제23회 화이자의학상에 경희대 의대 연동건 교수 등 선정

 한국화이자제약은 대한민국의학한림원과 함께 '제23회 화이자의학상' 수상자를 발표했다고 24일 밝혔다.

 기초의학상은 경희대학교 의과대학 디지털헬스학교실 연동건 교수, 임상의학상은 서울대학교 의과대학 내과학교실 박경우 교수, 중개의학상은 서울대학교병원 방사선종양학과 이주호 교수로 각각 선정됐다.

 시상식은 11월 5일에 열리며 수상자에게는 부문별 상금 5천만 원과 상패가 수여된다.


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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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