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=이지현 기자렘수면행동장애 치료의 난제로 여겨졌던 신경퇴행성질환 발병을 예측할 실마리가 제시됐다. 국내 연구진이 렘수면행동장애 환자의 '뇌파'를 이용해 치매와 파킨슨병을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하고, 예측력을 검증한 결과가 나왔다.서울대병원 정기영·김한준 교수(신경과)와 강동경희대병원 변정익 교수 공동연구팀이 렘수면행동장애 환자의 뇌파를 활용해 신경퇴행성질환 발병 시기와 유형을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다고 2일 발표했다.사진 왼쪽부터 서울대병원 신경과 정기영·김한준 교수, 강동경희대병원 변정익 교수노인성 잠꼬대로도 불리는 렘수면행동장애는 꿈속의 행동이 현실로 표출되면서 자는 동안 소리를 지르거나 몸부림치는 행동이 나타나는 수면장애다. 매년 렘수면행동장애 환자의 6%는 치매, 파킨슨병 등 '신경퇴행성질환'으로 진행된다고 알려졌는데 언제, 어떤 유형으로 발병할지는 예측하기 어려웠다.연구팀은 먼저 서울대병원에서 수면다원검사를 받은 렘수면장애 환자 233명을 최대 9년간 추적 관찰해 신경퇴행성질환 발병군과 미발병군으로 구분하고, 이들의 뇌파 특성을 비교분석했다.이후 신경퇴행성질환 발병과 연관된 뇌파를 사용하여 첫 신경퇴행성질환 발병까지 걸린 시간을 예측하는 머신러닝 모델을 설계했다. 테스트 결과, 예측 성능을 나타내는 IBS(낮을수록 우수)와 C-index(높을수록 우수) 수치는 각각 0.113, 0.721로 우수했다.추가로 연구팀은 발병군의 뇌파만 분석하여 렘수면행동장애가 '치매(인지기능 이상)' 또는 '파킨슨병(운동기능 이상)' 중 어느 유형으로 진행할지 분류하는 머신러닝 모델도 설계했다. 그 결과, 예측 성능을 나타내는 AUROC(곡선아래면적) 수치는 0.901로 우수한 것으로 나타났다.신경퇴행성질환 발병 시기 및 유형 예측 머신러닝 모델은 공통적으로 ‘뇌파 둔화’ 관련된 특성의 중요성이 높았다. 뇌파는 저주파(델타파, 세타파)가 증가하거나 고주파(감마파, 베타파)가 감소할 경우 둔화된다.신경퇴행성질환 ‘발병군’은 미발병군보다 뇌파가 둔화되었고, 발병군 중에서는 ‘치매’가 파킨슨병보다 뇌파가 둔화되는 양상을 보였다. 뇌파검사로 확인된 느린 뇌파 양상은 신경퇴행의 시작을 의미하므로, 주의가 필요하다는 것이 연구팀의 설명이다.이 연구 결과는 대규모 코호트에서 ‘뇌파’를 활용하여 예측하기 어려웠던 렘수면행동장애 환자의 예후를 일찍이 파악할 수 있다는 가능성을 제시해 의미가 크다고 연구팀은 강조했다.정기영 교수는 "이번 연구에서 인공지능 기술 기반으로 개발된 신경퇴행성질환 예측 모델을 활용하면 의료진은 렘수면행동장애 환자 중 치료가 필요한 대상을 조기 선별하고, 환자는 맞춤형 진료를 받을 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.한편, 이번 연구는 한국연구재단 지원으로 수행됐으며 국제학술지 '수면(SLEEP)'최근호에 게재됐다.​​

메디칼타임즈=이인복 기자대장내시경시 진단 보조 인공지능(AI)을 활용할 경우 전문의가 놓치는 폴립을 1.37배나 더 찾아낼 수 있다는 연구 결과가 나왔다.특히 그동안 논란이 됐던 위양성률, 즉 폴립이 아닌 것을 잘못 검출하는 비율도 전혀 높아지지 않았다는 점에서 향후 활용도가 매우 높다는 것이 전문가들의 의견이다.대장내시경 인공지능을 활용하면 폴립을 40% 더 찾아낼 수 있다는 연구 결과가 나왔다.현지시각으로 22일 란셋 리디털헬스(LANCET Digital health)에는 대장내시경 진단 보조 인공지능의 유효성과 안전성에 대한 대규모 연구 결과가 게재됐다(10.1016/S2589-7500(23)00242-X).현재 대장내시경시 머신러닝이나 딥러닝을 통해 전문의의 진단을 보조하는 인공지능은 다양한 모델이 개발돼 활용되고 있다.하지만 임상시험이 아닌 실제 진료 환경에서 이 인공지능이 제대로 작동하는지에 대해서는 아직까지 근거가 부족한 것이 사실.특히 일각에서는 이러한 인공지능이 너무 민감해 폴립이 아닌 것을 과도하게 알리는 거짓 알람을 포함해 위양성률이 높다는 지적도 나오고 있는 것도 사실이다.데널란드 라드바우드 의과대학 마이클 하스(Michiel HJ Maas) 교수가 이끄는 다국가 연구진이 실제 진료 환경에서 무작위 대조 연구를 진행한 배경도 여기에 있다.이 인공지능이 실제 진료 환경에서 정말로 안전하고 효과가 있는지를 정확히 파악하기 위해서다.이에 따라 연구진은 미국과 유럽, 이스라엔의 10개 병원에서 총 916명의 환자를 모집하고 절반은 전문의가 인공지능 도움 없이 내시경을 진행하고 절반은 AI를 활용하는 방법으로 비교 분석을 진행했다.그 결과 AI 의 도움을 받았을때 대장 내시경 검사 당 평균 폴립 검출수는 0.70개로 활용하지 않았을때 0.51개보다 유의미하게 높았다.다른 요인을 모두 제외하고 대장내시경 인공지능의 유효성을 평가한 결과 1.372배 폴립 검출 확률이 높아지는 것으로 분석됐다.논란이 되고 있는 위양성룰도 전혀 문제가 없었다. 두 그룹간 위양성률을 비교하자 아무런 차이가 나타나지 않았기 때문이다.마이클 하스 교수는 "이번 연구는 실제 진료 환경에서도 인공지능이 아무런 시간이나 물리적 자원을 더 들이지 않고도 폴립 발견에 매우 큰 도움을 준다는 것을 보여준다"며 "논란이 된 위양성률도 전혀 나타나지 않았다"고 설명했다.이어 그는 "메타분석 결과 숙련된 전문의라 하더라도 평균 26%의 폴립을 두고 나온다는 점에서 이같은 인공지능은 이러한 위험 감소에 큰 도움이 될 것"이라며 "이를 적극적으로 활용하기 위한 전략이 필요하다"고 밝혔다. 

