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딥바이오, 전립선암 병리 진단 관련 신기술 인증 획득

진단 소요 시간 감소 등 병리 업무의 효율성 개선

㈜딥바이오(대표 김선우, 이하 딥바이오)는 자사의 글리슨 그레이딩 시스템을 활용한 딥러닝 기반의 전립선암 병리 진단 기술이 지난 7일 NET(New Excellent Technology) 신기술인증을 획득했다고 밝혔다. 

NET 신기술 인증은 국내기업 및 연구기관, 대학 등에서 개발한 신기술을 조기에 발굴하여 그 우수성을 인증함으로써 개발된 신기술의 상용화와 기술거래를 촉진하기 위해 산업통상자원부가 부여하는 인증 제도이다.  

딥바이오는 인공지능 중에서도 CNN(Convolutional Neural Networks) 방식을 이용해 병리 조직 이미지를 분석함으로써 의료진의 진단을 보조하는 기술을 개발해오고 있다. NET 신기술 인증을 받은 고유 플랫폼 기술은 뉴럴 네트워크 기반의 인공지능 기술로, ‘딥러닝 기반 질병 진단 인공지능 기술’, ‘인공지능 질병 진단 결과 시각화 기술’, ‘조직 병리 슬라이드 이미지 색인 기술’ 및 ‘딥러닝 기반 가상 어노테이터 개발 기술’의 네 가지다. 해당 기술들은 전립선암 조직 슬라이드의 디지털 병리 이미지를 분석해 암을 찾아내고, 전립선암의 영역 및 글리슨 등급에 기반해 전립선암의 중증도를 표시한다. 또한, 전체 조직 중 암세포의 비율과 글리슨 등급별 비율을 보여준다. 

암 진단에 있어 조직병리 진단은 종양의 악성도를 측정하고, 이를 근거로 의료진이 향후 환자에게 적절한 치료방침을 결정하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 세계적으로 병리 전문의가 부족하고, 진단 과정에서 전문의들 간 의견 차이가 발생하는 경우도 있어 진단의 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 인공지능 기술이 필요한 분야이다. 딥바이오의 기술은 일관된 조직병리 분석 결과를 제공함과 동시에 진단에 소요되는 시간을 감소시킴으로써 병리 전문의 간 진단 편차를 보완하고 업무 효율성을 개선하는 데 도움을 줄 수 있다. 

김선우 딥바이오 대표는 “이번 NET 인증은 자사의 딥러닝 기반 암 진단 기술의 혁신성과 경쟁력이 다시금 입증받는 계기가 됐다”며 “해당 기술들은 의료진의 진단 보조를 도와 업무의 효율성을 높이는 것은 물론, 불필요한 
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의협 “허위 진단서 발급, 의료계 신뢰 훼손" 대한의사협회가 대구의 한 피부과 의원에서 발생한 '대규모 보험사기 사건'과 관련해, 해당 의사에 대한 강력한 대응 의지를 표명했다. 의협은 의료계 전체의 신뢰를 훼손하는 일탈 행위에 대해 단호한 처분과 함께 실질적 법제도 개선이 필요하다고 강조했다. 의협에 따르면, 해당 의원 원장 A씨는 2022년 1월부터 2023년 11월까지 약 2년간 미용 목적으로 내원한 환자 900여 명에게 백선·무좀 등의 피부질환을 진단받은 것처럼 꾸민 허위 진단서를 발급한 혐의를 받고있다. 경찰은 이를 통해 약 1만여 건의 허위 진단서가 작성됐고, 환자들이 청구한 보험금은 수원에 이르는 것으로 파악하고 있다. 경찰은 A씨와 직원 2명을 보험사기방지특별법 위반 등 혐의로 불구속 송치했다고 밝혔다. 의협은 성명을 통해 “의사는 국민의 생명과 건강을 책임지는 사명을 지닌 만큼 비윤리적 행동에 대해서는 엄격한 잣대를 적용해야 한다”며 “허위 진단서 발급은 의료법상 금지돼 있을 뿐 아니라 의료인의 기본 윤리의식을 저버린 중대한 범죄”라고 규정했다. 또한 의협은 해당 사건에 대해 전문가평가단 절차를 신속하고 공정하게 진행해 필요한 조치를 취하겠다고 밝혔다. 아울러 “현행 법령상 의료인 단체의