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의료.병원,한방

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질병청·건강보험공단, 결핵 연구 위한 데이터 64만건 개방
질병관리청과 국민건강보험공단은 결핵 신고 자료와 공단의 건강 정보를 연계한 빅데이터(K-TB-N)를 '건강보험 빅데이터 플랫폼'(nhiss.nhis.or.kr)에 개방했다고 2일 밝혔다. 연구자에게 제공되는 결핵 자료는 2011∼2024년 결핵환자의 신고 원자료 63만7천788건이다. 매년 9월에는 이전 연도 결핵 신고를 반영한 자료로 최신화한다. 연구자에게 제공될 때는 정보의 주체를 알아볼 수 없도록 비식별화 과정을 거친다. 연구자는 건강보험 빅데이터 플랫폼의 '맞춤형 연구 데이터베이스(DB) 신청' 서비스를 통해 연구 목적에 따라 필요한 항목을 조합해 자료를 신청할 수 있다. 제공된 자료는 건강보험공단 빅데이터 분석센터의 폐쇄망 환경에서만 접근할 수 있다.

학회.학술.건강

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뇌처럼 조절하는 '뉴로모픽' 칩으로 실시간 뇌 연결 해석한다
국내 연구팀이 뇌처럼 신호를 조절하는 뉴로모픽(사람의 뇌 구조를 닮은 소자) 시스템을 개발해 기존보다 2만 배 빠른 뇌 연결 분석에 성공했다. 한국과학기술연구원(KIST)은 반도체기술연구단 박종길 선임연구원 연구팀이 뇌가 신경세포 간 신호 발생 순서에 따라 연결 강도를 조절하는 원리를 공학적으로 구현해 신경세포 활동 저장 없이 실시간으로 신경망 연결 관계를 학습하는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 뇌 신경망 연결 분석기술은 뇌와 컴퓨터를 연결하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술의 핵심이다. 기존 기술은 신경세포 활동 데이터를 오랫동안 저장한 후 통계적 방법으로 신경세포 간 연결 관계를 계산해 왔지만, 신경망 규모가 커질수록 막대한 연산량이 필요해 뇌처럼 수많은 신호가 동시 발생하는 환경에서는 실시간 분석이 불가능했다. 연구팀은 뇌의 학습 원리인 '스파이크 시각 차이 기반 학습'(STDP)을 하드웨어로 구현해 메모리를 줄일 수 있는 새 학습 구조를 고안했다. 이를 통해 각 뉴런에 연결된 이전 뉴런들의 주소 정보를 저장하며 대규모 메모리를 잡아먹는 '역연결 테이블'을 제거해 뉴로모픽 하드웨어에서도 STDP를 구현할 수 있게 됐다고 연구팀은 설명했다. 이렇게

메디칼산업

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정부, '의과학·바이오 특화 AI 모델' 띄운다…루닛·KAIST 선정
과학기술정보통신부는 인공지능(AI) 특화 파운데이션 모델 개발 팀으로 루닛 컨소시엄과 한국과학기술원(KAIST) 컨소시엄을 선정했다고 2일 밝혔다. 의료 AI 스타트업 루닛은 전주기 의과학 AI 파운데이션 모델, KAIST 컨소시엄은 바이오 AI 파운데이션 모델 개발에 엔비디아 첨단 그래픽처리장치(GPU) B200 256장을 내년 9월 초까지 각각 지원받게 된다. 루닛 컨소시엄에는 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 디써클, 리벨리온, 스탠다임, KAIST, 서울대, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원, 강동경희대학교병원 등이 참여했다. 이 컨소시엄은 안전성·임상 시험부터 임상 등 의과학 전주기를 아우르는 '증거 사슬' 기반의 의과학 특화 AI 파운데이션 모델과 멀티 에이전트 서비스를 구축한다. 글로벌 최고 수준 모델을 뛰어넘는 최대 32B급 의과학 AI 모델을 기초부터 개발하는 '프롬 스크래치' 방식으로 구축, 오픈소스로 공개한다. 카카오헬스케어 플랫폼을 통한 대국민 서비스에도 활용한다. AI 모델을 AI 에이전트로 확장하는 한편 자기자본 추가 투자 등을 통해 1조 개의 매개변수를 가진 초거대 모델로 확장한다는 계획이다. 리

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