메디칼타임즈=이인복 기자알츠하이머병을 최대 7년 전에 예측할 수 있는 머신러닝 기반 인공지능(AI) 모델이 나와 주목된다.특히 이 모델은 전자의무기록(EMR)을 기반으로 작동하며 예측 기간이 줄어들수록 더 정확하다는 점에서 조기 진단과 예방에 획기적 기반이 될 것으로 전망된다.알츠하이머병을 최대 7년 전에 예측할 수 있는 인공지능이 나왔다.현지시각으로 21일 네이처(NATURE)지에는 EMR을 기반으로 알츠하이머병 발병을 예측하는 인공지능에 대한 검증 연구 결과가 게재됐다(10.1038/s43587-024-00573-8).전 세계적인 고령화로 인해 알츠하이머병을 포함한 신경 퇴행성 질환에 대한 경각심을 날이 갈수록 높아지고 있는 추세다.특히 알츠하이머병의 경우 치료와 관리에 환자는 물론 보호자의 노력이 들어간다는 점에서 사회적 문제가 되고 있는 상황.이로 인해 의학계에서는 질환에 대한 직접적 치료와 관리보다는 조기 진단을 통한 예방과 악화 방지 등 사전 개입으로 초점을 맞추고 있다.캘리포니아 의과대학 앨리스 탕(Alice S. Tang) 교수가 이끄는 연구진이 머신러닝을 기반으로 알츠하이머병을 예측하는 인공지능 개발에 나선 배경도 여기에 있다.인공지능을 통한 질병 예측 모델이 점점 더 발전하고 있다는 점에서 알츠하이머병에도 이를 적용할 수 있을 것이라는 기대에서다.이에 따라 연구진은 500만명에 달하는 UCSF(University of California San Francisco) 데이터 베이스를 통해 머신러닝을 진행하고 검증 연구를 진행했다.기반이 되는 데이터는 EMR로 성별과 연령, 혈압, 혈당, 골밀도까지 모든 정보를 학습시켰고 이 중 알츠하이머병 예측 인자를 선별하는데 집중했다.그 결과 고혈압과 고콜레스테롤, 비타민D가 알츠하이머병의 주요 예측 요인이 되는 것으로 분석됐다. 성별과 연령에 관계없이 예측 지표로서 확실하게 작동한 것.성별에 따라 일정 부분 차이가 있는 지표도 있었다. 남성의 경우 발기부전과 전립선 비대가 주요 지표로 작용했고 여성은 골다공증이 매우 중요한 예측 인자로 부각됐다.따라서 연구진은 이러한 예측 지표를 기반으로 인공지능 모델을 개발하고 이에 대한 검증에 들어갔다.알츠하이머병 진단 환자 749명과 대조군 25만명을 대상으로 검증한 결과 인공지능 모델의 정확도를 보여주는 수신기 작동 특성 곡선하 면적(AUROC)은 7년 기준 0.72를 기록했다.알츠하이머병이 발병하기 7년 전에 72%의 확률로 이를 잡아낼 수 있다는 의미가 된다.이러한 정확도는 예측 기간이 줄어들 수록 더욱 높아졌다. 실제로 알츠하이머병이 나타나기 하루 전에는 AUROC가 0.81까지 올라갔다.앨리스 탕 교수는 "의료기관의 가장 기본적인 데이터인 EMR을 통해 위험 인자를 추출하고 이를 통해 조기 진단과 예측이 가능하다는 것을 보여준 매우 중요한 연구"라며 "알츠하이머병의 조기 진단과 예방에 큰 전기가 될 것"이라고 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 기자대한중환자의학회를 중심으로 국내 대학병원 교수들이 응급실에서 패혈증 환자의 사망을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발해 눈길을 끌고 있다.특히 이 모델은 현재 패혈증 표준 지표로 쓰고 있는 순차적 장기부전 평가(SOFA)보다도 우수한 정확도를 보였다는 점에서 향후 임상 적용 가능성에 청신호가 켜졌다.응급실 패혈증을 예측하는 인공지능 모델이 나왔다.5일 대한의학회 국제학술지 Journal of korean medical science에는 머신러닝을 기반으로 하는 응급실 패혈증 환자 조기 예측 모델에 대한 실증 연구 결과가 공개됐다(10.3346/jkms.2024.39.e53).패혈증은 감염에 대한 신체 반응으로 발생하는 복합증후군으로 전 세계적으로 병원 내 사망의 주요 원인이 되는 질환이다.특히 초기 처치에 실패시 빠르게 사망까지 이어진다는 점에서 무엇보다 조기 진단과 치료가 중요한 지표가 되는 것이 사실.이로 인해 현재 응급실 등 임상 현장에서는 순차적 장기부전 평가(SOFA) 점수를 통해 환자를 분류하고 이에 맞춰 치료를 진행하고 있다.그러나 문제는 SOFA 또한 민감도와 특이도가 낮다는데 있다.6개의 항목을 점수로 환산하고 이를 합산해 계산하는 방식을 활용한다는 점에서 일정 부분 사망 위험 감지에 도움은 되지만 다양한 장기간 상호 작용이 반영되지 않는다는 점에서 한계가 있기 때문이다.이로 인해 이를 기반으로 하는 패혈증 사망 예측도 난항을 겪어온 것이 사실이다.대한중환자의학회와 강원대 의과대학, 울산대 의과대학 등 국내 다기관 연구진이 이를 보완할 수 있는 인공지능 모델 개발에 나선 것도 이러한 배경 때문이다.각 머신러닝 모델별 정확도 분석대규모 데이터를 활용해 보다 예측력이 높은 패혈증 사망 예측 모델을 만들기 위한 시도인 셈이다.이에 따라 연구진은 중환자의학회 산하 패혈증연구회가 진행중인 전국 코호트 연구 데이터를 활용해 5112명의 패혈증 환자의 다차원 데이터를 추출하고 여러개의 머신 러닝 모델을 학습시켰다.구체적으로 로지스틱 회귀 모델과 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XG Boost, Cat Boost, Light GBM 등이다. 