디지털 헬스케어 전문기업 시야인사이트(대표 임형준)는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 공모하고 강원특별자치도와 강원정보문화산업진흥원(GICA)이 총괄 운영하는 ‘2025년 데이터 활용 의료·건강 생태계 조성사업(2차 실증과제)’에 최종 선정돼 연세대학교 미래의료산학협력단(단장 서영준), 미소정보기술(대표 안동욱)과 함께 ‘암환자 어지럼증 정밀의료 진단 AI 솔루션’ 실증에 착수한다고 14일 밝혔다. 이번 실증과제는 암 치료 과정 중 자주 발생하는 어지럼증의 원인을 인공지능(AI) 기술로 감별·예측하고, 치료 개입 시점과 예후 판단을 지원하는 정밀의료형 임상결정지원시스템(CDSS)을 구축하는 것을 목표로 한다. 중추신경계 이상, 전정기능 장애, 심인성 증상 등 다양한 원인을 갖는 어지럼증을 임상 데이터 기반으로 구분하고 조기에 대응함으로써 진단 정확도 향상과 환자 중심 치료 결정에 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 과제는 시야인사이트가 주관기관으로 참여해 △AI 분석 엔진 개발 △임상 데이터 학습 체계 구축 △정밀의료 플랫폼 연동을 위한 시스템 설계를 총괄하며, 연세대학교 미래의료산학협력단(원주세브란스기독병원)은 실제 환자 대상
메디웨일이 세계 최고 권위의 의료영상처리 학술대회인 국제의료영상처리학회(MICCAI 2025)에서 머신러닝 모델 개발 대회를 주최하고, 총 3건의 연구 초록을 발표한다. MICCAI 2025는 전 세계 의료영상 전문가들이 참여하는 대표 학술행사로 9월 23일부터 27일까지 대전에서 개최된다. 이번 MICCAI에서 메디웨일은 자체 보유한 다기관 망막 데이터를 바탕으로 ‘MUCARD (MULTI CAMERA ROBUST DIAGNOSIS OF FUNDUS DISEASES)’ 대회를 주최한다. 이 대회는 다양한 제조사의 카메라로 촬영된 망막 이미지 간 품질 및 형식의 차이를 극복하고 일관된 성능을 발휘하는 머신러닝 모델을 개발하는 데 목적이 있다. 이번 대회를 통해 전 세계 연구자들이 메디웨일의 데이터를 활용해 다양한 카메라 환경에서의 일반화 성능을 실험하게 된다. 메디웨일은 이번 연구 결과와 노하우를 공유하고 향후 발전적인 공동 연구 기회를 모색할 방침이다. 또한, 메디웨일은 △개인 맞춤형 망막 인공지능 예측 모델 소개 △닥터눈 CVD 판단 근거 분석 제시 △영상 선명도 - 예측 정확도 간 상관관계 분석에 대한 연구를 공개한다.
시지바이오(대표 유현승)는 의료로봇 전문기업 큐렉소(대표 이재준)와 손잡고, 척추 수술용 로봇 시스템 고도화를 위한 공동 개발에 착수했다고 11일 밝혔다. 양사는 최근 큐렉소 본사에서 ‘통합 척추 수술 솔루션 개발 및 확산을 위한 협력 체계 구축’을 주요 내용으로 업무협약(MOU)을 체결하고, 수술용 로봇, 척추 임플란트, 내시경 기반 수술 기법을 하나의 플랫폼으로 통합하는 정밀 수술 시스템을 공동 개발할 계획이다. 이번 협력은 시지바이오가 지속 추진해온 ‘최소침습 척추 수술 전략’을 한층 확장하는 차원이다. 기존 절개 중심의 척추 수술은 출혈과 감염 위험이 크고 회복 기간이 길다는 한계가 있었지만, 절개 범위를 줄이고 정밀하게 접근하는 최소침습 척추 수술은 환자의 회복 속도를 크게 앞당기고, 입원 기간 단축 및 수술 후 합병증 위험 감소 등의 장점이 있다.
GE헬스케어는 지난 4일 강남 노보텔에서 ‘비뇨생식영상의학 (Urogenital Radiology) 2025 아카데믹 포럼’을 개최했다. 본 포럼은 영상의학과 전문의를 초청하여 고해상도 자기공명영상(MRI)을 활용한 전립선 및 비뇨생식 질환 진단 사례를 공유하고, 인공지능(AI) 기반의 정밀 영상 기술과 차세대 기술 방향성에 대한 임상적 통찰을 나누는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 보라매병원 문민환 교수가 좌장을 맡았으며, 건국대학교병원 정성일 교수(대한비뇨생식영상의학회 회장)와 은평성모병원 정승은 교수(대한영상의학회 회장)의 환영사로 시작되었다 경희대학교병원 문성경 교수는 ‘전립선 MRI의 발전: 용적 측정과 융합 생검에서의 AI 응용(Advancing Prostate MRI: AI Applications in Volumetry and Fusion Biopsy)’이라는 주제로 발표 하였으며, 인공지능 기반 기술이 전립선 진단 정밀도 향상에 어떻게 기여하는지 다양한 임상 사례를 통해 소개했다. 이어 분당서울대학교병원 황성일 교수는 ‘전립선 영상에서 멀티샷 확산 강조영상(MultiShot DWI)의 역할 평가(Evaluating the Role of Multi
글로벌 메디컬 에스테틱 전문기업 제테마(216080)가 'ASLS Tokyo 2025' 대한미용성형레이저학회 해외 전시회에 참가했다고 7일 밝혔다. 제테마는 지난달 29일 일본 도쿄에서 열린 행사에서 부스를 운영하며 글로벌 의료진과 다양한 교류를 통해 자사 제품을 소개했다. 특히 피어나의원 최호성 원장은 제테마 제품 'e.p.t.q.'와 'PLLA Ecolla'를 활용한 얼굴 최적화 재생 방법을 주제로 강연을 진행, 참가자들의 큰 관심을 받았다. 이번 전시회를 통해 제테마는 일본 시장에서 인지도를 높이고 제품 노출을 극대화하는 성과를 거뒀다. 제테마 관계자는 “전 세계 73개국 이상에 판매되고 있는 e.p.t.q. 필러를 중심으로 다양한 제품군을 선보이며 잠재력 높은 일본 시장을 적극 공략할 계획”이라며 “앞으로도 학회 참가와 제품 홍보에 힘써 시장을 확대해 나갈 것”이라고 말했다.
