨병이다.필립스 아툴 굽타 최고 의료 책임자는 "블루실 시스템은 헬륨 관련 합병증은 물론 환경까지 생각한 시스템으로 MR의 혁신을 보여준다"며 "이미 150만 리터 이상의 헬륨을 절약한 것은 필립스가 지향하는 부분이 어디에 있는지를 보여주는 좋은 예"라고 설명했다.국내 기업들도 총출동…차세대 AI 기술 전시이처럼 차세대 기술의 향연에 맞춰 국내 기업들도 전 세계 영상의학 관계자들을 만나기 위해 대거 비엔나로 향했다.코어라인소프트는 이번 ECR 2024에서 인공지능 플랫폼인 'AVIEW' 라인업을 모두 들고 나섰다.국내 기업들도 유럽 시장 진출을 위해 이번 ECR 2024에 대거 참여할 예정이다.단독부스를 통해 폐결절·폐기종·관상동맥석회화 검출 소프트웨어 'AVIEW LCS Plus'는 물론 AI 기반 만성폐쇄성폐질환 자동분석 소프트웨어 'AVIEW COPD', AI 기반 장기 자동 분할 소프트웨어 'AVIEW RT ACS' 등을 전시할 예정.또한 실제로 AVIEW를 활용한 연구 결과들도 발표할 예정이다. 일단 폐암검진 분야에서는 'Incidental Findings' 연구를 발표하며 폐암검진 영상분석 AI의 비용 효율. 폐암검진 AI 1st Reading 하는 환경에서 perifissural nodules의 FP 영향 등에 대한 결과도 구연으로 공개한다.서정혁 코어라인소프트 해외사업 이사는 "유럽 시장을 글로벌 시장의 전진 기지로 삼아 현지 거점 병원과 국가 단위 프로젝트 진입을 위한 노하우를 축적했다"며 "이번 ECR에서 기존 고객 및 신규 고객과의 비즈니스 미팅을 통해 파트너십을 확대하고 현지 마케팅 전략을 고도화할 계획"이라고 말했다.의료 AI 스타트업 프로메디우스도 최초로 올해 ECR 2024에 참여한다.이 자리에서 프로메디우스는 흉부 X-ray 이미지를 활용해 환자의 골다공증 위험을 자동으로 스크리닝하는 AI 솔루션인 /PROS CXR:OSTEO'를 시연할 예정이다.프로메디우스 배현진 대표는 "세계 최대 영상의학회인 ECR 2024 참여를 통해 국내외 유수 의료기관 및 파트너사들과 협업 기반을 마련할 것"이라고 전했다.뷰노도 이미 유럽 CE 인증을 획득한 경쟁력 있는 라인업을 들고 단독부스를 열 예정이다.뷰노메드 딥브레인과 뷰노메드 흉부CT AI, 뷰노메드 체스트 엑스레이, 뷰노메드 본에이지가 바로 그것. 이 제품들은 인공지능을 기반으로 X-ray, CT, MRI 등 의료영상을 분석해 의료진의 진단을 돕는 의료기기다.연구 세션에서는 흉부 CT 영상을 분석해 간질성 폐렴을 검출하는 딥러닝 모델에 대한 연구 결과를 발표할 예정이다.또한 AI 시어터(AI Theater) 세션을 통해 '정밀의료를 위한 뷰노메드 솔루션의 현재와 미래(Present and Future of VUNO-Med Solutions for Precision Medicine)'을 주제로 한 발표도 진행할 계획이다.뷰노 이예하 대표는 "매년 ECR 현장에서 많은 잠재 고객과 대면 미팅을 진행하며 각 제품의 임상적 유효성을 적극적으로 알리고 있다"며 "현재 주요 제품이 미국 FDA 인증을 포함해 다양한 국가의 판매 허가를 획득한 상황인만큼 이번 행사가 해외 사업 성과를 높이는 계기가 될 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔다.

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 기자국내 디지털헬스케어 산업을 이끌어 가는 주역들이 한 자리에 모여 서로의 기술력을 알리고 산업 발전을 위한 공동의 노력을 다짐하는 자리가 마련됐다.대한디지털헬스학회(회장 고상백)와 메디칼타임즈(대표이사 이정석)는 17일 서울바이오허브에서 제1회 디지털헬스케어 어워즈 시상식을 개최했다.이번 시상식은 4차 산업 혁명을 맞아 국내 디지털헬스케어 산업 발전을 위해 노력하고 있는 기업을 조명하고 대내외에 공적을 알리고자 기획됐다.제1회 디지털헬스케어 어워즈에서는 총 8개 부문에 걸쳐 시상이 진행됐다. 사진 왼쪽 상당부터 시계 방향으로 인공지능 부문 대상 '미소정보기술', 웨어러블 부문 대상 '에이티센스', 생체신호 부문 대상 '뷰노', 스마트플랫폼 부문 대상 휴레이포지티브시상은 사용자이자 의학자인 대한디지털헬스학회 회장단과 이사진, 보건의료 전문언론 메디칼타임즈 취재보도본부의 엄정한 심사를 거쳐 디지털헬스학회 추계학술대회를 맞아 이뤄졌다.대한디지털헬스학회 고상백 회장(연세의대)은 "우리나라 디지털헬스케어 산업을 이끌고 있는 기업과 기업인들의 성과를 조명하고 독려하기 위해 메디칼타임즈와 함께 어워즈를 제정했다"며 "앞으로 산업계가 디지털헬스케어 어워즈를 받은 기업과 그렇지 않은 기업으로 나눠질 수 있도록 명실공히 권위있고 명예로운 상으로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.시상은 ▲인공지능 ▲웨어러블 ▲스마트플랫폼 ▲생체신호 ▲디지털치료기기 ▲제약-헬스케어 ▲사회공헌 ▲원격모니터링 등 총 8개 부문에 걸쳐 진행됐다.먼저 인공지능 부문 대상은  인공지능(AI) 개발 환경부터 최신 딥러닝 모델의 학습과 개발, 배포를 넘어 AI 인퍼런스 서비스까지 지원하는 클라우드 기반 AI 플랫폼 스마트빅을 통해 전국 대학병원들과 협업을 진행하고 있는 '미소정보기술'에게 돌아갔다.제1회 디지털헬스케어 어워즈를 수상기업인 디지털치료기기 부문 '웰트', 제약-헬스케어 부문 '메디쎄이', 원격 모니터링 부문 '휴이노', 사회공헌 부문 '캐어유' (사진 왼쪽 상단부터 시계방향)웨어러블 부문 대상은 국내 최초로 14일간 심전도 측정이 가능한 연속 심전도 측정 기기 에이티패치를 개발한 '에이티센스'가 영예를 차지했다.스마트플랫폼 부분 대상은 '휴레이포지티브'에게 돌아갔다. 휴레이포지티브는 PHR(Personal Health Record) 서비스 플랫폼을 중심으로 국내에만 13개 기업들과 이른바 휴레이 얼라이언스를 구축한 공로를 인정받았다.생체신호 부문 대상으로는 '뷰노'가 선정됐다. 뷰노는 병동에서 전자의무기록(EMR)에 입력하는 기본 활력 징후인 혈압과 맥박, 호흡, 체온을 분석해 환자의 심정지 발생 위험을 점수로 보여주는 인공지능 의료기기 딥카스를 통해 의료진의 워크 플로우를 크게 개선한 성과가 인정됐다.'웰트'는 디지털치료기기 부문에서 대상을 받았다. 웰트는 지난 4월 불면증 디지털 치료기기 웰트 아이(WELT-i)에 대한 허가를 획득하며 국내 디지털치료기기 시장을 연 기업이다.사진 왼쪽부터 메디칼타임즈 박상준 취재보도본부장, 대한디지털헬스학회 김현정 부회장, 메디쎄이 박제나 이사, 미소정보기술 안동욱 대표이사, 에이티센스 조한연 이사, 뷰노 김준홍 CFO, 캐어유 신준영 대표이사, 웰트 이유진 이사, 휴이노 정성훈 CTO, 휴레이포지티브 박정우 이사, 대한디지털헬스학회 고상백 회장.