또한 입원 당일 측정된 44개 임상 변수를 SOFA에 적용한 모델도 비교했다.그 결과 이 중 Cat Boost모델은 곡선 아래 면적(AUC)가 0.800을 기록하며 가장 높은 정확도를 보여줬다. 또한 Light GBM 모델이 0.795로 뒤를 이었다.특이도 또한 Cat Boost모델이 0.937로 가장 높았다. 이어서 Light GBM이 0.937로 마찬가지 결과를 보였다.반면 동일한 환자에 대해 SOFA를 기반으로 한 모델은 곡선 아래 면적이 0.678에 불과했다.결과적으로 현재 표준 지표보다 Cat Boost모델이 환자의 임상 정보를 통해 최적의 예측력을 보여준다는 것을 증명한 셈이다.연구진은 "새로 확립된 머신러닝 모델, 특히 Cat Boost모델은 패혈증 환자의 사망률 예측에 최적의 성능을 발휘했다"며 "기준선에서 얻은 여러가지 임상 변수를 활용하면 현재 지표인 SOFA를 사용하는 것보다 조기 예측에 더 정확한 결과를 얻을 수 있다는 것을 시사한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이지현 기자삼성서울병원(원장 박승우)은 국내 병원 최초로 마이크로소프트사의 애저 아크(Azure Arc)를 이용해 맞춤형 인공지능(AI) 모델 서비스 환경을 구축했다고 30일 밝혔다.애저 아크는 하이브리드 및 다중 클라우드 관리 솔루션으로 병원 내 민감 데이터의 이동 없이 자동화된 머신러닝(AutoML) 기능을 이용할 수 있도록 서비스를 제공 중이다.삼성서울병원 맞춤형 AI 모형인공지능 모델 개발에 최대 걸림돌 중 하나였던 민감 정보의 유출 우려를 차단함으로써 삼성서울병원은 보다 광대한 데이터를 이용해 더 고도화된 인공지능 모델을 구현할 수 있는 토대를 마련한 셈이다.삼성서울병원은 그동안 병원 내 자체 구축 방식의 온프레미스(On-Premise) 컴퓨팅 파워를 활용해 다양한 AI 모델을 개발해 적용해 온 경험이 있다.AI 모델 기반 △낙상 발생 예측 △ 응급실 처치 추천 등의 업무에서 AI 기반의 임상의사결정시스템(CDSS)을 운영하면서 낙상 발생율은 도입 이전 보다 약 11 % 감소했고, 낙상 위험 평가 시간도 기존 3분에서 5초로 크게 줄어드는 등 효과를 봤다.또 응급실 환자의 입실 후 동맥관 삽입(21 %), 호흡 보조 기관 삽관(61 %) 시간도 모두 단축시켰다.병원이 이번에 새로 도입한 시스템을 통해 보다 다양한 분야에서 환자가 체감하는 편익 증가를 기대하는 이유다.차원철 데이터혁신실 센터장(응급의학과 교수)는 "최신 AI 알고리즘을 활용해 모델 품질을 유지하면서 확장성, 효율성, 생산성 높은 머신러닝 모델을 만들 수 있을 것"이라며 "환자에게 보탬이 되는 성공 모델을 계속 만들어 병원의 디지털 혁신을 새로운 영역으로 이끌어 가겠다"고 말했다.

메디칼타임즈=문성호 기자대한보건의료정보관리사협회는 2강원지역혁신플랫폼(이하 강원플랫폼)으로부터 수탁받아 개발‧운영한  '의료 빅데이터 큐레이션 재직자 전문인력 양성과정'을 마치고 지난 27일~28일 양일간 춘천베어스호텔에서 실습보고회를 개최했다고 30일 밝혔다.강원대 강원지역혁신플랫폼과 대한보건의료정보관리사협회가 27일 춘천베어스호텔에서 '의료 빅데이터 큐레이션 재직자 전문인력 양성과정'의 실습 보고회를 개최했다.이번 교육과정은 강원지역이 디지털헬스케어 및 정밀의료 등의 핵심 자원인 고품질 의료데이터를 가공‧제공할 수 있는 환경을 구축할 수 있도록 의료기관의 의료데이터를 관리하는 보건의료정보관리사가 데이터 큐레이션 역량을 갖추기 위해 협회와 강원플랫폼이 MOU를 체결하면서 추진됐다.교육과정은 데이터분석 및 AI 학습 모델링 등 의료데이터 활용에 필요한 데이터셋을 큐레이션하기 위해 필요한 데이터분석, 머신러닝 및 AI, 파이썬 등에 대한 이론과 실습을 동영상 교육으로 진행하면서 보건의료정보관리사들에게 어려운 프로그래밍 언어 등을 챗GPT를 활용하여 실습함으로써 교육 효과를 높이고 실습기간을 단축했다. 교육생은 강원대학교병원, 강릉아산병원, 원주세브란스기독병원, 원주의료원, 한림대 춘천성심병원, 영월의료원, 관동대, 연세대미래캠퍼스 등의 재직자 55명이 참여해 63시간의 이론 및 실습 교육 후 3주간 자유 주제로 조별 큐레이션 실습을 진행하고 실습보고서를 제출했다.실습보고회(1월 27일~28일)에서는 ▲오렌지3 이용한 뇌졸중 예측 데이터 큐레이션 ▲GPTs를 활용한 질병분류 상담 맞춤형 챗봇 생성 ▲슬관절 성형술 재원일수 예측 모형 개발을 위한 데이터큐레이션 ▲다빈도 원발암 현황 파악 및 논문 데이터셋 구축 ▲병원경영 데이터 큐레이션(효과적인 암건진방법론 모색을 위한 기초자료 추출) ▲가명처리 실습강의 기반 큐레이션을 주제로 실습 결과를 발표했다.백설경 협회장은 "긴 여정의 교육을 이수하고 일과 후에 실습한 결과물의 수준이 매우 높은 것은 물론이고, 당장 현업의 업무를 고도화하는데 활용할 수 있는 역량을 갖춘 것을 보면서 여러분들의 노력에 큰 박수를 보내며, 다른 지역에도 동 교육과정이 확대될 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.강성홍 협회 연구소장은 "교육생들의 수준 높은 성과에 놀랐다"며 "금년에 진행되는 심화 교육과정은 유전체 및 비정형데이터 큐레이션에 집중하면서 데이터 사이언티스트 역량을 함께 갖출 수 있도록 프로그램을 구성하겠다" 고 말했다.

