한독, 일차의료학술상에 서울봄연합의원 이충형 원장

 한독은 대한가정의학회와 '제11회 일차의료학술상' 수상자로 서울봄연합의원 이충형 원장을 선정했다고 20일 밝혔다.

 일차의료학술상은 한독이 대한가정의학회와 함께 제정한 상으로, 가정의학 분야와 일차의료 발전에 기여한 의사 또는 단체에게 매년 수여하고 있다.

 이 원장은 2002년부터 '이주민건강연구회'라는 모임을 통해 이주민들의 주치의 역할을 하며 취약계층의 보건의료 문제 해결에 헌신해왔다.

 또 지역사회 소외계층의 의료 접근성 향상과 건강증진에 크게 기여한 공로를 인정받았다.


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"신생아에 치명적인 장 천공 조기에 찾는 AI 모델 개발"
인공지능(AI) 기술로 엑스레이(X-ray) 영상을 분석해 신생아의 장 천공 여부를 판별하는 모델을 국내 연구진이 개발했다. 서울아산병원에 따르면 이 병원 영상의학과 윤희망·융합의학과 김남국·신생아과 이병섭 교수팀은 최근 AI로 신생아의 장 천공 여부를 판단하는 판독 모델을 개발했다. 신생아 장 천공은 괴사성 장염 등으로 장에 구멍이 생겨 생명까지 위협하는 치명적인 질환이다. 그러나 신생아 중환자실 특성상 영상의학과 전문의가 즉시 판독하기 어려운 경우가 많아 오진이나 진단 지연으로 이어질 가능성이 컸다. 또 천공 진단을 위해 엑스레이 검사로 복강 내 공기가 차 있는지 확인하는데, 통상 영상에서 장 천공 여부가 뚜렷하게 나타나지 않아 정확한 판독이 쉽지 않았다. 기존에 AI 판독 모델이 있었으나 이는 성인 데이터를 기준으로 개발됐기 때문에 신생아에게 적용하기 어렵다는 한계도 있었다. 이에 연구팀은 신생아 엑스레이 영상을 이용해 장 천공 여부를 분류하면서 복강 내 공기가 차 있는 영역까지 함께 학습해서 표시해 주는 학습 모델을 개발했다. 연구팀은 1995년 1월∼2018년 8월 서울아산병원 소아 엑스레이 영상 약 260만건을 수집했고, 최종적으로 장 천공 영상

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