[메디칼타임즈=이인복 기자]신체에 아무런 장치도 부착하지 않고 장기간 심장 이상을 모니터링할 수 있는 차세대 기술이 나와 학계의 주목을 받고 있다.무선 주파수(RF)를 활용해 원거리에서 심박 변이도(HRV)를 측정하는 방식으로 호흡 등에 영향을 받지 않는다는 점에서 심장 모니터링 시스템에 획기적 전기가 마련됐다는 것이 전문가들의 의견이다.현지시각으로 2일 국제학술지 네이쳐(Nature Communications)에는 비침습적 심장 모니터링 장치에 대한 검증 연구 결과가 공개됐다(10.1038/s41467-024-55061-9).RF를 활용해 신체에 아무런 장치도 달지 않고 심장 모니터링이 가능한 기술이 나왔다(사진=중국과학기술대학)현재 심장 질환에 대한 모니터링은 의료기관에서 홀터를 통해 진행하는 방식이 표준으로 정립돼 있다.하지만 많은 전극을 몸에 부착해야 하고 의료기관에 상주해야 한다는 점에서 긴 대기시간을 감수해야 하고 장기 모니터링이 쉽지 않다는 한계가 있는 것이 사실이다.이로 인해 최근에는 광전 혈류 측정법(PPG)를 기반으로 하는 웨어러블 기기들이 나오고 있지만 주변 조명이나 피부 상태 등에 따라 측정 결과가 다르게 나온다는 보고가 이어지면서 정확도에 대한 논란이 일고 있다.이를 극복하기 위한 대안으로 제시되고 있는 것이 바로 RF다. 하지만 RF는 환자의 호흡에 따라 간섭이 일어날 수 있다는 단점으로 아직까지 임상 현장에서 쓰이지 못하고 있는 상태.이에 따라 중국과학기술대학 얀 첸(Yan Chen) 교수가 이끄는 연구진은 RF를 이용하되 이러한 호흡에 따른 간섭을 최소화하는 기술을 개발하는데 집중했다.그 결과 연구진은 과거에 활용하지 않았던 더 높은 주파수 범위, 즉 10 이상의 심박 고조파를 활용해 호흡의 간섭을 최소화하는데 성공했다.호흡을 할때 생기는 고조파가 이러한 10 이상의 심박 고조파보다 빨리 감소한다는 점에서 이 부분만 걸러내고 인접 고조파를 중첩하면 심박수와 정확히 같은 심박 패턴을 생성할 수 있다는 것을 발견한 것.과거에는 호흡의 영향에 의한 잡음으로 취급해 인위적으로 걸러냈던 고조파를 이용해 오히려 호흡과 무관하게 심박 변이도를 정확히 파악할 수 있는 길을 연 셈이다.이에 대한 정확도를 확인하기 위해 심장 질환이 있는 6222명의 환자를 대상으로 평균 2개월간 진행한 임상에서 이 RF 심장 모니터링 기기는 하루에 불과 34.1ms의 박동 간격(IBI)오차를 보였다.이는 과거 심박 주파수 대역으로 모니터링하는 기존 시스템에 비해 약 10배 개선된 수치이며 12개의 전극을 온 몸에 붙이고 진행하는 12리드 심전도 기기에 육박하는 정확도다.연구진은 이 기술이 장기간에 걸친 심장 모니터링 시대를 여는 기반이 될 것으로 기대하고 있다. 홀터나 다른 웨어러블 기기의 한계를 모두 극복했다는 점에서 충분한 잠재력이 있다는 결론이다.얀 첸 교수는 "고조파 RF를 활용한 이 심장 모니터링 시스템은 2개월간의 장기 임상에서 12리드 심전도 기기와 동인할 수준의 정확도를 보여줬다"며 "인체에 아무런 기기를 부착하지 않고도 매우 높은 정확도로 장기간 모니터링이 가능하다는 의미"라고 설명했다.이어 "기존에 개발된 웨어러블 기기니 레이저 모니터링 등은 호흡과 조명에 따른 간섭을 피할 수 없다는 점에서 이러한 RF 모니터링 시스템은 향후 장기 모니터링은 물론 원격 관리의 기반이 될 것"이라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]의료 분야에서도 챗 지피티 등 거대언어모델(LLM)을 활용하기 위한 시도가 이어지고 있는 가운데 실제 임상 환경에서 각 제품별 성능을 비교한 결과가 공개돼 이목을 끌고 있다.각 제품별로 의학 지식과 임상 정보를 학습시키고 얼마나 효과적으로 대응하는지를 확인한 것. 결과적으로 챗 지피티가 정확도 면에서 타 제품을 압도했다.거대언어모델 제품별 의료 분야 학습 성과를 비교한 결과가 나왔다.현지시각으로 27일 의료인공지능 저널(Journal of Medical Artificial Intelligence)에는 거대언어모델별 실제 임상 적용 가능성을 비교한 연구 결과가 공개됐다(10.21037/jmai-24-174).현재 거대언어모델이 급속도로 고도화되면서 의학 분야에서도 이를 접목하기 위한 시도가 지속적으로 이어지고 있다.특히 일부 모델은 이미 미국의사시험을 매우 높은 점수로 합격한 것은 물론 전문의보다 환자 분류나 퇴원 요약 등의 부분에서 더 우수하다는 보고가 이어지면서 기대감을 높이고 있는 상황.하지만 현재 개발된 각 거대언어모델간에 어느 정도 성능 차이가 있는지 또한 의학 분야에서 얼마나 효과를 발휘할 수 있을지에 대한 연구는 없었다.이탈리아 AOU 의과대학 지안루카 몬딜로(Gianluca Mondillo) 교수가 이끄는 연구진이 이에 대한 연구를 진행한 배경도 여기에 있다.과연 거대언어모델별로 의학 지식을 학습하는데 얼마나 성능 차이가 나며 또한 정확도 면에서 어느 제품이 우수한지를 팡가하기 위해서다.이에 따라 연구진은 오픈에이아이의 챗 지피티(Chat-GPT)와 구글의 제미니(Gemini), 미스트랄에이아이의 믹스트랄(Mixtral 8x7B), 메타의 라마(Llama2 70B)를 대상으로 비교를 시작했다.소아과학 교과서와 최근 임상 논문들, 또한 전문의들이 작성한 의무기록을 데이터 세트로 만들어 동일하게 학습시키고 과연 이를 통해 실제 임상에서 반응할 수 있는지를 비교한 것이다.이에 대한 비교는 총 227개로 구성된 동일한 질문을 통해 진행됐다. 동일한 데이터로 학습을 시킨 뒤 이 227개의 질문에 어떻게 답하는지를 비교한 셈이다.그 결과 교육 전, 즉 소아과 분야에 대한 전문지식을 학습시키기 전에는 챗 지피티 4.0 버전이 정답률 77.09%로 가장 높은 정확도를 보였다.이어서는 믹스트랄 8x7B가 71.37%로 뒤를 이었으며 제미니가 70.48%, 챗 지피티 3.5 버전이 65.20%, 라마2 70B가 47.5%의 정확도를 보였다.그렇다면 학습 후에는 어땠을까. 소아과학 교과서와 임상 논문, 의무기록을 학습시킨 뒤 정확도를 비교하자 챗 지피티 4.0 버전이 81.62%로 압도적 성능을 보였다. 이는 10년 이상의 소아과 전문의 수준이다.이후 순위는 학습 전과 후에 차이가 있었다. 학습 전 정확도 4위에 랭크됐던 챗 지피티 3.5가 학습 후에는 83.70%의 정확도를 보이며 2위로 올라섰고 학습 전 정확도 2위를 기록했던 믹스트랄 8x7B은 학습 후 78.86%의 정확도를 보이며 순위가 뒤바뀌었다.학습에 따른 정확도 증가분을 봐도 챗 지피티 4.0 버전이 14.53%로 압도적으로 높았고 챗 지피티 3.5가 18.5%, 제미니가 7.93%, 믹스트랄 8x7B이 7.49%로 큰 차이를 보였다.