메디칼타임즈=허성규 기자동아에스티 가 오픈 이노베이션을 통해 파이프라인 발굴에 나서고 있다.동아에스티가 신약개발을 위해 오픈이노베이션을 통한 파이프라인 발굴에 박차를 가하고 있어 성과에 이목이 쏠리고 있다. 23일 제약산업계에 따르면 동아에스티가 최근 국내외 제약사 및 연구원 등과 협력 확대에 나선 것으로 확인됐다. 지난해 연말부터 R&D 분야에서 신성장동력을 발굴 및 구축하기 위한 오픈이노베이션이 이어지고 있는 것.실제로 동아에스티는 지난해부터 바이오벤처와의 협업은 물론 국내 대형제약사들과의 협력을 지속적으로 확대하고 있다.지난해에는 GC녹십자, HK이노엔, 씨비에스바이오사이언스 등과의 협약을 확대했고 ADC 전문기업을 인수했다.이를 살펴보면 GC녹십자와는 면역질환 중 만성 염증성질환을 표적 할 수 있는 새로운 약물타겟을 공동으로 선정하고 신규 모달리티(Modality)로 치료제 개발 공동연구를 진행키로 했다.HK이노엔과는 비소세포폐암 치료제 개발을 위한 공동 연구 업무협약을 체결해 서로의 기술을 공유해 EGFR L858R 변이를 타깃하는 차세대 EGFR 분해제 후보물질을 도출키로 했다.또한 지난해 8월에는 빅데이터와 인공지능 기반의 정밀의학 전문 기업 씨비에스바이오사이언스와 업무협약을 체결하기도 했다.여기에 '항체-약물 접합체(Antibody Drug Conjugate, ADC)' 신약 개발을 본격화하기 위해 관련 전문 기업인 '앱티스(AbTis)'를 인수하며 신규 파이프라인 확보에 나섰다.앱티스 인수를 통해 동아에스티는 독창적인 ADC 플랫폼 기술을 확보해 ADC CDMO 사업으로도 확대해 나간다는 계획이다.올해에도 이같은 흐름은 지속되고 있다. 지난 10일에는 JP 모건 헬스케어 컨퍼런스에서 조합화학, 합성생물학 기술에 인공지능과 머신러닝 기술을 접목해 xRNA를 개발하는 이스라엘 바이오텍인 일레븐 테라퓨틱스(Eleven therapeutics)와 RNA 기반 유전자 치료제 개발을 위한 업무협약을 체결했다.해당 업무협약을 통해 동아에스티는 일레븐 테라퓨틱스가 보유한 '테라(TERA)' 플랫폼 기술을 활용해 섬유증 질환을 타겟으로 RNA 치료제 발굴을 위한 공동연구를 진행할 예정이다.또한 22일에는 염증성 장질환(IBD, Inflammatory Bowel Disease) 치료제 개발을 위해 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)의 밀크엑소좀 기반 경구 핵산 전달체 기술을 도입하고 후속 연구를 공동으로 진행하기로 결정했다.특허 권리를 양도 받아 진행할 후속 공동 연구에서는 밀크엑소좀을 전달체로 활용해 향상된 치료 효능과 부작용 차단 및 내성 최소화, 경구투여를 통한 복약편의성이 확보된 장질환 치료제를 개발할 예정이다.이같은 동아에스티의 오픈이노베이션을 통한 파이프라인 강화는 지난 2022년 영입한 박재홍 R&D 총괄 사장의 영향이 큰 것으로 분석되고 있다.앞서 동아에스티는 지난 2022년 박재홍 사장을 영입해 연구개발을 총괄 하도록 하고, 김민영 사장은 경영을 총괄하도록 하는 투톱체제를 구축했다.특히 박재홍 신임사장은 얀센 종양학 중개연구 팀장, 다케다제약 중개연구 및 초기 임상 개발 팀장, 베링거인겔하임 중개의학 및 임상 약리학 전무이사 등을 역임하는 등 글로벌 제약사에서 중개연구 전문가로서 혁신 신약개발을 이끌어 온 전문가다.이에 R&D 부문 신성장동력 발굴 및 구축, 중장기적인 R&D 역량 강화에 힘을 쏟고 있는 회사의 방향성에 맞춰 박재홍 사장이 지난해부터 오픈이노베이션을 본격화 하고 있는 것으로 풀이된다.이와 관련해 국내 제약사 관계자는 "최근에는 국내 제약사들이 특화 된 질환 등 자신들의 특장점을 살려서 신약개발을 진행하고 있는 상황"이라며 "동아에스티의 경우 R&D 총괄 사장이 중개 연구 전문가로 오픈이노베이션에 익숙하다는 점이 영향을 미친 것으로 보인다"고 설명했다.이어 "신약개발의 성공확률을 높이고 또 보유한 자원을 효율적으로 사용하기 위해 오픈이노베이션은 훌륭한 툴"이라며 "그런 만큼 앞으로도 기업간 협력 사례는 지속적으로 늘어날 것"이라고 덧붙였다.

