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뷰노, '뷰노메드 딥브레인AD'식약처 3등급 허가 획득

인공지능 기반 환자 뇌 MRI 자동 분석해 높은 정확도로 알츠하이머 가능성 제시
PET 검사 등 기존 알츠하이머 조기 진단 검사 한계 극복해 실질적인 임상도구 역할 기대



뷰노(대표 김현준)는 자사의 뇌 MRI 기반 알츠하이머 질환 진단 보조 인공지능 솔루션인 뷰노메드 딥브레인 AD™ (VUNO Med®-DeepBrain AD™)가 식품의약품안전처 3등급 허가를 획득했다고 밝혔다. 뇌 MRI 영상을 기반으로 알츠하이머 질환 가능성을 제공하는 인공지능 소프트웨어로서, 의료진의 새로운 치매 진단 보조도구가 될 수 있을 것으로 기대된다.

뷰노메드 딥브레인 AD™는 인공지능이 뇌 MRI를 자동분석해 알츠하이머 질환 가능성을 수치화한 결과를 제공하는 것이 특징이다. 해당 솔루션은 국내 대형 의료기관에서 진행된 임상시험에서 AUC(곡선하면적) 0.88 이상의 알츠하이머 질환 진단 정확도를 입증했다.

임상 현장에서 알츠하이머 질환 조기 진단을 위해서는 PET(양전자 방출 단층촬영) 검사와 뇌척수액 검사, MRI 검사 등이 이뤄진다. PET 검사는 비용이 많이 들고 장비의 접근성이 낮으며, 뇌척수액 검사는 침습적이고 결과 해석이 표준화 되어있지 않다는 단점이 있었다. 반면 뇌 MRI 검사는 상대적으로 저렴하고, 해마, 측두엽 등 관련 뇌 부위의 위축 등 구조적인 변화를 확인할 수 있다는 장점을 보이지만, 판독 정확도 차이로 의료진의 풍부한 경험과 지식이 요구된다는 한계점도 있었다. 

이러한 한계를 극복하기 위해, 뷰노가 지난 2019년 6월에 출시한 뷰노메드 딥브레인®(VUNO Med®-DeepBrain®) 등 다양한 인공지능 기반 뇌 정량화 솔루션들이 출시돼 임상 현장에서 치매 진단에 활용되기도 했다. 그러나 뷰노메드 딥브레인 AD™는 알츠하이머 질환 가능성을 직접 제시하는 것으로 허가를 획득함으로써, 알츠하이머 질환 조기 탐지에 유용한 임상 도구가 될 수 있을 것으로 기대된다.

김현준 뷰노 대표는 “뷰노메드 딥브레인 AD™가 알츠하이머 진단을 보조하는 3등급 의료기기로서 식약처 허가를 받게 돼 기쁘다”며 “이는 막대한 사회경제적 비용을 초래하는 치매 등 뇌 질환 관련 인공지능 알고리즘 연구를 꾸준히 진행해온 뷰노의 큰 성과”라며 감회를 전했다. 더 나아가 “해당 솔루션이 인공지능 기반으로 치매 검사에 널리 사용되는 뇌 MRI를 분석해, 높은 정확도로 알츠하이머 질환 가능성을 제시함으로써 임상현장에 보탬이 되기를 기대한다”고 말했다.

한편, 알츠하이머 질환은 진단 후 약물치료 등으로 인지 기능저하 및 정신행동증상을 완화시키는 등 진행 속도를 늦출 수 있기 때문에 조기 진단이 강조된다. 중앙치매센터에 따르면, 국내 65세 이상 치매 인구는 약 75만 명으로, 이중 75%에 달하는 55만 9,214명이 알츠하이머형 치매로 집계된다.  또한 2018년도 국가 치매관리비용은 약 15조 3,000억 원으로 추산되며, 우리나라 GDP의 약 0.8%를 차지하는 것으로 밝혀졌다.

뷰노는 치매를 비롯한 퇴행성 뇌 질환 관련 인공지능 알고리즘에 대한 연구개발을 활발히 진행하고 있다. 이중 뇌 MRI를 기반으로 100여개로 분할된 뇌 영역의 위축 정도를 정량화하는 뷰노메드 딥브레인®(VUNO Med®-DeepBrain®)은 현재 식약처 인허가와 유럽 CE 인증을 획득한 바 있다. 또한 뷰노는 ▷PROMISE-I ▷뷰노메드 펀더스 AI™ ▷뷰노메드 흉부CT AI™ ▷ 뷰노메드 체스트 엑스레이™ ▷뷰노메드 본에이지™ ▷뷰노메드 딥ASR™ 등 8가지 의료 인공지능 솔루션의 개발 및 상용화에 성공했으며, 이 중 5가지 솔루션에 대해서는 국내 대규모 의료기관에서 임상시험을 성공적으로 진행해 유효성과 안전성을 입증했다. 
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행정

