차 의과학대학교 강남 차병원은 국내 최초로 산부인과 로봇수술 4000례를 달성했다고 27일 밝혔다. 지난 2015년 6월 로봇수술센터를 연 이후 7년 만이다. 차병원은 지난해 산부인과 분야 국내 최초 로봇수술 3000건을 달성한 데 이어 1년 만에 4000건을 돌파했다. 최단기간 4000례 달성 배경에는 산부인과 전문병원으로 부인종양 수술에 숙련된 의료진과 최소침습 수술시스템이 있다. 또 수술실 확장 등 리모델링을 통해 지난해 8월부터 최신 장비인 다빈치 Xi를 추가 도입해 로봇기기를 2대 운영하면서 부인과 종양 로봇수술을 연간 1000건 이상 집도했다. 산부인과 로봇수술은 자궁근종은 물론 자궁내막증, 자궁선근증, 자궁탈출증, 난소낭종, 난관미세수술, 요실금, 난소암 등 부인과 거의 모든 영역에서 가능한 난도 높은 수술이다. 강남 차병원 로봇수술센터의 로봇수술 건수를 살펴보면 자궁근종제거술이 2675건(66.9%)으로 가장 많았고, 난소종양제거술(839건·21.0%), 부인암 및 기타 질환 수술(486건·13.1%)이 뒤따랐다. 환자를 연령대별로 살펴보면 30대(45.9%) 비율이 가장 높았고, 40대(36.8%), 20대(11.7%)순이었다. 특히 검진이
국내 연구진이 종양의 딱딱한 정도를 파악해 악성인지 양성인지 구분해내는 인공촉각뉴런소자를 개발했다. 한국과학기술연구원(KIST)은 스핀융합연구단 이현정 박사 팀과 인공뇌융합연구단 이수연 단장 팀이 촉각 뉴런 소자와 인공신경망 학습 방법을 접목해 간단하면서도 정확도가 높은 진단기술을 개발했다고 5일 밝혔다. KIST 연구진은 외부 자극에 따른 정보를 서로 다른 전기적 스파이크 신호 형태로 변환하는 감각 뉴런의 특성에 착안해 인공촉각뉴런소자를 개발하는 데 성공했다. 이 인공 소자는 누르는 힘이 커질수록 더 빈번한 전기적 스파이크를 발생시킨다. 압력에 대한 높은 민감도를 갖고 있어 약한 힘도 감지하는 능력을 갖췄다. 이를 통해 물체를 누를 때 힘의 변화에 따른 실시간 스파이크 정보를 얻을 수 있다. 연구진은 개발한 소자를 실제 질병 진단에 활용하기 위해 유방암 탄성 초음파 이미지를 픽셀별로 스파이크 주파수 변화량으로 변환하고 이 정보를 인공지능(AI)이 학습토록 했다. 유방암의 경우 악성 종양이 양성 종양보다 더 딱딱하고 불규칙한 모양을 지닌다. 그 결과 개발된 소자는 최대 95.8%의 정확도로 유방 종양의 악성 여부를 구분했다. KIST 연구진은 "개발된 인공촉
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