메디칼타임즈=허성규 기자국내 제약업계에서 AI를 활용한 신약개발에 대한 관심과 투자가 점차 확대되고 있다.AI(인공지능)에 대한 활용이 코로나19 이후 의료·제약분야에서 더욱 관심을 받으면서 이에 대한 업계의 준비 역시 확대되는 모습이다.실제로 AI를 활용한 신약개발에 대한 관심이 커지는 만큼 협회 차원의 변화는 물론, 정부 차원에서도 이에 대한 지원이 이어지고 있기 때문이다.16일 한국제약바이오협회는 기존에 운영하던 AI신약개발지원센터를 확대 개편해 AI신약융합연구원을 설립했다고 밝혔다.AI 신약 융합연구 촉진을 통한 제약바이오산업의 혁신 생태계 조성과 글로벌 경쟁력 제고를 목적으로 설립됐으며 AI 신약개발 과제 발굴·기획·집행 사업, 전문인력 양성 교육 홍보 사업, AI 신약개발 포럼 및 경진대회 등을 전개할 계획이다.초대 원장에는 강원대 김화종 교수가, 부원장에는 카이스트 김우연 교수가 선임됐으며, 연구사업본부 아래 융합연구팀과 교육운영팀으로 구성, 운영될 방침이다.이같은 제약협회의 변화는 AI활용에 대한 국내 제약업계의 관심이 더욱 커지고 있기 때문이다.제약바이오협회는 이미 2019년 AI신약개발지원센터를 설립한데 이어 222년 AI신약개발자문위원회, 2023년 AI신약개발전문위원회를 발족하는 등 AI 신약개발 혁신 생태계 조성을 위한 노력을 이어왔다.현재 국내 제약업계에서는 AI를 통한 후보물질 탐구 등의 신약개발에 대한 활용은 물론 임상시험에서의 접목 등이 이어지고 있다.이미 대웅제약을 비롯해 유한양행, GC녹십자, JW중외제약, 보령, 일동제약, HK이노엔 등 다양한 기업들이 이미 AI를 활용하기 위한 협약 및 투자 등을 진행해왔다.특히 지난해부터는 관련 기업들이 오픈이노베이션에 AI를 활용하는 방안에 대해 집중한다는 점을 밝히기도 했다.이같은 흐름은 현재까지 이어지는 상황으로 지난해 말에는 GC셀이 루닛과 AI를 활용해 신약 후보 물질 'AB-201'을 연구하기 위한 계약을 체결하고, 후향적 연구를 진행하기로 했다.지난 JP모건 헬스케어 컨퍼런스에서 동아에스티는 조합화학, 합성생물학 기술에 인공지능과 머신러닝 기술을 접목하여 xRNA를 개발하는 이스라엘 일레븐 테라퓨틱스와 협력해 섬유증 질환을 타겟으로 RNA 치료제 발굴을 위한 공동연구를 진행키로 했고, 셀트리온 역시 향후 전략으로 인공지능(AI)을 활용한 신약개발에도 나서겠다고 밝히기도 했다.한편 이처럼 AI에 대한 관심도가 늘어나는 만큼 정부 역시 이에 대한 투자를 이어가고 있다.우선 정부의 R&D사업으로 보건복지부와 과학기술정보통신부가 공동으로 추진하는 AI기반 신약개발 플랫폼 사업인 K-멜로디 프로젝트 등도 진행 중이다.이는 오는 4월 시행 예정인 국내 제약사들이 참여한 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’로 AI와 빅데이터 신약개발 생태계를 조성하기 위해 마련된 사업이다.또한 식약처에서는 지난해 출범한 의약품심사소통단에 AI, 머신러닝, 딥러닝 등 ICT(Information and Communication Technology) 기술 도입으로 의료제품 개발의 패러다임이 전환됨에 따라 기술력이 확보된 의료제품 개발을 지원하고, 효율적인 규제과학 결과를 도출하기 위해 올해 '인공지능(AI) 활용 신약개발 지원' 소분과를 신설키로 했다.해당 소분과에서는 △AI 활용 개발단계별 분야 및 규제 가능 범위 검토·제안을 위한 비전 보고서(Discussion paper) 마련, △디지털 바이오마커를 이용한 평가변수 검토 및 질환별 임상시험 고려사항 마련 등을 추진할 예정이다.이처럼 제약업계는 물론 정부기관 등에서도 AI에 대한 관심이 높아지는 만큼 실제 제약사들의 성과에 관심이 주목되는 상황이다.이와 관련해 제약업계 관계자는 "이미 많은 기업들이 투자나 개발을 진행 중이지만 아직 본격적인 성과가 나오기까지는 시간이 걸릴 것으로 보인다"면서도 "다만 신약개발에 AI를 활용할 경우 시간은 물론 비용이 절감되는 효과가 있는 만큼 업계 차원의 관심은 더욱 더 커질 것"이라고 전했다.

