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의료 인공지능·면역치료 특화 의사과학자 양성 박차

민정준 화순전남대병원장 연구책임 ‘전남대-GIST’ 컨소시엄 보건복지부 ‘의사과학자 연구생태계 개발사업’ 선정

민정준 화순전남대학교병원장이 연구책임자인 ‘전남대학교-광주과학기술원(GIST)’ 컨소시엄이 보건복지부의 의사과학자 연구생태계 개발사업에 선정됐다.

전남대가 주관기관이 돼 구성된 컨소시엄은, 의료의 미충족 난제를 인공지능과 면역치료로 극복하는 첨단 융복합 의사 과학자 양성을 위한 교육프로그램 개발을 목표로 GIST가 공동기관으로 참여했다. 올해 10억 원의 사업비를 지원받는다.

프로그램 명칭은 ‘MAXIIMUM(Medical AI-X, Immunotherapy-based Innovative Medicine for Unmet Medical Needs)’이다. 컨소시엄은 전남대 의과대학의 신진 교수, 전임의, 전공의를 미래의 의과학자로 양성하기 위해 GIST가 축적한 인공지능과 생명과학의 연구역량을 접목한다.

또 전남의대와 전남대병원은 의생명과학자들에게, 관심 연구 분야의 의학적 실무지식을 전수할 예정이다. 특히 전남대와 GIST는 공동학위제를 도입하고 최고 수준의 과학·의학적 학습 과정을 제공할 방침이다.

이번 컨소시엄에 참여하는 의사과학자 후보자들은 스탠퍼드의대를 비롯해 피츠버그의대, 하버드의대 등의 선진 의사과학자 양성 시스템을 경험할 기회도 얻게 된다.

민정준 화순전남대병원장은 “의학과 생명과학의 폭발적 성장은 의학적 난제에 대한 과학적 해결 능력을 가진 의사와 의학적 통찰력과 지식을 갖춘 과학자를 필요로 하며 이들의 협업을 통해 신기술이 탄생하게 된다”며 “‘MAXIIMUM’은 전남의대가 본격적으로 시도하는 의사과학자 양성 프로그램으로, 우리 대학의 미래를 이끌어 갈 의사과학자 양성의 토대가 마련될 것이다. 대학과 병원이 자질을 갖춘 젊은 의사를 의사과학자로 키울 교육과 수련 시스템을 만드는 데 공동으로 노력해야 한다”고 밝혔다.

한편 보건복지부는 총 9개의 컨소시엄을 대상으로 심사를 진행해 ▲전남대-GIST ▲서울대-카이스트 ▲카톨릭대-포항공대를 의사과학자 연구생태계 개발사업에 최종 선정했다. 

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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