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보건단체

케이메디허브-AICU, AI 딥러닝 기반 질병 예측 기술 개발 나서

AI 소프트웨어 의료기기 개발 위한 업무협약 체결

케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단, 이사장 양진영)가 최근 ㈜에이아이씨유(이하 ‘AICU’)와 AI 딥러닝 활용 질환 예측 기술의 공동 개발·연구 협력을 위해 업무협약을 맺었다.

협약식에는 케이메디허브 양진영 이사장과 AICU 황은아 대표, 정성문 최고기술책임자가 참석한 가운데 양 기관은 카메라 기반 AI 소프트웨어 의료기기(SaMD) 개발과 스마트 헬스 제품 및 기술개발 상호협력 및 지원 강화를 약속했다.

케이메디허브는 2022년부터 「디지털헬스케어 의료기기 실증지원사업(150억원/5년)」 전담기관으로 소프트웨어 의료기기 등 디지털헬스케어 진단·치료기기의 임상시험 실증지원을 통해 국내 디지털헬스케어 의료기기 제품화를 촉진하고 있다.

AICU는 분변 사진을 통한 염증성 장질환 모니터링 예측 시스템과 보행동영상을 통한 퇴행성 뇌질환 모니터링 예측시스템을 개발해 상용화를 앞두고 있어 양 기관의 협력이 AI 활용 질병 예측 기술 개발에 큰 시너지 효과를 낼 수 있을 것으로 기대된다.


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노재영칼럼/ 숫자를 늘리면 의료가 해결된다는 착각 의사 수 증원 논쟁은 언제나 같은 전제에서 출발한다. 의사가 부족하니 늘려야 한다는 주장이다. 그러나 이 전제는 한 번도 제대로 검증된 적이 없다. 부족한 것은 의사의 ‘수’가 아니라, 의사가 있어야 할 곳에 있지 않다는 구조이기 때문이다. 이 구분을 하지 않는 순간, 의사인력 정책은 문제 해결이 아니라 숫자 논란에 직면하게 된다. 대한의사협회 의료정책연구원이 최근 공개한 일본 의사인력 정책 분석 보고서는 이 점을 정면으로 드러낸다. 일본은 한국보다 먼저 의사 수 증원과 감축을 반복해 온 국가다. 그리고 일본이 수십 년의 시행착오 끝에 얻은 결론은 분명하다. 총량 증원은 쉽지만, 의료 문제를 해결하지는 못한다는 것이다. 일본은 이제 의사 수를 얼마나 늘릴 것인가보다, 어디에 어떤 의사가 필요한지를 먼저 묻는다. 의대 정원 조정은 정책 수단의 하나일 뿐, 정책의 중심이 아니다. 지역·분야별 의사 배치, 근무 여건과 처우, 교육과 수련 체계, 의료 전달체계 전반을 함께 설계하지 않으면 총량 증원은 공허한 숫자에 불과하다는 인식이 정책의 출발점이다. 이러한 전환은 정책 내용만의 변화가 아니다. 정책을 만드는 방식 자체가 다르다. 일본의 의사인력 정책은 단일 부처가