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고려대 구로병원, ‘제2회 연구중심병원 R&D 페어’ 성료



 고려대 구로병원(병원장 정희진)은 11월 10일(금) 고려대 구로병원 새롬교육관 대강당에서 ‘제2회 연구중심병원 R&D 페어’를 성황리에 개최 했다. 

이번 R&D 페어는 연구중심병원 R&D 방향성에 대해 논의하고, 신약과 인공지능, 정밀 의료기기와 의료데이터 분야 연구사례를 공유하기 위해 개최됐으며 고려대 구로병원 정희진 병원장, 고려대학교의료원 김학준 의학연구처장, 고려대학교 세종캠퍼스 산학협력단 이규도 부단장, 보건복지부 정은영 보건산업정책국장 등 병원 및 산·학·연 관계자 200여명이 참석했다. 

총 3개의 세션과 Open Lab Small Talk(오픈랩 스몰토크) 형식으로 진행됐다. 첫 번째 세션에서는 ‘연구중심병원 R&D 방향성(좌장: 고려대 구로병원 고성범 연구부원장)’이라는 주제로 ▲국내외 연구중심병원 R&D 정책방향(보건복지부 정은영 보건산업정책국장) ▲성공적인 국제협력 R&D를 위한 제언(하버드 의과대학 김경상 교수) ▲학·연·병 공동 R&D를 위한 제언(고려대 세종캠퍼스 산학협력단 이규도 부단장)으로 진행됐다. 

두 번째 세션에서는 ‘혁신신약과 인공지능(좌장: 고려대 구로병원 종양내과 서재홍 교수)’이라는 주제로 ▲신약개발사례(고려대의과대학 김지영 연구교수) ▲혁신 신약개발을 위한 제언(동아ST 한태동 상무)으로 진행 됐으며 마지막 세션으로는 ‘정밀 의료기기와 의료데이터(좌장: 고려대 구로병원 이비인후·두경부외과 박일호 교수)’라는 주제로 ▲의료데이터를 활용한 정밀재생(의료기기 개발 등)연구 수행(고려대 구로병원 신경과 김치경 교수) ▲병원중심의 의료기기 연구개발-아산병원의 경험(서울아산병원 의공학연구소 최재순 소장)으로 진행됐다. 
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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