챗 지피티가 의학 분야에서는 학습에 따라 정확도가 큰 폭으로 증가한다는 의미가 된다.지안루카 몬딜로 교수는 "학습 후 정확도면에서 이미 거대언어모델은 숙련된 전문의 수준으로 임상적 판단을 내릴 수 있다는 것을 보여준다"며 "제대로된 데이터 세트만 마련된다면 임상 현장에서 매우 유용한 도구가 될 수 있다는 것"이라고 설명했다.이어 그는 "특히 챗 지피티는 자체 데이터 뿐 아니라 다른 데이터를 통한 학습 능력도 매우 뛰어나며 의학 분야에서도 전문성을 발휘할 수 있는 충분한 성능을 보여줬다"며 "특히 영어가 아닌 이탈리어로 학습했음에도 충분한 정확도를 보였다는 점은 매우 고무적인 일"이라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]전립선 특이 항원 검사에서 전립선암이 의심될 경우 자기공명영상(MRI)을 먼저 시행해 적극적 모니터링을 하는 'MRI 선행 전략'이 마침내 표준요법으로 정립될 것으로 보인다.미국비뇨의학회 등의 권고에도 불구하고 임상적 딜레마에 의한 관행적 조직검사가 여전한 상황에서 마침내 전향적 연구를 통해 확실한 임상적 근거가 마련됐기 때문이다.MRI 검사만으로 조직 생검 절차를 생략해도 안전하다는 전향적 연구가 나왔다.현지시각으로 20일 미국의사협회지(JAMA)에는 전립선암 의심 환자에 대한 MRI 선행 전략의 안전성에 대한 대규모 전향적 연구 결과가 공개됐다(10.1001/jamaoncol.2024.5497).전립선암의 경우 보통 전립선 특이 항원(PSA) 검사를 통해 의심 환자를 선별한 뒤 추가 검사를 통해 확진하는 방식으로 진단이 이뤄진다.문제는 PSA 검사가 매우 유용한 선별검사이긴 하지만 위양성률이 높다는 것. 결국 전립선암이 아니더라도 높은 수치가 나오는 경우가 많다는 의미다.이로 인해 미국비뇨의학회 등은 조직 검사에 앞서 MRI를 통한 선행 검사를 진행하는 것을 권고하고 있다.조직 검사가 침습 행위로서 다양한 문제를 가져올 수 있으며 공격적이지 않은 비진행성 암까지 조기 진단하는 문제가 있다는 결론에서다.그러나 현장에서는 MRI에서 전립선암 음성 판정이 나와도 임상적 딜레마, 즉 혹시 모를 가능성에 대비해 관행적으로 조직 검사를 진행하는 경우가 많은 상황이다.MRI 검사에서 음성이 나왔어도 생검을 생략하고 추적 관찰만 해도 안전하다는 전향적 임상 근거가 부족하기 때문이다.독일 샤르테 의과대학(Charité–Universitätsmedizin) 찰리 햄(Charlie A. Hamm) 교수가 이에 대한 대규모 전향적 임상을 진행한 것도 이러한 배경 때문이다.학회에서 권고하는 선행적 MRI 전략이 임상적으로 충분히 안전하다는 전향적 근거를 마련하기 위해서다.이에 따라 연구진은 독일의 주요 의료기관에서 총 593명의 전립선암 의심 환자를 대상으로 2016년부터 2023년까지 추적 관찰 연구를 진행했다.이 중 48%는 MRI 결과가 음성이었으며 이 중 44%는 이를 신뢰해 조직 검사를 하지 않았고 또 이 중 41%는 3년 동안 생검을 진행하지 않았다.평균 3년간의 추적 관찰 기간 동안 MRI 결과가 양성 의심이었던 환자 307명 가운데 58명은 조직검사에서도 전립선암이 없었다.마찬가지로 정상적인 MRI 결과가 나타난 전립선암 의심 환자 96%가 3년 이내에 그 어떤 검사에서도 전립선암이 진단되지 않았다. 추가 모니터링에서 공격적인 전립선암을 진단받은 환자는 4%에 불과했다.찰리 햄 교수는 "MRI에서 암 의심 소견이 발견되지 않을 경우 조직 검사를 진행하는 것과 무관하게 전립선암 위험이 매우 낮다는 것을 보여주는 의미있는 전향적 연구 결과"라며 "MRI를 찍고 나서 생검의 위험성과 불편함을 감수할 이유가 전혀없다는 의미"라고 설명했다.그는 이어 "미국비뇨의학회 및 유럽비뇨의학회가 권고하는 MRI 선행 전략은 충분한 근거가 있으며 매우 안전하다는 것을 시사한다"며 "MRI 결과에서 이상이 없다면 생검을 하지 않아도 된다는 확고한 근거를 보여준다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]연속혈당측정기(CGM) 시장 경쟁이 본격화되자 선두 주자 중 하나인 덱스콤이 CGM에 생성형 인공지능(GEN AI)를 결합하는 승부수를 띄우면서 이목이 쏠리고 있다.생성형 AI를 통해 혈당을 기반으로 개인 맞춤형 솔루션을 제공하겠다는 의지로 사실상 연속혈당측정기는 물론 의료기기 분야에서 최초로 시도되는 일이라는 점에서 주목된다.덱스콤이 OTC 연속혈당측정기 스텔로에 생성형 AI를 접목해 이목이 쏠리고 있다.19일 의료산업계에 따르면 덱스콤이 연속혈당측정기에 생성형 인공지능을 결합한 제품을 출시한 것으로 확인됐다.CGM은 말 그대로 신체에 부착해 시간으로 혈당을 모니터링하는 기기로 혈당의 변화는 물론 추이를 확인할 수 있다는 점에서 당뇨병 관리의 새 지평을 열었다는 평가를 받고 있다.이로 인해 미국당뇨병학회는 물론 전 세계 학회들이 가이드라인을 통해 최우선으로 CGM을 권고하고 있는 상황.특히 최근에는 당뇨병 환자뿐만 아니라 다이어트나 건강 관리를 위해 직접 CGM을 구입하는 사람들이 늘면서 전 세계적으로 판매량이 급증하고 있는 상태다.그만큼 시장 경쟁도 점점 더 치열해지고 있다. 덱스콤과 애보트, 메드트로닉이 삼파전을 벌이고 있는 가운데 로슈와 국내 기업인 아이센스, 센서오닉스 등이 후발주자로 시장에 뛰어들면서 과열 양상이 벌어지고 있는 셈이다.이에 맞춰 후발주자들은 포도당 수치를 예측하는 인공지능을 CGM에 적용하는 등 타 제품과 차별화된 경쟁력을 갖추기 위해 노력하고 있다.덱스콤이 생성형 AI 접목이라는 새로운 시도에 나선 것도 이러한 배경 때문이다.실제로 덱스콤은 CGM 기업 중 가장 먼저 의사 처방 없이 구입이 가능한 OTC(Over the counter) 제품인 스텔로(Stelo)를 출시한 바 있다.여기에 생성형 AI를 결합해 환자 맞춤형 솔루션을 제공하겠다는 것이 덱스콤의 전략이다.이에 따라 덱스콤은 구글의 생성형 AI인 버텍스(Vertex AI)와 거대언어모델인 제미나이(Gemini)를 스텔로에 접목했다.이를 통해 덱스콤은 혈당 수치와 추이를 기반으로 착용자에게 현재 필요한 사안이 무엇인지, 어떤 음식을 먹어도 되는지, 얼마나 운동을 해야 하는지, 수면 습관은 어떤지 등 양방향으로 개인화된 통찰력을 제공한다는 방침이다.덱스콤의 이러한 시도가 주목받는 이유는 지금까지 의료기기 분야에서 생성형 AI를 접목한 제품은 단 하나도 없었다는 점이다. 미국 식품의약국(FDA)의 허가를 받은 기기가 전무하다는 의미다.