메디칼타임즈=허성규 기자동아ST는 이스라엘 Eleven therapeutics와 RNA 기반 유전자 치료제 연구개발 업무협약을 체결했다.동아에스티(대표이사 사장 김민영)는 미국 샌프란시스코 JP모건 헬스케어 컨퍼런스에서 현지 시각 9일 일레븐 테라퓨틱스(Eleven therapeutics)와 RNA 기반 유전자 치료제 개발을 위한 업무협약을 체결했다고 10일 밝혔다.양사는 일레븐 테라퓨틱스가 보유한 ‘테라(TERA)’ 플랫폼 기술을 활용하여 섬유증 질환을 타겟으로 RNA 치료제 발굴을 위한 공동연구를 진행할 계획이다.테라 플랫폼은 RNA 화학적 변형에 대한 구조-활성 관계(SAR, Structure-Activity Relationship)를 AI(인공지능)/ML(머신러닝) 기술을 이용하여 높은 처리량으로 해독하는 기술로 최적의 xRNA 약물 발굴에 활용되고 있다.동아에스티는 차세대 주력 분야 중 하나로 유전자 치료제를 선정했으며, 기존 강점 분야인 합성신약 분야에서 유전자 치료제 분야로 연구개발 역량을 확장하기 위한 시도를 지속하고 있다.2020년 설립된 일레븐 테라퓨틱스는 조합화학, 합성생물학 기술에 인공지능과 머신러닝 기술을 접목하여 xRNA를 개발하는 이스라엘 바이오텍이다. 빌 앤 멀린다 게이츠 재단이 RNA 설계 플랫폼 개발 지원을 위해 900만 달러를 투자했으며, 지난해 여름에는 노보노디스크(Novo Nordisk)와 딜리버리 플랫폼 기술을 활용한 심혈관질환 RNA 치료제 개발 공동연구 파트너쉽을 체결했다. 현재 이스라엘 외 영국 케임브리지, 미국 보스턴에 연구소와 사무실이 있으며, 3국을 오가며 활발한 연구 활동을 이어 가고 있다.일레븐 테라퓨틱스의 CEO이자 공동 설립자인 야니브 에를리히(Yaniv Erlich) 교수는 "섬유성 질환의 미충족 의료 수요를 해결하기 위한 여정을 동아에스티와 함께하게 되어 무척 기쁘다"며 "이번 파트너쉽을 기반으로 다양한 질병 분야에 xRNA 치료제가 적용될 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.동아에스티 R&D 총괄 박재홍 사장은 "우수한 기술력을 보유한 일레븐 테라퓨틱스와의 협업으로 혁신적인 RNA 치료제 개발에 한 걸음 더 다가가게 됐다"며 "유전자 치료제와 세포 치료제 중심의 동아에스티로 거듭날 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.한편, 동아에스티는 지난 2023년 11월 UMASS(매사추세츠 주립대학교 의과대학)와 AAV(Adenovirus-associated virus, 아데노부속바이러스) 매개 유전자치료제 공동연구 계약을 체결했다. 유전자 치료제의 세계적 권위자인 구아핑 가오 교수 등과 면역계 질환을 타겟으로 AAV 매개 유전자 치료제 공동연구를 진행하고 있다.

메디칼타임즈=허성규 기자식품의약품안전평가원 지난해 출범해 식약처와 제약업계의 접점을 확대하고 있는 의약품심사소통단이 올해 AI를 활용한 신약개발 지원, 원료의약품의 품질 등에서도 소통을 추진한다.8일 관련 업계 등에 따르면 최근 식약처 식품의약품안전평가원이 업계와 운영하고 있는 의약품심사소통단이 올해 신규 소분과를 신설하고 이를 운영하기로 했다.의약품심사소통단(CHORUS)은 그간의 소통채널과 달리 양방향 소통 채널로 마련해 업계와의 상호 발전을 꾀하고 현장에서 필요한 지원 방안 등을 도출하기 위해 지난해 3월 공식 출범했다.실제 구성은 △임상시험 심사, △허가·심사 지원, △전주기 변경관리, △첨단품질 심사, △동등성 심사 등 5개 분과로 운영되고 있다.심사소통단은 각 분과를 바탕으 그 해에 추진하는 프로젝트에 따라 소분과를 운영하고 있으며, 올해는 3개 소분과를 신설해 새로운 프로젝트를 진행하고 있다.올해 신설되는 소분과는 허가심사 지원 분과 내에 '인공지능(AI) 활용 신약개발 지원'과 전주기 관리 심사 분과 내에 '원료품질 DB', 첨단 품질 심사 분과 내에 '신약 품질심사 개선' 등이다.이들 소분과의 목적과 주요 내용 등을 살펴보면 우선 '인공지능(AI) 활용 신약개발 지원'의 경우 AI, 머신러닝, 딥러닝 등 ICT(Information and Communication Technology) 기술 도입으로 의료제품 개발의 패러다임이 전환됨에 따라 기술력이 확보된 의료제품 개발을 지원하고, 효율적인 규제과학 결과를 도출하기 위해 신설됐다.이에 따라 △AI 활용 개발단계별 분야 및 규제 가능 범위 검토·제안을 위한 비전 보고서(Discussion paper) 마련, △디지털 바이오마커를 이용한 평가변수 검토 및 질환별 임상시험 고려사항 마련 등을 추진한다.'원료품질 DB' 소분과는 디지털 심사체계 도입 기반 마련을 위해 원료 데이터 표준화를 위해 신설됐으며, 기존의 원료의약품 불순물 및 물리화학적 특성 등 분산된 텍스트 기반 품질 데이터를 구조화된 지식 관리 도구로 전환함으로써 인공지능을 활용한 품질심사의 가능성을 모색할 예정이다.마지막 '신약 품질심사 개선' 소분과는 신약 CTD 품질평가 검토서 작성기준 개선방안 마련을 위해 구성됐으며, 지난해 WLA 등재 등에 따라 완제의약품 제조방법, 용기포장시스템, 규격 등 신약 품질심사의 국제조화 방안을 마련할 방침이다.한편 의약품심사소통단은 지난해 이미 '이화학적동등성시험 가이드라인' 개정을 시작으로 '비교용출시험 가이드라인'과 '의약품 허가 후 제조방법 변경관리 가이드라인·질의응답집' 개정 등의 성과를 얻은 바 있다.