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AI로 관상동맥조영술 기록 자동 구조화…“의료데이터 활용 새 전기” 질병관리청(청장 임승관) 국립보건연구원(원장 남재환)이 인공지능(AI)을 활용해 줄글 형태로 작성된 관상동맥조영술 검사 기록을 표준화된 데이터로 자동 변환하는 기술을 확인했다고 밝혔다. 이번 성과는 국립보건연구원의 지원을 받아 연세대학교 의과대학과 국민건강보험 일산병원 공동연구팀이 수행한 연구 결과로, 거대언어모델(Large Language Model, LLM)을 활용해 의료진이 자유롭게 작성한 검사 기록을 분석 가능한 구조화 데이터로 변환하는 것이 핵심이다. 해당 연구는 ‘성차 기반 심혈관계질환 진단·치료기술 개선 및 임상현장 적용’ 과제의 일환으로 진행됐으며, 연구 결과는 국제 학술지 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 게재됐다. 관상동맥조영술 보고서는 심혈관질환 진단과 치료에 필수적인 정보를 담고 있지만, 대부분 비정형적인 서술 방식으로 작성돼 대규모 임상 연구나 보건의료 정책 분석에 활용하는 데 한계가 있었다. 기존에는 심장내과 전문의가 수천 건의 검사 기록을 직접 검토해 필요한 정보를 수작업으로 추출해야 했다. 이에 연구진은 ChatGPT, Gemini 등 거대언어모델을 활용한 자동 구조화 기술을 개발했다. 1단계에서는 줄글 형태

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제약ㆍ약사

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퍼슨헬스케어–주빅, 마이크로니들 기반 PN 신제형 개발 나서…R&D·GMP 인프라 동시 추진 R&D 기반 글로벌 마케팅 전문기업 ㈜퍼슨헬스케어와 마이크로니들 플랫폼 전문기업 ㈜주빅이 마이크로니들 기반 PN(Polynucleotide) 신제형 개발을 위한 공동 연구개발(R&D)에 착수했다. 양사는 연구개발과 함께 GMP(우수의약품 제조관리기준) 생산 인프라 구축을 병행 추진해 차세대 피부 전달 플랫폼의 상용화를 본격화한다는 전략이다. PN은 조직 재생 및 에스테틱 분야에서 빠르게 성장하며 글로벌 시장을 형성하고 있으나, 현재는 대부분 주사제 형태에 의존하고 있다. 주사제는 통증 부담과 시술자 숙련도에 따른 편차, 접근성 제한 등의 한계를 안고 있어, 전달 효율을 유지하면서도 최소 침습적이고 표준화가 가능한 제형 전환 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다. 마이크로니들 기술은 이러한 구조적 한계를 보완할 수 있는 대안 플랫폼으로 주목받고 있다. 미세 침 구조를 통해 피부 각질층을 통과시켜 유효 성분을 진피층에 전달하는 방식으로, 최근에는 고분자 및 생체 활성 물질로 적용 범위가 확대되고 있다. 이번 공동개발은 PN 성분을 마이크로니들 구조체에 안정적으로 탑재하고, 피부 내 방출 특성을 정밀하게 제어하는 데 초점을 둔다. 특히 제형 안정성과 전달 효

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의료·병원

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의대 증원 반발, 의료계 내부 갈등으로 확전 되나 …“정부 결정 넘어 의협 책임론 분출” 정부가 2027학년도 이후 의사인력을 연평균 668명씩 확대하겠다는 방침을 확정한 이후, 의료계 반발이 거세지는 가운데 논쟁의 초점이 정부 정책 비판을 넘어 의료계 내부 책임 공방으로 확산되고 있다. 의학교육과 수련 현장의 붕괴를 우려하는 교수·병원의사 단체들의 문제 제기에 이어, 의사단체 내부에서 대한의사협회 집행부를 정면으로 겨냥한 공개 비판이 제기되면서 갈등 양상이 복잡해지고 있다. 앞서 전국의과대학교수협의회와 대한병원의사협의회는 정부의 의대정원 확대 결정이 교육·수련 현장의 현실을 반영하지 못한 비과학적 정책이라고 비판하며, 의학교육 붕괴 가능성과 정책 결정 과정의 문제점을 지적했다. 특히 휴학생 대규모 복귀, 유급률, 교원 이탈 등 핵심 변수들이 정부 추계에서 배제됐다는 점을 들어 정책 전면 재검토를 요구했다. 이런 가운데 경기도의사회는 10일 성명을 통해 의대 증원 사태의 책임을 정부뿐 아니라 대한의사협회 집행부에도 돌리며, 김택우 회장의 즉각 사퇴를 요구하고 나섰다. 경기도의사회는 이번 의대정원 확정이 “이미 예고된 참사”였다며, 의협 집행부가 추계위원회 단계부터 전략적으로 대응하지 못한 책임이 크다고 주장했다. 경기도의사회는 “공급자 단체가 과