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식품의약품안전처

식약처,‘2024년 식의약 데이터 분석·활용 경진대회’ 개최

식품의약품안전처(처장 오유경)는 전 국민을 대상으로 ‘2024년 식의약 데이터 분석·활용 경진대회’를 개최해 9월 9일 7건의 우수작을 선정·시상했다고 밝혔다. 최우수상(1건) 500만원, 우수상(2건) 각 200만원, 장려상(4건) 각 50만원

 이번 경진대회는 식약처가 개방한 공공데이터와 인공지능(AI) 기술을 접목한 우수한 아이디어를 발굴하고 웹사이트·모바일앱 개발을 장려해 식의약 분야 정책 개선과 창업 등 민간 일자리 창출에 도움을 주기 위해 마련됐다.

 응모작은 지난 4월 15일부터 5월 31일까지 접수된 총 87건으로 전문가 심사, 국민투표, 발표평가를 거쳐 최종 우수하다고 평가된 7건을 수상작으로 선정했다. 

최우수상으로는 원클릭 해외직구 성분 분석 플랫폼 서비스 ‘Clean Choice’가 선정됐다.

 ‘Clean Choice’는 생성형 AI 기술을 활용한 모바일 앱으로 소비자가 온라인으로 해외직구식품 또는 건강기능식품 구매 시 확인해야 하는 제품 정보 등을 정확히 제공*하고, 해외 제품과 유사한 기능성을 가진 국내 제품을 추천해
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딥러닝 기반 CT 분석으로 폐쇄성 수면무호흡증 진단해 봤더니...기존 수면다원검사 보다 빠르고 비용도 효율적 서울대병원·분당서울대병원·동국대일산병원·DGIST 공동 연구팀이 딥러닝을 활용한 CT 영상 분석을 통해 폐쇄성 수면무호흡증(Obstructive Sleep Apnea, OSA)의 진단과 중증도를 예측하는 새로운 방법을 개발했다. 이번 연구는 기존의 수면다원검사보다 더 빠르고 비용 효율적인 대안을 제시해, 폐쇄성 수면무호흡증 진단의 새로운 표준을 정립할 수 있을 것으로 기대된다. 서울대병원 융합의학과 공현중 교수와 이비인후과 김현직 교수, 분당서울대병원 이비인후과 김정훈 교수, 동국대일산병원 이비인후과 박석원 교수와 김진엽 교수, DGIST 전기전자컴퓨터공학과 황재윤 교수(이경수 전북대 교수)로 구성된 공동 연구팀은 총 1,018명의 폐쇄성 수면무호흡증 환자를 대상으로 딥러닝 모델을 기반으로 한 CT 영상 분석을 통해 진단 및 중증도 예측 방법을 개발하고 그 성능을 검증한 연구 결과를 4일 발표했다. 폐쇄성 수면무호흡증은 수면 중 상기도가 반복적으로 좁아지거나 막혀 호흡이 어려워지는 질환으로, 전 세계 인구의 약 6~38%가 이 질환을 앓고 있다. 심혈관 질환, 당뇨병, 우울증 등 다양한 합병증을 유발하며, 수면의 질을 심각하게 저하시킨다. 그러나 기존의 수면