국립암센터, 간호업무 음성인식 모델 학습 데이터 표준화

2022-12-15

간호기록 업무 자동화 및 단순화 목표로 마련한 표준안…국내 표준으로 선정   ▲이재동 박사의 '간호업무 지원 음성 인식 모델 학습용데이터 구축 절차 표준' 발표 사진.   [의학신문·일간보사=이승덕 기자]국립암센터가 간호업무 지원 음성인식 모델 학습용 데이터 구축절차가 표준화시켰다. 국립암센터(원장 서홍관) 인공지능사업팀은 한국정보통신기술협회(TTA, 회장 최영해) 주관 2022년 ‘미래 ICT 핵심 기술 표준 개발 사업’을 통해 진행한 표준안이 최근 국내 표준으로 선정됐다고 밝혔다. ‘미래 ICT 핵심 기술 표준 개발 사업’은 사회문제 해결을 위한 국민공감형 ICT 표준화 이슈를 발굴·선정해 선제적인 공공서비스 표준 제정을 위해 추진된 사업으로 국립암센터 인공지능사업팀 이재동 박사(국제암대학원대학교 암AI디지털헬스학과 겸임교수)가 과제에 선정돼 표준화를 위한 연구를 수행했다. 사업의 취지에 따라 제정된 이번 표준은 의료 환경에 최적화된 음성 인식 모델 개발을 위한 학습용 데이터를 구축해 간호기록 업무의 자동화 및 단순화를 목표로 한다. 간호 업무량이 증가하는 의료 현장에서는 업무 후 즉시 기록이 어려워 수기입력 오류가 발생하기도 한다. 이로 인해 의료 서비스의 질 저하 등의 문제가 생겨 간호 행위와 동시에 음성으로 기록할 수 있는 서비스의 필요성이 제기돼왔다. 이러한 상황에서 의료용어와 약어가 많은 의료 환경에 적합한 음성 인식 학습용 데이터 구축 절차에 대한 표준이 마련된 것이다. 이 표준은 비정형화돼 있는 간호기록을 음성데이터와 임상 데이터로 구축하기 위해 ▲간호기록의 획득 ▲개인정보보호를 위한 익명화 ▲임상 데이터로 구축하기 위한 시나리오 스크립트와 발음 스크립트 생성 및 검수 ▲발음 스크립트를 기반으로 녹음한 음성데이터 생성 및 검수로 정의했다. 이와 함께 구축된 결과물인 임상 데이터와 음성데이터의 활용 사례를 제시해 이해를 도왔다. 연구책임자인 이재동 박사는 “완성된 표준안이 국내 표준으로 선정됨에 따라 이번 표준을 활용해 다양한 병원 업무 효율화를 위한 서비스가 개발될 것으로 예상한다”면서 “표준에 근거한 간호 업무 지원 음성인식 모델을 의료 현장에 실제 적용해 의료서비스의 질 향상 및 환자 안정성 증대에 기여하기를 바란다”고 말했다. 이어 “업무 환경이 열악한 간호사들의 업무를 인공지능(AI) 서비스를 통해 지원해 병원 외래 및 입원 환자들에 대한 의료 서비스 개선에 도움이 될 것이라 기대한다”라고 덧붙였다. 출처 : 의학신문(http://www.bosa.co.kr)

