AI 에이아이트릭스, 바이탈케어 ‘기술고도화·세계무대 진출’ 비전 제시 일반병동 내 ‘패혈증’ 발생 위험도 예측-‘중환자실 내 사망 위험도 예측’ 적응증 보유 안병은 총괄 “허가 1주년 성과 바탕, 병동 및 예측 질환 확장 솔루션 연구 지속 노력” [의학신문·일간보사=오인규 기자] 최근 각광받는 생체신호 기술력 특화 AI 분야에서 병원 내 입원 환자들의 상태 악화를 조기 예측하는 솔루션인 ‘바이탈케어’로 주목받고 있는 에이아이트릭스의 성과를 축하하고 미래를 논의하는 자리가 마련됐다. 임상적 근거와 가치에 집중하며 기존 제품의 고도화는 물론 세계무대로 진출하는 발판을 마련해 지속성장의 기틀을 마련하겠다는 각오다. 에이아이트릭스(대표 김광준)는 지난 20일 바이탈케어 국내 식약처 허가 1주년을 기념해 의료기기산업 전문기자단과 간담회를 개최했다. 이날 에이아이트릭스 안병은 Med.. 더보기 에이아이트릭스 '패혈증 AI 예측' 앞세워 미국 공략 [현장에서 만난 CEO] 최근 국내 의료 AI 기업들의 성장세가 가파릅니다. 다양한 질환을 AI가 예측해 알려주는 기술이 많은데요, 입원한 환자에게 치명적인 상황인 심정지나 패혈증을 알 수 있는 기술도 나와 유용하게 쓰이고 있습니다. 보도에 김수진 기자입니다. 심정지나 중환자실로의 이동 또는 사망. '급성 중증 이벤트' 즉, 병원에 입원한 환자에게 갑자기 일어날 수 있는 위급 상황입니다. 의료 AI기업 에이아이트릭스는 환자의 생체 신호(혈액 검사 결과, 체온, 맥박, 호흡수 등) 열아홉19종을 분석, 위급 상황을 예측하는 의료 소프트웨어 '바이탈케어'를 최초로 개발, 올해 3월부터 의료 현장에서 비급여로 사용하고 있습니다. 국내 사망원인 9위로 꼽히는 '패혈증' 발생 위험 또한 바이탈케어로 예측이 가능합니다. 의사이기도 한 김광.. 더보기 에이아이트릭스, MLHC 2023서 환자 상태 악화 예측 모델 연구 논문 채택 구두 세션 초청돼 내달 컨퍼런스에서 발표 예정 [2023년 7월 18일] 의료 인공지능(AI) 기업 에이아이트릭스(AITRICS, 대표 김광준, 유진규)는 멀티 모달 데이터를 활용한 환자 상태 악화 예측 향상에 관한 연구 논문이 세계 최대 의료 AI 학회인 2023 머신러닝 헬스케어(MLHC, Machine Learning for HealthCare)에 우수 논문으로 채택됐다고 18일 밝혔다. MLHC 2023에 채택된 에이아이트릭스의 논문은 전자 건강기록(EHR, Electronic Health Record)의 다중 모달리티를 사용함에 따르는 문제점을 개선하기 위한 연구다. EHR을 사용한 기존 임상 현장에서는 다양한 모달리티를 통해 풍부한 정보를 제공하지만, 사용하는 모달리티가 증가함에 따라 계산량 .. 더보기 AITRICS, 미국에 떴다! 안녕하세요. AITRICS의 Research 팀 Marcus(문예찬) 입니다! 😊 에이아이트릭스가 작년에 이어 2년 연속 HIMSS(HIMSS: Healthcare Information and Management Systems Society, 북미의료정보경영학회)에 참가했습니다! HIMSS는 세계 최대 규모이자 의료 정보 통신기술 관련 최고 권위 국제행사로, 이번 행사는 미국 시카고에 위치한 맥코믹 플레이스(McCormick Place)에서 개최됐습니다. 이번 HIMSS23에서는 코로나 사태가 전 세계적으로 안정화된 것으로 보아 많은 기업들이 참가하고, 방문객들도 지난해 대비 크게 증가한 것 같은 느낌을 받았습니다. 아니나 다를까 1,200여개의 기업이 참가했으며, 더욱 규모가 커진 학회에 걸맞게 참여한.. 더보기 [규제 Insight] FDA PCCP Guidance 분석 안녕하세요. 