제약-헬스케어 부문 대상은 동화약품 자회사로서 국내 최초로 3D 프린팅을 통한 맞춤형 임플란트를 개발해 전통 제약기업의 헬스케어 분야 진출의 성공 사례를 만들어낸 '메디쎄이'에게 돌아갔다.사회공헌 부문 대상은 '캐어유'가 선정됐다. 캐어유는 엔브레인 키오스크라는 교육용 키오스크를 개발해 건강이 좋지 않은 노인들의 디지털 리터러시를 크게 개선한 공로로 대상 수상의 영예를 안았다.또한 원격 모니터링 부문 대상은 '휴이노'가 이름을 올렸다. 휴이노는 국내 규제 샌드박스 1호 기업으로 최초로 웨어러블 심전도를 개발해 시장을 연 기업이다.대한디지털헬스학회와 메디칼타임즈는 매년 단계적으로 수상 부문을 확대하며 국내 디지털헬스케어 산업 분야의 경쟁력을 제고하고 우수 기업 발굴에 적극적으로 나선다는 계획이다.메디칼타임즈 박상준 취재보도본부장(편집인)은 "메디칼타임즈는 다양한 좌담회와 세미나, 기획 보도를 통해 국내 디지털헬스케어 산업의 발전을 위한 과제를 점검하고 나아가야 할 방향을 모색하고 있다"며 "앞으로도 디지털헬스케어 어워즈 등을 통해 산·학·연을 잇는 전문 언론으로서 역할을 다하겠다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자뷰노가 오는 11일 개막하는 AHA 2023에서 연구 논문 4편을 발표한다.뷰노(대표 이예하)가 오는 11일부터 13일까지 미국 펜실베니아에서 개최되는 2023년 미국심장협회 연례학술대회(American Heart Association 2023, AHA 2023)에서 연구 논문 4편을 발표한다.AHA는 심장 분야를 선도하는 세계 최고 권위의 국제학술대회로 매년 3만명 이상의 연구자들이 참여해 최신 학문 성과를 공유하는 연례학술대회를 개최한다.이번 AHA 2023에서 뷰노는 인공지능 기반 심전도 분석 소프트웨어 뷰노메드 딥ECG(VUNO Med-DeepECG)의 질환별 세부 모델 2종 ▲딥ECG-AMI ▲딥ECG-LVSD를 처음으로 공개할 예정이다. 두 모델은 인공지능으로 심전도 데이터를 분석해 각각 급성심근경색과 심부전을 검출하는 딥러닝 모델로, 현재 모델별 제품화를 위해 국내 확증 임상시험을 진행하고 있다.먼저 뷰노 연구팀은 급성심근경색(AMI, Acute Myocardial Infarction)을 탐지하는 딥러닝 모델인 딥ECG-AMI의 성능을 검증한 연구 결과를 발표할 예정이다. 급성심근경색은 발병 후 2시간 이내에 혈관재개통술을 해야 생존할 수 있는 것으로 알려진 질환으로 조기 진단과 발견이 매우 중요하다.이 연구에서 딥ECG-AMI 모델은 딥러닝을 기반으로 병원에서 측정하는 표준 12유도심전도 데이터를 분석해 급성심근경색 환자를 높은 정확도로 탐지했다. 이는 해당 모델이 제품화를 통해 임상현장에 적용되면, 의료진이 적시 치료가 필요한 급성심근경색 환자를 선별하는 데 유용한 도구로 활용될 수 있음을 의미한다. 또한 빠른 치료에 기여해 환자의 예후를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.또한 뷰노는 심부전의 주요 유형인 좌심실수축기능부전(LVSD, Left Ventricular Systolic Dysfunction)을 탐지하는 딥ECG-LVSD 모델의 성능 검증을 위한 연구에서도 높은 정확도와 임상적 유효성을 입증했다. 좌심실수축기능부전은 심장이 수축할 때마다 좌심실에서 배출되는 혈액의 비율을 말하는 좌심실박출률이 40% 이하로 떨어지는 상태를 말한다. 이번 연구는 기존 좌심실수축기능부전 진단을 위해 시행되는 심초음파 외에도 인공지능 기반 심전도 분석으로 해당 질환을 우수한 성능으로 탐지할 수 있음을 확인했다는 점에서 의미를 갖는다.이외에도 뷰노 연구팀은 딥ECG-AMI 모델의 진단 원리를 설명하기 위해 해석가능성(interpretability) 검증 결과를 발표할 예정이다. 또한 인공지능으로 심방세동(Atrial Fibrillation) 환자의 심전도 데이터를 분석해 초기 심방세동과 중기 이상의 심방세동을 구분하는 연구도 진행했다. 이를 통해 치료 가능성이 높고 예후도 좋은 초기 심방세동 환자를 미리 선별할 수 있다.이예하 뷰노 대표는 "4편의 연구 논문이 채택된 이번 AHA 2023에서 향후 뷰노의 인공지능 기반 심전도 분석 소프트웨어를 활용한 사업 및 연구개발의 청사진을 처음으로 공개하게 됐다"며 "심전도 데이터는 급성심근경색과 심부전뿐 아니라 심방세동, 고칼륨혈증, 만성콩팥병 등 다양한 질환의 단서로써 잠재적인 가능성이 매우 높다는 점에서 앞으로도 인공지능 기술을 지속 적용해 환자 중심 헬스케어를 실현할 수 있도록 계속 힘쓰겠다"고 말했다.

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 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=문성호 기자팜젠사이언스가 서울대학교생명공학공동연구원과 지난 2021년부터 함께 진행한 'AI‧빅데이타를 활용한 바이오신약 발굴 위탁연구' 과제를 종료하고, 개량신약(이상지질증 복합제) 1건의 개발에 착수하는 등 성과를 이뤘다고 19일 밝혔다.왼쪽부터 팜젠사이언스 박희덕 대표, 서울대학교 황대희 교수, 팜젠사이언스 김혜연 대표팜젠사이언스는 서울대학교 측과 최근 과제 종료 보고회를 갖고, 황대희 교수(생물정보연구소장)가 진행한 ▲빅데이터 분석을 통한 질환 치료제 개발과 김선 교수(컴퓨터공학부 생물정보 및 생명정보연구실)가 진행한 ▲빅데이터 딥러닝을 통한 질환치료제 예측 시스템 개발의 결과를 발표했다.황대희 교수는 이번 연구를 통해 당뇨 복합제와 간질환 복합제 등 다양한 개량신약에 대해 연구한 결과 이상지질증 복합제(RD1401) 개발에 착수하는 큰 성과를 냈다. 황대희 교수는 서울대병원의 대사성질환자 18만명의 코호트를 확보하고, 분석법을 개발해 이상지질증 복합개량신약의 의학통계학적 타당성을 확보해 최종 이상지질증 개량신약 과제를 도출해 냈다.김선 교수는 총 논문 2건 진행, 특허 1건 출원 진행, 국책과제 선정 1건이라는 좋은 결과를 선보였다. 김 교수는 공공 빅데이터를 통합해 DB화 하고, 빅데이터 기반의 네트워크 분석 및 딥러닝 모델을 개발했다. 이를 통해 신약 및 약물 재창출 후보 물질 발굴 프레임워크에 관한 논문과 약물 조합 예측 인공지능 프레임워크에 관한 논문 각 1편을 관련 분야 유수 저널에 출판될 예정이다.  팜젠사이언스 관계자는 "양 기관 간의 진정한 산학협력을 통해 개량신약 과제가 도출되고 개발 착수된 점에서 본 공동연구의 큰 의의가 있다고 생각된다"면서 "특히 개량신약 개발에 AI를 적용한 사례가 아직 없기 때문에 현재의 환자를 대상으로 한 임상증례 방식을 넘어, 빠르고 다양한 고부가가치 개량신약 개발에도 본 연구결과의 적용이 가능할 것으로 기대한다"고 밝혔다.향후 팜젠사이언스는 이상지질증 개량신약(RD1401) 개발에 대해, 비임상을 거쳐 2024년부터 임상에 돌입한다는 계획을 수립했다.  