암센터, 해킹 차단하는 양자암호통신 시범사업자에 선정

2022-07-18

△국립암센터 이재동 박사   [메디칼업저버 박선재 기자] 국립암센터(원장 서홍관)가 최근 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 주관하는 2022년 ‘양자암호통신 시범 인프라 구축·운영 사업(이하 양자암호통신 시범 사업)’에 선정됐다.  양자암호통신은 최근 급부상하고 있는 차세대 네트워크 보안 기술이다. 이는 해독이 어려운 암호화 방식인 양자암호 기술을 사용해, 정보 도청이나 감청, 해킹을 차단하는 안전한 기술이다.  이번 양자암호통신 시범 사업은 양자암호통신 기술을 활용해 제품이 개발됐으나, 초기 사례가 부족한 현 시장에서 양자암호통신 산업을 활성화하기 위해 추진됐다. 국립암센터는 공공의료기관으로서 양자암호통신 시범 인프라 구축·운영 사업 공공부문 수요기관으로 최종 선정됐다. 이번 사업은 KT 주관으로 아주대학교병원, 엠퍼시스정보기술, 드림시큐리티, 코위버 등과 컨소시엄을 구성해 7억 원 규모의 과제를 공동으로 수행하게 된다. 국립암센터는 국내 최초로 양자암호통신 환경에서 연합학습기반의 임상연구를 수행한다. 의료 데이터를 직접적으로 공유하는 번거로움 없이 하나의 통신망에서 안전하게 다기관 임상연구를 수행하는 것이다. 이를 위해 병원으로서 사업을 수행하는 두 기관인 국립암센터, 아주대학교병원 간에 ‘하이브리드 Q-FL(Quantum-Federated Learning) 기반 다기관 임상연구 체계’를 구축할 계획이다. 주요 내용은 △Q-FL 기반 다기관 임상연구 체계 운영 △Q-FL 기반 다기관 임상연구 모델 발굴 △Q-FL 기반 다기관 임상연구 체계의 성능 및 보안성 검증 등이다. 구축된 시스템을 통해 다기관 임상연구를 희망하는 임상 연구자는 데이터를 직접 타기관에 공유하지 않고도 각 기관의 학습 결과인 가중치 값을 활용할 수 있다. 강력한 보안을 제공하는 양자암호 기술로 데이터의 직접 공유 없이 인공지능 기술 기반 다기관 임상연구가 가능해지는 것이다. 이로써 개인정보 보안 문제가 해결돼 다양한 임상연구 응용이 가능해진다. 사업 책임자인 인공지능사업팀 이재동 박사는 “이 사업을 통해 양자암호통신 환경에서 인공지능, 빅데이터를 활용한 다기관 임상 연구 수행 시 안전하고 효율적으로 연구를 펼칠 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대한다”고 말했다. 이어 “구축된 체계를 기반으로 다양한 연구에 접목하고 확장해, 국립암센터가 인공지능 기반 다기관 임상연구를 선도할 수 있도록 이번 사업을 잘 수행해 나가겠다”라고 덧붙였다.  출처 : 메디칼업저버(http://www.monews.co.kr)

