바이오인

출처 : 한국산업기술평가관리원(KEIT) 

KEIT PD 이슈리포트 2016-4호-이슈4

Big data of medical imaging for customized smart healthcare

저자 : 허영 PD / KEIT
정해근 책임 / KEIT
김희중 교수 / 연세대학교 방사선학과
김종효 교수 / 서울대학교 영상의학과

SUMMARY

목적
★국제적으로 진행되는 의료영상 데이터의 정량화와 표준화는 의료영상 데이터의 가치와 실용성을 향상시키고 있으며, 국내의 통합적인 EMR의 보급과 우수한 PACS 인프라는 의료영상 데이터의 폭발적 증가 (빅데이터)를 양산하고 있음. 또한 Deep-Machine learning 과 같은 고차원 인공지능 알고리즘은 의료영상의 진단 및 분석의 자동화를 이룩함으로써 의료서비스의 혁신적인 변화를 불러일으키고 있음. 이와 관련 혁신적인 미래 의료서비스의 핵심기술을 서술하고 국제 기술 동향 및 시사점을 제시하고자 함.

주요 핵심기술현황

★의료영상의 표준화 및 정량화는 DICOM, IHE등과 같은 국제 활동으로 해당분야의 통합적 발전을 위해 지속적으로 연구 되고 있음.
★의료 분야의 빅데이터는 PACS/EMR등의 시스템을 통해 임상에서 연구 또는 활용 중에 있으며, 최근 방대하게 증가하는 의료영상의 데이터를 IT 기술과 결합하여 빅데이터 플랫폼을 구축하고 응용 솔루션을 개발하기 위한 노력이 증가하고 있음.
★컴퓨터보조진단(CAD)은 컴퓨터가 정량적으로 분석한 결과를 토대로 이상부위를 표시함으로서 컴퓨터가 진단의 보조역할을 수행하는 것을 의미함.
★Deep-Machine Learning 기술은 사람의 사고방식을 컴퓨터가 인식할 수 있도록 인공지능(AI)을 부여하는 기계학습의 한 분야이며 최근 이 기술을 의료 분야에 활용하는 사례가 증가하고 있음.

시사점 및 정책제안
★우리나라는 현재 세계 최고수준의 의료 인력, IT 인프라 및 국민 대상 건강 보험체계 등 바이오헬스분야의 빅데이터 활용을 위한 매우 높은 잠재력을 갖추고 있어 체계적인 추진을 통해 혁신적인 발전을 기대 할 수 있음.

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