수리연, 부산의료수학센터 개소
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수리연, 부산의료수학센터 개소
  • 입력 2020-04-01 18:34
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'부산의료수학센터'
'부산의료수학센터'

부산시에 의료수학센터가 들어섰다. 의료수학 분야 기술 개발에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.

국가수리과학연구소(소장 정순영)는 의료ㆍ헬스케어 관련 데이터 분석 및 검증과 동남권 의료ㆍ산업계의 수학적 문제 발굴 및 해결, 지역 현안 해결을 위한 R&D 수행을 위해 부산의료수학센터(이하 의료수학센터)를 개소했다고 1일 밝혔다.

부산대학교병원 융합의학연구동에 위치한 의료수학센터는 향후 부산 스마트시티 헬스케어 클러스터로 자리를 옮길 예정이다.

의료수학센터는 지역 맞춤형 의료서비스 산업을 육성하고, 지역 병원ㆍ의료 기업들과의 네트워크 구축 및 문제 해결을 지원한다. 수리연은 의료수학센터 운영으로 첨단 의료 서비스 역량 강화와 지역 경제 활성화에도 기여할 수 있을 것으로 기대했다.

정순영 수리연 소장은 "수리연의 수학적 역량을 활용해 부산 스마트시티 헬스케어 클러스터의 성공적 구축과 지역 의료 분야 기술 발전에 기여할 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 밝혔다.

'의료수학'이란?

의료수학은 수학적 해석과 모델링의 수학 이론을 통합적으로 활용해 의료 현장에서 발생하는 문제를 해결하는 분야다. 산업수학의 일부다.

환자가 발병으로 병원을 찾으면, 진찰과 검사, 치료 계획, 경과 관찰, 완치 등의 치료 과정을 겪게 된다. 이 과정에서 수학이 사용되면 의료수학이다. 의료 현장을 더 넓은 범위로 확장할 수 있다. 단순히 환자와 의사 사이의 치료 과정뿐만 아니라, 질병에 미치는 모든 영역에서 수학이 사용될 경우 의료수학이라고 볼 수 있다. 감염병 확산 예측 모델이나 신약개발 연구 등 바이오 분야와 의료, 보건 등도 의료수학에 포함된다.

'의료수학'의 이해도(제공:안치영 수리연 의료수학연구부장)
'의료수학'의 이해도(국가수리과학연구소 제공)

의료수학은 인공지능(AI) 기술과 관련이 깊다. 의료계에 쌓여있는 데이터를 수학적으로 분석하는 일이기 때문에 빅데이터를 기반으로 한 AI의 빠른 연산 능력이 큰 역할을 한다. 최근 의료계는 국내ㆍ외에서 AI 기술 개발이 시작되고, 연구소와 병원 간 연구 교류가 활발해지면서 데이터 분석의 중요성과 관련 AI 기술 개발의 필요성을 느껴왔다. 이에, 수리연의 수학적 역할에 대한 의료계의 수요가 급증했고, 2018년 8월에 수리연은 의료수학의 개념을 공식적으로 정의한 뒤 2019년 대전 본원에 의료수학연구부(의료수학센터)를 신설하는 등 의료수학 분야 발굴에 본격적으로 나섰다.

의료수학 활용 분야

한마디로 더 효율적이고 정확한 치료법을 개발하고 적용하는 데 쓰인다. 

현재 수리연 의료수학연구부는 의료수학 분야에 대한 독자적•협업적 연구를 수행하며, 의료 현장에서 발생하는 여러 문제를 해결하고 있다. 또 의료 데이터에 AI 기술을 활용하려는 수요가 늘고 있어 충남대학교병원을 비롯한 여러 병원들과 의료수학 협동 연구도 진행 중이다.

'임상ㆍ영상ㆍ분자유전 자료를 활용한 동맥경화ㆍ뇌경색 발생 예측 연구'에서의 수학(제공:
'임상ㆍ영상ㆍ분자유전 자료를 활용한 동맥경화ㆍ뇌경색 발생 예측 연구'에서의 수학(국가수리과학연구소 제공)

수리연의 대표적인 의료수학 분야 연구는 '임상ㆍ영상ㆍ분자유전 자료를 활용한 동맥경화ㆍ뇌경색 발생 예측 모델 개발'로, 통합적 수학을 활용하는 의료수학 문제의 한 예이다. 우선, 영상처리기법으로 초음파 의료영상에서 경동맥의 경계와 plaque의 영역을 추출하고, 수학적 모델링으로 경동맥의 부피와 plaque의 부피를 계산해 동맥경화의 진행도를 확인한다. 이 검사를 정기적으로 수행해 데이터가 축적되면, 데이터 분석으로 동맥경화와 뇌경색에 대해 예측이 가능하다. 이 결과를 바탕으로, 치료법을 종합적으로 연구 및 개발하는 것이다. 기존 의료 영상이나 데이터 분석, 수리 모델링은 연구를 단편적으로 수행하던 것과 비교해 이 연구는 여러 연구의 통합적 시행이 필요하다는 차이점이 있다.

이외에도, AI의 비지도 학습을 이용한 X-ray CT 영상의 화질 개선 연구와 쇄석술 시술 파일럿 데이터를 수학적 방법으로 분석해 80% 이상의 정확도를 갖는 담석 시술 성공률 예측 모델 개발, 실제 환자들에게 획득한 혈압 시계열 데이터를 활용해 심장의 박출량과 박출류를 계산하는 역문제 연구 등 의료 현장에서 생기는 다양한 문제 및 연구를 수행하고 있다.

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