의료 AI 솔루션
"진단의 정확도를 넘어, 임상의 효율성까지"
초음파, CT, X-ray, 생체신호 등 다양한 의료 데이터를 분석하는
AI 진단 기술을 통해 의료진을 지원함으로써 진료 효율을 높입니다.
AI 기반 태아심박동 분석
- 심박동 수와 패턴 자동 분석을 통한 위험 탐지 및 의료진 알림을 통해 진단 지원
- 태아 심박동 패턴(가속·감속·변동성) 분석과 위험도(Category I~III)자동 진단
- 정확한 진단과 의료진 지원을 통해 산모와 태아의 안전을 지켜주는 기술
인공지능 기반 태아심박동 분석 소프트웨어는 검사자 간 해석 편차를 줄이고, 미세한 이상 패턴을 자동으로 감지하여 태아 저산소증과 합병증을 예방합니다.
의료진의 업무 부담을 경감시키고,
임상 환경의 효율성과 의료 서비스의 질을 향상시켜 보다 신속하고 정확한 진료를 가능하게 합니다.
또한, 의료진과 동등하거나 그 이상의 수준으로 복잡한 그래프
해석 없이도 태아 심박동을 자동으로 분석하고 판독 결과를
제공합니다.
- 국내외 병원에서 태아 상태 진단 용도로 활용 가능
- 태아 심박동 패턴 자동 검출 및 위험도 분류 결과를 의료진에게 제공
- 태아 심박동 모니터링 기기 내에 개발 제품의 S/W를 임베드하여 제조 가능
특허 출원 및 제품화 준비 중
- 태아의 상태를 진단하는 방법 (태아심박동 판독)(등록번호 : 10-2743059)
- 2025년도 보건복지부 저출산 극복 과제 선정 (2025/04 ~ 2029/12)
- 태아심박동 자동 판독을 통해 태아 곤란증을 진단하고 예측하는 모델을 개발 중이며, 타 기관과 협력하여 시작품 및 시제품 개발도 예정되어 있습니다.
부인과 질환(난소암) 진단 AI 모델
- 초음파 영상과 임상 데이터 기반 인공지능 모델로 난소암 자동 진단가 생존율 향상에 결정적
- 고려대학교 구로병원 부인과팀과 협업
- 난소 영역 및 암 영역 자동 검출 및 정상/암 구분
여성암 중 발병률은 낮지만 사망률 1위인 암으로, 대부분 3~4기에서 늦게 발견되어 5년 생존율이 30% 미만에 불과합니다.
따라서 초기 초음파 진단의 정확도가 생존율 향상에 결정적인 역할을 합니다.
당사는 초음파 영상과 임상데이터(CA125)를 결합한 멀티모달 기반 인공지능 모델을 개발했으며, 이를 위해 난소암 환자 1,000명의 데이터를 활용해 학습 및 검증을 진행하였습니다.
- 초음파 영상과 임상데이터를 결합한 멀티모달 데이터 기반 인공지능 모델링
- 난소 및 종양 영역 자동 검출 및 정상/암 구분
- 초음파 영상과 임상 데이터 기반 인공지능 모델로 난소암 자동 진단
특허 출원 및 논문 발표
- 인공지능 모델 기반 난소 질환 예측 방법 (등록번호 : 10-2724719)
- 논문발표 (Journal of Clinical Oncology)
소아 흉부 질환 진단 AI 모델
- 소아(0~15세) 흉부 X-ray 영상을 분석
- 소아흉부는 성인흉부 X-ray와 다른 특성으로 별도의 진단 필요
- 폐렴, 흉막삼출, 신생아호흡곤란 등 주요 6개 질환을 인공지능으로 분류
소아 흉부는 성인과 다른 해부학적·영상학적 특성을 지니고 있어 별도의 진단 체계가 필요합니다. 인공지능은 0~15세 소아의 흉부 X-ray 영상을 분석하여 폐렴, 흉막삼출, 신생아 호흡곤란 등 주요 6개 질환을 자동으로 분류합니다.
- 소아흉부는 성인흉부 X-ray와 다른 특성으로 별도의 진단 필요함.
- 소아(0~15세) 흉부 X-ray 영상을 분석
- 폐렴, 흉막삼출, 신생아호흡곤란 등 주요 6개 질환을 인공지능으로 분류
태아 성장발육 자동 진단 AI 모델
- 태아 초음파 영상을 분석하여 머리, 허벅지 뼈 등 주요 신체 부위를 자동으로 검출
- 성장 발육과 관련된 주요 신체 부위의 길이, 둘레 등을 자동으로 측정
- 종합적인 리포트를 생성하여 정량적 평가를 지원
배아세포 자동 선별 AI 모델
- 배아 관찰 영상 데이터를 기반으로 배아의 성장 과정을 지속적으로 모니터링
- 발달 특성을 분석하여 착상 가능성이 높은 배아를 자동으로 선별
- 인공지능 모델링을 통해 팽창도(Expansion), 내세포괴(ICM), 영양막세포(TE)를 분석하여 배아의 발달 가능성과 착상 성공률을 예측
