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지멘스 헬시니어스, 이동식 X-ray 촬영 시스템 ‘모빌렛 엘라라 맥스‘로 환자 안전 강화

지멘스 헬시니어스(https://www.siemens-healthineers.com/kr/)가 이동식 X-ray 촬영의 새로운 기준을 만들어 나가고 있는 모빌렛 엘라라 맥스(Mobilett Elara Max) 제품을 소개했다. 

모빌렛 엘라라 맥스는 ▲항균 코팅과 세척이 용이한 표면으로 병원 내 감염 위험도를 줄였으며 ▲ IT 안전성 향상으로 민감한 환자의 개인정보를 보호하고, ▲X-ray Arm의 부드러운 기동성과 유연한 포지셔닝 덕분에 환자의 촬영을 더욱 용이하게 하며, ▲방사선 촬영의 워크플로우를 최적화하여 효율성을 더욱 높였다. 또한, ▲일관적인 고품질의 이미지를 통해 더욱 확실한 진단을 환자에게 바로 제공할 수 있다. 

특히, 이동식 X-ray 촬영 시스템은 거동이 어렵고 방사선과까지 이동할 수 없는 환자들에게 필수적으로, 주로 중환자실에서 활용되고 있다. 또한, 다리 골절에서 폐질환, 신생아부터 트라우마 환자에 이르기까지 더욱 다양한 유형의 환자들을 위해 활용되고 있다. 이러한 유연성 덕분에, 최근 몇 해 동안 이동식 X-ray 시스템에 대한 수요가 꾸준히 증가했다. 

기존의 이동식 X-ray 시스템들은 다양한 의료 환경 내 수많은 병실에서 사용되어 특히 세균 확산의 위험이 있었다. 환자의 감염 위험을 막는 것은 높은 수준의 헬스케어 서비스 보장과 직결되는데, 전 세계 10명 중 1명은 병원에 체류하는 동안 원내에서 감염되며, 미국의 경우 에이즈보다 원내 감염으로 인해 사망하는 환자의 수가 더 많고, 이는 교통사고와 유방암으로 인한 사망자의 수를 합한 것보다도 많다. 

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질병관리청, 국민소통단 10기 출범…“AI 기반 감염병 대응, 선제적 체계로 전환” 질병관리청(청장 임승관)은 4월 1일 충북 오송청사에서 국민소통단 10기(50명)를 초청해 소통간담회와 주요 시설 현장 방문 행사를 개최했다. 출범 10주년을 맞은 국민소통단은 20대부터 70대까지 다양한 연령층의 국민을 비롯해 콘텐츠 크리에이터 3명, 국내 거주 외국인 2명 등 총 50명으로 구성됐다. 이들은 향후 질병관리 정책과 관련한 다양한 의견을 전달하고 국민과 정부 간 소통을 강화하는 역할을 수행하게 된다. 이번 행사는 국민소통단 10기의 본격적인 활동에 앞서 마련된 자리로, 긴급상황센터, 매개체 사육동, 생물안전 3등급 실습교육시설 등 주요 시설 견학과 함께 사전에 온라인으로 수집된 약 600여 건의 국민 질문에 대해 청장이 직접 답변하는 소통간담회로 진행됐다. 간담회에서는 해외 감염병 유입 대응, 허위정보 판별, 백신·치료제 개발 과정, 감염병 예측 가능성, 지역 간 의료격차 해소 방안 등 정책 분야와 함께 진드기 매개 감염병 예방, 항생제 내성 관리, 일상 속 감염병 예방수칙 등 생활 밀착형 주제가 폭넓게 다뤄졌다. 임승관 청장은 “AI 발전으로 감염병 대응 방식이 과거의 ‘추격형’에서 위험요소를 사전에 예측하고 대비하는 ‘선제적 대응형’으로

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“얼굴은 바꾸고 병변은 살린다”…인종 편향까지 잡은 의료 AI ‘FairAnon’ 의료 영상에서 진단에 필수적인 피부 병변은 원본 그대로 보존하고, 환자의 신원만 가상의 얼굴로 효과적으로 익명화하는 AI 기술이 개발됐다. 연구팀이 개발한 이 AI는 기존 모델의 낮은 얼굴 생성 품질과 중대한 한계점이었던 인종 편향 문제를 근본적으로 해결했다. 특히 익명화된 이미지에서도 98.9%의 높은 정확도로 안면 질환을 유지해, 앞으로 어떤 인종이든 차별 없이 안전하게 의료 데이터를 활용할 수 있을 전망이다. 서울대병원 영상의학과 이동헌 교수팀(충남대 송승한 교수, 충남대 한연규 박사과정)은 인종에 따른 성능 격차를 없애고 동등한 개인정보 보호를 제공하는 안면 익명화 AI 프레임워크 ‘FairAnon’을 개발했다고 2일 밝혔다. 최근 환자 신원 보호를 위해 원래 얼굴을 가상 얼굴로 변환하는 생성형 AI 기술이 도입되고 있다. 그러나 기존 모델들이 저품질의 얼굴 이미지를 생성하는 문제와 더불어, 서양인 얼굴 데이터셋 위주로 학습된 탓에 다양한 인종 개념을 서양인 중심의 기본값과 뒤섞어 학습하는 의미론적 얽힘(Semantic entanglement) 현상이 발생했다. 이로 인해 아시아인 등 타 인종의 얼굴을 변환할 때 화질과 개인정보 보호 수준이 모두 저하