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전남대병원, 차세대 통합데이터 플랫폼 구축

AI데이터 구축부터 임상연구 분석, AI개발 빅데이터플랫폼 원스톱 제공

전남대학교병원(병원장 안영근)이 차세대 통합데이터 플랫폼인 ‘rSMART’를 구축해 미래형 뉴스마트 병원으로 발돋움하고 있다. 

전남대병원 K-Health사업단(단장 김주한 순환기내과 교수)은 최근(9월25일) 의생명연구지원센터 1층 대회의실에서 AI기반 의료 빅데이터 플랫폼(Data Lakehouse) 전문기업 미소정보기술(대표이사 안동욱)과 함께 통합데이터 플랫폼 구축 사업 착수보고회를 열었다. 이날 보고회는 전남대병원 차세대 통합데이터 플랫폼인 ‘rSMART’에 대해 설명하고 협업사항 및 향후 추진계획에 대해 논의했다. 

‘rSMART’은 미소정보기술의‘스마트빅’플랫폼을 기반으로 한 전남대병원 맞춤형 의료통합 데이터플랫폼으로 병원 내부에 프라이빗(폐쇄형) 클라우드 기반 AI학습 데이터 수집·전처리·가공과 빅데이터 분석, 보건의료 데이터 임상연구 분석 시스템, AI개발 환경부터 최신 딥러닝 모델의 학습과 개발·배포, 그리고 AI 인퍼런스(Inference·추론) 서비스까지 원클릭으로 제공하게 된다. 

특히 전남대병원은 ‘rSMART’를 통해 정형·비정형 데이터 구분 없이 의료 임상 데이터와 영상정보 실시간 추출, 의료 연구 및 분석을 통한 질환 진단 가능한 인공지능 모델 개발 및 관리 등 병원에 축적된 의료데이터를 통합해 활용할 수 있다. 또 데이터 수집부터 의료 연구와 신약, 서비스 개발 및 교육까지 제공해 병원 및 의료기관 최적의 의료 연구환경을 원스톱으로 제공할 예정이다. 

의료데이터는 데이터 특성과 유형에 따라 다양한 부서에 흩어져 있어 활용 전반에 어려움이 있었으나 ‘rSMART’를 통해 병원에 축적된 의료데이터 통합은 물론 데이터 수집부터 의료 연구와 신약, 서비스 개발 및 교육까지 최적의 의료 연구환경을 원스톱으로 제공한다. 

전남대병원 빅데이터센터장·K-Health 사업단장 김주한 순환기내과 교수는 “의료 데이터 통합 플랫폼을 통해 디지털 헬스케어 분야에서 의료데이터를 활용한 혁신적인 연구 활동이 활성화될 것으로 기대한다”며 “의료데이터가 디지털 헬스케어 연구에 널리 활용돼 궁극적으로 지역민의 건강과 생명을 지켜낼 수 있기를 바란다”고 말했다.

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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