덱스콤 제이크 리치(Jake Leach) 최고운영책임자는 "생성형 AI 접목을 통해 덱스콤은 미래 헬스케어 모델의 새로운 문을 열었다"며 "내년에도 사용자의 전반적 건강 정보를 관리하고 개개인에게 맞춤 솔루션을 제공할 수 있도록 더 많은 생성형 AI를 접목할 예정"이라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]"24시간 연속 혈압 측정 기기 카트비피는 이미 혈압 관리의 패러다임을 바꾸고 있어요. 이제는 세계로 뻗어나가며 만성질환 관리의 미충족 수요를 하나씩 채워나갈 계획입니다."누구나 고민했지만 아무도 만들지 못했다. 반지처럼 손가락에 끼고만 있으면 24시간 혈압을 모니터링할 수 있는 기기가 처음 나왔을때 의사들의 분위기는 반신반의였다.수십년간 혈압 측정 기기의 대명사로 굳어진 커프형 혈압계에 대한 신뢰가 강했고 웨어러블 기기에 대한 불신도 만만치 않았다.하지만 정확도에 대한 임상적 근거들이 하나씩 쌓이고 해외 유수 저널과 학회에서 이를 주목하기 시작하면서 분위기는 180도 전환됐다.이제는 어떤 의사도 이를 의심하지 않는다. 다만 이를 어떻게 효율적으로 활용해야 하는지를 두고 전 세계 전문가들이 머리를 맞대기 시작했다. 국내 고혈압학회도 마찬가지다.임상 근거로 무장한 카트비피…혈압 측정 패러다임 전환이러한 의심과 의구심을 뚫고 제품이 세상에 나오기까지는 스카이랩스 이병환 대표이사의 뚝심이 있었기에 가능했다.'근거가 있다면 안쓸 이유가 없다'는 믿음으로 수없이 많은 임상을 진행했고 이를 통해 마침내 세계 최초 커프리스(Cuffless) 연속 혈압 측정기 카트비피가 세상에 나오게 됐다.스카이랩스 이병환 대표는 신의료기술의 생명력은 오로지 임상 연구에서 나온다고 강조했다."처음에 의대 교수님들께 제품을 가져갔을때는 쳐다보지도 않으셨어요. 커프형 혈압계에 대한 신뢰가 확고했죠. 그 어느 것도 커프형 혈압계를 대체할 수 없다는 인식이 컸어요. 그래서 오히려 기회라고 생각했죠. 커프형만큼 정확하다는 근거만 준다면 해결되는 문제잖아요."그렇게 그는 수년 동안 묵묵히 임상을 이어나갔다. 커프형 혈압계와 비교하고 24시간 연속혈압 측정 검사(ABPM), 침습형 동맥혈압측정과 비교하며 카트비피의 임상적 근거를 쌓아나갔다. 모든 것이 세계 첫 전향적 임상이었다.그 결과 카트비피는 그 어느 혈압 측정법에도 밀리지 않았다. 이 연구들은 네이쳐를 비롯해 국내 최고 권위의 의학회 국제학술지 JKMS, 대한심장학회지를 장식했고 해외 유수 학회에 연이어 초청되며 단숨에 세계적 '스타'가 됐다.이병환 대표는 "카트비피에 대한 의학적 근거들이 충분히 쌓이면서 이제 유효성과 정확도를 이야기하는 의사들은 없어졌다"며 "과거에 제품을 알리기 위해 나갔던 학술대회에 이제는 공식 초청을 받아 나가는 상황까지 왔다"고 전했다.그는 이어 "또한 세계적인 권위를 가진 의학자들이 공동 연구를 요청하고 있고 그 중 일부는 이미 가시화되고 있는 상태"라며 "국내 학회 및 의학자들과도 마찬가지"라고 덧붙였다.실제로 대한 고혈압학회는 학회에서 연구비를 책정해 이른바 '한국형 스프린트(SPRINT)'를 목표로 카트비피를 통한 대규모 연구에 들어갔다.8000여명의 환자를 대상으로 24시간 활동 혈압 측정의 임상적 유효성과 진료실 모니터링과의 차이를 확인하는 대규모 연구다.이병환 대표는 "커프형 혈압계의 정확도는 의심할 바 없지만 결국 진료실을 찾아가야 하고 1~2회 측정만으로 혈압을 본다는 점에서 이른바 백의고혈압이나 가면고혈압 가능성을 배제할 수 없다"며 "하지만 카트비피는 이 모든 문제를 한번에 해결할 수 있는 솔루션을 가지고 있다"고 설명했다.그는 이어 "특히 수면시에도 혈압 모니터링이 가능하다는 점에서 커프형이 줄 수 없는 수많은 데이터를 제공한다"며 "혈압 모니터링의 새로운 패러다임은 이미 열리고 있다는 의미"라고 강조했다.이는 곧 수상 소식으로 이어지고 있다. 실제로 카트비피는 2023년도 CES에서 혁신상을 수상했고 내년 1월에 열리는 CES에서도 또 다시 혁신상이 확정되며 혁신성을 인정받고 있다.글로벌 진출 청신호…"만성질환 관리 경쟁력 확보"이를 기반으로 스카이랩스는 해외 진출에 속도를 내고 있다. 현재 24시간 혈압 측정이 가능한 커프리스 혈압계는 카트비피가 유일하다는 점에서 빠르게 시장을 선점하기 위해서다.이병환 대표는 "글로벌 기업들과 해외 판권이나 판매와 같은 부분들에 대해 많은 얘기를 하고 있고 일부는 이미 성과가 가시화되고 있다"며 "전 세계에서 유일하게 임상 근거를 가진 제품인 만큼 주도권을 가져가고 있는 상태"라고 귀띔했다.이병환 대표는 카트피비의 글로벌 진출과 함께 만성질환 관리 패러다임을 주도하겠다는 의지를 보였다.이어 그는 "해외 주요 국가 진출을 위해서는 인허가부터 인증까지 세부적으로 풀어야할 문제들이 많은 만큼 글로벌 기업들은 물론 해외 학회 등과 순차적 진출 계획을 조율하고 있다"며 "이미 2~3개 기업과는 논의가 마무리 단계에 있는 만큼 조만간 좋은 소식을 전할 수 있을 것으로 기대한다"고 전했다.국내에서 성장을 기반으로 기업공개(IPO)를 위한 준비도 착착 진행되고 있다.해외 시장 진출 등을 위해서는 실탄이 필수적인 만큼 기업공개를 통한 자금 마련도 필수적인 수순이기 때문이다.이병환 대표는 "아직까지 커프리스 혈압계로는 퍼스트 러너이고 경쟁 기업조차 없는 시장인 만큼 IPO에 무리는 없다고 판단하고 있다"며 "내년도 상장을 목표로 기술평가 등 관련 절차를 진행중에 있다"고 말했다.그러나 일반 소비자를 대상으로 하는 B2C 시장 진출은 아직 고려하고 있지 않은 상황이다. 당장 돈을 버는데 눈을 돌리지는 않겠다는 이병환 대표의 뚝심이다.의료계, 즉 의사들이 인정하는 제품으로 확실하게 자리를 굳힌 뒤 같은 폼팩터(FormFactor) 안에서 다양한 기능들을 추가하며 필수 의료기기로 자리잡는게 먼저라는 판단에서다.이병환 대표는 "시장 규모야 당연히 B2C가 클 것이고 제품이 시장에 나오고 난 뒤 환자, 즉 소비자들의 수요도 크다는 것을 알고 있다"며 "하지만 스카이랩스는 '의료기술' 기업인 만큼 의료기관, 의사들이 선택하는 기기, 기업을 만드는 것이 더 중요하다고 생각한다"고 전했다.그는 이어 "혈압 측정은 곧 진료의 목적이며 의료진이 가장 신뢰할만한 제품을 만든 뒤에야 B2C 시장을 바라볼 수 있다"며 "그 전까지는 카트비피의 폼팩터 안에 수면 질환 등의 기능을 추가하며 의료기관의 필수 기기가 되는 것에 집중하려 한다"고 강조했다.이를 통해 그는 궁극적으로 만성질환 관리의 '필수 기업'을 만드는 것을 목표로 삼고 있다.하나의 폼팩터 안에서 만성질환 관리를 위한 모든 정보를 제공하는 기기를 만드는 것이 그의 목표다.