인공지능 기술로 환자별 맞춤형 의료 장비 만든다
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ETRI, 딥러닝 이용해 의료 3D 프린팅 모델 제작 표준화 추진 국내 연구진이 환자별 맞춤형 의료 장비를 만들 수 있는 표준화 모델 개발에 나선다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 AI(인공지능) 딥러닝 기술을 이용해 의료 3D 프린팅 과정을 자동화할 수 있는 표준 개발을 추진한다고 28일 밝혔다.
의료 3D 프린팅은 환자 신체 조직의 영상 정보를 이용해 수술용 의료기기와 인체 삽입형 의료기기, 사전 시뮬레이션 기구 등을 환자 맞춤형으로 제작하는 기술이다.
의료진이 영상 속 조직 부위를 보고 일일이 수작업으로 프린팅 모델을 만들어야 해 설계 단계에서 시간이 오래 걸린다는 문제가 있다. 관련 표준 모델도 없어 다른 의료 영상 데이터를 활용하기도 어렵다.
연구팀은 스스로 학습하는 AI 딥러닝 기술을 이용해 영상 속 인체 조직을 구분하는 성능을 높임으로써 모델 설계 작업을 자동화하는 것을 목표로 하고 있다. 표준안이 마련되면 의료 장비 모델을 설계하는 시간을 기존의 8분의 1 수준으로 단축할 것으로 기대된다. 이번 연구에는 미국 '식품의약청'(FDA)과 '북미영상의학회'(RSNA), 의료용 디지털 영상 표준인 '다이콤'(DICOM) 분야 전문가들도 참여한다.
앞서 연구진은 눈 주위 뼈 '안와' 영상을 기반으로 의료용 3D 프린터 보형물을 제작하는 데 필요한 요구사항과 제작 과정에 필요한 인체 조직 별 분할 절차에 관한 표준 2건에 대해 국제 표준 승인을 받았다.
강신각 ETRI 표준연구본부장은 "인공지능 기술을 결합한 융합 의료 3D 프린팅 분야에서 국제 표준 개발을 선도해 나갈 것"이라고 말했다.
/연합뉴스
의료 3D 프린팅은 환자 신체 조직의 영상 정보를 이용해 수술용 의료기기와 인체 삽입형 의료기기, 사전 시뮬레이션 기구 등을 환자 맞춤형으로 제작하는 기술이다.
의료진이 영상 속 조직 부위를 보고 일일이 수작업으로 프린팅 모델을 만들어야 해 설계 단계에서 시간이 오래 걸린다는 문제가 있다. 관련 표준 모델도 없어 다른 의료 영상 데이터를 활용하기도 어렵다.
연구팀은 스스로 학습하는 AI 딥러닝 기술을 이용해 영상 속 인체 조직을 구분하는 성능을 높임으로써 모델 설계 작업을 자동화하는 것을 목표로 하고 있다. 표준안이 마련되면 의료 장비 모델을 설계하는 시간을 기존의 8분의 1 수준으로 단축할 것으로 기대된다. 이번 연구에는 미국 '식품의약청'(FDA)과 '북미영상의학회'(RSNA), 의료용 디지털 영상 표준인 '다이콤'(DICOM) 분야 전문가들도 참여한다.
앞서 연구진은 눈 주위 뼈 '안와' 영상을 기반으로 의료용 3D 프린터 보형물을 제작하는 데 필요한 요구사항과 제작 과정에 필요한 인체 조직 별 분할 절차에 관한 표준 2건에 대해 국제 표준 승인을 받았다.
강신각 ETRI 표준연구본부장은 "인공지능 기술을 결합한 융합 의료 3D 프린팅 분야에서 국제 표준 개발을 선도해 나갈 것"이라고 말했다.
/연합뉴스