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보건단체

케이메디허브,다중영상 융합 진단 치료기기 연구단 ‘마이티’ 첫발

서울아산병원, 한국광기술원과 마이티 연구단 출범식 개최

케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단, 이사장 양진영)와 서울아산병원, 한국광기술원이 6월 27일(목) 서울아산병원 융합연구관에서 ‘다중영상 융합 진단 치료기기 개발 기반구축 연구단(마이티 연구단)’ 출범식을 개최했다.

마이티(MIGHTY, Multi-Image research Group for Health, diagnostic and Therapy) 연구단은 산업통상자원부 주관 ‘산업혁신기반구축사업’의 일환으로 의료영상 기반 진단 치료기기 개발을 위한 기반을 구축하고 기업을 지원하기 위해 서울아산병원(주관기관), 케이메디허브, 한국광기술원이 발족했다.

출범식 현장에는 마이티 연구단 단장인 서울아산병원 권순억 교수와 케이메디허브 양진영 이사장, 한국광기술원 신인희 센터장 등 관계자 50여명이 참석한 가운데 다중 의료영상 데이터베이스 구축 및 연구개발, 기업 지원 방안 등을 논의했다.

서울아산병원 서동우 교수와 박지은 교수는 각 소속병원의 클라우드 기반 연구 시스템 및 임상의 관점에서의 다중 의료영상을 활용한 뇌종양 연구 경험을 소개했다.

또한, 케이메디허브 이은희 부장과 한국광기술원의 신인희 센터장은 다중영상 융합 진단기기 및 신경중재치료기기 개발 전주기 지원을 위한 구체적인 기업지원 계획을 제시했다.

□ 마이티 연구단 출범식에서는 기업초청 간담회도 함께 진행됐다.
 ○ 연구단은 기업초청 간담회를 통해 다중영상 융합 진단 치료기기 개발 기반을 활용한 ▲의료영상 데이터베이스 구축 ▲전주기 상용화 ▲의료영상 기반 진단 치료기기의 글로벌 경쟁력 확보 등 기업지원 방안에 대한 의견도 교류했다.
 ○ 케이메디허브는 보유한 의료기기 개발 전주기 R&D 지원 인프라와 역량을 활용해 기업이 개발하는 다중영상 융합 진단 치료기기의 상용화·제품화를 효과적으로 지원할 계획이다.

□ 양진영 케이메디허브 이사장은 “다중영상 기반 진단 치료기기 개발을 통해 의료기기산업의 혁신을 이끌 마이티 연구단의 발족을 축하한다”라며, “케이메디허브도 연구개발과 상용화 전주기 지원을 통해 고부가가치 의료기기 산업의 성장을 위해 최선을 다하겠다”라고 밝혔다.

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/신년기획 3/“결국 가격의 문제다”…국산 원료의약품 확대, 약가 정책과 연결해야 길이 열린다 지난해 10월 국회 보건복지부 국정감사에서 원료의약품 해외 의존 문제가 공식적으로 제기됐다. 코로나19 팬데믹 당시 해열제와 항생제 원료 수급 차질을 직접 경험하고도, 한국의 원료의약품 공급망이 여전히 중국과 인도에 과도하게 의존하고 있다는 사실이 다시 한 번 도마 위에 올랐다. 당시 지적 이후 보건복지부는 한국제약바이오협회를 통해 국내 제약사들의 국산 원료의약품 사용 실태를 전수조사했다. 그러나 해를 넘긴 지금, 구조를 바꾸는 후속 정책이나 제도 개선은 좀처럼 보이지 않는다. 조사는 있었지만, 변화는 없었다. 원료의약품 문제는 여전히 ‘현황 파악’ 단계에 머물러 있다. 의료계 현안과 의대정원 논쟁에 밀려 또다시 후순위로 밀린 것 아니냐는 지적이 나오는 이유다. 이에 본지는 국산 원료의약품 공급 부진의 구조적 원인을 짚고 정책적 대안을 모색하는 기획기사를 3회에 걸쳐 연재한다. 1회는 ‘자급률 11.9%…숫자가 말하는 대한민국 원료의약품의 위기’,2회는 외국의 원료의약품 정책과 ‘제약 소부장, 왜 국가 전략이 필요한가’,3회는 ‘국산 원료의약품 사용 확대를 위한 정책 대안’이다. 이번. 회자는 3회로 '국산 원료의약품 확대, 약가 정책과 연결해야 길이 열린다

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서울대병원, 잡음 많은 광용적맥파에서도 심박수 분석 정확도 높이는 AI 제시 일상생활에서 스마트워치나 환자 모니터링 장비로 심박수를 측정하면, 움직임이 많을수록 값이 부정확해지는 경우가 많다. 이러한 문제는 실제 스마트워치 등에서 널리 활용되는 광용적맥파(Photoplethysmogram, PPG) 기반 심박수 측정에서도 나타나, 신뢰할 수 있는 심박수 분석 방법이 요구된다. 서울대병원 영상의학과 이동헌 교수 연구팀은 잡음이 섞인 광용적맥파 신호에서 심장 박동과 직접 관련된 신호 성분만을 분리해 심박수를 보다 정확하게 분석할 수 있는 인공지능 기반 분석 방법을 제시했다. 연구 결과, 실제 환경에서 측정된 광용적맥파 신호에서도 심장 박동에 해당하는 근원 신호를 분리함으로써, 이를 바탕으로 계산한 심박수가 광용적맥파 신호를 그대로 사용했을 때보다 심전도로 측정한 값에 더 가깝게 개선되는 것으로 나타났다. 광용적맥파는 손목이나 손가락에 빛을 비춰 혈류 변화를 감지함으로써 심박수를 측정하는 생체 신호이다. 하지만 일상생활 중에는 움직임이나 피부 접촉 변화로 잡음이 쉽게 섞여, 정확한 심박수 분석에 한계가 있었다. 연구팀은 잡음이 섞인 광용적맥파 신호를 하나의 불완전한 신호로 보지 않고, 여러 생리적 신호 성분이 혼합된 결과로 해석했다. 이에