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의사인력 양성 토론회…32개 의대 증원 '1천930∼4천200명' 논의
현재 운영중인 비(非) 서울권 의대 32곳의 5년간 증원 규모가 1천930∼4천200명 선에서 논의된다. 증원 규모는 교육여건 준비 기간과 부족 인원 충족 속도 등을 고려해 10% 또는 30% 등을 상한으로 해 정하는 방안이 검토된다. 보건복지부는 22일 서울 웨스틴조선호텔에서 보건의료분야 전문가와 수요자단체 관계자 등이 참석한 가운데 토론회를 열어 의사인력규모 수급추계위원회(추계위) 추계 결과와 의사인력 양성규모 심의기준·적용방안 등을 발표했다. 앞서 추계위는 미래 의사인력 수요·공급 규모를 추산하기 위해 12차례 회의를 거쳤으며, 2027학년도 이후 의과대학 정원 증원 규모를 논의 중인 보건의료정책심의위원회(보정심)에 2040년 기준으로 부족한 의사의 수가 5천15명∼1만1천136명이 될 것으로 보인다고 보고한 바 있다. 보정심은 최근 회의에서 추계위가 제시한 여러 수요·공급 모델을 조합해 12가지 모형을 검토한 뒤 이 가운데 6가지 모델을 중심으로 논의를 이어가기로 했다. 이날 발제자로 나선 신현웅 한국보건사회연구원 보건의료정책연구실장은 6가지 모델에 따라 2037년 부족할 것으로 전망되는 의사 수가 ▲ 2천530명 ▲ 2천992명 ▲ 3천68명 ▲ 4

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AI가 음성메시지로 우울 진단?…"임상시험서 정확도 75~91%"
대규모 언어모델(LLM) 기반의 의료용 인공지능(AI)이 녹음된 음성 메시지를 분석해 주요우울장애(MDD)를 75~91% 정확도로 식별할 수 있다는 임상시험 결과가 나왔다. 브라질 산타 카사 지 상파울루 의과학대학 루카스 마르케스 교수팀은 22일 의학 저널 플로스 정신 건강(PLOS Mental Health)에서 7가지 LLM 모델을 주요우울장애 환자와 건강한 성인 180명의 왓츠앱(WhatsApp) 음성 메시지를 이용해 학습시키고, 주요우울장애를 진단하게 하는 임상시험 에서 이런 결과를 얻었다고 밝혔다. 연구팀은 일부 의료용 LLM 모델은 주요우울장애 식별에서 여성은 91%, 남성은 78%의 정확도를 보였다며 이는 AI를 실제 환경에서 음성 메시지를 이용해 주요우울장애를 식별하는 데 활용할 수 있는 가능성을 보여준다고 말했다. 주요우울장애는 세계적으로 2억8천만명 이상에게 영향을 미치는 흔한 정신건강 질환으로, 일상생활은 물론 업무 생산성, 대인관계, 전반적인 삶의 질에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 적절한 치료를 위해서는 조기 발견이 중요하다. 연구팀은 그러나 주요우울장애 진단에 활용할 수 있는 신뢰할 수 있는 생물학적 지표가 부족해 선별 검사가 어렵고 이

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