메디칼타임즈=최선 기자"단일 주제에 최단 기간 이렇게 많은 관심이 집중된 건 처음입니다."2022년 11월 말 첫 등장한 대화형 인공지능 ChatGPT가 의료계 화두로 떠오른 건 올해 1월 미국 의사면허 시험(USMLE)을 통과했다는 소식이 알려지면서부터다. 인공지능이 체계화된 학습과 고도의 사고 능력, 전문성을 살피는 의사면허 시험을 통과한 것은 상징적인 사건이라는 게 전문가들의 평.  실제로 7월 2일 기준 논문검색 사이트 PubMed에 등록된 ChatGPT 관련 연구 논문은 총 723편으로 단기간 최대의 관심이 ChatGPT에 집중되고 있다고 해도 과언이 아니다. 산술적으로 계산하면 ChatGPT의 등장 이후 의료 영역 활용성과 접목 가능성을 살핀 연구는 한달에 100편 꼴로, 이는 단순한 흥미끌기용이 아닌 본격적인 의료 영역에서의 검증의 시험대에 올라섰음을 의미한다.이런 현상은 외국에 국한되지 않는다. 국내에서도 ChatGPT의 활용성을 검증한 논문이 출현하고 있는 데다가 각종 학술대회에서도 연구/논문 작성을 위한 최적화된 ChatGPT 활용 방법론 세션이 속속 등장하고 있다.1990년대 중후반부터 의학 연구에서도 의학통계 분석 프로그래밍 언어 SPSS 학습이 대중화된 것처럼 ChatGPT는 지나가는 한때의 유행으로 치부하기엔 기술적인 완성도가 상당해, 비슷한 맥락에서 "모르면 뒤쳐진다"는 평가가 나오고 있다.흥미로운 점은 주요 연구들이 인공지능을 두고 친구/적/혁명/바보(ChatGPT: friend or foe?, ChatGPT is fun, but not an author, ChatGPT fool scientists, ChatGPT: evolution or revolution?)와 같은 이분법적인 구도로 접근한다는 점.실제 ChatGPT를 써 본 의학자들은 평가는 어떨까. ChatGPT와 같은 인공지능 기술이 병원이나 의료 영역에서 다양한 방식으로 활용되는 것이 예정된 미래라면 과연 어떤 분야에서 어떻게 활용될 수 있을까. 전문가에게 미래 병의원의 ChatGPT 활용성에 대해 질의하자 다음과 같은 답변이 돌아왔다.-의료 진단 및 상담: ChatGPT는 환자들의 증상 및 의료 기록과 관련된 질문에 대답할 수 있습니다. 의사나 간호사가 바쁜 상황에서, ChatGPT는 환자들에게 기본적인 질문에 응답하거나 증상에 대한 일반적인 정보를 제공하는 역할을 수행할 수 있습니다. 또 ChatGPT는 환자들의 심리적인 문제나 스트레스에 대한 상담을 제공할 수도 있습니다.-의료 정보 제공: ChatGPT는 의료 정보를 제공하는데 활용될 수 있습니다. 환자들이 특정 질병이나 의료 절차에 대해 궁금한 사항이 있을 때, ChatGPT는 해당 정보를 제공하고 관련 자료나 추천을 할 수 있습니다. ChatGPT는 의료 용어나 의학적인 개념에 대한 설명을 담당해 환자들이 이해하기 쉽도록 도와줄 수 있습니다.-의료 연구 지원: ChatGPT는 의료 연구자들의 작업을 지원하는데 활용될 수 있습니다. 의료 연구에는 방대한 양의 데이터와 문헌 조사가 필요한데, ChatGPT는 이러한 작업을 자동화하거나 보조할 수 있습니다. 예를 들어 ChatGPT는 의료 문헌을 분석하고 연구 결과를 요약하거나 관련 연구 자료를 추천할 수 있습니다.-환자 모니터링: ChatGPT는 환자들의 건강 상태를 모니터링하는데 활용될 수 있습니다. ChatGPT를 통해 환자들은 의료진과 실시간으로 대화하며 건강 상태를 보고하고 조언을 받을 수 있습니다. ChatGPT는 환자들의 건강 데이터와 의료 기록을 분석해 변화나 이상 징후를 감지하고 조기 경보를 제공할 수 있습니다.-의료 교육: ChatGPT는 의료 교육에 활용될 수 있습니다. 의사들이나 의료 학생들에게 의료 지식을 가르치거나 의료 교육 자료를 제공하는데 사용될 수 있습니다. 또 ChatGPT는 환자 교육을 위해 의료 정보를 이해하기 쉽고 친근한 언어로 전달하는 역할을 수행할 수 있습니다.결론부터 말하자면 위 활용성에 대한 답변은 ChatGPT가 언급한 내용이다. 인공지능 답변의 영향을 배제하기 위해 전문가들의 취재를 마친 이후 같은 내용을 ChatGPT에 대해 질의했다. 흥미로운 점은 ChatGPT가 스스로 판단한 미래 병의원에서의 활용성은 놀라울 정도로 의료 전문가가 상상한 미래, 혹은 진행되고 있는 상용화 방향과 닮아있었다.7월 2일 기준 논문검색 사이트 PubMed에 등록된 ChatGPT 관련 연구 논문은 총 723편으로 매달 100여편씩 활용성을 검증이 지속되고 있다.현재 ChatGPT를 의료 영역에 접목하기 위해 시도하고 있는 의료기관들은 문진, 진료 결과 안내, 연구 지원과 같은 분야에서 우선적으로 ChatGPT를 활용하는 방향성으로 접근하고 있다. 행정, 단순 업무에 대한 활용을 시작으로 그 범위를 늘려간다는 것. 실제 전문가들에 대한 의견을 들어보자.▲신기루냐? 신기술이냐? "미래 환경 바꿀 키(key)"ChatGPT를 두고 친구/적/혁명/바보와 같이 극단적으로 평가가 엇갈리는 이유는 단순하다. 그간 의료계를 강타했던 빅데이터, AI, AR, VR, 블록체인 등 다양한 신기술들이 혁명은 커녕 활용성을 찾지 못해 신기루에 그쳤던 것. 양극단의 평가는 그 전철을 밟을 것이란 우려와 이번엔 다르다는 긍정론의 교차를 의미한다.대규모 수술 참관, 술기 반복 학습 등 교육 혁신으로 일컬어졌던 VR 시스템 및 메타버스는 불과 1년 전만해도 각종 의료기관이 앞다퉈 도입 소식을 알렸지만 현재는 메타버스를 활용한 교육 진행은 커녕 보도자료에서도 해당 단어가 자취를 감출 정도로 '한때 유행'으로 전락했다.메타버스는 새로운 정체성과 자아를 가진 캐릭터들이 모여 새로운 가상 공간을 창조하고 이용한다는 신기함이 있을지언정, "그래서 의료계에서 활용성은?"이란 질문 앞에 적절한 당위성을 제공하지 못했기 때문이다.ChatGPT도 한때 유행에 그칠까. 아니면 미래 환경을 바꿀 핵심일까. 조치흠 대한의료정보학회 조직위원장(계명대 동산의료원장)의 판단은 후자에 가깝다.조 위원장은 "ChatGPT는 스마트병원을 완성시킬 핵심 키"라며 "2019년 이전 개원한 동산병원도 스마트병원을 만들기 위해 원무 자동화 시스템, 웨어러블 디바이스, 로봇 물류 시스템, 실시간 감염추적관리 시스템, 보이스 채팅 등을 도입하고자 노력하고 있다"고 말했다.그는 "기계와 인간은 서로 잘하는 영역이 다르다"며 "기계는 단순하고 반복적인 일을 잘하고, 인간은 고도의 사고를 바탕으로 각 개별 환자의 상황에 맞는 질문, 환자 상태에 대응하는 일에 특화돼 있는데 문제는 현재 의료기관의 가장 큰 문제점은 의료진이 타이핑 등 반복적이고 단순한 일에 할애하는 시간이 너무 많다는 것"이라고 지적했다.