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AI·메타버스 의료 현장 활용 확대…가능성도 무궁무진
메디컬아이피, '의료 메타버스 기술세미나' 개최
의료 현장 활용 방안 소개…산업 발전 방향 논의
2022-09-18 10:50:24 2022-09-18 10:50:24
도윤식 충북대 의대 교수가 16일 JW 메리어트 동대문에서 열린 의료 메타버스 기술세미나에 참석해 강연을 진행하고 있다. (사진=메디컬아이피)
[뉴스토마토 동지훈 기자] 인공지능(AI) 등 새로운 기술울 융합한 의료 솔루션의 의료 현장 내 활용 사례를 공유하고 관련 산업 발전 방향을 논의하는 자리가 마련됐다.
 
메디컬아이피는 16일 오후 서울 중구 JW 메리어트 동대문에서 '의료 메타버스 : 앞으로 다가올 새로운 20년'을 주제로 '2022 기술세미나'를 개최했다.
 
이날 행사에는 도윤식 충북대 의대 교수, 홍남기 연세대 의대 교수, 최형진 서울대 의대 교수, 윤순호 서울대병원 교수 겸 메디컬아이피 의료총책임자(CMO) 등이 참석했다.
 
국내 최초 의료기기 인증 증강현실(AR) 내비게이션 시스템 '메딥프로 AR(MEDIP PRO AR)' 강연을 맡은 도윤식 교수는 환자 수술 시 활용할 수 있는 AR 기술 융합 내비게이션 시스템을 소개했다.
 
메딥프로 AR은 증강현실 기술이 적용된 의료 소프트웨어로 우리나라에선 처음으로 식품의약품안전처 인증을 받았다. 이 플랫폼은 환자의 의료영상에 기반해 인체 내부를 디지털 트윈으로 구현하고 AR로 확장해 외과적 중재술 또는 수술 시 피부나 뼈, 뇌 내부 기관의 위치와 크기 등의 정보를 제공한다. 의료진 입장에선 수술 경로와 위치를 결정할 때 AR로 구현된 환자의 장기와 병변을 육안으로 확인할 수 있어 기존 2D 의료 영상을 활용할 때보다 안전성을 높일 수 있다.
 
도윤식 교수는 "AR은 물리적인 세계와 디지털 세계를 연결하는 기술"이라며 "외과의사들은 환자의 신체 내부가 구현된 AI를 구현해서 수술에 도움을 받을 수 있다"고 설명했다.
 
두 번째 강연을 맡은 홍남기 교수는 AI 체성분 분석 및 정량화 기술 '딥캐치(DeepCatch)'에 대해 발표했다.
 
딥캐치는 의료영상의 AI 분할 기술을 기반으로 CT 데이터에서 피부, 뼈, 지방, 근육 등 전신의 체성분을 자동으로 분석하고 수치와 시각 정보를 제공하는 플랫폼이다. 딥캐치를 임상 현장에서 활용하면 체성분 정량 정보를 토대로 비만, 근감소증, 지방감소증, 골다공증 등의 질환을 탐지하고 모니터링할 수 있다.
 
홍남기 교수는 "(CT와 같은) 기존 영상들로 질환 유무에 대한 판독은 가능하지만 정량적인 정보는 제한적"이라며 딥캐치의 가치를 강조했다.
 
16일 JW 메리어트 동대문에서 열린 의료 메타버스 기술세미나에서 윤순호 서울대병원 교수 겸 메디컬아이피 CMO가 강연을 진행하고 있다. (사진=메디컬아이피)
최형진 교수는 의료영상 기반 메타버스 기술을 해부학 실습 교육에 접목할 수 있다는 점을 부각했다.
 
서울대 의대는 메디컬아이피의 가상현실·AR 해부학 콘텐츠를 토대로 해부 실습용 사체 대신 메타버스 적용 커리큘럼을 시행했다. 국내 의과대학 중에선 첫 사례다. 해부 실습에 메타버스를 적용하면 실습용 사체 사용으로 인한 경제적·윤리적 문제를 해소할 수 있으며 이동, 회전, 투명도 조절도 가능하다.
 
최형진 교수는 "카데바(Cadaver, 해부 실습용 사체)는 한번 찌르면 다시 혈관 등을 다시 살릴 수 없다"며 "(메타버스를 해부학 실습에 활용하면) 여러 가지 장점이 있고 3D 영상을 볼 수 있어 좋다는 평가를 받았다"고 말했다.
 
윤순호 CMO는 AI 기반 엑스레이(X-ray) 영상의 다차원 조직 분할 및 정량화를 위한 솔루션 '티셉(TiSepx)'의  활용 사례를 공유했다.
 
티셉은 2차원 단일 엑스레이 영상을 3차원으로 확장해 폐와 병변의 수치 정보를 확인하도록 돕는 기술이다. 이 기술을 활용하면 폐결핵이나 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 등 폐 질환의 정량적 분석과 경과 모니터링도 가능하다.
 
윤순호 CMO는 "3차원에서 폐가 얼마나 큰지, 환자가 얼마나 많은 공기를 들이마실수 있는지 등을 확인하는 검사에는 많은 비용이 들었다"며 "(AI를 활용하면) 2차원, 3차원적 정량화가 가능하고 기존에 개발되지 않았던 AI를 개발할 수 있다는 것도 확인했다"고 설명했다.
 
동지훈 기자 jeehoon@etomato.com

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