국립암센터, ‘AI와 빅데이터’ 암 진단·치료 등 활용방안 모색

2022-06-15

14회 국제심포지엄 개최…미 NCI 암 연구 데이터 커먼즈(CRDC) 등 소개 △국립암센터 14회 국제심포지엄 전경   [의학신문·일간보사=이승덕 기자]국립암센터가 인공지능(AI)와 빅데이터를 주제로 암 관련 빅데이터 활용을 모색하는 자리를 가졌다. 국립암센터는 15일 국가암예방검진동 8층 국제회의장에서 ‘암에서의 인공지능과 빅데이터: 지식에서 행동으로(AI and Big Data in Cancer: from Knowledge to Action)’을 주제로 제14회 국제심포지엄을 개최했다. 이번 심포지엄은 라는 주제로 국내외 인공지능과 빅데이터 전문가들이 참석한 가운데 진행됐다. 이번 심포지엄에서 전문가들은 인공지능과 빅데이터에 대한 주요 업적과 최신 동향을 공유하고 이를 활용한 새로운 치료 및 연구 전략을 제시해 국제 교류의 장을 펼쳤다. ‘한국의 헬스케어 빅데이터’를 주제로 진행된 첫 번째 세션에서는 최귀선 국립암센터 암빅데이터센터장이 ‘암 빅데이터: 도전과 기회’를 주제로 발표했다. 최귀선 센터장은 양질의 암 빅데이터를 생산, 구축, 제공하는데 주도적인 역할을 해 온 국립암센터 주요 성과를 소개하고, 국가암데이터센터의 비전과 계획을 제시했다. 최 센터장은 "지난해 9월 국가암데이터센터로 지정받은 것을 기점으로 공공과 민간에서 독자적으로 수집·활용하는 데이터를 상호연계하여 새로운 부가가치를 창출하고, 데이터를 기반으로 암 질환을 극복하고자 한다”면서 “올해 국가암데이터센터는 복지부가 주관하는 K-CURE 사업에 참여해 암 임상데이터 활용 네트워크를 구축하고, 암단백유전체연구 등에서 멀티 오믹스 데이터를 임상데이터와 함께 수집, 공개할 계획을 수립 중”이라고 말했다. 두 번쌔 세션에서는 밴더빌트대학교 의료센터 교수인 폴 해리스 박사가 유전체 분석 프로그램인 ‘올 오브 어스(All-of-Us) 연구 프로그램’을 소개했다. 미국 국립보건원(NIH)이 2018년부터 추진 중인 이 프로그램은 미국 전역의 다양한 인종을 포함해 백만 명 이상의 유전체 정보 등 의생명데이터를 질병연구에 활용할 계획으로 마련됐다. 클라우드 기반 디지털 플랫폼을 활용해 수집하는 데이터는 유전정보를 기반으로 건강관련 설문과 진료기록, 신체계측, 웨어러블 디바이스를 활용한 라이프로그 정보, 디지털 헬스 데이터, 생체시료를 포함한다. 프로그램의 책임연구자인 폴 해리스 박사는 “최근 이 프로그램은 10만 개에 달하는 전정 유전체 데이터와 16만 5천개의 유전형 분석자료도 공개했다”라고 설명했다. 또한, 폴 해리스 박사는 프로그램의 연구대상자 모집, 데이터 수집 방법, 데이터 활용 모델 등 올 오브 어스(All-of-Us) 프로그램의 전반적인 내용과 활용방안, 향후 계획 등에 대해 발표했다.   △최귀선 국립암센터 암빅데이터센터장(왼쪽)과 폴 해리스 밴더빌트대학교 의료센터 교수   세 번째 세션에서는 스웨인 첸 아마존 웹 서비스(AWS) 학자(싱가포르 국립대학교 의학부교수)가 ‘아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS) 클라우드를 사용한 암 연구의 혁신 가속화’를 주제로 특별강연을 펼쳤다. 스웨인 교수는 “암은 게놈의 질병이라고 일컬어져 왔다. 하지만 현재 암 연구는 다중 오믹스와 다중 모달 분석으로 빠르게 이동되고 있다”며 “후성유전학, 대사체학, 단백질체학, 미생물군집 관점의 통합은 암에 대한 이해, 진단 및 치료의 차세대를 이끌 것이다”라고 말했다. 스웨인 교수는 “이러한 다중의 거대한 데이터셋은 복잡성을 수반하는데 이에 대한 해결책은 인공지능과 머신러닝이다”라며 아마존 웹 서비스에 대해 이어서 소개했다. 