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'서울아산병원'통합검색 결과 입니다. (23건)

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서울아산병원, 디지털 정보화 인프라 '최고 등급'

서울아산병원은 의료기관 디지털 정보화 인프라 평가 모델인 'INFRAM' 분야에서 최고 등급인 7단계 인증을 받았다고 최근 밝혔다. 앞서 지난해 9월에 6단계 인증을 받았는데 그로부터 약 3개월 만에 이룬 성과다. 미국 보건의료정보관리시스템협회(HIMSS)는 정보통신 기술을 의료에 접목해 의료 시스템 개선과 효율화를 위해 활동하는 공신력 높은 기관으로, 의료의 질과 환자 안전성 향상 등을 목표로 의료기관의 디지털 정보화 수준을 인증한다. 미국 보건의료정보관리시스템협회는 기존 평가 기준을 강화하고 생성형 인공지능(AI) 등 최신 기술 적용 여부를 추가한 개정된 INFRAM(Infrastructure Adoption Model)을 최근 발표했는데, 서울아산병원이 아시아 최초로 7단계를 인증받았다. 이번 7단계 인증에서는 기존 문항에 더해 실사용자의 경험 정도를 측정하는 의료진‧IT관리자 인터뷰, 모범사례 중심의 근거 제시, 디지털 혁신 추구를 위한 리더십 참여 여부 등을 평가했다. 서울아산병원은 ▲정보보안 관련 다양한 글로벌 인증 획득 ▲직원들의 정보보호 인식 문화 우수 ▲IT 투자 대비 효과 분석을 통한 자원 최적화 ▲실시간 데이터 기반의 IT 인프라 관리 측면에서 높은 평가를 받았다. 김영학 서울아산병원 디지털정보혁신본부장(심장내과 교수)은 “서울아산병원은 디지털 헬스케어 기반 미래 의료환경 조성을 위해 디지털 의료정보시스템을 자체적으로 구축해 운영하고 있으며 업무 프로세스 자동화(RPA), 디지털 병리시스템, 모바일 개인건강기록 서비스, 정밀의료시스템 등 다양한 분야에서 디지털 혁신을 시행해왔다”며 “앞으로도 의료 질을 높이기 위한 다양한 디지털 서비스를 적극적으로 개발해 나가며 최첨단 기술을 통합한 환자 중심의 디지털 병원을 만들기 위해 노력하겠다”고 말했다.