의사가 차트에 환자 상태를 기록하고, 처방을 내리는 행정적 절차에 얽매이다 보니 정작 환자의 눈을 마주보며 대화하고 개별 환자에 적합한 의료적 상담을 제공할 여유가 없다는 것. 간호사들 역시 바이탈 사인 체크, 환자 안내 등의 반복적인 업무 비중이 높아 의료진의 '기계적인 대응'이 나올 수 밖에 없다는 진단이다.조치흠 대한의료정보학회 조직위원장조 위원장은 "병원에 처음 온 환자, 특정 질병을 첫 진단 받은 환자는 어디로 가서, 어떤 절차로 약을 처방받는지, 질병에 대한 올바른 접근법은 뭔지, 발병 원인은 무엇인지 질문이 꼬리에 꼬리를 문다"며 "의료진들이 이에 적절히 대응하고 싶지만 행정적 절차가 너무 많아 다 대응할 수 없는 아쉬움이 있다"고 밝혔다.그는 "내년 10월을 목표로 문진 시스템과 ChatGPT의 접목을 시도하고 있다"며 "ChatGPT는 실시간 언어 모델이기 때문에 어르신들이 어려워하는 키오스크와 달리 진입 장벽없이 환자가 대화로 물어봐도 인간과 유사한 수준으로 답변을 해 준다"고 강조했다.이어 "음성 기반의 EMR이 상용화되고 있기 때문에 곧 고도화된 보이스 EMR이 병의원의 필수 시스템으로 자리잡지 않을까 한다"며 "ChatGPT와 연동까지 된다면 상당량의 의료 행정 업무에서 해방돼 타이핑을 치느라 환자 눈을 볼 시간도 없는 의료진이 보다 환자 진료에 집중할 수 있게 될 것"으로 전망했다.이는 "의사나 간호사가 바쁜 상황에서 ChatGPT는 환자들에게 의료 기록과 관련된 질문에 응답하거나 증상에 대한 일반적인 정보를 제공할 수 있다"는 ChatGPT의 답변과 같다. 최고의 의료와 최첨단 스마트 플랫폼, 그리고 AI가 융합된 스마트병원은 효율성을 기반으로 오히려 인술을 펼치기 위한 따뜻한 교감이 가능해진다는 것.스마트화를 통해 의료진들이 본인 역량을 환자에게 더욱 집중할 수 있도록 구조화하는 것이 사람과 사람이 교감하는 환자 중심의 감성병원으로 발전하는 핵심이기 때문에 행정 업무의 효율화 방향으로 ChatGPT의 우선 접목시도가 이뤄질 것이라는 게 그의 판단이다.실제로 의료정보학회는 올해 춘계학술대회 주제로 'Revolution and Innovation in Smart Healthcare'를 선정, ▲ChatGPT 초보자를 위한 연구 활용법 ▲의료정보/인공지능의 임상적용 ▲의료영상 인공지능 ▲머신러닝 기술 개발 및 적용 ▲초거대 AI의 의료분야 적용방안 ▲의료인공지능의 미래를 위한 인재양성 방안 ▲의료분야에서의 자연어처리 및 ChatGPT 기술의 적용과 미래 전망 ▲Vision 기반 Medical AI 기술과 초거대 AI로 인한 변화 방향 등의 세션을 전진배치헸다.▲접목 시도는 현재진행형…"행정 업무 효율화에 최적"김종엽 건양대의료원 교수(이비인후과)는 의료계에서 '데이터사이언티스트'로 꼽힌다. 프로그래밍 언어 습득을 기반으로 아이폰 앱을 개발한 것은 물론 건양대 헬스케어데이터사이언스센터장, 의료정보부실장으로 활동하며 기술이 가져올 의학계의 변화를 조망하고 있다.보건복지부와 데이터 네트워크 인공지능 중장기 국가전략 및 실행계획을 수립하고, 대통령 직속 4차산업혁명위원회에서 디지털 헬스케어 특별위원회 위원을 맡는 등 의료인공지능 발전과 인프라 조성에 노력한 공로로 작년 '과학·정보통신의 날'에 국무총리 표창을 받은 바 있다. 그가 판단한 ChatGPT는 의료진의 궂은일을 떠앉는 조력자다.김 교수는 "의료진을 포함해서 미디어, 제약사, 의료기기업체, 보건당국까지 의료 현장에서 어떻게 ChatGPT를 접목하고 활용할 수 있냐는 질문이 빈번하게 나온다"며 "현재 ChatGPT는 의료쪽에 특화된 모델은 아니기 때문에 추가 학습을 시켜 적절한 튜닝을 하면 기능이 올라간다"고 강조했다.임상 의료기관과 ChatGPT의 접목을 시도하는 전문가들은 대화형 인공지능의 활용이 문진 및 의료 데이터 요약 등 행정 업무 효율화를 위주로 점차 확대될 것으로 전망했다.(자료사진)그는 "현재 모델에 병원 데이터가 합쳐지면 ChatGPT의 궁극의 장점으로 꼽히는 문헌 검색과 요약에서 굉장한 힘을 발휘할 것으로 본다"며 "각 대형 의료기관마다 의무기록이 쌓여서 특정 정보를 찾는게 힘든데 이제 그런 수고를 언어 모델인 ChatGPT가 대신하지 않을까 한다"고 전망했다.그는 "포탈 사이트에서 만든 음성 인식 앱이 높은 인식률을 기반으로 많이 쓰이고 있는데 이를 텍스트 입력 기반의 ChatGPT와 결합하면 굉장한 시너지가 예상된다"며 "이를 테면 환자와 의사의 대화를 ChatGPT가 듣고 기록한 후 여기에서 처방 데이터를 추출해서 자동으로 처방전을 만들어주는 상황을 그려볼 수 있다"고 설명했다.음성 기반의 ChatGPT가 상용화된다면 의료진은 텍스트 기반의 데이터 확인, 생성에 시간을 아낄 수 있어 환자 진료에 보다 집중할 수 있게 된다는 것. 이 역시 "의료(연구)에는 방대한 양의 데이터와 문헌 조사가 필요한데, ChatGPT는 이러한 작업을 자동화하거나 보조할 수 있다. 예를 들어 ChatGPT는 의료 문헌을 분석하고 연구 결과를 요약하거나 관련 연구 자료를 추천할 수 있다"는 ChatGPT의 언급과 일치한다.건양대병원은 이런 장점을 근거로 의료기관 행정 효율화 영역에서 ChatGPT 도입 여부를 검토중이다.김 교수는 "ChatGPT를 도입해 의료기관에 적합하게 파인 튜닝(fine tunning)할지, 아니면 자체 개발할지 고민하고 있다"며 "인공지능이라고 해도 요즘은 오픈소스 방식이 많아 자체 개발도 가능한 수준"이라고 말했다.그는 "문진 과정에서 환자의 관심 키워드를 자동으로 포착해 의료진에게 전달하는 문진과 의무기록이 합쳐진 방식을 고려하고 있다"며 "기존의 상용화된 보이스 EMR 등의 솔루션은 생각보다 기대에 못 미쳐 활용도가 떨어졌지만 대규모 언어 모델 인공지능은 맥락을 이해하고 요약하는 능력이 강력해, 심도있게 도입 방안을 고민하고 있다"고 덧붙였다.▲거짓말에 능숙한 인공지능…의료 영역 활용 위한 과제는?긍정론에도 불구하고 메타버스와 같이 한때의 유행이나 제한적 활용에 그칠 것이란 전망도 나온다.학습 데이터를 기반으로 하는 만큼 얼마나 양질의 데이터를 제공하고 학습시키느냐가 의료적 활용도를 결정하고 부정확한 정보를 능숙한 거짓말로 만들어내는 환각(hallucination) 특성상 행정 영역에서 제한적 활용만 가능할 것이란 진단이다. 환자 생명에 직결된 내용을 잘못 고지할 경우 이를 활용한 의료진, 의료기관의 책임소재 문제도 불거질 수밖에 없기 때문이다.