이병환 대표는 "의료기관의 수요에 맞춰 24시간 커프리스 혈압 측정은 물론 맥박수와 호흡수, 체온 등 주요 바이탈 사인을 한번에 보여주는 기기를 개발하고 시장 진출을 기획중인 단계"라며 "이와 같이 혈압을 시작으로 하나의 폼팩터로 만성질환 관리가 가능한 제품을 내놓는 것이 장기적 목표"라고 말했다.아울러 그는 "이러한 제품들이 나오면 추후 가정혈압 관리 등의 영역으로 자연스럽게 시장이 확대될 것"이라며 "지금까지와 같이 정석대로 임상적 근거를 쌓으며 한 걸음씩 나아간다면 우리가 원하는 '올인원 서비스'에 다다를 수 있다고 믿는다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]지멘스 헬시니어스가 해마루 동물병원과 업무 협약을 체결했다.지멘스 헬시니어스는 국내 최초 이차 진료 동물 의료기관인 ‘마루 이차진료 동물병원과 의료 기술 적용과 협력을 위한 레퍼런스 사이트 협약(MOU) 체결 및 장비운영 가동식을 진행했다고 18일 밝혔다.이번 행사에는 해마루반려동물의료재단 김소현 이사장, 해마루 동물병원 김진경 원장, 전성훈 인터벤션센터 센터장, 지멘스 헬시니어스 최준봉 본부장, 이흥기 수석 팀장 등 주요 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다.이번 MOU를 통해 양 사는 지멘스 헬시니어스의 혈관조영 장비 아티스 큐 실링(Artis Q Ceiling)을 활용해 ▲ 제품 설명회 ▲ 교육 워크숍 ▲ 강연 공동 수행 등의 분야에서 상호 협력할 예정이다. 이를 통해 해마루 동물병원의 전문 의료인이 실제 임상 환경에서 장비의 활용법 소개는 물론, 장비 작동 및 워크플로우 등을 시연하면서 고객들을 대상으로 제품 효용성을 실제 체험할 수 있는 기회를 제공할 계획이다.지멘스 헬시니어스의 아티스 큐 실링은 3D 이미징 및 뛰어난 명암 해상도를 구현하는 아티스 큐(Artis Q) 라인업 제품이다. 아티스 큐(Artis Q)는 고출력 엑스레이 튜브가 탑재돼 매우 적은 선량으로도 뛰어난 품질의 영상을 획득할 수 있으며 3D 영상기반 고급 어플리케이션을 탑재하고 있어 안전하고 정확한 진단과 시술이 가능하다.해마루반려동물의료재단 김소현 이사장은 "고해상도 혈관조영 장비는 동물들의 혈관 질환을 정확히 진단하고 신속히 치료하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다"며 "이번 협약을 통해 지멘스 헬시니어스의 첨단 혈관조영 장비를 활용해 진단과 치료의 효율성을 높이는 한편 교육과 연구를 적극적으로 진행할 계획"이라고 말했다.지멘스 헬시니어스 한국법인 최준봉 본부장은 "국내 대표적인 이차진료 동물 병원으로 전문적인 인터벤션 시술 사례를 매년 축적해 온 해마루 이차진료 동물병원과 레퍼런스 사이트 협약을 체결하게 된 것을 뜻깊게 생각한다"며 "세계적으로 동물병원에 혈관조영 제품이 설치된 것은 매우 이례적인 케이스인 만큼 동물 치료의 효율성을 높이도록 최선을 다해 지원할 것"이라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]에이아이트릭스가 부울경 지역 의료진들을 대상으로 리더스 서밋을 개최했다.에이아이트릭스(대표 김광준)는 최근 시그니엘 부산에서 부산광역시, 울산광역시, 경상남도 지역 의료진을 대상으로 인공지능의 활용 사례와 최신 지견을 공유하는 2024 리더스 서밋(AITRICS Leaders Summit)을 개최했다고 18일 밝혔다.이번 서밋에서 에이아이트릭스는 의료 인공지능과 신속대응시스템(RRS, Rapid Response System)을 통한 환자 관리 및 치료 효율성 향상을 주제로 최신 기술과 지침을 공유하고 의료진 간 소통의 자리를 마련했다.이날 심포지엄에서는 ▲신속대응시스템에서 의료 인공지능 소프트웨어 사용 경험 및 변화 ▲2024 국내 성인 패혈증 초기 치료 지침 ▲신속대응시스템 운용과 과제 등 다양한 주제로 발표가 이어졌다.이번 행사는 창원경상대병원 중환자의학과·내과호흡기알레르기과 김호철 교수와 울산대병원 호흡기내과 안종준 교수, 분당서울대병원 호흡기내과 이연주 교수가 좌장을 맡았고 국내 신속대응시스템 소속 의료진 5명이 발표를 맡았다.첫 번째 세션에서는 신속대응팀에서 환자 상태 악화 예측 인공지능 솔루션 AITRICS-VC(바이탈케어)의 실사용 사례와 함께 의료 인공지능 도입 이후 의료 현장의 변화에 대한 논의가 이뤄졌다.두 번째 세션에서는 성인 패혈증 초기 치료 및 신속대응시스템의 성공적인 운영과 유지 전략을 다루며 환자 진료의 질을 향상시키기 위한 혁신적인 솔루션을 모색하는 시간을 가졌다.마지막 세션에서는 효율적인 신속대응시스템 운용과 그에 따른 과제를 주제로 심도 깊은 토론이 진행됐다. 특히, 다양한 국내 신속대응팀 의료진들이 패널로 참여해 신속대응시스템 운영 현황과 의료 인공지능 솔루션의 발전 방향에 대해 깊이 있는 논의를 펼쳤다.에이아이트릭스의 바이탈케어는 EMR(전자무의기록) 데이터를 기반으로 일반 병동 및 중환자실 입원 환자의 패혈증, 심정지, 사망 위험도를 예측하는 의료 인공지능 소프트웨어로 현재 국내 70여 개의 병원에 도입돼 임상 현장에서 환자 관리의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다.울산대학교병원 호흡기내과 안종준 교수는 "이번 심포지엄에서 신속대응시스템 운영 사례와 경험을 바탕으로 의료 인공지능 솔루션이 임상 현장에서 더욱 효과적으로 적용될 수 있는 방법에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있었다"며 "앞으로도 의료 현장에 있는 의료진에게 도움이 되는 교류의 장이 지속적으로 마련될 수 있기를 기대한다"고 말했다.에이아이트릭스 김광준 대표는 "부산, 울산, 경남 지역은 의료 인공지능 분야에서 앞장서고 있는 지역으로, 이번 심포지엄을 통해 바이탈케어의 임상적 유용성과 가치가 다시 한번 주목받는 계기가 됐다"며 "앞으로도 지역 의료진들에게 의료 인공지능 솔루션에 대한 이해도를 높이고, 이를 통해 환자 관리 및 치료 효율성을 더욱 향상시킬 수 있는 기회를 제공하기 위해 힘쓸 것"이라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]특화된 혈액검사 기기를 통해 전립선암 환자의 생존율 등 예후를 예측하는 검사 기술이 나와 학계의 주목을 받고 있다.특히 이 검사를 이용하면 전립선암의 표준요법인 안드로겐 수용체 억제제의 반응률까지 볼 수 있다는 점에서 맞춤형 치료의 기반이 될 수 있다는 것이 전문가들의 의견이다.전립선암 치료의 예후를 예측하는 혈액검사 기기가 나왔다.