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2일 국내 주요 의료기관 소식▷내달 1일부터 ‘삼성강북병원’= 새 병원명은 브랜드 이미지를 제고하고, 삼성서울병원, 삼성창원병원과 일관성을 확보하려는 취지다. 신현철 원장은 “상급종합병원으로서의 위상을 확고히 하고, 미래 경쟁력을 강화하는 데 주력할 것”이라며 “앞으로도 지속적인 성장과 발전을 통해 최상의 의료를 제공하겠다”라고 밝혔다.▷서울대병원, AI로 요추협착증 진단= 신경외과 이창현 교수 연구팀은 2005년~2017년 촬영된 요추협착증 환자 2천500명과 정상 대조군 2천500명의 다중 자세에서 촬영된 X선 사진을 사용해 요추협착증 진단의 정확도를 향상한 인공지능(AI) 모델과 앱을 개발했다. 연구팀은 중립, 굴곡, 신전 등 세 자세에서 촬영된 X선 사진을 AI 모델에 입력해 요추협착증을 진단할 수 있도록 훈련했다. ResNet50 기반 모델은 내부 검증에서 AUROC 기준 91.4%의 진단 성능을 보였다.이창현 교수는 “이 기술은 5년여 동안 개발·고도화되어 특허 등록을 완료한 AI 알고리즘으로, MRI 없이 X선 촬영만으로 요추협착증을 진단할 수 있다”라고 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 지난 호에 게재됐다.▷서울아산병원, AI 음성인식 시스템 구축= 병원이 구축한 진료 음성인식 시스템은 대규모 언어모델(LLM)이 적용돼 진료 과정에서 발생하는 의료진, 환자의 음성 데이터를 활용해 실시간 텍스트 변환, 주요 증상 기록, 질병 분류, 대화 요약 등의 작업을 수행하게 된다. 의료정보시스템(AMIS 3.0)과 연동돼 사용자가 원하는 형태로 데이터를 가공해 전자의무기록(EMR) 등에 자동으로 저장이 이뤄진다. 분과별 의료 용어와 수만 시간 분량의 진료 음성 데이터를 AI 모델에 학습시켜 의료진과 환자 간 대화의 인식 정확도를 높였다. 또 전용 마이크로 말과 소음을 걸러내고 사람의 음폭 등을 계산해 음성 인식률을 높였다.현재 16개 진료과·응급실·정형외과 병동 등지에서 사용 중이다. 김영학 디지털정보혁신본부장은 “AI 기반의 진료 음성인식 시스템을 통해 진료 과정에서 휘발되는 수많은 음성 데이터를 효과적으로 기록·저장할 수 있다”라며 “의료진뿐만 아니라 환자의 목소리까지 반영된 정확한 증상 정보가 의료 질을 높이고 개인 맞춤형 치료 제공의 바탕이 될 것”이라고 기대했다.▷강동경희대병원, 생체 간이식 기증자 복강경 간 적출 수술 성공= 말기 간경화 환자는 가족의 공여로 이번 이식 수술을 결정했다. 수술은 간담췌-이식외과 주선형 교수와 이승환 교수2일 국내 주요 의료기관 소식▷내달 1일부터 ‘삼성강북병원’= 새 병원명은 브랜드 이미지를 제고하고, 삼성서울병원, 삼성창원병원과 일관성을 확보하려는 취지다. 신현철 원장은 “상급종합병원으로서의 위상을 확고히 하고, 미래 경쟁력을 강화하는 데 주력할 것”이라며 “앞으로도 지속적인 성장과 발전을 통해 최상의 의료를 제공하겠다”라고 밝혔다.▷서울대병원, AI로 요추협착증 진단= 신경외과 이창현 교수 연구팀은 2005년~2017년 촬영된 요추협착증 환자 2천500명과 정상 대조군 2천500명의 다중 자세에서 촬영된 X선 사진을 사용해 요추협착증 진단의 정확도를 향상한 인공지능(AI) 모델과 앱을 개발했다. 연구팀은 중립, 굴곡, 신전 등 세 자세에서 촬영된 X선 사진을 AI 모델에 입력해 요추협착증을 진단할 수 있도록 훈련했다. ResNet50 기반 모델은 내부 검증에서 AUROC 기준 91.4%의 진단 성능을 보였다.이창현 교수는 “이 기술은 5년여 동안 개발·고도화되어 특허 등록을 완료한 AI 알고리즘으로, MRI 없이 X선 촬영만으로 요추협착증을 진단할 수 있다”라고 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 지난 호에 게재됐다.▷서울아산병원, AI 음성인식 시스템 구축= 병원이 구축한 진료 음성인식 시스템은 대규모 언어모델(LLM)이 적용돼 진료 과정에서 발생하는 의료진, 환자의 음성 데이터를 활용해 실시간 텍스트 변환, 주요 증상 기록, 질병 분류, 대화 요약 등의 작업을 수행하게 된다. 의료정보시스템(AMIS 3.0)과 연동돼 사용자가 원하는 형태로 데이터를 가공해 전자의무기록(EMR) 등에 자동으로 저장이 이뤄진다. 분과별 의료 용어와 수만 시간 분량의 진료 음성 데이터를 AI 모델에 학습시켜 의료진과 환자 간 대화의 인식 정확도를 높였다. 또 전용 마이크로 말과 소음을 걸러내고 사람의 음폭 등을 계산해 음성 인식률을 높였다.현재 16개 진료과·응급실·정형외과 병동 등지에서 사용 중이다. 김영학 디지털정보혁신본부장은