언어 모델 인공지능은 그 특성답게 환자 안내, 문진, 의료 정보 취합, 환자 상담 요약에 강점이 있어 진단 영역에서는 진단에 특화된 전문 인공지능이 사용될 것이라는 것. ChatGPT가 모든 의료적 문제를 해결하는 '만능 키'가 아니라는 뜻이다.김대진 가톨릭중앙의료원 정보융합진흥원장(서울성모병원 정신건강의학과 교수)은 "처음엔 메타버스 회의가 신기해서 많이 시도됐지만 지금은 자취를 감췄다"며 "ChatGPT가 그런 전철을 밟을 것인지에 대해선 회의적"이라고 말했다.그는 "ChatGPT의 등장은 고작 반년을 지났기 때문에 현 시점에서 상용화를 진단하는 것은 성급하지만 우선은 ChatGPT는 언어에 강점이 있어 활용성은 언어 모델 위주로 판단해야 할 것 같다"며 "마이크로소프트가 음성 인식 헬스케어업체 뉘앙스(Nuance)를 인수하고 ChatGPT를 결합하는 등 의료 영역 고도화에 나섰다"고 밝혔다.김대진 가톨릭중앙의료원 정보융합진흥원장그는 "뉘앙스 AI에 환자와 정신과 의사의 대화를 들려준 뒤 무슨 약을 써야 하는지, 치료 스케쥴을 어떻게 해야 하는지 계획을 짜 달라고 하자 전문가가 보기에도 굉장히 수준 높은 답변이 나왔다"며 "메타버스는 실용성이 떨어져 없어도 그만이었지만 ChatGPT는 다르다"고 강조했다.검진 데이터를 ChatGPT가 요약해 준다면 전문의가 같은 시간 동안 더 많은 데이터를 읽고 판독해 더 많은 검진 결과를 산출해 내는 등 실제 업무 효율화에 기여할 수 있다는 것.김대진 원장은 "로봇수술할 때 화면을 3D로 구현해 주는 프로그램이나 영상의학 판독에 특화된 AI 등 각 과 특성에 맞는 AI 분석 모델을 구입해달라고 한다"며 "이런 개별화된 솔루션과 ChatGPT를 합치면 업무 효율과를 기대할 수 있다"고 전망했다.그는 "ChatGPT를 만능으로 본다면 실망하겠지만 각 유틸리티를 연결하는 통로로 본다면 활용성은 무궁무진하다"며 "딥러닝 모델과 연계해 심혈관 질환 급성사망 확률이 70% 이상일 때 약을 미리 처방하게끔 한다든지 활용 방안이 많다"고 덧붙였다.어디까지나 의료진의 업무 효율 증대 목적에 ChatGPT의 활용성이 있는 만큼 이를 너무 경계하거나 확대해석할 필요가 없다는 것. AI의 활용성과 확장성은 결국 이를 이용하고 소비하는 의료인의 손에 달려있다는 뜻이다.아주대의대 병리학교실 김석휘 교수가 진행한 ChatGPT의 의사 인력 대체 가능성을 점검한 연구 논문(doi.org/10.3904/kjm.2023.98.3.99)은 ChatGPT를 의료진의 의사 결정을 돕는 유틸리티로 봤을 뿐 의사를 대체할 '적'으로 보진 않았다.김 교수는 "미충족 수요가 너무 높고 의사가 수행하는 것이 불가능한 일이라면, 해당 영역에서 AI를 활용할 수 있다"며 "예를 들어 전혈구 계산은 임상적 주요 결정에 꼭 필요하지만 사람이 세기 어렵기 때문에 기계의 힘을 빌려 정확히 셀 수 있고, 이러한 기능이 검증된다면 의사는 그 결과를 믿고 이에 기반해 결정할 수 있다"고 강조했다.그는 "의사가 하기 어렵지만 기계로는 빠르고 정확하게 할 수 있고, 이 결과를 의사가 점검 후 최종 판단을 하는 경우에도 해당 모델은 의사의 역할과 의료의 범주를 더 확장해 주는 것"이라며 "반면에 의사가 어렵지 않게 할 수 있는 일이고, 굳이 다른 방법론의 도움이 필요하지 않다면 수요도가 떨어지기에 진료 현장에 들어오기 어려운 모델이 될 것"이라고 관측했다.이마저도 "ChatGPT는 환자들의 건강 상태를 모니터링하는데 활용될 수 있고 환자들의 건강 데이터와 의료 기록을 분석해 변화나 이상 징후를 감지하고 조기 경보를 제공할 수 있다"는 ChatGPT가 스스로 예측한 활용성과 그 비전을 공유하는 셈이다. 

메디칼타임즈=이인복 기자자폐 스펙트럼 장애 진단은 물론 중증도까지 예측할 수 있는 딥러닝 모델이 나와 주목된다.공동 주의(Joint attention)를 객관적으로 정량화할 수 있다는 것을 보여준 것으로 향후 고도화를 통해 인공지능으로 상용화가 가능할지 이목이 쏠리고 있다.딥러닝 모델을 통해 자폐스펙트럼 장애를 진단하고 중증도를 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.현지시각으로 25일 자마 네트워크 오픈(JAMA Networkopen)에는 자폐 스펙트럼 장애를 진단하고 심각도를 평가하기 위한 공동 주의 기반 인공지능에 대한 검증 연구 결과가 게재됐다(10.1001/jamanetworkopen.2023.15174).공동 주의, 혹은 공동 관심이라고 불리는 개념은 소아가 타인과 소통하는 상호 작용으로 가령 사물을 가리키면 이를 쳐다보는 등의 행위를 뜻한다.자폐 스펙트럼 장애나 발달 장애 등이 있을 경우 이러한 능력이 현저하게 떨어진다는 점에서 진단의 주요 잣대로 삼고 있는 상황.하지만 아직까지 이러한 공동 주의를 객관적으로 정량화할 수 있는 방법은 없었다. 즉, 의사의 판단에  따라 자폐 스펙트럼의 중증도 등이 정해질 수 있다는 의미다.서울대 의과대학 홍순범 교수와 연세대 의과대학 박유랑 교수(교신저자)가 이끄는 연구진이 딥러닝을 통해 이에 대한 정량화 방법을 검토하고 나선 것도 이러한 배경 때문이다.만약 이를 정량화해 인공지능 등으로 풀어낼 수 있다면 자폐 스펙트럼 장애 진단은 물론 중증도 등을 객관적으로 풀어낼 수 있는 이유다.이에 따라 연구진은 공동 주의 유도 프로토콜을 사용한 비디오를 통해 딥러닝을 진행하고 이에 대한 예측 성능에 대한 연구에 들어갔다.자폐 스펙트럼 장애를 가진 45명과 발달 장애를 가진 50명의 소아를 대상으로 이를 적용해 정확도 등을 분석한 것.이에 대한 결과는 놀라웠다. 매우 우수한 예측 성능을 보여준 것. 실제로 분석 결과 이 딥러닝 모델은 정확도 97.6%, 정밀도 95.5%, 재현율 99.2%를 기록하며 놀라운 성능을 보여줬다.또한 낮은 수준의 공동 주의 프로토콜에도 정확도 98.8%, 정밀도 98.9%, 재현율 99.1%를 기록했다.연구진은 이러한 딥러닝 모델이 향후 자폐 스펙트럼 장애의 진단과 중증도를 정밀하게 분석할 수 있는 디지털 정량화에 도움이 될 것으로 기대하고 있다.연구진은 "이번 연구는 딥러닝 모델이 자폐 스펙트럼 장애의 진단과 중증도를 예측할 수 있다는 것을 보여주며 이는 공동 주의를 디지털적으로 정량화할 수 있다는 것을 시사한다"며 "추가 검증을 위한 후속 연구를 이어갈 것"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자뷰노(대표 이예하)는 안저(Fundus) 영상으로부터 이상 소견을 식별하고 주요 안과 질환을 진단하는 인공지능 모델에 대한 연구 결과가 네이처(Nature)가 출간하는 국제 학술지 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 게재됐다고 10일 밝혔다.