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  덴귀 바이러스 조기 진단을 위한 첨단 POC 플랫폼 개발 서론 덴귀열(Dengue fever)은 열대 및 아열대 지역에서 흔히 발생하는 모기 매개 바이러스 감염병으로, 매년 1억에서 4억 건의 감염이 발생하는 것으로 세계보건기구(WHO)는 추산하고 있다. 조기 진단은 환자의 예후를 향상시키고 감염 확산을 방지하는 데 매우 중요하지만, 기존 진단법은 고가의 장비와 전문 인력이 요구되어 저자원 환경에서는 사용에 제약이 있다. 본 컬럼에서는 최근 발표된 논문을 바탕으로, 나노기술, 바이오센서, 마이크로플루이딕스(microfluidics)를 융합하여 개발된 새로운 현장진단(Point-of-Care, 이하 POC) 플랫폼을 전문가 수준으로 소개한다. 현행 진단법의 한계와 POC 기술의 필요성 현재 덴귀 진단은 바이러스 분리, RT-PCR, ELISA 등의 실험실 기반 방식이 주를 이룬다. 이들은 정확도는 높지만 시간과 비용이 많이 들며, 시약 및 장비 운용이 까다롭다. 이에 따라 POC 진단법이 대안으로 주목받고 있다. POC 진단은 환자 현장에서 빠르게 결과를 제공할 수 있어 조기 진단과 감염 확산 억제에 효과적이다. 그러나 현재 상용화된 덴귀 POC 진단 키트들은 민감도와 특이도가 낮아 오진의 위험이 있으며, 특히 초기 감염 환자의 검출에 한계가 있다. 그림1. 덴귀 바이러스 구조 [그림 1 삽입 위치] 그림 1. 덴귀 바이러스는 4가지 혈청형(DENV-1~4)을 가지며, 이 중 하나에 감염된 후에는 해당 혈청형에 대해 면역이 생기지만, 다른 혈청형에 대한 재감염이 가능하다. 최신 POC 플랫폼 개발 개요 인도네시아 Palembang UIN Raden Fatah 대학과 동남아시아 공동연구진은 혈액 샘플 기반 POC 플랫폼을 개발하였다. 본 시스템은 마이크로플루이딕스 기반 샘플 처리, 항체 기반 바이오센서, 나노소재를 활용한 신호 증폭, 그리고 스펙트로미터 기반 신호 판독으로 구성되어 있다. 실험 결과 평균 15분 내에 결과를 제공하며, 민감도 90%, ...

파킨슨병 등 퇴행성 뇌질환을 위한 뇌영상 데이터 표준화의 미래: 다기관 데이터를 연결하는 혁신 플랫폼 서론: 뇌질환의 정밀 진단을 위한 뇌영상 데이터의 중요성 파킨슨병 , 알츠하이머병 , 치매 등 퇴행성 뇌질환은 고령화 사회에서 빠르게 증가하고 있는 사회적 부담 질환입니다.  이러한 질환의 조기 진단 및 치료 효과 예측에는 정량적이고 객관적인 뇌영상 데이터 가 필수적입니다.  특히 MRI , PET , CT 영상은 환자의 병리적 변화를 시각적으로 확인할 수 있어 의료 및 연구 양측에서 핵심적 도구로 사용되고 있습니다. 그러나 뇌영상 데이터는 병원, 장비 제조사, 촬영 조건 등 다양한 요인에 의해 데이터 특성이 달라집니다.  이로 인해 병원 간 비교 연구, 대규모 인공지능 분석, 클라우드 기반 데이터 연동 등이 어려운 실정입니다.  이러한 문제를 해결하기 위해 뇌영상 데이터의 표준화 기술 개발과 플랫폼 구축 이 절실히 요구되고 있습니다. 1. 뇌영상 표준화의 필요성과 개념 1.1 뇌영상의 표준화란 무엇인가? 표준화(Harmonization)란 서로 다른 장비나 기관에서 획득된 의료영상을 일정 기준으로 정규화하여 분석 가능한 형태로 통합하는 기술 을 의미합니다. 1.2 왜 뇌질환에서는 더 중요한가? MRI: 장비마다 해상도와 필터값이 다르며, 대뇌피질 두께(cortical thickness) 측정값도 달라짐. PET: tracer 종류, SUVr 기준영역에 따라 수치가 변화함. CT: 영상 contrast, 선량(dose)에 따른 영상 품질 차이 존재. 이러한 변동성은 다기관 뇌질환 연구에서 정량적 비교를 어렵게 하며, AI 기반 진단 알고리즘의 일반화도 저해 합니다. 2. MRI 표준화: W-Score와 딥러닝 기반 기술 2.1 선형혼합모델(LME)을 이용한 W-Score 고려대학교 연구팀은 11개 데이터셋에서 수집된 T1-weighted MRI 를 기반으로, **나이, 성별, ...

