인공지능기술을 활용해 목소리만으로 뇌졸중 후 연하장애를 조기 진단할 수 있게 됐다. 가톨릭의대와 포항공대 연구진이 목소리만을 사용해 연하장애를 진단하는 기술을 개발, 최근 그 정확도를 입증했다. 가톨릭대학교 부천성모토토 사이트 바카라 재활의학과 임선 교수와 박혜연 임상강사, 포항공대 이승철 교수와 김희규 학생은 다양한 음역대의 음성신호를 활용한 딥러닝 분석 기술을 개발했으며, 이를 통해 뇌졸중 후 연하장애 환자를 각각 94.7%의 민감도와 77.9%의 특이도로 진단했다. 과거 음식물을 직접 삼킨 후 목소리 변화를 관찰해 진단했던 방법과 달리 목소리만으로 연하장애를 진단하는 새로운 접근법을 제시한 것이다. 음식을 삼키는 데 어려움을 겪는 연하장애(또는 삼킴장애, 연하곤란)는 많은 이들에게 불편을 초래하며, 특히 뇌졸중 환자에게 있어서는 심각한 합병증을 유발한다. 뇌졸중 환자 중 50~73%에서 연하장애가 발생하며, 그 중 약 40~50%에서는 적절히 치료가 되지 않을 경우 반복적인 흡인성 폐렴으로 이어지는데, 이는 뇌졸중 환자의 주요 사망원인으로 알려져 있다. 때문에 연하장애를 조기 발견하고 재활하는 것이 뇌졸중 환자의 재활치료에서 매우 중요하다. 이번 연구는 비침습적이고
자폐스펙트럼장애를 토토 사이트 바카라하고 그 중증도를 측정할 수 있는 인공지능 모델이 개발됐다. 연세대 의대 의생명시스템정보학교실 고찬영 강사와 박유랑 교수 연구팀은 소아의 사회적 기능 중 하나인 ‘공동주의(Joint attention)’ 행동의 객관적 평가·측정 방법을 개발했으며, 이를 이용해 자폐스펙트럼장애를 토토 사이트 바카라하고 중증도를 확인할 수 있는 딥러닝 기반 모델을 구축했다고 28일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘자마 네트워크 오픈’(JAMA Network Open, IF 13.37)에 게재됐다. 자폐스펙트럼장애는 다른 사람과 의사소통 등 상호작용에 어려움을 겪고 제한적인 관심사에만 반복적인 행동을 보이는 발달장애다. ‘공동주의’는 타인과의 상호작용 상황에서 나타나는 행동양상으로 시선 이동, 고개 돌림, 눈맞춤으로 이뤄진다. 공동주의는 크게 세 가지 유형으로 구분된다. 소아가 스스로 사물-타인-사물 또는 타인-사물-타인으로 시선 이동을 하며 상호작용을 유도하는 자발적 공동주의(IJA), 가까이 또는 먼 위치에 있는 사물을 타인이 먼저 손가락으로 가리킴으로써 상호작용을 유도했을 때 이에 반응해 시선 이동을 통해 사물을 보는 것을 각각 낮은 수준의 수동적 공동주의(R
서울대치과토토 사이트 바카라(토토 사이트 바카라장 구영)은 9월 6일 구영 토토 사이트 바카라장과 권호범 치의학대학원장 등 주요 보직자가 참석한 가운데 연구동 지하 1층에서 MRI 가동식 및 기념 심포지엄을 개최했다. 서울대치과토토 사이트 바카라은 최첨단 AI 딥러닝 기술을 탑재한 MRI(자기공명영상장치, Magnetic Resonance Imaging) 도입을 통해, 빠른 검사와 정밀진단 영상을 구현해 치과 환자들에게 정확한 진단을 제공할 수 있게 됐다. 또한 넓은 출입구와 줄어든 소음으로 편안한 환경에서 촬영이 가능해, 폐소공포증 환자나 어린이 환자 등에게 안정감 있는 검사를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 이날 MRI 도입에 맞춰 치과토토 사이트 바카라에서 MRI 검사를 활용한 진단 및 처방을 돕기 위해 기념 심포지엄을 개최해, 임상의들이 궁금해 할 사항에 대한 영상치의학과 교수들의 명쾌한 강의가 이어졌다. 발표주제로는 ▲촬영 전 확인해야 할 체내 외 자성체에는 어떤 것이 있는가(강주희 교수) ▲구강 내 수복/보철물 어디까지 제거해야 하는가(허경회 교수) ▲언제 어떤 항목을 처방해야 하는가(김조은 교수)로 구성됐다. 허민석 영상치의학과장은 “MRI를 도입할 수 있도록 도와주신 많은 분들께 감사드리며 이는 서울대치과토토 사이트 바카라의
국내 연구진이 인공지능(AI) 딥러닝을 활용해 희귀 안질환 원인 분석에 나섰다. 연세대 강남세브란스토토 사이트 바카라 안과 한진우, 이준원 교수팀은 희귀 안질환인 영아 눈떨림증후군의 원인을 분석하는 유전자 검사 기법에 AI 딥러닝을 접목해 기존 분석법을 크게 개선했다. 영아 눈떨림증후군은 생후 6개월 이전의 영아에게서 눈동자가 좌우, 상하 또는 복합적으로 떨리는 증상이 나타나는 희귀 안질환이다. 명확한 원인을 찾기 어려운 질환으로 인구 2천명 당 1명꼴로 발생한다. 최근 환자의 유전자를 분석하는 차세대 염기서열 분석법(Next Generation Sequencing, NGS)이 정착되면서 영아 눈떨림증후군의 원인 규명과 진단 및 치료에 도움이 되고 있다. 그러나 NGS 기법으로도 40~50%의 환자는 여전히 원인 돌연변이를 찾지 못하고 있다. 연구팀은 NGS 기법에 인공지능 딥러닝을 활용해 모든 유전체(genome)를 검사하는 방식으로 원인 돌연변이를 찾고자 했다. 기존 분석법은 염기서열의 일부를 검사하는 엑솜 유전체 검사법과 유전자 패널 검사법이 주로 활용된다. 유전체를 전부 분석하기에는 범위가 방대하고 시간과 비용이 많이 들기 때문이다. 이번에 연구팀이 AI 딥러닝으로