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의료ㆍ병원

365mc,무호흡증 가려내는 AI로 수술 정확도, 환자 안전 ‘두 마리 토끼’ 잡는다

이화여대 강윤철, 김진우 교수 연구팀 공동연구 결과 발표

365mc는 최근 이화여대 강윤철(경영대학 경영학과), 김진우(의과대학 부속 서울병원 구강악안면외과) 교수 연구팀과 공동으로 수행한 '인공지능(AI) 지방흡입 마취 안전 예측' 연구를 통해 수면 마취 중 무호흡증 발생 가능성을 예측할 수 있는 AI 알고리즘을 개발하는 데 성공했다고 26일 밝혔다.

무호흡은 환자가 일시적으로 호흡을 멈추는 상태로, 이는 뇌, 심장 등의 중요 장기에 산소 공급을 감소시켜 심각한 합병증을 유발할 수 있다. 특히, 수면 마취는 호흡기 기능을 억제할 수 있기 때문에 수술 중 및 수술 후 회복 과정에서 무호흡 가능성을 증가시키며, 이로 인해 환자의 안전과 수술의 성공에 중대한 영향을 미칠 수 있다. 그러나 현재까지는 무호흡 발생을 예측하는 데 사용할 수 있는 지침이나 도구가 제한적이었다.

이러한 상황에서 양 기관의 공동연구팀은 최신 AI 기술을 활용해 수술 환자의 다양한 데이터를 분석하고, 무호흡 발생의 위험 요소를 식별하며 90%에 육박하는 정확도로 수술 전 무호흡을 예측할 수 있는 AI 알고리즘을 개발해 내는 데 성공했다.

양 기관은 성공적인 연구 결과를 바탕으로 올해 Medical, Computer Science 분야 국제 저널 혹은 학회 타깃으로 논문을 투고할 예정이며, 해당 논문의 신뢰성을 기반으로 식약처 CDSS 인증을 받아 대대적인 상용화 단계로 돌입할 계획이다.
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케이메디허브.단백질 형태 분석 기술서비스 개시 케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단, 이사장 양진영)가 분석용 초고속원심분리기(Analytical Ultracentrifuge, AUC)를 이용한 단백질 형태 분석 기술서비스를 지원한다. 신약개발에서 단백질은 질병의 원인이 되는 주요 표적(Target)이자 약물의 작용 매개체로 이러한 단백질의 형태 분석은 표적 단백질의 기능조절 메커니즘 규명, 약물 디자인, 약물-단백질 상호작용 예측 등 다양한 측면에서 중요한 정보를 제공한다. 케이메디허브 신약개발지원센터는 분석용 초고속원심분리기를 이용해 ▲재조합 단백질 ▲약물 접합체 ▲나노입자 ▲리포좀 ▲세포외 소포체 ▲바이러스 부하 등 신약개발 관련 타깃 입자에 대한 단백질 형태 분석서비스를 개시한다. 분석용 초고속원심분리기는 단백질 등 거대 분자를 초고속으로 원심 분리해 침강계수를 측정할 수 있어 단백질의 분자량, 중합 상태, 유체역학적 형태 및 생체 고분자간의 상호작용 등 분석에 활용할 예정이다. 서비스는 케이메디허브가 공공기관 최초로 지원하며 분석에 사용되는 샘플은 어떠한 처리도 하지 않은 수용액 상태의 거대분자를 그대로 이용해 신뢰도 높은 분석결과를 제공할 수 있다. 케이메디허브 신약개발지원센터는 고가의 분석

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경희대한방병원 중풍뇌질환센터 권승원, 이한결 교수 '일본한방의학 실용서, 기타사토류 한방처방핸드북’ 번역 출간 경희대한방병원 중풍뇌질환센터 권승원, 이한결 교수가 일본 기타사토대학 동양의학종합연구소에서 발간한 '기타사토류 한방처방핸드북'을 번역 출간했다. 일본한방의학의 주축이 되는 기타사토대학 동양의학종합연구소에서 발간한 이 책은 일본의 한방의학을 집대성한 서적으로 평가받는다. 대표역자인 권승원 교수는 “일본한방의학의 역사를 하나로 압축하여 담은 임상 한방의학책으로 방대한 일본한방의학을 간결하지만 간단하지 않게 구체적이지만 장황하지 않게 구체적이고 빈틈없이 채워 넣은 일본한방의학 지식과 경험이 모두 담겨있는 보고(寶庫)와 같은 책”이라고 소개하며 번역을 위해 반복해서 읽어본 역자의 입장에서 이 책을 국내에 소개하는 것 자체에 큰 기쁨을 느낀다고 설명했다. 공동역자로 참여한 이한결 교수는 “일본한방의 이론, 실제 임상에서의 처방, 침구 및 근거중심의학과 처방 및 약재 해설에 아우르기까지 실용적인 내용으로 가득하다.”며, “특히 설명을 간략화하고 도표를 적극 활용하여 내용을 빠르게 찾아볼 수 있어 임상에서 활용도가 높을 것으로 기대한다.”고 말했다.