스웨인 교수는“AWS는 데이터 통합, 합성 및 추론을 용이하게 할 뿐만 아니라, 인공지능 및 머신러닝을 사용해 다중모드 데이터에서 통찰력을 제공하는 다양한 서비스 및 솔루션 제품군을 보유하고 있다”라며, 암 연구에 있어서도 AWS가 필요함을 강조했다. 이어 에리카 킴 미국 국립암연구소(NCI) 생체의학 정보학 프로그램 전문가가 ‘미국 국립암연구소 연구 데이터 커먼즈(NCI Cancer Research Data Commons)’에 대해 발표했다. 에리카 킴은 기초 또는 임상 암 연구의 가속화를 위해서는 질병의 분자적 기반을 식별하기 위한 다중모드 데이터셋으로의 접근이 필수적임을 강조했다. 미국에서 2016년 수립된 암 정복 계획(Cancer Moonshot)에 따라, 캔서 문샷의 과학적 방향 개발을 위한 권고안 제시를 위해 NCI가 블루 리본 패널(Blue Ribbon Panel)을 구성했다. 에리카 킴은 “캔서 문샷 블루 리본 패널에서도 다양한 데이터 유형을 최대한 활용하기 위해서는 정보학에 대한 투자가 최우선 과제라고 언급했다”라며, “NCI는 암의 원인 규명, 치료법 향상, 예방 도구의 개발 등을 지원하기 위해 연구자들에게 대규모 데이터에 대한 액세스를 지원하는 가상 데이터 에코시스템인 암 연구 데이터 커먼즈(Cancer Research Data Commons, CRDC)를 개발했다”라고 말했다. 또한, CRDC를 통해 연구자가 최신 클라우드 기반 인프라에서 결과를 분석, 공유 및 저장할 수 있게 구축된 ‘NCI 클라우드 리소스’ 등 프로그램 전반에 대해 소개했다. 국립암센터는 NCI와 한미 암 공동연구 활성화 및 협력 연구 진행을 위한 연구자 교류를 우선적으로 진행하기로 했으며, 이를 통해 향후 각국에 축적된 암 데이터의 공동 활용을 통한 다양한 연구가 가능할 것으로 기대된다. 에리카 킴은 “클라우드 리소스를 공동 활용한 암 연구는 데이터 생태계 확장 및 다양한 연구 개발로 이어져 한미 양국의 암 연구에 큰 진전이 있을 것으로 기대된다”라고 덧붙였다. 네 번째 세션에서는 ‘암 연구의 인공지능’을 주제로 발표가 이어졌다. 홍동완 가톨릭대학교 교수는 ‘암 멀티-오믹스 빅데이터를 활용한 인공지능 연구’를 주제로 전 세계와 국제 암 컨소시엄에서 주목하고 있는 암 멀티오믹스 빅데이터에 대해 소개했다. 홍 교수는 약 2만 페타바이트 규모에 이르는 임상 멀티오믹스 데이터에 대해 언급하며 이를 활용한 연구를 위해 연구자들이 유념해야할 데이터 유형, 구조 및 표준화 등에 대해 설명했다. 이어 홍 교수는“멀티 오믹스 데이터와 인공지능을 이용한 진단 또는 치료 후보를 발굴하기 위해서는 질병 유형 및 환자 유형, 생물학적 연구 등의 연구 목적에 따라 멀티오믹스를 분류해야 한다”라며 “AI 모델의 재현성을 높이기 위해 DNA 서열 등의 데이터 사용을 권고한다”라고 말했다. 마지막 세션은 ‘인공지능 기술의 임상적용’을 주제로 진행됐다. 황보율 국립암센터 암빅데이터 인공지능연구과장은 ‘병원 인공지능의 미래방향’에 대해 발표했다. 황보율 인공지능연구과장은 “암에서의 인공지능은 의료영상, 의료정보, 유전체 등 각종 의료데이터를 통해 인공지능 모델을 개발·적용하고자 하는 노력이 지속됐으나 실제 의료현장에 적용하기는 어려웠다”라며, “실제 사용자인 의료인과 의료 현장의 니즈 파악이 미흡해 의료현장에서의 실질적 편의를 만들어내지는 못했기에, 이제 실제 솔루션을 사용할 사용자의 수요를 기반으로 의료인과 기업이 의료기기 소프트웨어를 개발할 필요가 있다”고 강조했다. 또한, “병원에서 클라우드 기반의 빅데이터, 인공지능 개발 및 실증 플랫폼의 구축이 필요하며, 기업과 학계가 모두 동참하는 선순환 체계가 필요하다”라고 덧붙였다.

