말레이시아 컬럼비아 아시아 병원 테브라우가 퇴행성관절염 환자를 위해 히알루론산 주사부터 로봇 보조 전치환술까지 아우르는 무릎 치료 체계를 도입했다. 헬스케어 전문 매체는 2월 23일(현지 시간) 보도를 통해 컬럼비아 아시아 병원 테브라우가 환자 중심 무릎 치료를 강화하기 위해 퇴행성관절염에 대한 전 범위 치료 옵션을 제공하고 있다고 전했다. 병원은 히알루론산(Hyaluronic Acid, HA) 주사 치료부터 최신 로봇 보조 전무릎관절치환술(total knee replacement, TKR)까지 단계별 치료를 운영하고 있다. 컬럼비아 아시아 병원 테브라우 인공관절 전문 정형외과 컨설턴트인 하즐리 수피안(Dr Hazli Sufian) 박사는 “우리의 무릎은 노화, 부상, 반복적 스트레스 때문에 시간이 지나면서 마모된다”고 말했다. 하즐리 수피안 박사는 “초기 퇴행성관절염에서는 히알루론산 주사가 통증을 완화하고 움직임을 개선하는 데 도움이 될 수 있지만, 진행된 단계에서는 장기적인 통증 완화와 기능 회복을 위해 무릎관절 치환술이 필요한 경우가 많다”고 설명했다. 수술팀을 이끄는 하즐리 수피안 박사는 기존 무릎 수술 기법을 스미스 앤 네퓨(Smith+Nephew)
스위스 의료기기 기업 디스탈모션(Distalmotion)이 미국 외래수술센터에서의 로봇수술 확대를 위해 존슨앤드존슨과 전략적 투자 협력을 체결했다. 디스탈모션은 존슨앤드존슨(Johnson & Johnson)의 기업 벤처캐피털 조직인 존슨앤드존슨 이노베이션–JJDC(J&J Innovation – JJDC 이하 JJDC)로부터 전략적 투자를 유치했다고 밝혔다. 이번 투자는 리바이벌 헬스케어 캐피털(Revival Healthcare Capital)이 주도한 디스탈모션의 1억5000만달러 규모 시리즈 G 투자 라운드가 지난해 마무리된 이후에 이뤄진 것이다. 디스탈모션은 미국에서 빠르게 성장하고 있는 진료 현장인 외래수술센터(ASC, Ambulatory Surgery Center)에 최적화된 로봇 플랫폼 수요에 집중하고 있다. 외래수술센터는 미국 수술 시장에서 가장 빠르게 성장하는 진료 제공 장소로 부상하고 있다. 환자들이 선호하는 편의성과 서비스 품질, 그리고 비용 효율적인 외래수술센터 기반 진료를 장려하는 보험자(Payor) 정책이 결합되면서, 병원에서 외래수술센터로의 이동이 진행되고 있다. 이 같은 흐름 속에서 많은 외래수술센터는 외과의사 영입,
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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