  대한민국 3D 간 이식 프린팅 기술의 동향과 비용 분석 서론 3D 바이오프린팅 기술은 최근 몇 년간 의료 분야의 패러다임을 바꾸고 있으며 , 특히 간 이식 과 같은 치명적인 질환 치료에 혁신적인 전환점을 만들고 있습니다 .  대한민국은 정부의 R&D 지원 , 첨단 병원의 인프라 , 글로벌 기업과의 협업으로 세계적인 3D 바이오프린팅 강국 으로 성장하고 있습니다 .  본 컬럼에서는 기술 동향 , 비용 구조 , 실증 사례 , 정책 및 보험 환경 , 미래 전망 까지 종합적으로 분석합니다 . 1. 글로벌 및 국내 시장 개요 ·          전 세계 3D 바이오프린팅 시장은 2025 년에 약 USD 2.95   Billion $ 로 평가되었다가 2032 년 USD 8.53   Billion $ 로 성장할 것으로 예측 ·          대한민국 3D 바이오조직 시장 은 2035 년까지 USD 108.1   Million $ 규모로 성장할 것으로 전망 ·          아시아태평양 지역은 2025–2035 년에 연평균 성장률 12–17% 를 기록하며 , 특히 한국은 15% 이상의 CAGR 을 예상 . 이미지 설명 그림  1.  3D  프린트된 간 모델 예시  –  복잡한 혈관 구조를 포함한 환자 맞춤형 수술 프리플래닝 모델입니다 .     그림  2.  AI  기반 설계된 간 모델  – CT  데이터를 바탕으로 프린팅 준비된  3D  이미지 .          그림  3.  ...

  대한민국 영상의학 AI 혁신 : Aidoc vs Viz.ai vs 국내 대표 한국형 솔루션 비교 1. 서론 : 의료 AI, 왜 이제 대한민국인가 ? ‘ 의료 AI’ 는 전 세계 영상의학과의 업무 효율 향상 , 판독 정확도 증가 , 환자 안전 강화 를 위해 빠르게 도입되고 있습니다 . 특히 대한민국 병원에서는 루닛 (Lunit) , 뷰노 (VUNO) 등 국내 AI 진단 솔루션이 급속히 확산되고 있으며 , 해외에서도 AI 툴의 도입을 적극 고려하는 추세입니다   본 컬럼에서는 Aidoc , Viz.ai 등 글로벌 AI 솔루션과 함께 , 국내에서 활발히 사용되고 있는 루닛 , 뷰노 , 휴런 등의 AI 툴을 비교하며 , 대한민국 병원에 가장 적합한 영상 AI 전략을 탐구합니다 . 2. AI 툴 종류 및 국내 시장 동향 Aidoc PACS/RIS 통합이 강점이며 , ICH( 두개내출혈 ), PE( 폐색전증 ), LVO 등 13 개의 FDA 클리어 알고리즘 을 제공 . aiOS 기반으로 워크플로우 효율화 , triage 자동화가 가능   Viz.ai 뇌졸중 , 대혈관 폐색 (LVO), 혈관질환 예측에 특화된 AI 케어 코디네이션 플랫폼   국내 솔루션 ( 루닛 , 뷰노 , 휴런 등 ) 루닛 (Lunit): 유방암 · 폐암 ·PD-L1 병리 AI 솔루션 , 글로벌 수출 중   뷰노 (VUNO): 흉부 CT/X-ray AI, 뇌 정량화 AI, 혁신 의료기기로 인정 휴런 (HuRun): 뇌 퇴행성 질환 스크리닝 AI “ 휴런 AD” 로 TFDA 승인 획득   3. 기능 비교 : 글로벌 vs 국내 솔루션 비교 항목 ...