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뷰노, 뷰노메드 본에이지™ 활용 사례 공유 웨비나 개최

  • 2021. 07. 27

“국내 1호 의료 AI가 시작한 인공지능 기반 골연령 평가, 웨비나에서 확인”

뷰노, 뷰노메드 본에이지™ 활용 사례 공유 웨비나 개최

오는 29일 ‘인공지능을 활용한 골연령 평가’ 주제로 진행

공식 웹심포지엄 플랫폼 ‘뷰노 아카데미’ 첫 선…인공지능 기반 임상 의사결정에 대한 양질의 콘텐츠 제공 예정

 

[참고 이미지1] 뷰노메드 본에이지™ 웨비나 안내

 

[2021-07-27] 글로벌 의료 인공지능(AI) 솔루션 선도 기업 뷰노가 오는 29일 인공지능을 활용한 골연령 평가를 주제로 뷰노메드 본에이지™(VUNO Med®-BoneAge™) 웨비나(웹 세미나)를 개최한다고 밝혔다. 개원의 대상으로 진행되는 이번 웨비나에서는 국내 1호 인공지능 의료기기로써 기존에 없던 새로운 골연령 평가 방법을 제시한 뷰노메드 본에이지™의 활용 사례를 전할 예정이다.

7월 29일 오후 12시 30분부터 1시 30분까지 1시간 동안 개최되는 이번 행사는 뷰노가 처음으로 선보이는 공식 웹심포지엄 플랫폼 뷰노 아카데미(VUNO ACADEMY, www.vuno-academy.com)에서 간단한 회원가입 후 사전등록을 통해 참여할 수 있다. 행사 후에는 해당 플랫폼에서 다시보기 서비스를 제공할 예정이다.

이번 웨비나에서는 두정이진병원 소아청소년과 이인규 원장이 ‘인공지능을 활용한 골연령 평가’라는 주제로 발표를 진행한다. 최근 소아청소년기 성장에 대한 관심이 증가함에 따라, 개원의를 중심으로 시행 건수가 늘고 있는 골연령 검사의 효율성과 정확도를 높인 뷰노메드 본에이지™에 대한 설명과 함께 다양한 활용 사례가 소개될 예정이다.

골연령 검사는 주로 소아청소년기의 정상적인 성장 여부 판단을 위해 수골(손뼈) 또는 주관절(팔꿈치뼈)의 엑스레이 영상 분석을 통해 이루어진다. 뷰노메드 본에이지™는 인공지능이 수골 엑스레이를 분석해 높은 정확도의 골연령 판독 결과를 제시하는 솔루션이다. 미국영상의학회지 AJR에 게재된 임상연구 결과에 따르면, 해당 솔루션이 제시하는 3가지 골연령 판독 값과 전문의들이 판독한 결과와의 일치도가 93.5%에 달했고, 판독시간은 최대 40% 감소[i]했다. 이에 따라 의료진이 환자의 엑스레이 영상과 표준 자료를 일일이 비교해야 했던 과거의 골연령 평가 방법을 혁신해, 판독 효율을 대폭 향상시키고 의료진의 숙련도와 관계없이 일관성 있는 판독 결과를 제시한다. 또 해당 솔루션은 분석 결과를 바탕으로 예측 성장 키 등 환자에게 유용한 성장 정보를 담은 리포트를 제공해 의료진과 환자의 만족도를 높인다.

김현준 뷰노 대표는 “뷰노메드 본에이지™는 기존 골연령 평가법을 혁신한 솔루션으로, 출시 이후 의료 현장에서의 지속적인 피드백 반영과 다양한 임상연구 진행 등으로 제품의 완성도가 높아 의료진들의 평가가 좋다”며 “새롭게 구축한 웹심포지엄 플랫폼 ‘뷰노 아카데미’를 통해 의료진들에게 인공지능 기반 임상 의사결정에 대한 양질의 콘텐츠를 제공할 것”이라고 말했다.

한편, 뷰노는 국내 1호 인공지능 의료기기 뷰노메드 본에이지™를 필두로 인공지능 골연령 판독 분야에서의 리더십을 공고히 하고 있다. 지난 2018년 식품의약품안전처 허가를 획득한 이래 해당 솔루션은 다수의 의료기관에 도입되면서 임상적 유효성을 꾸준히 입증해왔다. 지난 6월에는 주관절 엑스레이 영상 기반으로 사춘기 골연령을 전문의 수준으로 판독하는 딥러닝 모델에 대한 연구 결과를 유럽 최고 영상의학 학술지 European Radiology에 게재[ii]한 바 있다. 뷰노는 해당 연구결과를 기반으로 골연령 판독에서 인공지능 기술의 적용 범위를 수골에서 주관절로 확장하는 모델 상용화를 통해 인공지능 골연령 판독 보조 솔루션 포트폴리오를 넓혀갈 계획이다.

 

[참고 이미지2] 뷰노메드 본에이지™ 스크린 샷

 

[i] Computerized Bone Age Estimation Using Deep Learning-Based Program: Evaluation of the Accuracy and Efficiency AJR:209, December 2017

[ii] Kyung-Sik Ahn, Byeonguk Bae et al., Assessment of rapidly advancing bone age during puberty on elbow radiographs using a deep neural network model, Eur Radiol, 2021 Jun 11

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첨부파일
보도자료_뷰노,_뷰노메드_본에이지™_활용_사례_공유_웨비나_개최_20210727.pdf
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