이번 연구는 실제 임상 현장에서 전문의가 안과 질환을 진단하는 과정과 유사하게 딥러닝 모델을 설계함으로써, 인공지능이 주요 안과 질환을 전문의와 유사한 수준으로 판단할 수 있는지 확인하기 위해 진행됐다. 기존 임상 현장에서 안과 전문의는 환자의 안저 영상에서 이상 소견을 직접 확인하거나 인공지능 솔루션의 제안을 받아 이를 조합하는 방식으로 주요 안과 질환을 진단한다.연구 결과 뷰노의 딥러닝 모델은 당뇨망막병증, 황반변성, 녹내장 등 8개 질환에 대한 내부 및 외부 테스트셋에서 안과 전문의와 동등한 수준의 진단 성능을 보였다. 또한 15개의 이상 소견과 8개의 안과 질환의 상관관계를 수치로 정량화하고, 해당 값을 전문의가 판단한 값과 비교하여 서로 유사한 결과가 나왔음을 입증했다.이번 연구 결과는 인공지능 기술을 활용하여 안저 영상 내 이상 소견과 주요 안과 질환과의 상관관계를 수치화 및 정량화함으로써 설명 가능성(Explainability)을 높일 수 있다는 것을 보여준다. 이는 기존 인공지능 솔루션이 사용자에게 이상 소견을 제시하는 것에서 더 나아가 질환에 대한 판단 결과를 제공함으로써 환자의 신뢰도를 높일 수 있음을 시사한다.뷰노는 이번 연구 결과를 향후 인공지능 기반 안저 판독 솔루션 뷰노메드 펀더스 AI™에 적용할 계획이다. 뷰노메드 펀더스 AI™는 국내 최초로 개발된 안저 진단을 돕는 인공지능 의료기기로, 지난 2020년 7월 식품의약품안전처로부터 국내 1호 혁신의료기기로 지정된 제품이다. 해당 의료기기는 유럽 CE 인증과 더불어 대만과 태국, 필리핀, 싱가포르 등 다수의 국가에서 의료기기 인허가를 획득한 바 있다.이예하 뷰노 대표는 "이번 연구는 인공지능 기술을 활용해 안과 질환을 진단할 때 의사와 환자 간 신뢰를 높일 수 있는 가능성을 입증했다는 점에서 의미를 갖는다"며 "뷰노메드 펀더스 AI™는 다수의 글로벌 학술지 및 AI 기반 안저 영상 판독 대회서 우수한 임상적 유효성과 경쟁력을 입증한 제품으로 의료 현장에서 혁신적인 기여를 이어갈 것"이라고 말했다.

메디칼타임즈=최선 기자무선 이어폰에 활용되는 '노이즈 캔슬링'(소음 제거) 기술이 청력 보호에 도움을 준다는 연구 결과가 나왔다. 소음이 큰 상황에서 이어폰 사용이 잦다면 노이즈 캔슬링 기술이 적용된 헤드폰, 이어폰 활용으로 소음성 난청 발생에 적절히 대비할 수 있다는 것이다.1일 대한이과학회는 백범김구기념관에서 '이과영역의 최신 기술과 미래'를 주제로 제66차 학술대회를 개최했다.이번 학술대회는 '최신 기술'을 심포지엄 주제로 선정한 만큼 인공지능, 전자약, 유전자 치료제 등의 기술을 난청, 어지럼 등의 분야에 활용하기 위한 다양한 세션을 마련했다.최재영 회장(연대세브란스 이비인후과)은 "4차 산업혁명 이후 미래 의료에 대한 전망으로 인공지능, 전자약, 유전자 치료제 등이 핵심기술로 주목받으면서 난청, 어지럼 등의 분야에서 많은 관심과 연구가 진행되고 있다"며 "이에 심포지엄 주제로 이과영역의 최신 기술과 미래를 선정했다"고 밝혔다.최재영 회장이어 "이번 심포지엄을 통해 가상현실과 증강현실, 전자약과 같은 디지털 헬스케어 기기가 귀 질환에서 어떻게 활용되고 있는지 최신 동향을 알아볼 수 있게 했다"며 "전기적 자극 대신 빛을 이용해 청신경을 자극하는 방식으로 기존의 인공와우보다 소리 해상도를 높인 광학 인공와우의 최신 연구결과 등이 이에 해당한다"고 강조했다.학회는 청각 손실을 치료하기 위해 임상시험을 진행하고 있는 유전자 치료제인 FX-322를 중심으로 난청 치료를 위한 유전자 치료제 세션 및 주목할 만한 연구 성과로 인공지능을 활용한 이석증의 진단, 내이 MRI에서 인공지능을 활용한 내림프 수종의 정략적 측정을 선정했다.인공지능을 활용한 이석증 진단기술은 환자의 몸 움직임과 눈의 움직임을 분석해 이석증의 종류를 진단하는 인공지능 시스템에 대한 소개로, 연구 결과 이석증을 진단하는 데 91%의 정확도를 보여 향후 진단에 유용한 도구가 될 수 있다는 게 학회 측 판단.한편 내이 MRI 기술이 발전함에 따라 임상적으로 평가하기 어려웠던 내림프 수종을 MRI로 시각화 하는 임상연구에 대한 관심이 증가하고 있다. 3D 기반 딥러닝 모델을 이용해 자동으로 내이를 세분화하고 내림프 수종의 비율을 산출하는 방법을 개발한 연구는 인공지능 기술이 내이 MRI 영상 분석에 크게 기여할 수 있음을 제시했다.이날 조영상 공보위원회 위원(삼성서울병원 이비인후과)은 최근 각종 음감 기기에 적용되기 시작한 노이즈 캔슬링의 청력 보호 효과에 대해 발표해 주목을 받았다.조 교수는 "무선이어폰의 대중화로 주변에서 무선이어폰을 착용한 사람들의 모습을 매우 쉽게 찾아볼 수 있게 되면서 그에 따른 소음성 난청의 유병률 또한 증가하고 있다"며 "건강보험심사평가원에 따르면 난청 진료 환자는 2020년 63만 7000명으로 2010년 39만 3000명에 비해 24만명이 증가했다"고 지적했다.그는 "큰 음압을 가진 소리는 고막 또는 이소골 등의 중이 구조나 내이 구조의 손상을 일으켜 난청을 유발시킬 수 있다"며 "일반적으로 80dB 이상의 강한 소리에 반복적으로 노출되거나 순간 충격음이 120dB SPL 이상으로 가해지면 청력 소실을 일으킨다"고 지적했다.그는 "보통 지하철 소음이나 대형 트럭이 일으키는 소음이 80~90dB로 이에 지속적으로 노출되면 소음성 난청을 유발할 수 있다"며 "이어폰이나 헤드폰의 경우 조용한 환경에서 최대 볼륨의 50%에서 고막에 도달하는 음압은 약 69~84dB SPL정도이며 75%로 설정하면 84~94dB SPL까지 올라가 청력 소실을 일으킬 수 있다"고 설명했다.특히 주변의 소음이 큰 지하철 등의 대중교통 상황에선 소리를 잘 듣기위해 볼륨을 높이는 행위가 빈번히 일어난다. 문제는 볼륨과 함께 음압이 올라가며 소음성 난청을 유발할 수 있다는 것.1일 대한이과학회는 최신 기술과 미래를 주제로 학술대회를 개최, 인공지능, 전자약 등의 기술을 이과영역에서 활용하기 위한 방안을 모색했다.조 교수는 "난청인이 건청인에 비해서 이어폰의 최고 볼륨이 높은 경향이 있다"며 "이에 따라 이어폰의 소음제거 기능이 정말 소음성 난청 예방에 도움을 줄 수 있는지에 대한 임상학적 실제 효용에 대한 관심도 증가하는 추세"라고 소개했다.그는 "실제로 최근 국내 연구팀이 성인 30명을 대상으로 소음 제거 기능에 따른 영향을 분석했다"며 "카페와 버스의 환경을 가정해 80dBA의 소음 환경에서 소음제거 기능 활성화를 통해 건청인은 12dB 이상, 난청인들도 8dB 이상으로 볼륨을 줄일 수 있었다"고 밝혔다.