단국대병원 김길환 교수, '두산연강 간담췌외과학술상' 수상

 단국대병원은 최근 열린 '2025 두산연강 간담췌외과학술상' 시상식에서 외과 김길환 교수가 학술상을 받았다고 7일 밝혔다.

 두산연강 간담췌외과학술상은 간담췌외과학 발전과 간담췌외과의들의 연구 의욕을 고취하기 위해 2023년 제정됐다.

 김 교수는 '담낭암의 종방향 위치가 수술 후 장기 성적에 미치는 영향 : 기저부 및 체부와 경부 및 담낭관의 비교 분석, 후향적 다기관 연구'(교신저자:조성호)에 대한 논문으로 상을 받았다.

 김 교수는 "젊은 연구자로서 성실한 진료와 꾸준한 연구를 통해 질병으로 고통받는 환자들에게 도움을 드릴 수 있는 의사가 되도록 노력할 것"이라며 "이번 수상은 이에 대한 격려와 응원으로 생각한다"고 말했다.



학회.학술.건강

더보기
KAIST, '뇌를 닮은 AI' 개발…예측이 틀려도 한번 더 생각
한국과학기술원(KAIST)은 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 인간 뇌의 학습 원리를 딥러닝에 적용해 인공지능(AI) 모델도 안정적으로 학습시키는 새로운 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 우리 뇌는 현재 벌어지는 일을 단순히 인식하는 데 그치지 않고 '다음에 무슨 일이 일어날까'를 먼저 예측하고, 실제 결과가 다르면 그 차이를 줄이는 방향으로 스스로 수정한다. 바둑에서 상대의 다음 수를 예상했다가 빗나가면 전략을 바꾸는 것과 비슷하다. 이 같은 정보처리 방식을 '예측 부호화'라고 한다. 과학자들은 이 원리를 AI에 적용하려 했지만 신경망이 깊어질수록 오차가 특정 부위에 몰리거나 아예 사라져 성능이 떨어지는 문제가 반복되면서 어려움을 겪었다. 연구팀은 AI가 결과만 예측하는 것이 아니라 '예측 오차가 앞으로 어떻게 변할지'까지 다시 예측하도록 만들었다. 연구팀은 이를 '메타 예측'이라 설명하는데 '틀림을 한 번 더 생각하는 AI'를 말한다. 이 방식을 적용하면서 깊은 신경망에서도 학습이 멈추지 않고 안정적으로 진행됐다. 총 30가지 실험 중 29개에서 현재 AI의 표준 학습법인 '역전파'보다 높은 정확도를 기록했다고 연구팀은 설명했다. 역전파는 AI가 '틀린 만

메디칼산업

더보기