현지시각으로 12일 국제학술지 네이쳐(Nature communications)에는 전립선암 예후 예측을 위한 DNA 시퀀싱 기술인 'AR-ctDETECT'에 대한 연구 결과가 공개됐다(10.1038/s41467-024-54847-1).현재 전립선암의 경우 안드로겐 수용체 억제제가 표준요법으로 자리잡고 있다.하지만 문제는 이 약물이 잘 듣지 않은 경우가 많다는 것. 이로 인해 전이성 거세 저항성 전립선암으로 진행될 경우 사망률이 크게 높아진다는 점에서 경각심이 높은 상태다.이에 대한 치료 또한 보통 약물을 통해 진행된다. 하지만 엔잘루타미드 등의 경우 30%의 환자에서 내성이 발현되며 이 경우 곧바로 화학요법으로 넘어가야 한다.또한 마찬가지로 DNA 복구 결핍이 나타난 환자는 면역 체크 포인트 억제제 펨브롤리주맙으로 치료제를 전환해야 하는 경우도 생긴다.결국 1차적으로 안드로겐 수용체 억제제를 사용한 뒤 환자의 반응에 따라 다른 약제로 변경하며 생존율을 높여야 한다는 의미다.이에 대한 방법으로는 순환 종양 DNA로 불리는 ctDNA가 활용된다. 환자의 혈액에서 ctDNA가 검출될 경우 예후가 좋지 않다는 점에서 이를 일종의 신호로 보는 셈이다.그러나 문제는 ctDNA의 양이 적으면 기존의 검사법으로 이를 검출하지 못한다는데 있다. 미네소타대학 토드 P. 크넛슨(Todd P. Knutson) 교수가 이끄는 연구진이 이를 검출하는 검사법을 개발한 배경이다.이에 따라 연구진은 진행성 전립선암 환자를 대상으로 하는 무작위 대조 임상인 'Alliance A031201'을 통해 776개의 DNA 샘플을 확보하고 이를 통해 'AR-ctDETECT'라는 새로운 혈액 검사 기기를 개발했다.오로지 ctDNA을 타깃으로 아주 작은 양이라도 검출하고 분석하도록 설계해 이를 실제 환자에게 적용한 것이다.이를 분석한 결과 59%이 환자는 ctDNA 양성이었으며 26%는 높은 이수성을 가지고 있었고 33%에서는 그렇지 않았다.이 그룹별 환자를 추적 관찰하자 AR-ctDETECT에서 ctDNA 양성이 나타난 환자는 평균 29.0개월을 생존하는데 그쳤고 그렇지 않은 환자는 47.4개월로 크게 생존 기간이 길어졌다.연구진은 이러한 결과가 AR-ctDETECT를 통해 안드로겐 수용체 억제제의 약물 반응을 살펴보는 것은 물론 환자의 예후를 살펴볼 수 있다는 중요성을 시사한다고 설명했다.토드 크넛슨 교수는 "AR-ctDETECT를 활용하면 1차적으로 안드로겐 수용체 억제제가 반응하는지를 확인할 수 있으며 2차적으로 이에 따른 추가 치료를 검토할 수 있다"며 "질병이 어떻게 진행될지 예측할 수 있다는 점에서 보다 개인화된 맞춤형 치료가 가능해진다는 의미"라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]CT 이미지만으로 간 기능 부전이 생길 위험을 97%의 높은 정확도로 예측하는 인공지능이 나와 학계의 주목을 받고 있다.전문의들의 난제를 해결할 수 있는 가능성이 열렸기 때문이다. 특히 이 모델은 향후 비알콜성 지방간 등 만성 간 질환에 응용이 가능하다는 점에서 기대감을 높이고 있다.CT 이미지만으로 간부전 위험을 예측하는 인공지능 모델이 나왔다.현지시각으로 10일 국제학술지 온코타겟(Oncotarget)에는 간부전 예측 인공지능의 검증 연구 결과가 공개됐다(10.18632/oncotarget.28673).원발성 경화성 담관염은 흔한 만성 간 질환 중 하나로 섬유화와 연관이 있으며 발열과 오한, 황달 등의 증상이 나타난다.문제는 상당수 환자가 증상이 없다는 점에서 점차 질환이 악화돼 간경변증이나 간부전 등의 심각한 합병증을 일으킬 수 있다는 것.이에 따라 전문의들은 이러한 간부전 합병증을 막기 위해 다양한 방법을 쓰고 있지만 이를 예측하는데는 한계가 있다는 점에서 어려움을 겪어왔다.메이요 클리닉 야쉬비르 싱(Yashbir Singh) 교수가 이끄는 연구진이 이를 예측하는 인공지능 모델 개발에 나선 것도 이러한 배경 때문이다.상당수 간 질환 환자가 CT 촬영을 한다는 점에서 이 이미지를 통해 간부전을 예측할 수 있다면 큰 도움이 될 수 있다는 판단에서다.이에 따라 연구진은 2430개의 CT 이미지를 자체 개발한 딥러닝을 통해 학습시키고 체성분 및 근육 및 지방 조직의 분포 패턴을 정량화하는 인공지능 모델을 개발했다.또한 간부전이 나타난 환자 30명과 없는 환자 30명, 외부 검증 세트의 20명의 환자를 모집해 이에 대한 검증 연구를 진행했다.그 결과 이 인공지능 모델은 AI의 정확도를 평가하는 곡선 아래 면적(AUC)가 0.97로 매우 높게 나타났다. 정확도가 97%에 달한다는 의미다.마찬가지로 정밀도 점수는 '1'을 기록했다. 진단 정밀도가 100%라는 의미가 된다.연구진은 이러한 분석 모델이 비단 원발성 경화성 담관염 환자에게만 적용되는 것이 아니라는 점에서 향후 만성 간 질환의 예측에 큰 도움이 될 것으로 기대하고 있다.야쉬비르 싱 교수는 "이 인공지능 모델은 전문의들의 난제 중 하나였던 간부전을 무려 97%의 정확도로 예측하는 놀라운 성능을 보였다"며 "더욱 고무적인 것은 이 모델을 단순히 원발성 경화성 담관염이 아니라 비알콜성 지방간 등에도 적용할 수 있다는 것"이라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]의료 인공지능(AI)이 발전하면서 하나의 검사로 다른 질환까지 찾아내는 이른바 '기회 검진'의 효용성이 점점 더 높아지고 있다.암을 판별하기 위해 찍은 CT 영상만으로 심혈관 질환 위험은 물론 골다공증 발병 가능성까지 찾아낼 수 있는 방법들이 생겨나고 있기 때문이다.RSNA 2024에서 CT와 AI를 활용한 기회 검진의 효용성에 대한 연구가 공개됐다.현지시각으로 4일 미국 시카고에서 진행중인 북미영상의학회(RSNA)에서는 인공지능을 통해 컴퓨터 단층 촬영(CT)을 추가 분석하는 인공지능의 효용성에 대한 연구 결과가 공개됐다.현재 CT는 종양은 물론 국소적 출혈이나 감염, 기타 염증 등을 확인하기 위해 다방면의 검사에서 활용되고 있다.하지만 방사선 피폭 등의 부담에도 불구하고 지금까지는 이러한 CT 결과는 일회성 검사에 불과했다.의학계에서 이를 활용하기 위한 방안들을 찾아나선 이유가 여기에 있다. 말 그대로 기왕 CT를 찍었다면 이를 더욱 다양하게 활용할 수 없는가에 대한 고민이다.이에 대한 방안으로 제시된 것이 바로 인공지능이다. 이번에 발표된 뉴욕 그로스만 의과대학 미리엄 브레델라(Miriam Bredella)의 연구도 이러한 방편의 일환이다.이 연구는 종양 등의 확인을 위해 찍은 CT를 기반으로 원래 목적 외에 다른 질병을 진단하는 '기회 검진'에 초점이 맞춰져 있다. 