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전남대병원 핵의학과 팀, AI학습용 데이터톤 최우수상



전남대학교병원(병원장 안영근) 핵의학과 인공지능 연구팀 (MAITEC·Medical Artificial Intelligence Technology Lab)이 최근 가천대학교 산학협력단이 주최한 ‘2021 의료데이터 인공지능 학습용 데이터톤’에서 최우수상을 수상했다.


이 대회는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진 중인 AI 학습용 데이터 구축사업의 일환으로 뇌전이암과 파킨슨병 환자의 데이터를 이용하여 AI 학습모델을 개발하기 위해 진행됐다.


전남대병원 핵의학과 박기성 교수와 전남대학교 의과대학 김푸름 학생연구원은 팀 ‘MAITEC’으로 참가해 예선 44팀 중 6팀을 뽑는 결선에 올라 최우수상을 수상했다.


‘MAITEC’은 파킨슨병을 진단하는 영상검사인 F-18 FP-CIT 양전자 방출 단층촬영(PET) 데이터의 최대강도투사 영상만으로 질병을 구분하는 모델을 만들어 최우수상을 수상했다. 최대강도 투사는 3차원 영상을 다양한 각도에서 최대 세기 신호만을 모아 만든 2차원 데이터다. 2차원 데이터를 함께 활용할 경우 진단 정확도를 더 높일 수 있는 셈이다.


박기성 교수는 “의료와 인공지능의 접목을 통해 신약 개발, 영상 진단, 질병 예측 등 다양한 분야의 연구를 진행하며 닦은 경험과 AI가 적용될 임상현장을 이해해 수상할 수 있었다”며 “앞으로 AI가 질병진단 과정을 단축시켜 비용과 시간을 크게 절약할 수 있을 것”이라고 말했다.

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용인세브란스병원, 센서 내장된 깔창 이용 진단‧재활 딥러닝 모델 구축 연세대학교 용인세브란스병원(병원장 박진오) 재활의학과 김나영 교수 연구팀이 신발 속에 삽입하는 ‘스마트 인솔(깔창)’을 활용해 노인의 다양한 보행 질환을 구분하고 환자의 재활 상태를 모니터링할 수 있는 디지털 헬스 기술을 개발했다. 급격한 고령화로 파킨슨병, 무릎 관절염, 정상압 수두증 등 다양한 퇴행성 질환으로 인한 ‘노인 보행 장애’가 중요한 건강 문제로 떠오르고 있다. 보행 장애는 낙상 위험을 높이고 활동성을 저해하는 등 삶의 질 저하로 이어질 수 있다. 또한 보행 변화는 다양한 신경계‧근골격계 질환의 진행 상태나 재활 효과를 평가하는 중요한 임상 지표로 활용된다. 기존의 보행 속도나 보폭 같은 지표는 초기 인지-운동 기능 저하를 구분하기 어렵고, 현재 임상에서 활용되는 보행 평가는 일상 환경에서의 보행 상태를 지속적으로 평가하기 어렵다는 한계가 있었다. 이에 연구팀은 실제 생활 환경에서 환자의 보행 데이터를 수집해, 질환을 구분하고 재활 경과를 모니터링할 수 있는 디지털 헬스 기술 개발에 나섰다. 연구팀은 먼저 압력 센서가 내장된 스마트 인솔(sensor-embedded insole)로 측정한 보행 속도, 보폭 등 데이터의 정확도를 검증했다. 그 결과