메디칼타임즈=박상준 기자인간의 정신분석 및 인지행동심리를 가장 잘 평가할 수 있다고 알려진 로르샤흐(Rorschach) 검사를 인공지능으로 대체할 수 있는 솔루션이 개발중이다.신민섭 고려대 심리학부 특임교수(서울대병원 명예교수)는 27일 인공지능기업 아크릴이 마련한 'ACRYL NEXT 2023 : OVER THE RAINBOW' 세미나에 참석해 로르샤흐 검사 분석을 인공지능이 대체하는 솔루션을 개발하고 있다고 밝혔다.스위스의 정신의학자 헤르만 로르샤흐가 개발한 로르샤흐 검사는 전 세계에서 가장 많이 사용하는 투사적 검사로, 잉크반점으로 만들어진 그림을 보고 피검사자의 내적 심리상태를 면밀하게 분석하는 것이 핵심이다. 검사 방법은 종이 위에 잉크를 떨어뜨려 반으로 접은 후 다시 펴서 만들어진 좌우 대칭 그림 10장(무채색 5장, 유채색 5장)을 피검사자가 어떻게 평가하는지 분석하는 형태로 이뤄진다.특히 자유로운 표현과 스토리텔링 속에서 개인의 무의식적 갈등을 이해하고 사고 및 정서 장애, 현실 검증력, 석경 및 대인관계, 자아강도 등을 평가하고 정신장애를 진단하는데 유용해 전 세계 임상 현장에서 사용하고 있다.그러나 이 검사법은 아직 디지털화가 이뤄지지 못하고 있다. 그 배경에는 인간의 내면을 보는 투시적 검사가 가진 특성상 피검자의 자유도가 높고, 검사 결과가 무한히 다양할 수 있기 때문이다. 수집하는 정보 중 음성, 반응주제, 반응속도, 필압 등도 평가에 들어가 어려움이 있다.이날 신 교수는 “무한한 반응이 나올 수 있는 투시적 검사 특성상 피검사의 자유로운 응답을 모두 데이터 베이스에 축적할 경우 발생하는 빅데이터를 저장 처리 학습할 수 있는 기술이 부족했고, 게다가 진단 분류 뿐만 아니라 검사의 실시 채점, 및 해석과정을 기존의 규칙 방식으로 디지털하는데 어려움이 있었다”고 설명했다.하지만 인공지능 기술이 발전하면 이같은 까다롭고 복잡한 진단법도 곧 디지털로 전환될 전망이다. 국내 헬스케어 인공지능기업 아크릴이 로르샤흐 검사를 디지털하고 결과 분석도 이뤄질 수 있도록 작업을 수행하고 있기 때문이다. 이날 세미나에서 신 교수는 인공지능을 결합한 로르사흐 검사 개발 현황을 소개했는데, 현재 개발단계는 10개의 카드에 대한 답변을 취합하고, 이를 데이터 베이스화해 저장하는 초기 단계다. 추후 한 장의 카드에서 여러 반응을 수집할 수 있는 능력과 얻어진 학습값으로 채점하고, 머신러닝을 통해 정확도를 개선하는 고난도의 개발 단계가 남았다.신 교수는 “정신장애 진단에 대한 사회적 비용이 많이 들어가고 있는 상황에서 인공지능을 활용한 검사법이 개발된다면 향후 임상에서 환자를 평가하고 치료하는 것을 보조하는 초기 모니터링 도구로 활용이 가능할 것”이라고 전망했다.또 그는 “데이터 축적을 통한 딥러닝이 이뤄지면 정신건강 분석 등 다양한 연구에도 확장할 수 있는 가능성이 열릴 수 있다”고 덧붙였다.이날 아크릴은 신민섭 교수외에도 성균관대 우홍욱 교수, 마이크로소프트 전종수 이사, 한국행정연구원 국정데이터조사센터 허준영 소장, 한국폭력학대예방협회 이희엽 이사장, (주)비브스튜디오스 박제훈 이사, (주)딥엑스 김정욱 부사장 등을 초청 다양한 분야에서 인공지능 활용 사례를 소개했다.

메디칼타임즈=이인복 기자자기공명영상(DT-MRI)만으로 자폐증을 98%의 정확도로 잡아내는 인공지능(AI)이 나와 주목된다.현재 자폐증 치료에 있어 가장 큰 허들이 진단 지연이라는 점에서 전문가들은 마침내 조기 진단의 획기적 전환점이 될 수 있다는 평가를 내놓고 있다.오는 26일 개막하는 북미영상의학회 연례회의(RSNA 2023)에서 자폐증 진단 인공지능 모델이 공개될 예정이다.오는 26일부터 29일(현지시각)까지 미국 시카고에서 열리는 북미영상의학회 연례회의(RSNA 2023)에서는 자폐증 진단 AI의 효용성에 대한 연구 결과가 공개될 예정이다.자폐증은 발달장애의 일종으로 언어와 의사소통에 장애가 생기며 이로 인해 인지 발달이 저하되는 증상이 나타난다.치료는 보통 언어 훈련과 놀이치료, 행동치료 등 전방위적 통합 치료가 이뤄지며 적어도 5세 이전에 치료를 받아야 최상의 결과를 내는 것으로 보고되고 있다.문제는 역시 진단이다. 영아기에는 사회적 활동이 거의 없는데다 언어 등의 발달 또한 아이마다 성장 속도가 다르다는 점에서 증상을 의심하고 의료기관을 찾는 나이가 보통 3세 이후가 되는 이유다.또한 3세 이전에는 언어나 의사 소통이 원활하지 않다는 점에서 의료기관을 찾더라도 진단과 검사가 쉽지 않은 것도 한계로 꼽힌다.미국 루이빌대 모하메드(Mohamed Khudri) 교수가 이끄는 연구진이 개발한 자폐증 진단 인공지능에 관심이 쏠리는 배경도 여기에 있다.만약 DT-MRI만으로 자폐증을 정확하게 진단할 수 있다면 조기 진단과 치료에 획기적 전환점이 될 수 있기 때문이다.이에 따라 연구진은 뇌의 각 영역간 연결 수준을 나타내는 이미징 마커를 추출하고 머신러닝을 통해 알고리즘을 인공지능에 학습시켰다.