특히 그 중에서도 미리엄 브레델라 교수는 복부 CT 결과를 주목했다.복부 CT 결과에는 주요 동맥인 대동맥이 포착된다는 점에서 기회 검진의 일환으로 이를 분석해 다른 질환을 발견하는 인공지능 모델을 개발한 셈이다.이에 따라 연구진은 2013년부터 2023년까지 진행된 CT 검사 3662건을 수집해 인공지능을 통해 대동맥의 석회화 양을 측정했다.또한 일상적인 CT 촬영 결과에서 얻은 데이터를 기반으로 석회화 수준에 표준 점수를 부여한 뒤 심혈관 질환 위험을 예측하는 모델을 대입했다.그 결과 이러한 석회화 점수가 평균 이상인 경우 3년 뒤 심각한 심장마비나 뇌경색이 일어날 위험이 그렇지 않은 경우에 비해 무려 2.2배나 더 높아진 것을 확인했다.또한 과거에 다른 검사에서 발견되지 않았던 29%의 참여자에게서 칼슘 축적의 조기 징후가 나타났다. 나중에 심혈관 질환 위험이 높아질 수 있는 위험군까지 찾아낸 셈이다.뿐만 아니라 이 인공지능은 같은 CT 이미지를 기반으로 골다공증 위험도 예측했다.마찬가지로 CT 영상에 칼슘 축적과 예측되는 골밀도 데이터를 대입한 결과 5년내에 골다공증 위험이 있는 환자를 정확히 찾아내는데 성공한 것.미리엄 브레델라 교수는 "당초 종양 등의 발견을 위해 실시한 CT 결과 하나만으로 심혈관 질환 위험은 물론 골다공증 위험까지 잡아낼 수 있다는 것을 보여준다"며 "기회 검진을 활용한 조기 진단의 매우 중요한 가능성을 보여준다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]의사와 간호사 등 의료인들에게 업무 부담 중 하나인 업무 인계 절차를 과연 챗 지피티(Chat-GPT)가 알아서 할 수 있을까?이에 대한 답을 엿볼 수 있는 연구가 나와 주목된다. 결론적으로 유효성과 안전성 면에서 모두 합격점을 받았다.의료인들의 부담 중 하나인 업무 인계 노트를 거대언어모델이 충분히 쓸 수 있다는 연구가 나왔다.현지시각으로 4일 미국의사협회지(JAMA)에는 챗 지피티 등 거대언어모델(LLM)을 활용한 업무 인계의 효용성에 대한 연구 결과가 공개됐다(10.1001/jamanetworkopen.2024.48723).업무 인계(핸드오프)는 의사와 간호사 등 의료인들이 다음에 환자를 맡게 될 의료인에게 전달하는 과정 중 하나다.교대제로 진행되는 의료기관의 업무 특성상 다음 순번의 의료인에게 맡고 있던 환자의 상태를 전달하는 것이 대부분이며 응급실 등에서 각 과의 입원 병동 등으로 환자를 보낼때도 활용한다.환자의 상태와 주의점, 이후 진행해야 할 처치 등을 담고 있지만 24시간 쉴새 없이 돌아가는 의료기관의 근무 환경 상 의료인들에게 큰 부담이 되고 있는 것이 현실.이로 인해 상당수 의료기관에서 문서가 아닌 구도로 전달되는 경우가 많으며 이에 따른 문제들이 속속 발생하면서 이를 의무화하는 규제 등도 생겨나고 있는 추세다.실제로 미국에서는 미국의사협회 등은 표준화된 업무 인계 노트 및 프로세스를 마련하고 임상 현장에서 이를 활용할 것을 권장하고 있지만 여전히 지켜지지 않고 있는 것이 사실이다.웨일 코넬 의과대학 빈스 하트먼(Vince Hartman) 교수가 이끄는 연구진이 거대언어모델을 활용해 이러한 표준화된 프로세스가 가능한지 확인에 나선 것도 이러한 배경 때문이다.만약 챗 지피티 등 거대언어모델이 이러한 업무를 자동으로 수행해 준다면 의료인들의 부담을 크게 줄이는 것은 물론 인계 과정에서 일어날 수 있는 많은 문제를 해결할 수 있기 때문이다.이에 따라 연구진은 의료기관의 전자의무기록(EMR) 등에서 얻어진 정보를 기반으로 거대언어모델을 통해 환자 정보를 인계하는 프레임 워크를 만들고 이에 대한 검증에 들어갔다.1600명의 환자 기록을 대상으로 거대언어모델이 만든 업무 인계 노트와 의료인이 직접 작성한 노트를 비교해 유효성과 안전성을 검증한 것.그 결과 거대언어모델이 만든 업무 인계 노트의 평균 유효성은 5점 만점에 4.04점을 기록했다. 의사가 직접 작성한 노트가 4.36점이었다는 점에서 상당히 높은 수준이다.거대언어모델이 만든 업무 인계 노트의 안전성은 마찬가지로 5점 만점에 4.06점으로 집계됐다. 의사가 직접 작성할 경우 4.5점이었다는 점에서 큰 차이가 없는 수준이다.그외 지표를 봐도 마찬가지였다. 완전성을 비교하자 거대언어모델이 4.00점, 의사가 4.16점으로 큰 차이가 나타나지 않았고 정확성 또한 4.52점 대 4.90점으로 유의미한 차이를 보이지 않았다.추가 분석을 통해 이러한 차이가 환자 안전에 미치는 최악의 시나리오를 추정해 외삽한 결과 그 어떤 지표에서도 환자의 생명을 위협하거나 건강에 악영향을 미칠만한 요소는 없었다.빈스 하트먼 교수는 "거대언어모델이 작성한 업무 인계 노트가 일부 지표에서 의사가 작성한 것에는 미치지 못했지만 임상에서 활용하는데 결격이 될만한 차이는 나타나지 않았다"며 "특히 최악의 시나리오를 상정해 대입해도 환자에게 악영향을 줄만한 이벤트는 없었다"고 설명했다.그는 이어 "결국 거대언어모델이 작성한 업무 인계 노트는 충분히 임상에서 활용될 수 있다는 점을 시사한다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]"올해 기쁨병원이 종합병원으로 승격되면서 서울권 유일의 외과 전문병원 겸 종합병원이 됐습니다. 대학병원 부럽지 않은 외과 병원을 만들겠다는 목표를 25년만에 이룬 셈이죠."기쁨병원이 올해 종합병원으로 승격하며 서울권 유일의 외과 전문병원이라는 명패에 또 하나의 타이틀을 더하게 됐다.기쁨병원 강윤식 원장은 외과 전문병원 겸 종합병원 승격을 통해 '대학병원급 진료'를 꿈꾸고 있다.탈장 수술 2만 2천례라는 국내에서 유일무이한 기록을 매년 갱신하며 외과 수술이라는 한 우물을 판 끝에 달성한 성과다.그렇다면 1990년 서울외과의원을 시작으로 대항병원 설립자 겸 원장을 거쳐 기쁨병원을 설립한 강윤식 원장의 다음 스텝은 무엇일까. 그는 이제 5부 능선을 넘은 것 뿐이라는 말을 먼저 꺼내놓았다."서울외과의원을 처음 개원했을때부터 외과 전문병원을 세우는 것이 목표였어요. 그때만해도 전문병원이라는 개념조차 없을때죠. 그렇게 탈장으로 시작해 여기까지 왔습니다. 이제는 정말 대학병원과 견줘도 부족함이 없을 정도의 전문성을 확보해야죠."실제로 강 원장은 국내 뿐 아니라 세계에서도 손꼽히는 탈장 전문가로 꼽힌다.전 세계 병원 중 탈장 수술 건수만 놓고 보면 캐나다의 숄다이스병원(Shouldice Hospital)에 이어 두 번째로 많은 기록을 보유하고 있으며 매년 그 기록은 갱신되고 있다.특히 그는 탈장 수술에 흔히 사용되는 인공막을 사용하지 않는 수술법을 고안해 임상적 성과를 거두면서 지난해만 500여명 이상의 외국인 환자들이 찾아오는 등 글로벌 명의로 이름을 날리고 있다.