[AI전문가XAI-Hub] #4 인공지능 학습용 데이터란 에너지이다_국립암센터 황보율 팀장

2022-02-28

  출처 : https://www.youtube.com/watch?v=hh3bwcEgr9E   과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원에서는 디지털 뉴딜 ‘데이터 댐’의 핵심인 인공지능 학습용 데이터 구축ㆍ개방을 통해 인공지능 산업의 혁신과 성장을 활성화하고 있는데요.   인공지능 학습용 데이터는 더 나은 삶을 위한 미래산업의 에너지이다!   모든 산업에서 인공지능의 활용성이 커지고 있는만큼, 미래산업의 에너지가 되는 인공지능 학습용 데이터에 대한 이야기를 국립암센터 황보율 팀장과 함께 나눠보았습니다. 데이터 구축에 어려움을 겪는 분들, AI 서비스 개발을 꿈꾸는 분들, 인공지능 산업의 발전을 위해 힘쓰는 모든 분들과 인공지능 학습용 데이터 구축사업이 함께합니다!

국립암센터, 가명정보 활용 우수사례 경진대회 대상

2021-11-24

사진 우측) 국립암센터 인공지능사업팀 박현우 박사   [의학신문·일간보사=이승덕 기자]국립암센터(원장 서홍관)가 최근 개최된 ‘가명정보 활용 우수사례 경진대회’에서 ‘암경험자의 장기 합병증 및 만성질환 예측을 위한 병원 데이터와 국가 의료 데이터 결합’을 주제로 가명정보 활용사례 부문 대상을 수상했다. 개인정보보호위원회가 과학기술정보통신부, 금융위원회, 보건복지부와 합동으로 개최한 이번 경진대회는 가명정보 활용 우수사례와 아이디어를 발굴해 안전한 가명정보 활용의 저변을 넓히기 위해 올해 처음으로 개최됐다. 국립암센터 인공지능사업팀(박현우, 정효정, 이예림, 이예지)은 주요 6대암(위암, 갑상선암, 폐암, 대장암, 유방암, 간암) 환자의 의료 빅데이터를 가명 처리 후 결합해 분석한 사례로 수상했다. 연구팀은 9년 동안 장기추적 관찰한 국립암센터 내원 환자 20만 명의 임상정보와 국민건강보험공단 진료정보를 결합해 암생존자에게 주로 발생하는 심뇌혈관질환, 대사질환, 근골격계질환과 같은 장기합병증과 및 만성질환을 예측했다. 특히, 환자정보와 공공기관 데이터간 결합으로 새로운 데이터 활용가치 창출을 보여주었다는 점에서 높이 평가되어 수상하게 됐다. 연구팀은 향후 인공지능 학습을 통해 암생존자의 합병증과 만성질환 발병요인을 파악해 예방 가능한 예측 모델을 개발할 계획이다. 서홍관 국립암센터 원장은 “병원 데이터와 국가 의료 데이터의 안전한 결합으로 암환자의 합병증, 만성질환 등의 중요 정보를 장기 추적관찰하고, 200만 암생존자의 건강관리를 도울 것으로 기대된다”면서 “향후 인공지능 학습을 통해 암생존자에게 실질적인 만성질환 관리전략을 제시하도록 예측모델을 개발해 환자 중심의 맞춤형 의료 서비스에 기여할 것”이라고 말했다. 출처 : 의학신문(http://www.bosa.co.kr)

대전대-국립암센터 메타버스VR로 힐링 가능성 확인

2021-11-02

[충청뉴스 이성현 기자] 대전대학교(총장 윤여표)가 국립암센터, 메타버스 VR영상 전문업체 아바엔터테인먼트와 지난 7월부터 10월까지 4개월 간 국립암센터 암환자들과 의료진들을 상대로 테스트한 힐링VR과 관련, 유의미한 결과를 얻었다고 최근 발표했다. 대전대-국립암센터 메타버스VR로 체험사진 대전대 스마트헬스케어 VR사업단(단장 안택원)에서 기획한 이번 힐링VR은 국내 전문 메타버스VR 콘텐츠 제작사인 아바엔터테인먼트에서 제작한 영상 50여 편을 활용해 1차, 2차 테스트가 진행됐다. 국립암센터의 박성용파트장은 “참가자들의 85% 이상이 힐링VR영상을 보며 긍정적인 반응을 보였고 70% 이상이 재시청을 할 정도로 반응이 좋았다.”고 발표했다. 이번 조사를 기획한 대전대 안호원 교수는 “이번 테스트는 애초에 50명을 대상으로 기획됐지만 실제로는 100여 명이 넘는 의료진과 환자가 참여하는 등 힐링VR에 대한 관심이 매우 높았으며, 환자뿐만 아니라 코로나-19에 지친 의료진까지 함께 한 테스트여서 의미가 있었다.”라고 말했다. 아바엔터테인먼트 김태형 대표는 “특히 코로나-19로 인해 피로가 누적된 간호사들과 의료진의 참여도가 높았고, 젊은 의료진은 K-Pop이나 해외 여행지, 연세가 있는 의료진이나 환자들은 클래식 음악 감상, 국내 관광지 위주로 좋은 반응이 있었다”고 평가했다. 또한, 이번 조사에 참여한 임소은 간호사는 “코로나-19로 어느 때보다 힘든 상황에 잠시나마 일을 떠나 음악을 듣는다든지, 여행을 떠난다던지 하는 힐링 일탈이 새로운 힘을 얻게 해줬고, 환자들과 함께 체험하며 공감대를 갖기에 충분했다”고 평가했다. 안택원 단장은 “이번 조사를 기반으로 우리 사회가 희망을 가질 수 있도록 사회적 약자나 취약계층에게 ‘찾아가는 힐링VR체험’ 등 활동을 확대할 예정이다”고 밝혔다. 출처 : 충청뉴스(http://www.ccnnews.co.kr)

