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셀바스 AI, KCR 2019서 ‘AI 의료녹취 서비스’ 공개

AI 기반 음성인식 엔진, 영상의학과 특화 학습, 높은 인식률로 진료 효율성 향상 기대

인공지능 전문기업 셀바스 AI(KOSDAQ108860)가 18일부터 21일까지 4일간 진행되는 ‘대한영상의학회 학술대회(KCR 2019)’에 참가해 국내 최초 의료녹취 솔루션 '셀비 메디보이스(Selvy MediVoice)'의 신규 서비스를 공개했다.


셀바스 AI는 이번 KCR 2019 기간 중 셀비 메디보이스를 직접 체험할 수 있는 부스(부스 위치: E-9, 10)를 운영하며 구축형 서비스, 클라우드 서비스 그리고 수술 및 회진 중 편리하게 이용할 수 있는 모바일 서비스 등 총 3가지 셀비 메디보이스 제품에 대한 우수성과 편리함을 직접 경험할 수 있는 기회를 제공한다.


이번 KCR 2019 기간 중 새롭게 소개되는 셀비 메디보이스 클라우드 서비스는 국내 중소형 병원, 특히 영상의학과 진료과목을 개설 중인 병원들의 진료 효율성은 물론 도입 및 사용 편의성을 제고하는 제품의 우수성을 선보이며 행사 첫날부터 참가자들의 호평을 받았다.


셀비 메디보이스 클라우드 서비스는 의료진당 월정액 사용료만으로 언제•어디서나 편리하게 이용할 수 있어 초기 서비스 도입 비용 부담 없이 이용할 수 있다는 장점 외에도 KCR 2019 기간 중 1개월 무료체험 신청 접수도 진행하고 있어 참가자들의 각별한 관심을 이끌어내고 있다. 뿐만 아니라, 현재 세브란스병원 영상의학과, 한림대학교 동탄성심병원 수술실 및 회진, 제주대학교병원 영상의학과 등 국내 대형병원의 의료진들이 판독, 수술 현장 및 수술 후 회진 시 사용하는 서비스도 KCR 2019 현장에서 직접 체험할 수 있다.


셀바스 AI측은 “셀비 메디보이스는 구축형, 클라우드 서비스형, 수술실 및 회진 과정 등 이동 중에도 사용 가능한 모바일 앱 서비스형 등 국내 병원 환경에 최적화된 사용성과 높은 인식률을 갖추고 있다.”고 설명하며, “의무기록을 실시간으로 작성할 수 있게 됨으로써 기존 타이핑보다 3배 이상 빠른 음성인식 판독 처리로 의료진의료기관의 진료 효율성 향상에 도움이 될 것으로 기대하고 있다.”고 밝혔다.


한편, 셀비 메디보이스는 국내 최초로 인공지능 기반의 음성인식 엔진을 탑재한 의료녹취 솔루션으로 의료진들의 영상 데이터 판독 소견에 대한 ▲실시간 음성 저장, ▲문서화, ▲시스템 등록 등을 한 번에 완료할 수 있도록 지원한다.


3년 이상 영상의학과 의학용어를 딥러닝하여 국내 의료 환경에 최적화된 사용성 및 높은 인식률을 갖추었기 때문에 엑스레이, 자기공명영상(MRI), 컴퓨터 단층(CT)과 같은 다양한 의료 영상 판독 소견을 정확하게 실시간 음성 저장하고 의료 문서화할 수 있으며 전자의무기록(EMR) 시스템으로 전송도 가능하다.

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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