2025.01.16 17:18조민규 기자

신생아 선천성 횡격막 탈장, 다학제 기반 에크모 치료로 생존율 높여

희귀질환인 '선천성 횡격막 탈장'은 흉강과 복강을 구분하는 근육인 횡격막에 구멍이 생겨 위‧소장‧간 등의 장기가 구멍을 통해 흉강으로 밀려 올라와 심장과 폐 발달에 영향을 미치는 질환이다. 신생아 4천명 중 1명이 선천성 횡격막 탈장을 갖고 태어나는 것으로 알려져 있으며, 전세계적으로 생존율이 65~75% 정도로 심하지 않으면 인공호흡기와 수술로 치료할 수 있다. 중증의 경우 심폐기능 유지를 위해 에크모(ECMO) 치료를 하지 않으면 사망하는 심각한 질환인데, 여러 진료과 의료진이 모여 세부적으로 에크모 치료 프로토콜을 재정립했더니 생존율이 크게 높아졌다는 연구 결과가 발표됐다. 서울아산병원 어린이병원 신생아과 이병섭·정의석, 소아외과 남궁정만 교수팀은 2008년부터 2023년까지 선천성 횡격막 탈장으로 치료를 받은 환아 322명을 분석한 결과, 에크모 치료 프로세스를 재정립한 2018년 9월 이후 치료를 받은 환아 123명의 생존율이 83%로 크게 높아졌다고 최근 밝혔다. 에크모는 심폐기능부전이 심한 환자의 혈액을 체외로 빼낸 후 산소를 공급해 다시 주입하는 치료 방법이다. 성인 중환자에서는 이미 보편화되어 있지만 신생아나 작은 소아 환자에게는 적용하기 쉽지 않은데, 수술로 도관을 삽입해야 하며 뇌출혈 등 관련 합병증 발생 위험이 높기 때문이다. 국내에서는 중증 호흡부전 신생아를 대상으로 에크모 치료를 할 수 있는 병원이 적고, 중증 선천성 횡격막 탈장 환아 에크모 치료 결과에 대한 대규모 연구 역시 없다. 국내에서 한 해 동안 50~60명 정도의 신생아가 선천성 횡격막 탈장을 가지고 태어나는데, 그 중 바로 에크모 치료가 필요한 중증 환아는 약 20~30%인 10~15명 정도로 추산된다. 국내 중증 및 선천성 질환 소아 환자 치료를 위해 앞장서 노력해 온 서울아산병원 어린이병원은 2008년부터 중증 선천성 횡격막 탈장 신생아 치료에 국내 최초로 에크모 치료를 적용하기 시작했고, 국내에서 발생하는 중증 환아 중 70% 이상을 치료하고 있다. 서울아산병원 어린이병원은 선천성 횡격막 탈장 환아 생존율을 높이기 위해 2018년 9월 신생아과, 소아외과, 소아심장과, 소아심장외과 등 다학제 의료진이 모여 중증 선천성 횡격막 탈장에 대한 자체적인 에크모 치료 프로토콜을 재정립했다. 중증 선천성 횡격막 탈장 환자로 판단되면 기존에는 최대한 약물과 인공호흡기 치료를 시행했는데, 신생아중환자실에서 응급 현장 수술을 통해 신속하게 에크모 도관삽입술을 실시했다. 또한 에크모 치료 실시 후 바로 수술에 들어가기보다 환아 상태를 충분히 안정시킨 상태에서 에크모를 중단한 후 수술을 실시했다. 연구팀은 재정립된 치료 프로토콜을 바탕으로 서울아산병원에서 선천성 횡격막 탈장으로 치료를 받은 신생아 322명을 분석했는데, 프로토콜 재정립 전인 2018년 9월 이전까지의 생존율이 66%인 반면, 재정립된 프로토콜 적용 후 세계적으로도 가장 높은 수준인 약 83%로 크게 상승한 것으로 나타났다. 또한 선천성 횡격막 탈장 중 에크모 치료를 받은 중증 환아들의 생존율도 약 21%에서 약 57%로 3배 가까이 높아졌다. 이병섭 서울아산병원 어린이병원 신생아과 교수는 “에크모 치료 프로토콜 재정립 후 83%의 생존율은 최근 보고된 북미와 유럽 평균 생존율 65~75%을 상회하는 숫자”라며 “신생아 에크모 치료는 급박한 상황에서도 신생아과, 소아외과, 소아심장외과, 소아심장과, 소아마취과 등 여러 진료과 의사와 에크모 전문 간호사가 하나의 팀으로서 신속하게 움직여야 하는데, 서울아산병원 어린이병원은 신생아 및 소아 중환자 치료를 위해 각 진료과별로 유기적인 협력을 지속해왔다. 현재 다기관 전국 코호트 연구를 진행 중으로 더 많은 환아들에게 에크모 치료 프로토콜이 적용될 수 있게 노력하겠다”고 말했다. 남궁정만 서울아산병원 어린이병원 소아외과 교수는 “선천성 횡격막 탈장은 반드시 수술이 필요한데, 다학제를 기반으로 에크모 치료 관련 프로토콜을 재정립해 환아의 전신 상태를 최대한 호전시킨 후 수술한 결과 생존율을 크게 끌어올릴 수 있었다”고 밝혔다. 한편 이번 연구 결과는 대한의학회가 발행하는 국제학술지 '대한의학회지(Journal of Korean Medical Science, IF=3.0)'에 최근 게재됐다.

