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루닛, 미 포브스에 소개 ‘AI로 암 진단하는 최첨단 기술’

미국 유력 경제전문지 ‘포브스(Forbes)’에 한국 의료 인공지능 기업 루닛(대표이사 서범석)이 소개돼 화제다.


포브스는 4월 30일(현지 시간) 보도를 통해 “암 진단은 아마도 인공지능의 가장 이타적이고 복잡한 도전일 것"이라며 “독자적인 방식으로 이 도전을 극복해나가는 기업이 있다”고 루닛을 상세히 소개했다.


포브스는 ‘카이스트대학 출신 딥러닝 전문가 6명이 설립한 기업'이라고 루닛을 소개하며, ‘설립 3년 만에 인공지능으로 유방암 조직을 분석해 확산 정도를 예측하는 국제 대회(TUPAC)에서 마이크로소프트, IBM 등 기업을 꺾었다'고 설명했다. 포브스는 ‘루닛은 97%의 정확도로 유방암 및 폐암을 발견해 낼 수 있다'며 ‘성공의 비결은 인공지능이 스스로 학습하게끔 하는 독자적인 훈련 방식에 있다'고 설명했다.


또한 포브스는 루닛의 유방암 및 폐암 조직을 인공지능으로 분석해 암 치료 예후를 예측하는 시스템도 소개하며 ‘조직 미세환경 분석을 통해 환자를 위험도에 따라 분류한다'며 ‘인공지능이 분류한 고위험 환자들은 항암 치료 반응률이 높은 것으로 나타났다'고 전했다.


이어 “루닛같은 기업이 헬스케어 커뮤니티에 알려지고 이해를 얻으면 암과의 사투에 있어 인공지능은 강력한 무기가 될 것”이라고 보도했다.


루닛은 오는 31일부터 미국 시카고에서 열리는 미국임상종양학회(ASCO)에서 폐암 조직의 인공지능 분석 및 예측 관련, 최근 연구 결과를 발표할 예정이다.


루닛의 폐암 진단 인공지능 솔루션 ‘루닛 인사이트'는 지난 2018년 식품의약품안전처의 허가를 거쳐 현재 서울대학교병원 등 국내 다수 병원에서 도입해 사용하고 있다.


포브스 기사 원문: https://www.forbes.com/sites/charlestowersclark/2019/04/30/the-cutting-edge-of-ai-cancer-detection/#489bc8957336

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치은염이나 치주염 예방 하려면... 염화나트륨, 초산토코페롤, 염산피리독신, 알란토인류 등 함유 치약 도움 식품의약품안전처(처장 오유경)는 6월 9일 ‘구강보건의 날’을 맞아 구강에 자주 사용하는 의약외품인 치아미백제, 구중청량제, 치약의 올바른 선택과 사용법, 주의사항 및 온라인 부당광고 사례 등 안전사용 정보를 안내한다. 치약미백제, 구중청량제 및 치약은 제품의 형태에 따라 사용법이 다르므로 제품의 용기·포장이나 첨부문서에 기재된 용법·용량과 주의사항을 반드시 확인한 후 올바르게 사용해야 한다. 또한, 온라인으로 제품을 구매할 때 효능·효과에 관한 거짓·과장 광고에 현혹되지 말고 ‘의약외품’ 표시와 식약처에 허가(신고)된 제품인지 확인*하는 것이 중요하다. <치아미백제> 치아미백제는 착색 또는 변색된 치아를 미백기능이 있는 물질(과산화수소, 카바마이드퍼옥사이드)을 이용해 원래의 색 또는 그보다 희고 밝게 만들어주는 제품으로, 겔제, 첩부제, 페이스트제 등이 있다. 겔제는 치아에 흐르지 않을 정도로 바른 후, 제품마다 정해진 시간동안 겔이 마르도록 입을 다물지 말고 기다렸다가 30분 후에 물로 헹궈낸다. 첩부제는 박리제(치아부착면에 붙은 필름)를 떼어내어 치아에 부착했다가 제품 설명서의 사용시간에 맞춰 제거하며, 페이스트제는 적당량을 칫솔에 묻혀 칫솔

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심방세동, ‘피 한 방울’로 예측?...프로테오믹스 기반 "심혈관질환 정밀의료 시대 앞당겨" 연세의대가 혈액을 분석해 심방세동을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 연세대학교 의과대학 내과학교실 정보영·김대훈·박한진 교수(심장내과), 의생명과학부 양필성 조교 연구팀은 혈액 속 단백질 정보를 기반으로 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제학술지 써큘레이션(Circulation, IF 35.5)에 최근 게재됐다. 심방세동은 가장 흔한 심장 부정맥으로 뇌졸중과 심부전 위험을 높이는 주요 원인이다. 하지만 초기에는 증상이 뚜렷하지 않아 진단을 받지 못한 채 방치되기 쉽다. 이에 따라 질병이 발생하기 전에 위험도를 정확하게 예측하고 고위험군을 선별해 예방적 치료를 시행하는 정밀의료 전략이 필요하다. 연구팀은 약 6만 3천 명의 영국 바이오뱅크(UK biobank) 데이터를 대상으로 혈액 속 단백질과 심방세동 발생 여부와의 연관성을 분석했다. 이를 통해 심방세동 발생과 유의미한 상관관계를 보이는 단백질 후보군을 식별했다. 이후 미국의 ARIC 코호트 연구자들과 협력해 식별한 단백질 후보군이 동일하게 잘 작동함을 확인했다. 연구팀이 개발한 프로테오믹스 모델의 단백질 정보를 이용했을 때 기존 임상예측모델보다 뛰