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[오늘의 증시일정](14일)

[오늘의 증시일정](14일)
    ◇ 추가 및 변경상장
    ▲ 브릿지바이오테라퓨틱스 주식회사[288330](주식전환 19만7천77주 5천480원)
    ▲ (주)메디콕스[054180](유상증자 2천400만2천주 500원)
    ▲ (주)에이스테크놀로지[088800](유상증자 5천714만2천855주 630원)
    ▲ 에이치엘비사이언스(주)[343090](스톡옵션 8천주 1천500원)
    ▲ 에스트래픽 주식회사[234300](CB전환 7만1천972주 4천863원)
 

[코스피·코스닥 전 거래일(11일) 주요공시]
    ▲ DB하이텍[000990] "계열사 디비월드 주식 890억원에 추가 취득"
    ▲ 거래소, 코스피 상장사 공시담당자에 "자발적 밸류업" 당부
    ▲ 테크윙[089030] 3분기 영업이익 62억원…흑자 전환
    ▲ 롯데쇼핑[023530], 유통업계 첫 '밸류업' 공시…2030년 매출 20조 달성
    ▲ 한진[002320], 3분기 영업이익 392억원…16.3% 증가
    ▲ 최윤범 회장 측, 영풍정밀 매수가 3만→3만5천원 인상

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"의사 2명 중 1명, 의료 AI 활용…법적책임 가장 우려"
국내 의사 2명 중 1명은 의료 인공지능(AI)을 써본 적 있었고, 주로 영상판독에 활용한 것으로 나타났다. 의사들은 AI로 인한 업무 흐름 개선을 높이 평가했으나 의료사고 시 법적책임이 모호한 점을 가장 크게 우려했다. 한국보건산업진흥원은 대한의사협회(의협)의 협조를 얻어 의사 2천125명을 대상으로 실시한 '2025년 의료 AI 활용 실태조사' 결과를 27일 공개했다. 이번 조사는 의료 현장의 의료 AI 활용이 확대되는 상황에서 의사들의 활용 경험과 인식 수준 등을 파악하고자 추진됐다. 설문은 지난해 10월 16일부터 21일까지 온라인으로 이뤄졌다. 의료 AI 활용 경험이 있다고 응답한 의사는 47.7%로 전체 응답자의 절반에 가까웠다. 의료 AI를 경험한 의사는 영상판독(83.3%), 생체신호 분석(56.8%), 텍스트 기반 지원(54.89%) 등에서 활용하고 있었다. 활용 목적은 진단(68.0%)과 선별(51.2%)에서 가장 높았고 치료(33.4%), 추적관찰(24.1%)은 그다음이었다. 이들은 체감하는 의료 인공지능의 효과로 업무 흐름 개선(82.3%)을 가장 높게 평가했다. 이어 정확도 향상(46.2%), 인력의 효율적 활용(39.2%) 등이었다.

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질병청 "코로나19 먹는 치료제, 팍스로비드로 한정"
질병관리청은 앞으로 코로나19 먹는 치료제를 팍스로비드 1종으로 한정하기로 했다. 정부가 공급해온 코로나19 치료제 3종은 먹는 치료제인 팍스로비드와 라게브리오, 주사제인 베클루리주다. 팍스로비드는 60세 이상 고령자와 기저 질환자, 면역 저하자 중 경증·중등증 대상으로 사용된다. 팍스로비드 투여가 제한된 환자는 라게브리오와 베클루리주를 쓴다. 팍스로비드와 베클루리주는 품목 허가를 받아 2024년 10월 25일부터 건강보험이 적용돼왔다. 반면 라게브리오는 품목 허가를 못 받아 현재까지 '긴급 사용 승인' 상태다. 이에 따라 정부는 재고 범위 안에서 제한적으로 라게브리오를 공급해왔으나, 재고의 유효 기간이 끝남에 따라 라게브리오는 다음 달 17일부터 사용이 중단될 예정이다. 먹는 치료제는 팍스로비드 하나만 남는 것이다. 질병청 관계자는 최근 브리핑에서 "라게브리오는 품목 허가가 되지 않은 상황에서 긴급 승인 상태로만 사용해왔다"며 "현재 코로나19 유행 상황을 고려했을 때 정부 차원의 재구매는 고려하지 않았다"고 설명했다. 라게브리오 사용이 중단되면 기존 라게브리오 대상군은 베클루리주를 쓸 수 있다. 의원급 의료기관에서는 팍스로비드 투여 제한 환자에게 베클루리

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국립보건연구원, 한영 혼합 병원 의무기록 분석 AI 모델 개발
질병관리청 국립보건연구원은 한국어와 영어가 혼합된 국내 병원 전자의무기록을 분석하고 활용하는 한·영 이중언어 인공지능(AI) 모델을 국내 최초로 개발했다고 28일 밝혔다. 국내 의료기관에서 생성되는 전자의무기록은 대부분 자유롭게 서술된 비정형 문서로, 한국어와 영어 의학 용어가 혼합돼 있다. 이에 단일 언어 기반 인공지능 모델을 적용하면 분석의 정확도가 저하된다는 한계가 있었다. 국립보건연구원은 이번 연구에서 한·영 의료 어휘 체계와 말뭉치를 활용하고, 추가 사전학습을 수행한 이중언어 인공지능 모델을 개발했다. 이 모델을 의료현장에서 수집한 흉부 CT 판독문에 적용해 다중질환 분류 분석을 수행한 결과, 최대 종합 정확도가 0.94였다. 종합 정확도는 질환 판별의 정확도와 검출 능력을 종합적으로 평가하는 지표로, 0.9 이상은 임상 활용 가능성을 검토할 수 있는 수준으로 평가된다. 연구를 주도한 주형준 고려대학교 의과대학 교수는 "국내 임상 현장 특성을 반영한 의료 이중언어모델을 구현하고, 실제 의료데이터 검증을 통해 임상 적용 가능성을 확인한 점에서 의미가 있다"고 말했다.

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