셀바스인비전(SELVAS Invision)은 자사가 국내에 도입한 ‘울트라사이트(UltraSight) AI 가이던스(Guidance)’가 한국의료기기안전정보원(NIDS)으로부터 2등급 디지털의료기기(제품코드: B1ABXA1)로 품목 인증을 받았다고 7일 밝혔다. 셀바스인비전은 울트라사이트와 셀바스헬스케어(KOSDAQ 208370)가 공동 설립한 합작법인(JV)으로, 요즈마그룹코리아가 발굴 및 초기 투자한 미국 디지털 헬스기업 울트라사이트의 AI 심장 초음파 솔루션을 한국 등 아시아 지역에 사업화하기 위한 전략적 플랫폼이다. 셀바스인비전은 이번 인증을 계기로 국내 사업화 뿐 아니라 디지털 심장 진단 생태계 구축에 속도를 낼 계획이다. 심장 질환 고위험군 대상 검진, 1차 진료 의료진의 조기 진단, 응급실 내 심장 기능 평가 등 현장 기반 실증을 추진하고, 국내외 의료기관과의 협력을 통해 아시아 전역으로의 확산도 모색한다는 방침이다.
프로테오믹스(Proteomics, 단백질체학) 기반 정밀의료 기술기업 베르티스(대표 노동영, 한승만)는 싱가포르 최대 임상 진단 수탁기관 이노퀘스트 다이어그노스틱스(Innoquest Diagnostics)와 공급 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 계약은 베르티스의 대표 암 진단 솔루션인 유방암 조기 진단 혈액 검사 마스토체크(MASTOCHECK®)의 싱가포르 현지 검사 체계를 강화하고, 동남아시아 등 신규 국가로의 진단 서비스 확장 기반을 마련하기 위해 체결됐다. 베르티스는 마스토체크를 포함한 체크(CHECK) 시리즈에 적용되는 단백체 질량 분석 기술을 제공하며, 이노퀘스트 다이어그노스틱스는 싱가포르에서 마스토체크의 유통 및 검사 운영 전반을 담당하게 된다. 이를 통해 베르티스는 향후 증가할 검사 수요에 효과적으로 대응할 수 있는 검사 운영 체계를 확보하게 됐다. 양사는 인도네시아, 말레이시아, 태국, 베트남, 필리핀, 호주, 홍콩 등 7개국으로 검사 범위를 순차적으로 확대해 나갈 계획이며, 췌장암, 난소암 등 기타 암종에 대한 진단 파이프라인 공급도 추진할 예정이다. 이노퀘스트 다이어그노스틱스는 동남아시아 진단 서비스 전문 기업 패솔로지 아시아 그룹(P
에이아이트릭스(AITRICS, 대표 김광준)는 의료 데이터 결측이 단순한 정보 부족이 아닌, 의료진의 임상 판단을 반영한 결과일 수 있다는 내용을 다룬 연구 논문 이 SCIE급 국제학술지 ‘임상의학저널(Journal of Clinical Medicine)’에 게재됐다고 2일 밝혔다. 이번 연구는 예수병원에서 수집된 일반 내과·외과 병동에 입원한 성인 환자 총 24,359명의 임상 데이터를 후향적으로 분석해 ‘데이터를 수집한 임상적 맥락(Informative Presence)’이라는 개념을 실제 데이터로 입증했다. 이 개념은 데이터 결측 자체가 의료진의 판단 결과일 수 있음을 의미한다. 연구팀은 선행 연구 를 바탕으로, 환자의 중증도에 따라 수집되는 데이터와 결측률이 달라질 수 있다는 가설을 검증했다. 이에 따라 환자들을 ‘동반 질환 지수(Charlson Comorbidity Index, CCI)’ 기준으로 고위험군(CCI > 3)과 중저위험군(CCI ≤ 3)으로 나눈 뒤, 각 집단의 데이터의 결측률과 AI 성능을 비교했다. 연구 결과, 상태가 위중한 고위험군은 더 많은 검사를 시행하기 때문에 결측률이 낮은 반면, 중저위험군은 상대적으로 검사 빈도가 적어