강윤식 원장은 "불과 10여년전만 해도 한국에서 인공막 탈장 수술 최다 케이스 기록을 내가 가지고 있었다"며 "하지만 협착 등의 부작용으로 고통받는 환자들을 보면서 무인공망 탈장 수술이 필요하다는 결론에 이르렀고 이를 임상적으로 더 다듬어 가며 수술법을 개발했다"고 운을 뗐다.이어 그는 "거듭되는 연구를 통해 현재 무인공망 탈장 수술의 재발률은 0.3% 정도로 인공막을 사용하는 경우(10%)보다 월등하게 낮다"며 "특히 인공막을 사용했을때 생길 수 있는 부작용을 원천적으로 차단할 수 있다는 점에서 환자들의 만족도는 비교할 수 없는 수준"이라고 말했다.이를 기반으로 대항병원을 반석위에 올려놓은 그는 기쁨병원을 개원하며 또 다른 출발선에 섰다. 그가 25년전에 꿈꾸던 '외과 전문병원'을 만들어 가기 위해서다.2005년 기쁨병원을 설립한 이래 그는 탈장 수술과 더불어 곧바로 내시경센터를 열었고 갑상선센터, 유방센터, 응급의료센터 등을 차례로 열어가며 그 꿈을 실현해 나가기 시작했다.강윤식 원장은 "사실 기쁨병원은 외과 전문병원이자 종합병원인 국내 유일의 존재"라며 "외과 전문병원으로서 종합병원으로 승격한 곳은 우리가 유일하다"고 설명했다.그는 이어 "기쁨병원에는 외과 전문의만 13명이 근무하고 있는데 이는 왠만한 대학병원보다 많은 수준"이라며 "특히 이 모든 인력이 응급 수술에 즉시 투입된다는 점에서 외과 분야에서는 따라올 자가 없는 상황"이라고 덧붙였다.이를 기반으로 그는 이른바 '외과 대학병원'이라는 목표를 향해가고 있다. 외과 분야에서는 대학병원에 절대 뒤처지지 않는 전문성을 갖추겠다는 목표다.최근 올림푸스한국과 MOU를 체결하며 진단 및 치료과정에서 의료진의 가시성 향상에 도움이 되는 EDOF 기능이 탑재된 스코프 및 최신 내시경 시스템 이비스 엑스원(EVIS X1)을 도입한 것도 같은 배경이다.또한 기쁨병원은 대장내시경 검사 보조 AI 시스템 엔도브레인 아이(EndoBRAIN-EYE)도 들여놓으며 인공지능 분야도 접목하고 있다. 의료진에 대한 투자와 더불어 첨단 시스템 구축에도 지원을 아끼지 않고 있는 셈이다.강윤식 원장은 "이비스 엑스원의 경우 이미지를 매우 선명하게 보여준다는 점에서 의사의 피로도를 크게 줄여줄 수 있다"며 "특히 엔도브레인 아이는 경험이 많은 의사와 경험이 적은 의사의 숙련도 차이를 크게 줄여준다는 점에서 주니어 의사들에게 매우 유용한 보조 수단이 될 수 있다"고 강조했다.이렇듯 전문성 있는 의료진과 시설, 장비를 통해 기쁨병원은 내실을 강화하며 종합병원 이상의 역할을 준비하고 있다.현재 대학병원을 암 등 중증질환 중심으로 체제를 개편하고자 하는 정부의 의지 등을 종합할때 기쁨병원이 할 수 있는 다양한 역할이 있다는 판단에서다.강윤식 원장은 "정부가 대학병원을 암 등 중증 환자 중심으로 체제 개편을 준비하고 있다는 점에서 외과적 영역에서 다빈도, 응급 수술을 담당할 수 있는 기관이 필요하다"며 "서울권 유일의 외과 전문병원이자 종합병원인 기쁨병원이 무엇보다 잘 할 수 있는 영역"이라고 전했다.아울러 그는 "마찬가지로 대학병원에서는 암 등 고난도 수술을 배울 수 있지만 대다수 외과 전문의들은 이와 다른길을 택하게 된다"며 "그러한 면에서 실제 다빈도, 응급 수술을 배울 수 있는 기쁨병원이 수련병원의 역할을 할 수 있다면 모두가 윈윈하는 결과를 얻을 수 있을 것"이라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]소변 한 방울로 일주일 뒤 호흡기 질환의 악화를 예측하는 인공지능 기반 진단 키트가 나와 학계의 주목을 받고 있다.특히 향후 일주일간 질환의 악화는 물론 안정 가능성까지 예측해 곧바로 결과를 알려준다는 점에서 환자 관리에 획기적 변화가 예상된다는 것이 전문가들의 의견이다.소변을 통해 호흡기 질환의 악화를 예측하는 진단키트와 인공지능이 나왔다.현지시각으로 20일 유럽호흡기학회지(ERJ)에는 인공지능을 활용해 소변 샘플을 분석하는 진단 키트의 검증 연구 결과가 공개됐다(10.1183/23120541.00797-2024).현재 폐기종과 만성기관지염을 비롯해 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)는 이환율이 높고 증상 발현시 사망률 또한 급격하게 증가한다는 점에서 경각심이 높아지고 있다.이로 인해 대부분 입원 치료를 권하지만 장기 입원 또한 상당한 부담을 초래한다는 점에서 한계가 있는 것이 사실이다.이에 따라 의학계는 이러한 환자들의 모니터링을 위한 다양한 방법을 고심하고 있지만 아직까지 정기적인 내원 외에는 방법이 없는 상태다.영국 레스터 의과대학의 크리스 브라이틀링(Chris Brightling) 교수가 이끄는 연구진이 악화 예측에 대한 인공지능 모델 개발에 나선 것도 이러한 이유 때문이다.간단한 방법으로 집에서 악화를 예측할 수 있다면 환자 관리에 큰 도움이 되기 때문이다.이에 따라 연구진은 COPD 환자 55명의 소변 샘플을 분석해 악화시 변화하는 바이오마커 35개를 추출한 뒤 이에 대한 연구에 들어갔다.또한 이를 통해 가장 차별적 변화가 일어나는 바이오마커를 결합한 로지스틱 회귀 모델을 뽑아내고 광전자 판독기를 사용해 진단 키트로 개발했다.이에 대한 검증은 105명의 COPD 환자를 통해 이뤄졌다. 이들은 6개월 간 매일 이 키트를 통해 소변 검사를 진행하고 그 결과를 휴대전화를 통해 연구자들에게 보냈다.연구진은 이를 인공 신경망(ANN) 유형의 인공지능을 통해 분석하고 환자의 COPD 증상이 악화되는 시기를 예측했다.결과는 놀라웠다. 환자들이 진단 키트를 통해 소변 검사를 진행하고 이를 인공지능에 넣는 것만으로 7일 뒤 증상 악화될 위험을 81%의 정확도로 예측하는데 성공했기 때문이다.발견 연구 당시 84%의 정확도를 기록했다는 점에서 약간의 수치 하락은 있지만 이 정도라면 충분히 임상에 활용할 수 있다는 것이 연구진의 설명이다.크리스 브라이틀링 교수는 "COPD의 경우 증상 발현시 곧바로 입원해야 할 만큼 심각한 예후를 보인다"며 "증상이 나타나기 전에 악화 여부를 예측할 수 있다면 환자 관리에 획기적 변화가 일어날 것"이라고 내다봤다.유럽호흡기학회 아포스톨로스 보시오스 이사는 "COPD를 비롯한 중증 호흡기 질환은 치료와 더불어 모니터링이 무엇보다 중요하다는 점에서 이번 연구는 매우 의미가 있다"며 "장기적으로 악화를 예측할 수 있다는 것은 치료는 물론 모니터링의 패러다임을 바꿀 것"이라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]의료 인공지능(AI)이 점점 더 고도화되면서 마침내 진단 부분에서 영상의학과 전문의를 넘어서는 정확도를 기록해 주목된다.