카이스트가 한국인 헤어스타일 이미지 50만장 모은 이유는

2021-07-21

(5)디지털 뉴딜 핵심, AI데이터댐 열린다 국립암센터, 유방암·부비동염 질환 데이터셋 완성   헤어스타일 AI 데이터셋을 이용해 만든 이미지 합성 기술. 다양한 헤어스타일을 접목할 수 있다. AI허브 캡처   '사진 속 모델의 헤어스타일이 나에게 어울릴까?' 헤어스타일을 바꾸기 위해 찾아간 미용실에서 헤어디자이너가 추천한 모델들의 사진을 보고 누구나 한번쯤 해봤을 법한 고민이다. 적지 않은 시간을 고민에 할애하는 경우도 흔하다. 하지만 앞으로 이런 고민도 인공지능(AI)이 덜어줄 것으로 보인다. 최근 국내 최초로 한국인의 헤어스타일을 총망라한 'AI 데이터셋'이 구축되면서 이런 맞춤형 기술 개발의 길도 열렸기 때문이다. ----------------------------------------------------------------------- K-헤어스타일 데이터셋 어떻게 만들었나 21일 정부부처 등에 따르면 AI 분야 국제학회 ICIP 2021에서 카이스트 AI대학원 주재걸 교수 연구팀이 발표한 '한국인 헤어스타일 이미지' AI 논문이 인용됐다. ICIP는 국제전기·전자기술자협회(IEEE)에서 주최하는 이미지 처리 국제학술 대회로, AI 이미지 분야에선 가장 규모가 큰 국제 포럼이다. 학계에선 미·중 강대국이 주도하는 국제 AI학회에서 한국 연구팀이 적잖은 성과를 거뒀다는 평가가 나왔다. 주 교수 연구팀의 논문은 한국인 헤어스타일 이미지 50만 장으로 구성된 AI 데이터셋, 이른바 K헤어스타일을 소개하고 이를 토대로 한 기술 활용 가능성을 분석한 게 골자다. 주 교수는 본보와의 인터뷰에서 "최근 AI 분야에서 컴퓨터 비전 기술을 활용한 가상 헤어 염색 등 헤어스타일과 관련된 여러 연구가 시도되고 있지만 정작 AI를 훈련시킬 헤어스타일 데이터셋은 그동안 턱없이 부족했다"며 연구 배경을 설명했다.   K헤어스타일 데이터셋. 데이터 활용에 제한이 없도록 개인정보비식별화를 통해 법적 이슈를 완전히 해결한 원천 데이터로 구성됐다. AI허브 제공 주 교수 연구팀은 정부의 'AI 학습용 데이터 구축사업' 지원을 받아 지난해 9월부터 6개월간 작업해 50만 장 규모의 한국인 헤어스타일 이미지 데이터셋을 완성했다. 전국 미용실에서 시술한 뒤 찍어 보낸 사진부터 일반인들이 평소 하고 다니는 머리를 찍은 사진 등 사실상 한국인의 헤어스타일을 총망라했다. 기존 해외에서 구축된 헤어스타일 데이터셋을 크게 능가한 결과물이다 보니, 논문 발표 이후 K헤어스타일 데이터셋을 요청하는 해외 연구자들의 문의가 쇄도하고 있다는 게 주 교수의 설명이다. 주 교수는 이번 데이터셋 구축을 계기로 앞으로 다양한 AI기술이 쏟아질 것으로 내다봤다. 그는 "AI가 이용자의 두상을 보고 어울리는 헤어스타일을 추천해주거나 게임 등에서 다양한 헤어스타일을 자동으로 생성하는 등 쓰임새가 무궁무진할 것"이라고 말했다.   ----------------------------------------------------------------------- 의사에 안 밀리는 AI…사진 보고 유방암 진단 최근 국립암센터가 구축한 유방암·부비동염(축농증) 질환 AI 데이터도 업계의 주목을 받고 있다. 각종 질환을 정확히 진단하는 AI를 개발하려면 방대한 의료 데이터가 필수인데, 의료 정보는 민감한 기록 등이 포함된 '민감 정보'여서 스타트업과 같은 민간회사들이 의료 관련 AI 데이터를 구축하는 게 쉽지 않다. 국립암센터는 유방암 병리 이미지 10만 건과 부비동염(축농증) 질환 이미지 8,000건 규모의 AI데이터를 구축했다. 국립암센터는 이번에 구축한 AI데이터를 토대로 질환 이미지를 웹페이지에 올리면 유방암 여부를 진단해주는 응용서비스를 개발했는데, AI 수준이 병리과 의사에 뒤지지 않는다는 게 국립암센터의 설명이다. 황보율 국립암센터 교수는 "양질의 헬스케어 데이터 구축이 어려운 스타트업 등에 큰 도움이 될 것으로 기대한다"며 "앞으로 AI를 활용한 헬스케어 분야는 크게 성장할 것"이라고 말했다.   김동욱 기자 (kdw1280@hankookilbo.com)   출처 : https://n.news.naver.com/article/469/0000618850?fbclid=IwAR0vloJPghg1PgyU20fQjQhheYYwTG8szHOHMbkcJ3IVLgsJ3lg2nRGfsrs&fs=e&s=cl

