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 차세대 PET 영상 혁신: Claritas NucMed의 iPETcertum FDA 승인과 의료 영상 분석의 미래 서론 의료 영상 분야에서 양전자방출단층촬영(PET) 기술은 암, 신경질환, 심혈관질환의 진단과 치료 계획 수립에 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.  그러나 기존 PET 영상 분석 과정은 시간이 많이 소요되고, 특히 SUV(Standardized Uptake Value)와 부피(volume) 측정은 수동으로 진행될 경우 몇 시간에 걸쳐 수행되는 비효율성이 존재했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Claritas HealthTech 의 자회사 Claritas NucMed Technologies 가 개발한 iPETcertum 소프트웨어가 등장했습니다.  최근 이 제품이 미국 FDA 승인을 획득 함에 따라, 의료 영상 분석 시장은 새로운 전환점을 맞이하게 됐습니다. iPETcertum의 핵심 기능 1. 자동 분할(Automated Segmentation)과 정량 분석(Quantification) 기존 PET 영상에서 종양이나 병변 부위를 분석하려면 전문가가 직접 ROI(Region of Interest)를 설정하고 SUV를 계산해야 했습니다. iPETcertum은 사용자가 PET, PET/CT, 또는 PET/MRI 영상에서 병변을 클릭하면 SUV와 부피를 자동으로 계산 해줍니다.  이 과정은 기존의 수 시간 작업을 단 몇 초로 단축시켰습니다. 그림 1.  iPETcertum의 자동 분할 예시 (PET/CT 영상에서 종양 영역 자동 식별) 2. 영상 향상(Image Enhancement) 기술 PET 영상은 방사성 동위원소의 투여량이 적거나 스캔 시간이 짧을 경우, 영상의 노이즈(Noise)가 증가해 진단 정확도가 떨어질 수 있습니다. iPETcertum은 AI 기반 노이즈 제거 알고리즘 을 통해 저용량 또는 단시간 촬영 영상에서도 신뢰할 수 있는 진단급 품질 을 제공한다. 그림 2...

 AI 기반 흉부 X선 기회를 활용한 골다공증 조기 진단과 비용-효과 분석 — 미국 여성 50세 이상을 대상으로 한 최신 연구 결과 doi:10.1016/j.jacr.2025.07.028 서론 골다공증은 ‘조용한 질병(silent disease)’이라 불릴 만큼 무증상으로 진행되다가 골절이 발생한 이후에야 진단되는 경우가 많습니다. 이로 인해 삶의 질 저하, 의료비 증가, 사망률 상승이라는 심각한 사회·경제적 부담이 발생합니다. 기존의 표준 진단 방법인 이중에너지 X선 흡수계측(DXA)은 골밀도(BMD)를 직접 측정할 수 있는 장점이 있지만, 접근성과 비용, 장비의 한계로 인해 광범위한 인구집단을 대상으로 한 선별검사에는 한계가 있습니다. 최근 인공지능(AI)과 딥러닝 기술 이 흉부 X선(chest radiograph)에서 골밀도를 추정하여, 다른 목적으로 촬영된 이미지를 활용해 기회(opportunistic) 기반 골다공증 선별검사 를 수행할 수 있다는 가능성이 제시되었습니다. 본 칼럼은 Journal of the American College of Radiology 에 게재 예정인 “Cost-effectiveness of opportunistic osteoporosis screening using chest radiographs with deep learning in the United States” 연구를 바탕으로, 해당 전략의 임상적 가치와 경제성을 분석합니다. 1. 연구 개요 1.1 연구 목적 미국 50세 이상 여성에서 AI 기반 흉부 X선 분석 을 이용한 기회적 골다공증 선별검사가 무검사(no screening) 대비 비용-효과적(cost-effective)인지 평가 DXA를 대체하는 것이 아니라, 기존 흉부 X선 데이터를 활용하는 보조적 접근 으로서의 가치 분석 1.2 연구 설계 결정나무(decision tree) + 마르코프 마이크로시뮬레이션(Markov microsimulation) 모델 결...