진단 정확도면에서 이미 주니어 영상의학과 전문의를 뛰어넘고 10년차 이상의 시니어 전문의와 어깨를 나란히 하는 수준에 이르렀기 때문이다.영상의학과 전문의보다 더 높은 진단 정확도를 보이는 인공지능이 나왔다.현지시각으로 19일 국제학술지 네이쳐(Nature Communications)에는 무릎 진단에 대한 새로운 의료 인공지능 모델의 성능 연구 결과가 공개됐다(10.1038/s41467-024-51888-4).무릎 관절은 이른바 경첩 관절로 인체 부위 중 가장 복잡한 구조를 띄고 있는 관절 중의 하나다.이로 인해 반월판 파열부터 전후방 십자인대 파열, 측부 인대 파열, 슬개골 손상, 관절 삼출 등 수많은 질환이 나타나는 특징이 있다.이러한 질환의 진단은 관절경 검사가 표준으로 정립돼 있다. 하지만 관절경의 경우 침습적 행위를 동반한다는 점에서 추가 외상 및 합병증 위험이 높아 접근이 제한적이다.이를 보완하기 위한 방법이 바로 자기공명영상(MRI)다. 그러나 무릎의 복잡한 구조로 인해 숙련된 영상의학과 전문의가 아니면 질환을 놓칠 위험이 있다.이에 대한 인공지능 개발이 가속화되고 있는 것도 이러한 배경 때문이다. MRI 판독 자체가 노독집약적이라 전문의들의 피로감이 큰 데다 숙련도 차이도 무시할 수 없는 이유다.홍콩과학기술대학교 첸하오(CHEN Hao) 교수가 이끄는 연구진은 딥러닝을 통해 12가지의 무릎 질환을 분류하는 새로운 인공지능 모델을 개발하고 이에 대한 성능 연구에 돌입했다.연구진은 일단 1748명의 환자를 대상으로 시상면과 관상면, 축면의 T1 가중, T2 가중, 양성자 밀도 가중(PDW) MRI 데이터를 수집했다.또한 MRI 시퀀스 전체에 걸친 Co-Plane Attention(CoPAS)을 통합해 딥러닝 모델을 학습시켰다.이후 다양한 무릎 질환으로 내원한 환자의 데이터를 통해 검증 연구에 들어갔다.영상의학과 전문의들에게 처음에는 MRI 데이터만 주고 단독 진단을 하게하고 나중에는 인공지능 모델의 도움을 받아 진단하는 방식이다.결과는 놀라웠다. 이 인공지능 모델이 영상의학과 전문의보다 더 정확하게 진단하는데 성공했기 때문이다.실제로 인공지능의 정확도를 평가하는 AUROC(수신자 조작 특성 곡선 아래 면적)는 0.78을 기록했다.주니어 영상의학과 전문의의 진단 정확도가 0.65였다는 점에서 이미 이 수준을 뛰어 넘은 셈이다.마찬가지로 경력 10년차 이상의 시니어 영상의학과 전문의가 0.80을 기록했다. 인공지능 모델이 사실상 시니어 영상의학과 전문의와 어깨를 나란히 하고 있다는 의미다.특히 이 인공지능 모델을 전문의들에게 제공한 것만으로 진단 정확도 평균이 0.73에서 0.79로 크게 향상되는 결과가 나타났다.주니어 영상의학과 전문의가 인공지능의 도움만으로 시니어 전문의와 동등한 수준의 진단을 할 수 있다는 뜻이 된다.첸하오 교수는 "이 인공지능 모델은 숙련된 영상의학과 전문의와 동등한 수준의 진단 능력을 보여줬다"며 "또한 주니어 전문의에게 제공한 것만으로 진단 정확도를 크게 올리는 성과를 올렸다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]4차 산업 혁명을 타고 의료 인공지능(AI)이 급속도로 확산되면서 이에 대한 성능 지표에 대한 관심도 높아지고 있다.이에 대해 전문가들은 인공지능의 난제로 꼽히는 '결측값'의 효율적 처리가 의료 AI의 성능을 가를 것이라고 내다보고 있다.의료 인공지능의 성능 지표로 '결측값' 처리가 부상하고 있다(사진=바이탈케어)18일 의료산업계에 따르면 최근 의료 인공지능 모델의 성능 지표로 '결측값'의 처리가 주목받고 있는 것으로 파악됐다.고대 안암병원 감염내과 서진웅 교수는 "빅데이터가 확장되면서 의료 인공지능도 새로운 시대를 맞고 있다"며 "결측값을 포함한 더욱 발전된 알고리즘이 역할에 중요한 지표가 될 것"이라고 설명했다.실제로 의료 인공지능은 과거 단순한 진단 보조를 넘어 예측 의료의 시대로 나아가고 있다. 단순히 의료진의 진단을 돕는 것을 넘어 앞으로 일어날 일을 예측해 경고하는 방향으로 흐르고 있는 셈이다.이는 마찬가지로 빅데이터에 의존한다. 방대한 의료 데이터를 통해 끊임없이 인공지능을 학습시키면서 분석을 통해 질병의 예측 정확도를 키우는 방식이다.문제는 단순히 데이터의 양이 예측 정확도와 비례하지 않는다는 점에 있다. 의료 데이터의 특성상 균일하고 표준화된 데이터가 쌓이지 않는 이유다.예를 들어 어떠한 질병의 예후나 악화를 예측하는데 심전도가 필요할 수도 그렇지 않을 수도 있으며 어떤 환자는 그 데이터가 있지만 다른 환자는 없을 가능성이 높다는 의미다.이에 따라 임상 현장에서는 인공지능 모델에 임상적 판단과 경험이 녹아들 수 있어야 한다고 지적한다. 개별 환자를 대상으로 의사 결정을 내릴때 무엇보다 중요한 것이 바로 이 특징이라는 설명이다.서진웅 교수는 "예를 들어 혈액 검사 결과는 패혈증 예측 모델에 매우 중요한 지표로 활용된다"며 "이를 예측하고 선제적으로 대응하기 위해서는 혈액 검사 내용이 중요하다는 의미"라고 말했다.그는 이어 "하지만 이러한 데이터가 있는 환자도 있을 수 있고 없는 환자도 있는데다 이 데이터를 활용하는 모델도 그렇지 않은 모델도 있는 만큼 이같은 임상적 판단이 결합된 모델이 점점 더 중요해질 것"이라고 내다봤다.이에 따라 전문가들은 앞으로 의료 인공지능에 있어 '결측값'의 처리가 매우 중요해질 것으로 전망하고 있다.결측값이란 입력되지 않았거나 측정되지 않은 데이터를 의미한다. 결국 이 결측값을 어떻게 처리하는지가 정확도를 높이는데 결정적 역할을 한다는 의미다.따라서 앞으로의 의료 인공지능은 이 결측값을 효과적으로 처리할 수 있는지가 관건이 될 수 있다는 것이 전문가들의 의견이다.환자의 상태를 조기 예측하는 인공지능 솔루션인 바이탈케어(AITRICS-VC)가 대표적인 경우다. 이 원리를 적용한 모델이기 때문이다.실제로 바이탈케어는 5가지 생체신호와 11종의 혈액검사결과, 나이, 환자의 의식 상태점수 및 산소포화도를 포함한 최대 19가지 EMR 데이터를 활용해 조기 예측 기능을 제공하지만 생체 신호 5종 이외에 나머지는 실측 데이터가 없어도 결측치 보정을 통해 스스로 점수를 계산한다.즉 많은 데이터가 들어온다면 더 좋겠지만 일부 결측값이 생긴다 해도 의료진의 임상적 판단과 경험을 학습한 인공지능이 이마저도 예측해 분석한다는 의미다.서진웅 교수는 "결국 의료진의 임상적 경험과 가치 판단이 인공지능에 반영되는지가 매우 중요한 지표"라며 "이렇게 결합된 모델이 더욱 향상된 솔루션을 제공할 수 있을 것"이라고 밝혔다.