高血壓-腦中風-糖尿… 人工知能技術로 맞춤 管理한다

東亞日報
入力 2023年 8月 9日 03時 00分

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디지털 헬스 企業硏究開發活潑

慢性疾患의 豫防과 治療를 위한 醫療人工知能(AI) 技術이 나날이 發展하고 있다.

醫療 AI는 수많은 데이터를 蓄積, 分析해 慢性疾患의 危險信號를 早期에 찾아내고 適切한 治療方法을 提示해 주는 醫療補助手段으로 注目받고 있다. 그中에서도 高血壓, 腦中風(腦卒中), 糖尿病, 心血管系疾患分野에서 디지털 헬스 企業들의 醫療 AI 硏究開發이 두드러진다.

디지털 헬스 專門企業 라이프視맨틱스의 ‘家庭血壓豫測 소프트웨어(SW)’는 最近 식약처로부터 確證臨床試驗을 承認받고 高血壓患者約 160名을 對象으로 臨床試驗에 突入했다.

닥터앤서 2.0 事業을 통해 構築한 家庭血壓豫測 소프트웨어는 高血壓患者의 治療, 管理, 計劃樹立을 돕는 醫療 AI 소프트웨어다. 患者가 모바일 앱을 통해 8週 동안 記錄한 家庭血壓 및 脈搏을 基盤으로 1∼4週後次期血壓을 豫測해 高血壓高危險群判別 및 藥劑容量管理方法等患者의 治療計劃에 活用될 수 있는 統合情報를 提供한다.

라이프시맨틱스는 이番確證臨床試驗을 통해 家庭血壓豫測 소프트웨어의 安全性과 有效性을 立證해 日常生活에서 患者가 自家血壓測定을 生活化하고 自家測定數値를 病院診療에 活用해 맞춤 診療가 可能하도록 서비스를 擴大할 豫定이다. 나아가 닥터앤서 2.0 事業의 年次目標에 따라 2024年까지 醫療機器認許可와 實證을 통해 硏究課題遂行이 끝나면 國內 소프트웨어 醫療機器給與節次에 맞춰 1次病院中心으로 商用化를 準備한다는 方針이다.

醫療 AI 企業 제이엘케이의 ‘JBS-01K’는 AI 學習을 통해 患者의 磁氣共鳴映像(MRI) 이미지 特徵을 抽出하고 臨床情報를 追加로 活用해 腦中風(腦出血, 腦硬塞)의 類型分類를 支援하는 소프트웨어다. 腦硬塞疑心病變을 檢出하고 病變 크기, 位置, 패턴을 AI가 分析한 結果를 바탕으로 腦梗塞發病原因인 큰 血管腦硬塞, 心臟塞栓症, 작은 血管腦硬塞에 對한 各各의 確率을 專門家水準으로 提示해 醫療陣이 患者 맞춤으로 診斷, 治療할 수 있도록 도와주고 있다.

2018年國內最初로 食品醫藥品安全處로부터 3等級醫療機器許可를 獲得한 JBS-01K는 올해 革新醫療機器統合審査를 通過해 非給與保險適用을 받게 됐다. 現在腦中風을 다루는 神經科뿐만 아니라 神經外科, 映像醫學科, 應急醫學科, 再活醫學科等多樣한 診療科와 國內大學病院, 上級病院을 包含해 111곳의 病院에서 솔루션을 導入, 活用하고 있다.

AI 헬스케어 플랫폼 專門開發企業 소프트웨어融合硏究所의 ‘人工知能技術이 適用된 非侵襲連續血糖診斷器’가 中小벤처企業部, 光州市, 韓國마이크로醫療로봇연구원의 創業事業化支援課題로 選定됐다. 이를 通해 소프트웨어融合硏究所는 生體情報測定(PPG) 및 AI 基盤非侵襲連續血糖測定器를 開發할 豫定이다. 1分의 PPG 生體情報(心搏數等)와 AI 回歸豫測(MLP) 技術을 利用해 糖尿 및 血壓의 豫測正確度 95.0%를 達成한다는 目標다. 올 4分期에는 ‘健康管理補助機器龍非侵襲血糖診斷器’를 통해 使用者中心製品開發과 價格과 機能, 性能等 3代差別化戰略을 통해 市場을 先占하겠다는 抱負다.

高麗大學校九老病院心血管센터의 나승운 循環器內科敎授와 최병걸 高麗大心臟血管硏究所副所長硏究팀은 노영균 漢陽大 컴퓨터소프트웨어學部敎授, 乙支大學校 박지영 敎授硏究팀과 함께 머신러닝 技術을 基盤으로 冠狀動脈疾患危險度를 階層(點數)化하는 AI 모델을 開發했다.

心血管疾患診斷 AI 모델은 2004∼2014年 고대구로병원에 來援한 胸痛患者 1萬餘名의 冠狀動脈照映術檢査結果와 基礎臨床情報를 바탕으로 했으며 冠狀動脈疾患危險度를 敏感度 98.0%, 正確度 92.8%로 診斷할 수 있다. 旣存에 開發된 心血管疾患危險度計算 모델의 診斷正確度는 70∼80% 水準이다.

黃海線記者 hhs2552@donga.com

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