암 환자 가명정보 분석해 치료 후 만성질환 알아냈다

2021-06-03

| 개인정보위, 국립암센터·국민건강보험공단과 합동 연구 사례 발표   (지디넷코리아=김윤희 기자)보건·의료 분야 가명정보를 활용해 암 환자가 치료 이후 심뇌혈관질환과 근골격계질환, 대사질환 등을 빈번하게 겪었다는 연구 결과가 도출됐다. 개인정보보호위원회는 3일 국립암센터에서 진료를 받은 주요 6대 암 환자의 장기 합병증과 만성질환의 발생을 9년간 장기 추적조사해 얻은 결과를 소개했다. 국가암등록통계자료에 따르면, 이번 연구에 포함된 6대 암은 우리나라에서 주요하게 발생하는 암종으로 전체 암 발생의 63%를 차지한다. 이번 연구는 개인정보보호위가 실시하는 '가명정보 활용 5대 분야 7개 과제'의 하나로 추진됐다. 국립암센터가 보유한 20만명의 임상 정보, 국민건강보험공단이 보유한 국민 20만명의 진료정보 등 양 기관이 보유하고 있는 건강 관련 빅데이터를 가명처리해 결합했다. 출처=이미지투데이 최근 조기 진단 기술과 치료 기술이 발달함에 따라 국내 암 환자의 5년 상대 생존율이 70.3%으로 향상되면서, 5년 이상 암 생존자의 1차 치료 이후 발생하는 장기적인 합병증과 만성질환의 관리를 통한 치료 후 관리의 중요성이 커지고 있다. 기관들은 가명정보 결합을 통해 암 생존자에게 주로 발생하는 합병증, 만성질환 등 중요 정보를 관찰했다. 이번 연구의 1차 분석결과로, 국립암센터를 방문한 환자 중 암이 없었던 일반 환자에 비해 암 환자에서 합병증 및 심뇌혈관질환, 대사질환, 근골격계질환 등 만성질환의 발생이 많은 것을 확인했다.   6대 암환자는 일반 환자군에 비해 심뇌혈관질환 중 심부전은 81%, 심근경색은 50%, 뇌졸중은 25% 가량 발생 빈도가 더 높게 나타났다. 특히 심부전의 발생 빈도가 심뇌혈관질환 중에서 가장 높은 것을 확인할 수 있었다. 근골격계질환 중 골절은 6대 암 환자에서 일반 환자군에 비해 47% 더 많이 발생했다. 대사질환 중 가장 대표적인 당뇨병의 발생은 35% 더 많았다. 일반 환자에 비해 암 환자에서 대사질환, 심뇌혈관질환, 근골격계질환 발생이 많았으며, 암 생존 후 장기적인 합병증과 만성질환의 지속적인 관리와 예방이 중요함을 시사하는 결과다. 기관들은 향후 심층분석을 통해 6대 암종별 장기 합병증과 만성질환의 세부 발생 현황과 발생 주요 요인을 파악할 예정이다. 나아가 이번 결합 데이터를 적용한 인공지능(AI) 학습을 통해 암 생존자들의 생애 주기 전반에 걸쳐 장기적인 질환에 대한 위험 요인을 파악하고 질환을 예방할 수 있는 예측 모델을 제시할 계획이다. 서홍관 국립암센터 원장은 “암 생존율이 향상되면서 암 생존자가 200만명에 이르고 있고, 암 생존자의 삶의 질 향상을 위해서는 암 치료 이후의 적극적인 건강관리가 필요하다”며 “이번 시범사례를 통해 암 생존자의 만성질환 관리뿐만 아니라 정밀의료를 통한 임상의료 효율이 증대할 것으로 기대되며, 향후 AI 기술을 활용한 환자 중심의 맞춤형 의료 서비스에 중추적인 역할을 할 것으로 예상된다”고 했다. 윤종인 개인정보보호위원회 위원장은 “이번 사례는 지난번 폐암 치료효과 연구 사례에 이어 보건의료 빅데이터의 안전한 활용의 가능성을 보여준 결과”라며 “향후 개인정보의 안전한 활용의 또 다른 축인 마이데이터와 연계해 실증데이터와 예측모델에 기반한 맞춤형 의료서비스까지 개발된다면 국민건강 증진에 다양하게 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 했다. 김윤희 기자(kyh@zdnet.co.kr) 출처 : https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=092&aid=0002223978

