한국의 간암 사망률은 OECD국가 중 1위다. 암으로 인한 전체 국내 사망원인 중 간암이12.2%를 차지한다. 진단받은 환자의 대부분이 B형 혹은 C형 간염 바이러스에 의한 간질환을 앓고 있고 이 중 80% 이상이 간경변증을 가지고 있기 때문에 간암의 위치나 크기, 전이 여부뿐만 아니라 진단 당시의 잔존 간 기능 등 고려할 요소가 많고 치료 방법도 다양해 치료 방향 결정이 어려웠다.의료진은 이러한 요소를 종합적으로 고려해 수술, 색전술, 고주파 열치료, 방사선 치료, 항암 치료 등 환자에게 가장 적절한 치료를 선택하지만, 간암은 병
전 세계적으로 지구 온난화에 의한 기후 변화 문제로 온난화의 주 원인으로 지목된 이산화탄소를 감축하려는 시도가 계속되고 있다.그중 이산화탄소 전기환원 반응 (CO2 Reduction Reaction, CO2RR)은 이산화탄소를 공업 분야에서 부가가치가 높은 화합물로 변환할 수 있다.다만 안정한 분자구조의 이산화탄소를 다른 화합물로 전환하기 위해서는 전기화학적 과전압이 인가되어야 한다. 또한, 복잡한 반응경로로 인해 다양한 화합물이 만들어지고 경쟁 반응인 수소 생산 반응도 동시에 일어나므로 이산화탄소로부터 원하는 화합물을 선택적으로
전 세계 의약품 소비량은 2020년 기준으로 4 조회 분량으로 매년 급증하는 추세다. 과거와 비교해 점점 더 다양한 의약품들이 인체의 대사 작용을 거쳐 하·폐수 처리장으로 유입되면서, 여기서 발견되는 미량물질의 양과 종류도 증가하고 있다. 특히, 하·폐수 속 미량물질이 다시 강과 바다 등으로 유입돼 상수원으로 활용되면 환경뿐 아니라 발암, 내분비계 장애 등 인간의 건강에도 해로운 영향을 미칠 수 있다. 따라서 이러한 미량물질의 그 특성과 거동을 신속, 정확하게 예측하는 기술이 필요지만, 알려지지 않은 미량물질을 분석하는 데는 고가의
미숙아들은 출생 후 호흡기가 제대로 기능하지 못해 호흡곤란이나 무호흡 등이 발생하는 경우가 많고, 출산 시기가 이를수록 이러한 위험에 노출될 가능성이 높아진다. 이때는 정상적으로 자가 호흡이 가능할 때까지 기도 삽관 후 인공호흡기를 사용하게 된다.이러한 인공호흡기는 가능하다면 최소한의 기간만 사용하고 발관(제거)하는 것이 좋다. 인공호흡기를 통해 숨을 쉬는 기간이 필요 이상으로 길어질수록 폐가 정상적으로 성장하지 못할 가능성이 높아지기 때문이다. 실제로 장기간의 기도 삽관 및 인공호흡기 사용은 미숙아의 기관지폐이형성증 위험을 높이고
일반적으로 수소차에 사용되는 양성자 교환막 수소연료전지(PEMFC)는 양극에서 산소 환원 반응이 잘 일어나도록 값비싼 백금 촉매를 사용한다. 백금보다 더 효율적이고, 경제적인 촉매 소재를 개발하기 위해서 탐색해야 하는 원소의 조합과 조성이 방대해 이 순간에도 연구자들은 실험실에서 수많은 시행착오를 거치고 있다.여기에, 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진) 계산과학연구센터 김동훈 박사, 한상수 박사와 물질구조제어연구센터 김종민 박사, KAIST(총장 이광형) 신소재공학과 이혁모 교수 공동연구팀이 새로운 인공지능(AI) 기반 촉매
인공지능(AI)을 활용하여 자폐 스펙트럼 같은 개인별 증상이 뚜렷한 환자별 뇌질환 유형 분류 및 치료법 개발이 가능해질 전망이다.특히, 파킨슨병은 치매, 뇌졸중과 더불어 3대 만성 퇴행성 뇌 신경계 질환으로 꼽히는데 국민건강보험공단 진료데이터 따르면, 국내 파킨슨병 환자의 수는 2017년 10만 여명에서 2021년에는 11만6504명으로 5년 사이에 20% 증가한 것으로 나타났으며, 그 수는 매년 꾸준히 증가하고 있다.영화배우 마이클 제이 폭스(Michael J. Fox), 前 세계 헤비급 챔피언 무하마드 알리와 264대 교황 요한
혈당을 조절하는 호르몬 ‘인슐린’의 이상으로 혈액 내 포도당 농도가 높게 유지되는 당뇨병은 심근경색, 뇌졸중 등 심뇌혈관 질환을 비롯해 신장 기능의 저하로 몸에 독성 물질이 쌓이는 만성신부전증, 주요 실명 원인으로 꼽히는 녹내장 등 각종 중증 질환의 위험을 크게 높인다.대한당뇨병학회에 따르면 국내에만 600만 명에 달하는 당뇨병 환자가 있으며, 당뇨 전(前) 단계를 포함할 시 약 2000만 명의 인구가 당뇨병의 위험에 노출돼있다. 30세 이상 성인을 기준으로 절반 이상에 해당하는 숫자다.이러한 당뇨병은 질환 자체도 매우 위험하지만,