에이아이트릭스 RA/QA Manager 김소정(Joy) 입니다. 😊 RA/QA 팀에서는 의료기기에 대한 규제 동향을 파악하고 분석하여 의료기기 시장을 선도하고자 규제에 대한 다양한 인사이트를 전달하는 포스트를 게시하고 있습니다. 지난 포스트가 궁금하신 분들은 아래 링크를 방문해주세요! 🫱🏻 [규제 Insight] FDA CDSS Guidance 분석 [규제 Insight] FDA CDSS Guidance 분석 안녕하세요! 에이아이트릭스 RA/QA Manager, Noah(김동엽) 입니다. RA/QA팀에서는 인공지능 의료기기 규제분야의 다양한 인사이트를 전달하기 위한 포스트를 게시하고 있습니다. 이번 포스팅은 FDA에서 blog.aitrics.com 이번에 소개해드릴 내용은 FDA에서 지난 4.. 더보기 AITRICS 연구팀, ICLR TML4H 워크샵에서 “환자 악화 예측 모델”로 최고 논문상 수상 안녕하세요. AITRICS Research 팀입니다! 😊 최근 AITRICS 연구팀이 국제적인 인공지능 분야 내 가장 권위있는 학회로 꼽히는 ‘ICLR 2023’에서 주관하는 Trustworthy Machine Learning for Healthcare (TML4H) 워크숍에서 최고 논문상을 수상했습니다! 🥳🎉 이번 수상 받은 논문명은 Self-Supervised Predictive Coding with Multimodal Fusion for Patient Deterioration Prediction in Fine-grained Time Resolution으로, ‘이전보다 더 정밀한 환자 악화 예측 모델 개발’에 대한 내용입니다. 좀 더 자세히 말씀드리면, 저희는 해당 논문을 통해 환자의 전자건강기록(E.. 더보기 해석가능한 의료 인공지능 모델 딥러닝을 활용한 머신러닝 모델들이 여러 분야에서 높은 성능을 보여주기 시작하면서 점점 더 다양한 문제를 풀기 위해 딥러닝 모델을 활용하는 경우가 늘어나고있습니다. 딥러닝 모델은 높은 성능을 보유하고 있을 뿐 아니라, 기존에 다른 방법으로 풀지 못했던 문제들을 해결할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다. 그 중에서도 딥러닝 모델이 사람보다도 뛰어난 성능을 내는 것으로 알려진 연구 분야는 바로 ‘이미지 분류’ 입니다. 관련된 논문(O. Russakovsky, et al., 2015, K. He, et al., 2016)에 나와있듯 ImageNet 데이터셋에 대한 이미지 분류 문제에 있어 딥러닝 모델의 이미지 분류 능력이 사람보다 더 높은 것을 확인할 수 있습니다. 허나, 이러한 장점에도 불구하고 딥러닝 모델에.. 더보기 기존 평가도구의 한계를 극복하는 인공지능 병원 내 환자 위험도 평가도구 / 메디컬 스코어 앞선 글에서 설명드린 것과 같이, 패혈증은 미생물 감염으로 환자들의 장기를 손상시키고 이로인해 사망에까지 이르게 할 수 있는 위험한 급성 중증 상태입니다. 현재 병원 내 환자들의 위험도를 평가하기 위해 다양한 메디컬 스코어들이 사용되고 있습니다. 그 중에서 장기부전에 따른 환자의 사망 가능성을 점수화 해주는 메디컬 스코어를 패혈증에 따른 위험도를 측정하는 평가도구로 사용하고 있지만, 질병 발생을 사전에 예측할 수 없어 환자의 상태가 나빠지기 전에 선제적인 처치를 하기 위한 도움을 받기에는 어려움이 많습니다. 이러한 메디컬 스코어로는 대표적으로 중환자실에서 사용할 수 있는 SOFA(Sequential Organ Failure Assessment)와 일반병동에.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 ··· 9 다음
