2025.06.09 (월)

  • 구름많음동두천 17.6℃
  • 맑음강릉 20.3℃
  • 구름많음서울 18.2℃
  • 맑음대전 18.5℃
  • 맑음대구 19.0℃
  • 맑음울산 20.0℃
  • 맑음광주 18.4℃
  • 맑음부산 19.1℃
  • 맑음고창 18.4℃
  • 맑음제주 21.3℃
  • 구름많음강화 15.3℃
  • 구름조금보은 17.3℃
  • 맑음금산 18.1℃
  • 맑음강진군 18.7℃
  • 구름조금경주시 20.7℃
  • 맑음거제 19.7℃
기상청 제공

삼성서울병원 -안국약품,‘AI기반 심전도 생체신호 센서 개발’ 협약 체결



삼성서울병원 디지털치료연구센터와 안국약품은 연구중심병원 K-DEM Station 과제 연구 진행을 위한 ‘AI기반 심전도 생체신호 센서 개발’ 업무협약(MOU)을 체결했다.


양사는 지난 26일 오후 삼성서울병원 일원캠퍼스에서 이규성 미래의학연구원장, 전홍진 디지털치료연구센터장, 안국약품 박인철 본부장 등 주요 관계자들이 참석한 가운데 MOU 체결식을 갖고 협약서를 교환했다.


안국약품이 코마케팅하고 있는 얼라이브코어의 심전계(AI기반 심전도 생체신호 센서) ‘카디아모바일’은 손가락 센서를 터치해서 실시간으로 심장의 활동을 평가할 수 있다.


특히, 부정맥의 3가지 증상(심방세동, 빈맥, 서맥)과 정상 리듬을 측정하고 분석해 심방세동의 조기진단을 지원한다.


이를 통해서 전홍진 디지털치료연구센터장(정신건강의학과 교수)이 개발중인 ‘VR-바이오피드백-모션체어’(가상현실과 모션체어를 결합해 우울∙불안∙스트레스를 완화시키는 의료기기)에서 긴장과 스트레스를 측정할 수 있을 것으로 보인다.


‘카디아모바일’은 미국 FDA 및 유럽 CE인증을 통해 글로벌 시장에서 인정 받았으며, 150여 편의 논문을 통해 임상적으로 검증됐다.


전홍진 센터장은 “심전도 생체신호 센서는 의료기기의 개발에 있어 매우 중요한 부분으로 안국약품을 통해 세계적으로 우수성이 입증된 카디아모바일 심전도 센서를 활용해 개발을 진행할 수 있게 되어 큰 진전이 있을 것으로 기대한다”고 말했다.


이규성 미래의학연구원장(비뇨의학과 교수)은 “삼성서울병원은 급변하는 의료 환경속에서 디지털 및 전자 기술과 의료간 융합을 통한 혁신 치료 기술 개발과 함께, 의료 현장에 빠르게 적용될 수 있도록 원내 역량을 결집하여 적극 지원해 나갈 예정이다“고 밝혔다.



배너
배너

배너

행정

더보기
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

배너
배너

제약ㆍ약사

더보기

배너
배너
배너

의료·병원

더보기
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