글로벌 영상 기술 기업 하이퍼커넥트(대표 안상일)가 세계 최고 컴퓨터 과학 분야 학회인 '2023 국제 컴퓨터 비전학회(International Conference on Computer Vision. 이하, ICCV)'에서 인공지능(AI) 액티브 러닝(능동학습, Active Learning) 기법의 연구 논문을 발표한다.ICCV는 컴퓨터비전·패턴인식학회(CVPR), 유럽컴퓨터비전학회(ECCV)와 함께 컴퓨터 비전 분야를 대표하는 3대 국제학술대회 중 하나로, 인공지능 분야의 권위있는 학회로 꼽힌다. 오는 10월 2일부터 6일까지 프
최근 화학, 생명과학 등 다양한 기초과학 분야의 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI) 그래프 신경망 (Graph Neural Network) 기술이 널리 활용되고 있다.그 중에서도 특히 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질을 예측하는 것은 다양한 화학, 소재 및 의학 분야에서 각광을 받고 있다. 예를 들어, 어떠한 약물 (Drug)이 용매 (Solvent)에 얼마나 잘 용해되는지 정확히 예측하고, 동시에 여러 가지 약물을 투여하는 다중약물요법 (Polypharmacy)의 부작용을 예측하는 것이 신약 개발 등에 매우 중요하
강수량의 정확한 파악은 지구의 물 순환을 이해하고 수자원과 재해 대응을 위해 중요하다. 강수량 추정을 위한 알고리즘에는 다양한 방법들이 제안되어 왔으며, 최근에는 인공지능(AI) 머신러닝을 이용한 방법들이 많이 제안되고 있다.KAIST(총장 이광형)는 문술미래전략대학원(건설및환경공학과 및 녹색성장지속가능대학원 겸임) 김형준 교수와 도쿄대학교(University of Tokyo) 등으로 구성된 국제 공동연구팀이 인공위성에 탑재된 마이크로파 라디오미터(주1)의 관측값을 이용해 지상 강수량을 추정하는 새로운 기계학습 방법을 제안했다.연구
2021년 통계청이 발표한 국내 사망 원인 1위는 암으로 인한 사망(26%)이다. 대다수 암의 경우 상당히 진행된 이후에야 그 증상이 나타나기 때문에 암 치료를 위한 골든 타임을 놓치기 쉽다. 세계 보건 기구에 따르면 30% 이상의 암 환자가 조기 진단·조기 치료로 완치할 수 있다. 암을 초기에 진단하기 위해서는 조직에서 발견되는 돌연변이가 암을 일으킬 수 있는지에 대한 예측이 필요하다.POSTECH(포항공과대학교, 총장 김무환) 생명과학과 김상욱 교수‧김동효 박사‧하도연 박사 연구팀은 환자의 유전자에 생긴 돌연변이가 조직 특이적으
강력한 인공지능(AI) 머신러닝 모델은 의료 이미지에서 질병을 식별하거나 자율 주행 차량의 도로 장애물을 감지하는 것과 같은 다양한 의사 결정을 수행하는 등 더 핵심적인 업무로 어려운 문제를 해결하는 데 사용이 확대되고 있다.그러나 머신러닝 모델은 이 과정에서 오류 원인을 즉각적으로 알지 못하고 어떻게 이런 결정을 했는지 사용자조차 파악하지 못하면서 고위험 환경에서는 AI에 의존할 수 없다는 인식 또한 커지며 그 신뢰성이 떨어진다는 평가로 핵심적인 비즈니스에 적용에 어려움이 따른다. 무엇보다도 사용자는 모델의 예측을 신뢰할 수 있는
국내 보다 해외시장에 더 알려진 글로벌 인공지능 영상 기술 기업 하이퍼커넥트(대표 안상일)가 세계 최고 데이터마이닝 학회 ‘WSDM 2023(Web Search and Data Mining)’에 부적절한 콘텐츠를 탐지하는 ‘콘텐츠 모더레이션’ 관련 기술 논문이 발표된다.올해로 16회를 맞은 WSDM은 인공지능(AI)과 웹 및 소셜 웹의 검색과 데이터 마이닝을 주제로 한 정보 검색 및 자연어 처리(NLP) 분야의 국제 학회이다. WSDM 2023은 오는 2월 27일부터 3월 3일까지 싱가포르에서 개최되며, 3월 1일 ‘임계값 최적화를
