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고려대의료원-필립스, AI 기반 신경·심혈관질환 진단기술 공동연구 협약

고려대학교의료원(의료원장 겸 의무부총장 윤을식)이 글로벌 헬스테크 기업 필립스(Philips)와 인공지능(AI) 기반 신경·심혈관질환 진단기술을 공동 연구하기 위한 협약을 최근 체결했다. 연구는 2025년부터 2029년까지 5년간 진행되며, 협약서에는 고려대학교의료원 의료지능정보본부장 박홍석 교수(고대구로병원 비뇨의학과)와 의료데이터사이언스 연구단장 주형준 교수(고대안암병원 순환기내과)가 서명했다.

이번 협약은 심장·뇌 등 복합 질환의 조기진단 기술과 AI 헬스케어 솔루션을 공동 개발하는 데 중점을 둔다. 세계 의료 현장에서 축적된 필립스의 임상 데이터 분석 역량과 고려대의료원의 빅데이터·딥러닝·영상·생체 신호분석 노하우가 결합해 한층 더 정밀한 환자 맞춤형 진단·치료가 가능해질 것으로 기대된다.

특히 이번 공동연구는 고려대의료원이 추진 중인 ‘초격차 미래병원’ 비전과 맞닿아 있다. 빅데이터와 AI를 활용해 급성기 질환 조기 발견부터 맞춤형 치료까지 환자 중심의 스마트 헬스케어 시스템을 구축하고, 더 나아가 ▲공동 IP 개발 ▲국제 학술 논문 발표 ▲글로벌 임상 시험 연계 등 다각적인 혁신 성과가 예상된다. 의료·산업계에 새로운 협력 모델을 제시함과 동시에 국내 보건의료 수준을 높이고, 글로벌 시장에서도 경쟁력을 강화할 전망이다.

고대의료원 의료지능정보본부장 박홍석 교수는 "이번 협력은 기술 개발을 넘어 의료 AI 생태계 구축의 기반이 될 것"이라며, "의과학 연구 역량과 필립스의 글로벌 기술 네트워크가 만나 맞춤형 진단 솔루션 개발 속도가 크게 향상될 것"이라고 말했다. 

연구단장인 주형준 교수는 "연구 성과가 상용화된다면 국내·외 의료현장에서 폭넓게 활용될 것"이라며, "정밀 분석기술과 대규모 환자 데이터의 시너지를 발휘해 차세대 의료 패러다임을 이끌겠다"라고 강조했다.
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식약처, 디지털의료기기 관련 가이드라인 6종 제·개정 식품의약품안전처(처장 오유경) 소속 식품의약품안전평가원(원장 강석연)은 「디지털의료제품법」 하위규정 시행에 따라 디지털의료기기 관련 가이드라인 1종을 제정하고 5종을 5월 7일 개정했다고 밝혔다. 주요내용은 디지털의료기기소프트웨어 특성을 반영한 허가신청서, 첨부서류 등 작성 방법을 안내하고, 인공지능·가상융합기술 등이 적용된 디지털의료기기에 대해 ▲제품 분류 판단기준과 흐름도 정비 ▲기술별 제품 사례 안내 ▲허가 제출자료의 범위 정비 및 작성방법 예시 등이다. 붙임 가이드라인 제·개정 주요 내용 구분 제목 목적 주요사항 제정 디지털의료기기소프트웨어 허가 심사 가이드리인 독립형디지털의료기기소프트웨어의 허가·심사 시 기술문서·첨부자료 작성방법 등 제시 ① 독립형 디지털의료기기소프트웨어 관련 형태적·기능적 특성에 따른 안내 ② 독립형 소프트웨어 신청서 작성방법 및 예시, 성능평가 지표(AUC,민·특이도) 등 제시 ③ 「디지털의료제품 허가·인증·신고 심사 및 평가 등에 관한 규정」에 따른 첨부서류 안내 개정 의료기기 소프트웨어 허가 심사 가이드리인 내장형 소프트웨어의 허가·심사 시 기술문서·첨부자료 작성방법 등 제시 기존 내장형·독립형 소프트웨어 관련 포괄적 내용

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여럿이 자는 환경에서도, ‘내 숨소리’로 ..."수면 상태 분석한다" 분당서울대병원 정신건강의학과 윤인영 · 이비인후과 김정훈 교수 연구팀이 에이슬립 홍준기 CTO 연구팀과 공동으로 ‘여럿이 함께 수면하는 환경에서도 각 개인의 숨소리를 분리해 개인별 수면 단계를 정확히 구분’하는 인공지능(AI) 모델의 성능을 검증한 연구 결과를 발표했다. 수면다원검사는 수면의 질과 구조를 정밀하게 평가하는 표준검사다. 하지만 여러 센서를 부착해야하는 불편함, 높은 비용으로 인해 일상적으로 반복 측정하기에는 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해 웨어러블 기기와 수면 측정 애플리케이션이 주목 받고 있지만 그 정확도는 아직 수면다원검사의 수준에는 미치지 못하는 실정이었다. 또한, 기존의 수면 분석 기술들은 대부분 혼자 수면하는 환경을 기준으로 설계돼있어 실제처럼 두 명 이상 수면하는 경우에는 숨소리, 뒤척임, 코골이 등 타인의 소음으로 인해 개인별 수면 상태를 정확하게 분석하기는 어려웠다. 이에, 연구팀은 숨소리만으로 수면 단계(▲깨어있음 ▲렘(REM) 수면 ▲얕은 수면 ▲깊은 수면)를 예측하는 AI 모델을 개발, 공동 수면 상황에서도 개인마다의 수면 단계를 정확하게 분류할 수 있는지 알아보고자 연구를 진행했다. 연구팀은 성인 44쌍(총 88명)이