두 그룹에게 모두 노이즈 캔슬링 기능을 켠 경우 낮은 볼륨에서도 잘 들린다고 답했다.조 교수는 "선호청취 음량을 물었을 때 건청인의 경우 버스에서 기존보다 7단계, 카페에서는 11단계나 낮은 레벨에서, 난청인은 버스에서 12단계, 카페에서 9단계까지 낮은 레벨에서 편안하게 잘 들린다고 응답했다"며 "소음 제거 기능으로 더 낮은 볼륨에서도 충분히 음원 청취가 편안하게 가능했다는 의미"라고 강조했다.그는 "따라서 주변 소음이 심한 상황에서 이어폰 청취를 해야 한다면 이어폰의 소음제거 기능은 어느 정도의 청력 보호에 효과적 일 수 있다"며 "다만 소음성 난청은 고막에 전달되는 절대적인 음압에 비례하기 때문에 소음제거 기능을 활성화시켜도 동일하게 큰 볼륨으로 청취한다면 청력보호에 대한 효과는 없다"고 주의를 당부했다.이어 "다양한 컨텐츠 제작이 활성화되면서 이어폰의 사용 빈도 또한 매우 높아지고 있고 난청이 있거나 소음이 심한 환경에서 이어폰을 자주 사용하면 소음성 난청이 발생될 가능성이 높아진다"며 "소음제거 기능은 소음 환경에서 볼륨 자체를 효과적으로 줄여줄 수 있는 유용한 기술로, 적절히 활용하면 소음성 난청의 상당 부분을 예방할 수 있다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=이인복 기자"누구나 원하는 인공지능 솔루션을 만들 수 있게 한다는 것이 아크릴의 출발선입니다. 의료 데이터도 예외는 아니죠. 병원이 만들고 싶은 솔루션을 곧바로 플랫폼을 통해 만들어 내는 것. 그것이 나디아의 시작이자 끝입니다."4차 산업 혁명을 타고 인공지능이 핫 키워드로 떠오르면서 이와 관련한 산업군도 폭발적으로 성장하고 있다.이미 의료 인공지능을 표방하는 수많은 기업들이 경쟁을 펼치고 있고 그 안에서 수많은 솔루션들이 나오고 사장되기를 지속하고 있는 것.이러한 가운데 방향성을 달리 가져간 기업이 있다. 인공지능을 만드는 인공지능 플랫폼을 표방하는 아크릴이다."인공지능 전주기 플랫폼 '조나단' 아크릴의 시작"그렇기에 지난 12년간 아크릴을 이끌고 있는 박외진 대표이사(한국지능웰케어산업협회장)는 자사 플랫폼을 인공지능을 위한 인공지능이라고 표현하고 있다. 무엇이 다른걸까?박외진 대표이사는 아크릴를 '국내 유일' 전주기 인공지능 기업이라고 소개했다."현재 우리나라 인공지능 기업들은 한가지 분야에 특화돼 있는 것이 보통이에요. 그렇기에 하나의 통합 솔루션을 만들어 내기 위해 데이터 수집은 이 솔루션을 쓰고 가공은 저 솔루션을 쓰고 학습은 또 다른 솔루션을 가져다 쓰고 있죠. 막대한 예산이 들고 시간이 소요되는 이유에요."아크릴은 바로 이 부분에서 시작했다. 데이터 수집부터 가공, 인공지능 개발과 학습, 운영까지 하나의 플랫폼 안에서 이뤄진다면 그 토양 아래서 수많은 인공지능들이 자유롭게 태어날 수 있다는 판단이다.그렇게 태어난 플랫폼이 바로 아크릴의 핵심 솔루션인 '조나단(Jonathan)'이다. 말 그대로 이 모든 과정들을 통합하는 인프라, 즉 올인원 플랫폼이다.박외진 대표는 "현재 인공지능 솔루션 개발 상황을 보면 AI 모델 개발에만 3개월 이상, 서비스 개발에만 7개월 이상이 소요되지만 이에 대한 성공률은 절반도 되지 않는다"며 "인공지능 사이클 전체를 관리하는 통합 인프라인 조나단을 만든 이유"라고 설명했다.그는 이어 "파편화된 솔루션을 하나로 묶을 수 있다면 중복되는 비용 투자를 피하면서도 매우  빠른 속도로 원하는 인공지능 솔루션을 구현할 수 있다"며 "이미 국내외 수많은 기업들이 조다난을 선택한 이유"라고 덧붙였다.실제로 이를 기반으로 아크릴은 LG그룹과 SK그룹은 물론 KT와 롯데손해보험, 라이나생명, 신한카드 등 굵직한 기업들과 손을 잡고 플랫폼과 솔루션을 제공하고 있다.특히 LG전자와 SK은 전략적 투자자로 아크릴과 함께하며 사실상 파트너의 관계로 지속적인 솔루션 개발을 진행중에 있는 상태다.박외진 대표는 "국내에서 이러한 전주기 인공지능 플랫폼을 가진 기업은 아크릴이 유일하다"며 "이를 기반으로 인공지능에서만 43개의 특허를 보유하고 있으며 이미 상용화된 40여개의 딥러닝 모델을 보유하고 있다"고 전했다.그는 이어 "LG전자와 SK가 초창기부터 전략적 투자를 진행하며 파트너쉽을 가지고 있는 것도 이러한 이유 때문"이라며 "지난해를 기준으로 국가 R&D 사업만 90억원을 넘어섰다"고 강조했다."인공지능 통합 의료정보시스템 '나디아'로 영역 확장"이를 기반으로 아크릴은 수년간 개발한 인공지능 기반 통합 의료정보시스템인 '나디아(NADIA)'를 통해 헬스케어 분야에도 발을 딛었다.아크릴이 통합 인공지능 병원정보시스템인 나디아를 통해 헤릇케어 사업에도 발을 딛었다.이 또한 특정한 영상 진단 보조 등에 그치지 않고 말 그대로 병원에 필요한 전주기 인공지능 플랫폼을 제공하는데 방점을 두고 있는 상황.의료정보시스템, 또한 병원정보시스템에 아예 인공지능 플랫폼을 심어 조나단과 마찬가지로 올이원 시스템을 구축하는 것이 골자다.박외진 대표는 "닌텐도를 예를 들어 뷰노와 루닛 등 국내 기업들이 만드는 의료 인공지능이 게임팩이라면 아크릴의 나디아는 닌텐도 '본체'라고 보면 된다"며 "어떤 게임팩을 꽂아 넣던 구동하는 플랫폼 자체가 바로 나디아"라고 말했다.그만큼 나디아는 클라우드 EMR에서 시작해 의료 데이터 표준화, 계열 병원간 의료 기술 교류부터 인공지능을 기반으로 하는 진단 보조 솔루션, 자동처방 솔루션에 나아가 원격 의료 솔루션까지 아우르고 있다.병원에서 이뤄지는 의료 데이터의 입력부터 이를 기반으로 하는 인공지능 개발까지 조나단과 마찬가지로 전주기 서비스를 제공하는 플랫폼인 셈이다.박외진 대표는 "의료 정보는 다른 분야에 비해 매우 라벨링이 잘 되어 있는 데이터로 바로 학습과 훈련에 쓸 수 있을 정도로 잘 정제돼 있다"며 "결국 나디아가 밑바탕에 깔려만 있으면 그 데이터가 입력되는 즉시 지속적으로 학습을 진행하며 의사나 병원이 원하는 인공지능을 곧바로 만들 수 있다는 의미"라고 설명했다.이를 기반으로 아크릴은 이미 국내 주요 병원과 협업을 진행하며 다양한 인공지능 솔루션을 만들어 내고 있다.서울대병원과 진행중인 ADHD와 자폐 진단 솔루션, 임상시험 플랫폼은 이미 개발을 끝냈고 삼성서울병원과 진행중인 감염병 예측 솔루션도 이미 개발을 마쳤다.또한 세브란스병원과 개발한 치매 진단과 예측 솔루션은 이미 임상까지 마치고 서비스 운영을 위한 준비를 마친 상태다.박외진 대표는 "뷰노와 루닛 등 경쟁사 대비 다양한 디지털헬스케어, 인공지능 플랫폼을 동시에 만들 수 있었던 것은 바로 조나단과 나디아 플랫폼이 있었기 때문"이라며 "이미 식품의약품안전처는 물론 미국 FDA 인증을 추진중이라는 점에서 곧 성과가 나타날 것"이라고 말했다.