2025.01.13 15:41조민규 기자

의료분야에 대규모언어모델 적용시 보안침해 공격 성공률 81%

서울아산병원 연구팀, 개인정보유출 위험성 분석 대규모언어모델이 답변 생성 과정에서 학습된 원본 데이터 노출 가능성도 22% 최근 챗GPT와 같은 생성형 인공지능과 그 핵심 기술인 대규모언어모델(Large Language Model, LLM)을 접목한 디지털 혁신에 의료분야에서도 주목하고 있다. 하지만 환자의 개인정보보호가 특히 중요한 의료분야의 경우 대규모언어모델 사용에 따른 개인정보유출 등 보안에 대한 우려도 제기되고 있다. 서울아산병원 심장내과 김영학 교수·아산생명과학연구원 빅데이터연구센터 전태준 박사팀이 대규모언어모델을 의료분야에 적용하는 과정에서 발생할 수 있는 개인정보유출 문제를 확인하기 위해 의도적으로 악성 공격을 시행한 결과, 최대 81%에 달하는 공격 성공률을 보였다는 연구 결과를 발표했다. 연구팀은 의료분야에서는 민감한 개인정보를 다루기 때문에 대규모언어모델 도입에 신중하고 각별한 주의가 필요하고, 독립적으로 운용되는 의료 특화형 대규모언어모델이 필요하다고 강조했다. 이번 연구 결과는 전 세계 의사들의 임상치료 교과서로 불리는 NEJM(New England Journal of Medicine)의 자매지인 'NEJM AI'에 최근 게재됐다. 의료계에서 인공지능의 중요성이 점점 확대됨에 따라, 임상의학 분야 세계 최고 권위지로 꼽히는 NEJM에서도 지난해 1월부터 인공지능 분야만을 특화해 다루는 자매지를 출간한 것이다. 대규모언어모델은 수십억개 이상의 매개변수를 기반으로 대량의 데이터를 학습해 사람처럼 생각하고 답변하는 인공지능 모델이다. 이는 챗GPT, 제미나이(Gemini)와 같은 생성형 인공지능이 작동하는 핵심기술로, 질문이나 명령어를 담은 프롬프트를 입력하면 대규모언어모델이 이를 이해하고 적합한 답변을 제공한다. 의료분야에 대규모언어모델을 적용하면 엑스레이‧CT‧MRI 등의 검사 이미지를 다량의 데이터 기반으로 분석해 진단의 정확도를 높일 수 있고, 환자의 개인 데이터를 기반으로 맞춤형 치료 계획을 제공할 수 있다. 뿐만 아니라 전자의무기록(EMR)이나 동의서 작성을 자동화하는 등 의료진의 관리 업무도 간소화해 전반적으로 효율성이나 정확성이 향상될 것으로 기대되고 있다. 문제는 대규모언어모델의 보안이 위협될 경우 환자들의 민감한 개인정보 유출로 이어저 윤리적‧법적 위험성이 초래될 수 있다는 점이다. 서울아산병원 심장내과 김영학 교수·아산생명과학연구원 빅데이터연구센터 전태준 박사팀은 2017년 1월부터 2021년 12월까지 환자 2만6천434명의 의무기록을 활용해 대규모언어모델을 학습시켰다. 악성 공격은 대규모언어모델에 입력하는 질문인 프롬프트에 의미 없는 기호, 글을 추가하거나 인코딩하는 등 다양하게 변형해 악의적인 질문을 하는 방식으로 위험성을 평가했다. 이번 연구는 윤리적으로 사전 승인된 데이터만을 활용했으며, 서울아산병원 임상연구심의위원회(IRB)의 심의를 거쳐 진행됐다. 먼저 문자를 인코딩하는 방식인 ASCⅡ(미국정보교환표준코드) 방식으로 프롬프트를 변형한 결과, 대규모언어모델의 보안장치를 피해 민감한 개인정보에 접근할 수 있는 확률을 평가하는 가드레일 비활성화율이 최대 80.8%에 달했다. 80.8%에 달하는 확률로 보안 조치가 쉽게 침해될 수 있다는 뜻이다. 또한 대규모언어모델이 답변을 생성하는 과정에서 학습된 원본 데이터를 노출할 가능성은 최대 21.8%로 나타났다. 모델에 질문하는 형식을 미세하게 조정함으로써 원본 학습 데이터가 쉽게 노출될 수 있다는 것이다. 구체적인 예시로 수술 준비를 위해 상세한 환자 정보를 제공하는 시스템으로 대규모언어모델을 학습시킨 뒤 의료기록 검토를 요청하는 프롬프트를 인코딩 방식으로 조정한 결과, 대규모언어모델이 대답을 생성하는 과정에서 민감한 환자 데이터는 물론 의료진의 이름이나 전문 분야 등 구체적인 정보가 노출됐다. 김영학 서울아산병원 심장내과 교수는 “의료분야에서 대규모언어모델을 활용했을 때 기대되는 발전이 크지만, 데이터 보안 강화 없이는 심각한 개인정보유출로 이어질 수 있다”며 “민감한 개인정보를 다루는 분야인 만큼 보안의 중요성이 특히 강조되며, 독립적으로 운용되는 의료 특화형 대규모언어모델이 필요하다”고 말했다.

2025.01.12 09:00조민규 기자

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