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서울성모병원 등 15개 병원, 암 병리 AI데이터 16만건 구축
가톨릭대학교 서울성모병원은 정찬권 병리과 교수를 중심으로 한 다기관 디지털 병리 인공지능(AI) 의료기술 연구사업단이 대규모 암 병리 데이터를 구축했다고 1일 밝혔다. 이번 사업에는 서울성모병원을 비롯한 15개 대학병원과 어반데이터랩 등 9개 기업이 참여했다. 정부 연구비 지원을 바탕으로 2021년 작업을 시작한 사업단은 16만장 이상의 암 병리 전체 슬라이드 영상과 병리 단위의 정밀 어노테이션 데이터(병리 영상에서 암 조직과 정상 조직 등을 구분해 AI가 학습할 수 있도록 한 데이터)를 구축했다. 디지털 병리는 전통적인 유리 슬라이드 대신 고해상도 디지털 영상으로 조직을 분석하는 기술로 최근 AI와 결합하면서 진단 정확도를 높이는 데 기여할 것으로 기대되고 있다. 서울성모병원은 사업단이 이러한 클라우드 기반 플랫폼을 구축해 연구 단계에 머물던 기술을 실제 산업 현장으로 연결하는 성과를 이뤘다고 강조했다. 정찬권 교수는 "이번 사업은 단순한 데이터 구축을 넘어 연구자와 기업이 실제 활용할 수 있는 데이터 인프라를 마련했다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로도 디지털 병리 데이터의 품질과 활용도를 높여 연구와 산업을 연결하는 개방형 플랫폼으로의 역할을 이어가겠다

학회.학술.건강

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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

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유한양행, 마시는 데일리 비타민 '비컴플' 출시
유한양행은 바쁜 현대인의 하루 컨디션을 시간대별로 관리할 수 있도록 설계한 프리미엄 데일리 케어 브랜드 '비컴플' 3종 '모닝샷', '올데이샷', '굿나잇'을 출시했다고 최근 밝혔다. 비컴플은 정제와 액상을 한 병에 담아 물 없이 간편하게 섭취할 수 있는 듀얼 제형을 적용해 휴대성과 즉각적인 섭취 편의성을 높인 것이 특징이다. 간 케어 모닝, 멀티비타민 올데이, 숙면 케어 굿나잇 등 3종으로 구성됐고 CU편의점과 공식 온라인 몰 '버들장터'에서 구입할 수 있다.

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