아울러 그는 "미국은 물론 베트남, 인도네시아, 우즈베키스탄 등의 국가들과도 인공지능 기반 피부 병변 검출 모델과 감염병 빅데이터 플랫폼, 디지털헬스케어 플랫폼 개발 등 수많은 사업을 함께 진행하고 있다"며 "스타트업을 넘어 글로벌 인공지능 회사로 도약하는 원년이 될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자뷰노(대표 이예하)는 딥러닝 모델이 기존에 학습하지 않은 데이터를 스스로 탐지함으로써 인공지능이 제시하는 결과의 신뢰도를 높이는 알고리즘에 대한 연구 논문이 세계 최고 권위의 인공지능 학회인 AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)에 채택됐다고 9일 밝혔다.AAAI는 1979년 설립된 글로벌 학회로, 매년 세계적인 인공지능 연구기관과 각 국 대표 기업 등이 참석해 최신 인공지능 기술 및 연구 성과를 공유하는 컨퍼런스를 개최한다. AAAI 컨퍼런스에서 발표되는 논문은 전세계 인공지능 학자들에게 새로운 연구 토대가 될 뿐 아니라 각 기업 및 국가의 인공지능 기술 경쟁력을 가늠하는 기준이 되는 것으로 알려져 있다. 37회째를 맞은 올해 AAAI 2023은 오는 14일까지 미국 워싱턴DC에서 개최된다.이번 연구는 인공지능이 사용자에게 제시하는 결과의 신뢰성을 높이기 위해 수행됐다. 뷰노 연구팀은 딥러닝 모델이 분포 외 데이터(out-of-distribution data)를 스스로 탐지하는 알고리즘을 개발했다. 분포 외 데이터란 딥러닝 모델이 기존에 학습하지 않은 데이터를 의미한다.가령 안저(fundus) 영상을 학습한 인공지능 의료기기에 다른 모달리티(modality)의 영상 및 이미지를 넣는 경우, 인공지능이 해당 이미지로 분석한 결과값이 불확실 수 있다는 정보를 제공해야 한다. 특히 의료 영역에서의 진단 보조나 자율주행차 등 인공지능의 신뢰성과 안전성이 중요한 분야에서는 인공지능이 자신이 학습한 범주 외의 데이터에 대해서는 명확한 정보를 알려주는 것이 필요하다. 해당 분야에서는 사용자가 인공지능의 결과값을 잘못 해석할 수 있는 위험성을 줄이는 것이 정확한 답을 제공하는 것만큼 중요하기 때문이다.뷰노 연구팀은 분포 외 데이터를 스스로 탐지하는 알고리즘인 KIRBY(Key In-distribution feature Replacement BY inpainting)를 개발했다. KIRBY는 딥러닝 모델이 가상의 분포 외 데이터 샘플을 생성한 다음, 모델이 기존에 학습한 데이터와 새로 만든 샘플 데이터를 구분하며 스스로 학습하는 방식이다. 이를 통해 딥러닝 모델이 기존에 학습하지 않은 데이터를 찾아냄으로써 사용자에게 불확실성에 대한 정보를 추가로 제공할 수 있음을 확인했다.뷰노는 해당 알고리즘 및 기술에 대한 특허 등록을 앞두고 있으며, 향후 자사 주요 제품에 적용함으로써 제품에 대한 사용자들의 신뢰도를 한층 높일 예정이다. 또 기존 보유하고 있는 딥러닝 모델의 설계와 구축, 데이터 수집 등 다양한 관련 특허기술을 기반으로 제품을 고도화하기 위한 다양한 연구개발을 이어갈 계획이다.이예하 뷰노 대표는 "이번 연구 성과는 최근 챗GPT 열풍 등 인공지능에 대한 전세계적인 논의가 활발하게 이뤄지는 가운데 세계 최고 권위 학회에서 뷰노의 연구개발 역량을 입증했다는 점에서 의미가 크다"며 "의료 분야에서의 인공지능 활용이 태동기를 넘어 성숙기에 진입하고 있는 만큼 더 많은 임상 현장에 제품을 적용하고 제품의 지속적인 고도화를 이어가겠다"고 말했다.

메디칼타임즈=이지현 기자국내 연구팀이 암백신 타겟 선정에서 핵심이 되는 기술을 개발하는 데 성공했다. 항암백신 개발의 난제로 꼽히던 면역 반응성이 있는 신생 항원을 예측하는 딥러닝 모델을 구축한 결과다.삼성서울병원은 이세훈 혈액종양내과 교수가 최정균 KAIST 바이오및뇌공학과 교수, ㈜펜타메딕스와 공동으로 개인 맞춤형 항암백신에 유효한 신생 항원을 예측하는 딥러닝 모델을 구축하고, 항암 반응성을 규명했다고 7일 밝혔다.이번 연구는 국제 학술지 '네이쳐 제네틱스 (Nature Genetics)' 최근호에 실렸다.삼성서울병원과 KAIST–㈜펜타메딕스 연구팀은 T세포 반응성을 예측할 수 있는 기술을 개발하는 데 성공했다. 연구팀은 딥러닝을 이용해 T 세포 면역반응을 유도할 수 있는 백신 타겟을 발굴하는 방법을 개발한 후 대규모 암 유전체 데이터, 면역치료 환자 데이터, 동물실험 등을 통해 유효성을 검증했다고 전했다.이 방법은 T 세포 반응성까지 고려해 예측할 수 있는 최초의 기술. 현재 기술적 한계에 부딪힌 주조직적합성복합체 2형(MHC class II)에 대한 예측 정확도를 획기적으로 향상시켰다는 게 연구팀의 설명이다.MHC는 암세포의 돌연변이에서 나온 단백질 조각과 결합해 정상 세포와 다른 항원을 만들어 내는데, 이렇게 만들어지는 신생 항원은 이론적으로 수 백여 종류에 달하는 것으로 알려져 있다.하지만 면역세포인 T세포가 암세포를 알아보고 공격하도록 항원 역할을 제대로 할 수 있는 건 일부에 불과해 암 공격을 유도하는 신생 항원을 정확히 가려내는 게 무엇보다 중요하다.연구팀은 이 문제를 딥러닝 방식으로 해결했다. 돌연변이 단백질과 MHC 단백질 아미노산간 구조 결합의 특성을 학습해 T 세포 반응성을 예측하도록 딥러닝 모델을 개발해 유효성을 확인했다.특히 MHC 2형의 반응성에 주목했다는 점에서 학계 관심이 높다. MHC는 대부분 세포에 존재하는 1형과 B세포, 대식세포와 같은 항원제시세포에 존재하는 2형으로 나뉘는데, 지금까지의 분석법은 신생 항원을 발굴하는 건 주로 1형을 기반으로 한다.2형의 경우 기술적 한계로 T 세포 수용체와 결합해 면역반응을 자극할 수 있는지 정확히 알 수 없어서다.이세훈 교수는 "최근 중요성이 부각되고 있었지만 예측의 어려움으로 치료에 활용되지 못하고 있던 MHC 2형을 통한 CD4 T 세포 면역 시스템을 항암 치료에 활용할 수 있음을 보여준 결과"라며 "코로나 백신에서 mRNA 백신 플랫폼이 검증된 만큼 '암백신의 상용화'에도 도움이 되기를 희망한다"고 바람을 전했다.㈜펜타메딕스 조대연 대표는 "이번에 개발된 플랫폼을 항암백신 개발에 적용함으로써 효율적인 '개인 맞춤형 항암치료 타겟'을 도출하는데 활용하도록 노력하겠다"고 밝혔다.한편, 이번 연구는 한국연구재단 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. 김정연 KAIST 박사과정생이 제 1저자로 참여했다.