또한 연구진은 자폐증 뇌 영상 데이터 교환(Autism Brain Imaging Data Exchange-II)이라는 커뮤니티를 통해 얻은 24~48개월 사이 어린이 226명의 데이터를 이 인공지능에 대입해 성능을 평가했다.이 데이터에는 자폐증 진단을 받은 영유아 126명과 정상적인 발달을 하고 있는 어린이 100명의 뇌 MRI 영상이 포함됐다.그 결과 이 인공지능은 전체 정확도 98.5%라는 매우 높은 성능을 보이며 가능성을 입증했다. 민감도는 97%, 특이도는 98%를 기록했다.적어도 100명의 자폐증 환아 중 97명이상은 정확하게 자폐증이라고 진단할 수 있다는 것을 보여준 셈이다.연구진은 이 인공지능이 자폐증의 조기 진단에 획기적인 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 또한 협조가 쉽지 않은 영아를 대상으로 하는 진단에 효율성을 높일 수 있을 것으로 보고 있다.모하메드 교수는 "미국질병통제예방센터(CDC)의 2023년 자폐증 보고서에 따르면 자폐증 환아 중 3세 이전에 진단을 받은 경우가 절반도 되지 않는다"며 "특히 이 중 30%는 8세가 넘어서야 진단이 되는 문제가 있었다"고 설명했다.그는 이어 "이 인공지능을 활용하면 3세 이전에 자폐증을 98% 잡아낼 수 있다는 점에서 조기 진단과 치료에 획기적 전환점을 제공할 것"이라며 "또한 아이의 협조 없이 MRI 영상만으로 진단이 가능하다는 점에서 의료진의 업무를 최대 30% 이상 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이지현 기자검사 전문기관 SCL(재단법인 서울의과학연구소)은 지난 1일 '창립 40주년 기념 국제 학술대회'를 열고 국내외 의학 분야 석학들과 한자리에 모여 최신 지견을 교류했다고 2일 밝혔다.서울 롯데호텔에서 열린 국제 학술대회는 SCL헬스케어그룹 이경률 회장의 환영사를 시작으로 전혜숙 더불어민주당 의원, 권덕철 전 보건복지부 장관, 왕규창 대한민국의학한림원 원장, 윤동섭 대한병원협회 회장의 축사가 이어졌다.SCL헬스케어그룹 이경률 회장SCL헬스케어그룹 이경률 회장은 "우리는 급변하는 의료 환경 속에서 4차 산업혁명 기술과 의학기술의 융합으로 새로운 의료의 미래를 준비하고 있다"며 "글로벌 Top-Tier 연구·검사기관을 목표로 SCL은 현재 의료계가 당면한 과제들을 고민하고 향후 미래 발전 방향을 모색하기 위한 교류의 장으로 이번 학술대회를 마련했다"고 전했다.이번 국제 학술대회는 디지털 헬스케어와 인공지능, 헬스케어의 새로운 경향인 환자 맞춤형 의학, 마이크로바이옴 등 3개 세션으로 구성되어 기조연설(Plenary Lecture) 및 다양한 학술 강연 프로그램으로 진행됐다.먼저 Dr.John Ciciulla(Melbourne Pathology, Australia), Prof. Denis C. Bauer(CSIRO, Australia), 최민혁 교수(연세대학교 의과대학)가 연자로 나서 디지털 헬스케어와 인공지능을 주제로 최신 지견을 발표해 청중들의 관심을 받았다.이번 세션에서는 병리 진단의 디지털화가 트렌드로 자리잡으면서 최근 이슈가 되고 있는 디지털 병리학 입문과 조직병리학의 미래에 대한 최신 지견을 교류하는 시간을 가졌다. 이외에도 디지털 솔루션, 진단검사의학의 빅테이터 분석을 기반으로 한 실제 임상적 사례와 경험을 공유했다.특히 세계적 석학인 미국 샌디에이고 대학의 Rob Knight 교수(University of California San Diego, USA)가 기조 연설을 진행했다. '머신러닝(인공지능) 접근을 통한 암에서의 마이크로바이옴 역할 조명'을 주제로 다뤄 강연 참가자들로부터 높은 관심을 얻었다. 축적된 장내 미생물 데이터는 인공지능 기술과 만나 질병 위험도와 장내 미생물 유형 분석으로 활용되고 있어 최근 각광을 받고 있는 분야다.이어 △심혈관 유전체학을 통한 개인 맞춤형 의료의 발전(Prof. Linnea M Baudhuin, Mayo Clinic, USA) △정밀 의료의 미래를 창조하는 병리학의 역할(Prof. Anthony Magliocco, CEO, Protean biodiagnostics, USA) △대사 건강 개선을 위한 장내 미생물의 영양 조절(Prof. Liping Zhao, Rutgers, State University of New Jersey, USA) △구강 미생물군집과 전신 염증성 질환과의 연관성(연세대학교 치과대학 김백일 교수) 등 다양한 주제로 전문가들의 발표가 진행되며 심도 깊은 토론이 이뤄졌다.아울러 이번 학술대회에는 Haibin Chen 디안그룹 회장, Khurelbaatar Nyamdavaa 몽골국립의과대학 총장 등 해외 의료 관계자를 비롯해 국내외 의료진 및 관계자 500 여명이 참여해 교류의 시간을 가졌다.한편, SCL은 이번 창립 40주년 기념 국제 학술대회 개최를 계기로 검사분석 기술을 비롯한 임상시험, 연구사업 외에도 기관이 보유한 의료 빅데이터 등 특화된 연구·기술력의 결집과 집중을 통해 디지털 헬스케어 분야의 새로운 플랫폼을 제시하는 선도기업으로 성장해 나갈 방침이다.