[주요 신문 사설](25일 조간)

▲ 경향신문 = 안보·경제 변곡점 될 한·미 정상회담, 국익 지키기에 총력을

'과거사 동결' 아쉬운 한·일 정상회담, 일본 후속조치 나서야

끝내 노란봉투법 통과, 경제 현실에 반한 여권 폭주다

▲ 동아일보 = 후폭풍 거셀 노봉법 국회 통과… 보완입법 급하다

한일 뒷걸음질 막은 李-이시바… 과거사 '반 컵'도 마저 채우길

61세 이상 범죄 20대 첫 추월… '개인 일탈' 문제로만 봐선 안돼

▲ 서울신문 = 논란 많은 노란봉투법 통과… 혼란 최소화 보완책 절실

李·이시바 회담 성과, 한미 정상회담에서 결실 맺어야

내란 방조·위증 구속영장 한덕수, 책임 엄중하다

▲ 세계일보 = 한·일 정상 17년 만에 공동발표문, 협력 발전시키자

반기업 입법 강행 '유감'… 노란봉투법 보완 서둘러야

결국 '반탄' 당 대표 뽑게 된 국힘, 수권정당 포기하나

▲ 아시아투데이 = 0%대 성장 예상에도 '노란봉투법' 처리한 여당

과거사보다 미래협력 강조 한·일정상회담 의미 각별

▲ 조선일보 = 모든 우려에 귀 막고 '노란봉투법' 강행 처리, 진실의 순간 온다

지지층 정서보다 국익 앞세운 한일 관계, 앞으로도 지속되길

분계선 넘으며 새 정부 흔드는 北, 원칙대로 대응해야

▲ 중앙일보 = 미래지향 한·일 관계, 한·미·일 3국 공조로 이어져야

경제계 호소 외면한 노란봉투법 강행…보완입법 시급

▲ 한겨레 = 역사·안보 양보한 이 대통령, 짙은 아쉬움 남긴 방일

노란봉투법 국회 통과, 노사관계 새틀 짜기 시작됐다

끝이 보이지 않는 의혹, '김건희 특검' 확대해야

▲ 한국일보 = 전방위압박 속 첫 한미정상회담, 당당하게 국익 지켜야

한덕수 구속영장… 50년 공직 최후 의무는 진상 규명 협조

노란봉투법 통과… 정부, 우려 경청하며 시행 준비를

▲ 글로벌이코노믹 = 아세안시장 진출 전략 전환의 시기

미국 원전시장 진출 성공 조건

▲ 대한경제 = 새정부 성장전략, 주력은 AI·첨단기술이지만 건설 홀대해선 안돼

與, 반기업법 처리… 거부권 행사하든 보완입법 즉각 나서라

▲ 디지털타임스 = '확장 재정' 천명한 李정부… 미래 세대에 빚 떠넘기려는 건가

與 끝내 '노봉법' 통과… 後果는 여당·정부가 전적 책임져야

▲ 매일경제 = 한 학기만에 개편 나선 고교학점제… 탁상행정이 부른 참사

17년 만의 韓日 공동발표문…경협부터 속도 내야

노란봉투법 6개월후 시행, 사용자 방어권 반드시 보완을

▲ 브릿지경제 = 한일 정상회담 이은 경제협력으로 시너지 낼 때다

▲ 서울경제 = '동맹 앞날' 달린 李-트럼프 회담, '한미 윈윈'의 기회로

李 "日 최적 파트너" 미래지향적 협력으로 국익 키워야

노봉법 통과로 기업들 불안, 보완 입법 지연 땐 '패닉'

▲ 이데일리 = 기어이 강행한 노란봉투법, 기업이 천덕꾸러기인가

긴장 도는 한미 정상회담, 돌발변수에도 만전 기해야

▲ 이투데이 = '기업하기 좋은 나라' 다시 꺼내는 까닭

▲ 전자신문 = 美와 담판 아니라, 실리 챙기자

▲ 파이낸셜뉴스 = 17년 만의 한일 공동발표문, 실질협력으로 잇길

노란봉투법 끝내 통과, 걱정되는 기업들의 탈한국

▲ 한국경제 = 노란봉투법 쟁점, 사법부에 떠넘긴 당정의 직무유기

"주 4.5일만 일하겠다"는 억대 연봉 은행원들의 파업

李·이시바 210분 대화 … 한·미 정상회담 성공으로 이어지길

▲ 경북신문 = 지역 따라 갈팡질팡하는 부동산 정책

▲ 경북일보 = 두 달 앞 APEC, 막바지 준비가 승패 가른다

이재명정부 국가균형 정책, 실행이 관건이다

▲ 대경일보 = 코레일 탁상행정이 낳은 무궁화호 열차사고

돈보다 사람답게 살아야 한다


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"신생아에 치명적인 장 천공 조기에 찾는 AI 모델 개발"
인공지능(AI) 기술로 엑스레이(X-ray) 영상을 분석해 신생아의 장 천공 여부를 판별하는 모델을 국내 연구진이 개발했다. 서울아산병원에 따르면 이 병원 영상의학과 윤희망·융합의학과 김남국·신생아과 이병섭 교수팀은 최근 AI로 신생아의 장 천공 여부를 판단하는 판독 모델을 개발했다. 신생아 장 천공은 괴사성 장염 등으로 장에 구멍이 생겨 생명까지 위협하는 치명적인 질환이다. 그러나 신생아 중환자실 특성상 영상의학과 전문의가 즉시 판독하기 어려운 경우가 많아 오진이나 진단 지연으로 이어질 가능성이 컸다. 또 천공 진단을 위해 엑스레이 검사로 복강 내 공기가 차 있는지 확인하는데, 통상 영상에서 장 천공 여부가 뚜렷하게 나타나지 않아 정확한 판독이 쉽지 않았다. 기존에 AI 판독 모델이 있었으나 이는 성인 데이터를 기준으로 개발됐기 때문에 신생아에게 적용하기 어렵다는 한계도 있었다. 이에 연구팀은 신생아 엑스레이 영상을 이용해 장 천공 여부를 분류하면서 복강 내 공기가 차 있는 영역까지 함께 학습해서 표시해 주는 학습 모델을 개발했다. 연구팀은 1995년 1월∼2018년 8월 서울아산병원 소아 엑스레이 영상 약 260만건을 수집했고, 최종적으로 장 천공 영상

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