국립암센터, 빅데이터 활용 암 예측·진단지원 서비스 개발 착수

2021-06-01

  국립암센터는 국립암센터가 주관하고 삼성서울병원, 세브란스병원, 가천대길병원, 전북대학교병원, 에비드넷이 참여한 '암 질환 중심 예측 및 진단지원 시스템 개발과제'가 산업통상자원부 2021년도 바이오산업 기술 개발사업에 선정됐다고 1일 밝혔다. 주관기관인 국립암센터는 공공·민간 연합 분석이 가능한 다기관 분산 환경 네트워크 연구를 위해 국립암센터의 암 빅데이터 플랫폼 'CONNECT'와 에비드넷 'FeederNET' 플랫폼을 활용해 연구를 수행할 예정이다. 암 질환 중심 예측 및 진단지원 기술 개발과 더불어 암환자 예후 예측 상용서비스 개발도 추진한다. 국립암센터는 참여기관인 삼성서울병원, 세브란스병원, 가천대길병원, 전북대병원과 16만 명 이상의 표준화된 암 임상데이터를 중심으로 이번 연구에 참여한다. 연구는 의료데이터 안전한 활용을 위해 각각 임상기관 내에서만 학습하고 결과값만 플랫폼에 보내 2차 분석하는 구조로 설계된다. 참여기업인 에비드넷도 보유한 표준 데이터 기반 다기관 분산 연구망으로 암 중심 공통데이터 모델을 개발해 본 연구에 접목한다. 참여기관은 10여개 서비스 모델 개발을 비롯해 실제 의료 환경에서 활용할 수 있도록 임상 환경 내에서 서비스 모델을 구체화하는 것을 목표로 응용 서비스 개발에 집중할 계획이다. 연구기간은 올해부터 2025년까지다. 연구비는 30억원을 지원받는다. 연구책임자인 차효성 국립암센터 암빅데이터센터 데이터운영팀장은 “고품질, 고수요 데이터를 기반으로 의료 빅데이터와 인공지능 연합기술의 선도 서비스 모델을 만들고 의료데이터 안전한 활용에 좋은 모델을 제시하겠다”고 말했다. 출처 : 전자신문 (https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=001&oid=030&aid=0002948006)           정현정기자 iam@etnews.com