신체 곳곳에 자라나는 암은 시간이 지날수록 체내의 다른 기관으로 전이되며 사망 위험이 급격하게 증가한다. 특히 우리 몸의 복부에는 위, 대장, 맹장, 췌장을 비롯한 다양한 소화기관과 난소, 자궁과 같은 생식기관이 함께 있어 복강 내의 장기끼리, 혹은 복강 안으로 암 전이가 일어나는 경우가 많다.이렇게 다른 장기에서 전이된 암은 발견 시 제거 수술 혹은 검사를 통해 암세포를 채취하고, 세포 모양이나 발현 물질의 차이를 바탕으로 암세포가 기원한 장기를 찾아 최적의 치료법을 결정하게 된다. 이를테면 똑같이 난소에 생긴 암이라도 난소가 원
똑같은 암을 앓는 환자라도 항암제 효능은 달라질 수 있다. 개인별 유전변이 등에 따라 항암제의 반응성이 다르게 나타나기 때문이다. 이런 환자별 결과를 미리 알려주는 인공지능(AI) 기술이 개발돼 주목받고 있다.UNIST(총장 이용훈) 바이오메디컬공학과 이세민 교수팀은 고려대 정원기 교수팀, 한양대 서지원 교수팀과 공동으로 ‘다중 오믹스((Multi-Omics) 데이터 기반의 환자 맞춤형 항암제 반응성 예측을 위한 인공지능 머신러닝 모델’을 개발했다.연구진은 대규모 항암제 반응성 데이터와 다중 오믹스 데이터를 활용해 기존의 항암제 반
전 세계적으로 고령화로 인한 노인 치매가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있으나, 일반적으로 치매 치료에 사용할 수 있는 약물은 거의 없다. 임상 시험이 종종 실패하는 이유 중 하나는 환자에게 일단 증상이 발생하면 약물로 큰 변화를 일으키기에는 너무 늦을 수 있기 때문이다. 일반적으로 치매 초기에는 일상생활에 거의 지장이 없으며 단지 기억력 등의 인지 장애가 먼저 나타난다. 따라서 매우 초기 단계에서 개인의 병변을 예측하고 식별할 수 있는 능력을 갖는 것은 치매의 진행을 늦추는 적절한 치료와 처방이 전문의의 핵심이다. 이를 해결하기
당뇨는 30세 이상의 한국인 6명 중 1명이 앓을 정도로 흔한 질병이다. 뇌졸중이나 심혈관계 질환 등의 합병증을 유발하는 위험한 만성질환이라 사전 예방이 중요하다. 당뇨 발병에는 식생활을 포함한 생활 습관, 유전적 조건 등이 중요하며, 이런 정보를 토대로 한 예측 모델 연구가 꾸준히 진행 중이다.기존의 당뇨 발병 위험예측 모델 연구는 주로 서양인 집단을 대상으로 했다. 동양인을 대상으로 해도 키와 몸무게, 가족력 같은 인구통계학적 정보나 당화혈색소(HbA1c) 수치, 콜레스테롤 수치와 같은 임상 정보를 위주로 이용했다. 이렇다 보니
기업에서 인력은 가장 중요한 자원이기 때문에, 기업 입장에서 인력을 유지하는 것은 매우 중요한 사안이다. 하지만 다양한 원인에 의해 인력의 이탈이 발생하며 인사 담당자 또는 각 부서의 리더는 인력 관리에 어려움을 겪는다.인력의 이탈은 진행 중인 과업의 중단, 인력 재고용 및 재교육 비용, 핵심 기술 및 노하우의 유출 리스크 등으로 조직에게 적지 않은 부담과 손실을 준다.여기에, 한동대학교 ICT창업학부 정두희 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 통해 인력의 유출을 사전에 예측하는 모델을 개발했다. 이 연구에서는 글로벌 IT기업의 HR
뇌-기계 인터페이스는 인간이 생각만으로 기계를 제어할 수 있는 기술로, 팔을 움직이는 데 장애가 있거나 절단된 환자가 로봇 팔을 제어해 일상에 필요한 팔 동작을 회복할 수 있는 보조기술로 크게 주목받고 있다.로봇 팔 제어를 위한 뇌-기계 인터페이스를 구현하기 위해서는 인간이 팔을 움직일 때 뇌에서 발생하는 전기신호를 측정하고 기계학습 등 다양한 인공지능(AI) 분석기법으로 뇌 신호를 해독해 의도한 움직임을 뇌 신호로부터 예측할 수 있는 디코딩 기술이 필요하지만 상지 절단 등으로 운동장애를 겪는 환자는 팔을 실제로 움직이기 어려우므로
최근 전 세계적으로 하역, 운송과정에서 비의도적으로 유전자변형 농산물이 유출되는 사례가 발생하고 있어 유전자변형 농산물을 쉽고 빠르게 판별할 수 있는 기술이 필요하다.기존에는 현장에서 채취한 식물을 복잡한 화학적 전처리를 거친 후 냉장 상태로 운반해 실험실에서 분석했기 때문에 별도의 시간과 비용, 노동력이 들고 어느 정도 숙련된 전문인력이 필요하다는 어려움이 있었다.그 가운데 농촌진흥청(청장 조재호)은 인공지능으로 유전자변형(GM) 유채와 자생 유채를 구별할 수 있는 소프트웨어를 개발했다.유채는 세계 3대 유지작물 중 하나이다. 유