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뷰노,‘스마트 시티’ 대구의 의료 인공지능 전파 앞장

대구파티마병원과 인공지능 기반 미래형 의료서비스 MOU 체결



뷰노(대표 이예하)는 지난 20일 대구파티마병원과 ‘인공지능 기반 미래형 의료서비스 발전’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약으로 뷰노는 대구파티마병원에 원내 전문의들의 진단을 효율적으로 보조하는 자사의 의료 인공지능 솔루션을 도입해 인공지능 의료 서비스를 구축하는 방안을 적극 추진할 예정이다.


대구파티마병원과 뷰노는 ‘스마트 시티’로 알려진 대구지역의 미래형 의료서비스의 발전 및 경쟁력 강화의 필요성을 위해 적극 협력하기로 뜻을 모았다. 대구파티마병원은 지난 63년간 환자중심 양질의 진료를 지속적으로 펼쳐오고 있으며, 지난 2018년 건강보험심사평가원이 실시한 '4대 암 적정성 평가' 결과에서 대장암, 유방암, 폐암, 위암 등 주요 암 질환 치료 성과가 우수한 의료기관으로 선정된 바 있다.


이러한 대구파티마병원의 우수한 의료 전문성은 업계를 선도하는 뷰노의 인공지능 기술력과 만나 국내 인공지능 의료 기술 및 서비스 발전에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.


뷰노 이예하 대표는 “이번 업무 협약을 통해 대구파티마병원의 높은 의료 전문성과 뷰노의 인공지능 기술이 만나 대구·경북지역에 첨단 의료 환경을 구축할 수 있을 것 같아 기쁘다”며 “앞으로도 뷰노는 국내 유수의 의료기관과 적극적인 협력을 추진해, 더 많은 전문의들의 진단을 효율적으로 보조하고 환자들에게 전달될 혜택을 늘려 나가겠다”고 말했다.


뷰노는 업계 최정상급의 딥러닝 기술력으로 ▲의료영상 분석 ▲ 생체신호 분석 ▲ 병리영상 분석 ▲ 의료음성인식 등 다양한 분야에 진출했고, 모든 의료 인공지능 솔루션 제품을 성공적으로 사업화 단계에 진입시켰다.


 ‘뷰노메드 체스트 엑스레이(VUNO Med®-Chest X-ray)’, ‘뷰노메드 본에이지(VUNO Med®-BoneAge)’, ‘뷰노메드 딥브레인(VUNO Med® -DeepBrain)’, ‘뷰노메드 딥에이에스알(VUNO Med®- DeepASR)’ 등 뷰노의 전 제품은 임상시험으로 우수한 성능을 입증했고, 클라우드 기반으로 전국 의료기관 및 검진센터 등 장소 제한 없이 실시간으로 서비스 체험 및 분석이 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