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아주대병원-Varian(Siemens Healthineers) 사와 전략적 파트너십 협약 체결

아주대병원(병원장 박준성)은 지난 4월 4일 세계 최대 방사선 치료장비 기업인 Varian(Varian, a Siemens Healthineers Company)과 최신 방사선 치료기술에 대한 임상연구를 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다.

이번 협약을 통해 아주대병원은 Varian이 최근 발표한 차세대 방사선 치료기술인 최첨단 동적 회전세기조절방사선치료(RapidArc Dynamic-RAD) 기법의 임상적 유효성, 안전성, 치료 효율성을 평가하는 프로젝트를 본격 추진할 예정이다.

이 RapidArc Dynamic(RAD)기술은 세기조절방사선치료(IMRT), 입체세기조절회전방사선치료 (VMAT), 동적 콜리메이터 기술의 장점을 통합해 치료 정밀도와 효율성을 혁신적으로 향상시킨 솔루션이다. 최적화 알고리즘을 통해 치료 계획 수립 및 선량 계산 시간을 최대 70% 단축하고, 위험 장기에 대한 방사선 노출도 50%까지 줄일 수 있어 치료 시간 단축과 부작용 감소가 기대된다.

이번 프로젝트는 「하이브리드 IMRT-Arc 방사선 치료 계획을 위한 Eclipse RapidArc Dynamic의 임상 평가」로, 약 9개월간 진행된다. 방사선종양학과 박혜진 교수가 책임연구자(PI)를 맡고, 김미화, 김지나, 노오규, 정승연 교수가 공동 참여한다.

박혜진 교수는 "새로운 방사선 치료 기술을 국내 최초로 검토하고 임상 적용 가능성을 평가할 수 있는 뜻깊은 기회"라며, "세계 의료진들과 최신 지견을 공유하고, 치료의 정밀성과 효율성을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다.

노오규 방사선종양학과장은 "전략적 파트너십을 기반으로 최적화된 방사선 치료 환경을 구축해 글로벌 선도 병원으로 도약하겠다"고 밝혔다.

아주대병원은 이번 협약을 통해 방사선 치료 분야에서 혁신적 임상 연구를 선도하고, 환자 맞춤형 고정밀 방사선 치료 시대를 앞당기는 데 박차를 가할 계획이다.
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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