빠르게 변화하는 기술 세계에서 인공지능(AI)은 놀라운 혁신으로 급부상했다. 다양한 산업에 혁신을 가져온 모든 직업군에 도입돼 활용되고 있는데 의료기관도 예외는 아니다. 현재 헬스케어 분야에서 활발하게 AI가 적용되고 사례로 많이 알려진 예시로는 상담이나 진료를 위한 AI 챗봇, 이미지 인식을 중심으로 한 진단 분야다. 이러한 솔루션들은 방대한 양의 학습데이터를 습득·판독하는 훈련을 받아 진료 현장에 도입됐다. 환자의 편리성 및 진단 정확도를 높이고 의사가 진단·판독에 도움을 받을 수 있도록 보조하고 있다. 진단·판독에서 더 나아가 AI의 특별한 응용 분야 중 하나는 예측 모델링이다. AI의 힘을 활용하여 치료 의사 결정
국내 연구팀이 암백신 타겟 선정에서 핵심이 되는 기술을 개발하는 데 성공했다. 항암백신 개발의 난제로 꼽히던 면역 반응성이 있는 신생 항원을 예측하는 딥러닝 모델을 구축한 결과다.삼성서울병원은 이세훈 혈액종양내과 교수가 최정균 KAIST 바이오및뇌공학과 교수, ㈜펜타메딕스와 공동으로 개인 맞춤형 항암백신에 유효한 신생 항원을 예측하는 딥러닝 모델을 구축하고, 항암 반응성을 규명했다고 7일 밝혔다.이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 제네틱스 (Nature Genetics)’ 최근호에 실렸다.연구팀은 딥러닝을 이용하여 T 세포 면역반응을 유도할 수 있는 백신 타겟을 발굴하는 방법을 개발해 대규모 암 유전체 데이터, 면역치료 환자 데...
