• 제목/요약/키워드: Ministry of Food and Drug Safety in Korea

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국내 중증 급성 호흡기 증후군 코로나 바이러스의 검사실 내 진단: 현재, 한계점 그리고 직면한 과제 (Laboratory Diagnosis of Coronavirus Disease 19 (COVID-19) in Korea: Current Status, Limitation, and Challenges)

  • 송기선;이유림;김성민;김원태;최정원;유다현;유정영;장경태;이재왕;전진현
    • 대한임상검사과학회지
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    • 제52권3호
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    • pp.284-295
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    • 2020
  • 2019년 12월, 중국 후베이성 우한시에서 COVID-19환자가 처음으로 보고되었다. 그 이후 국내에서 신종 코로나 바이러스에 의해 야기된 중증 급성 호흡기 증후군 환자가 급격하게 증가하였다. 이러한 새로운 변종 바이러스는 기침, 인후통, 비루, 호흡곤란, 폐렴 및 기타 폐질환을 유발한다. 중증 급성 호흡기 증후군 코로나 바이러스 2는 RNA바이러스로, 실시간 역전사효소 중합효소 연쇄반응을 통한 분자진단 검사가 COVID-19의 진단에 폭 넓게 사용되고 있다. 국내 질병관리본부와 식품의약품 안전처의 긴급 사용 허가 승인에 따라, 건강한 사람과 COVID-19 환자로부터 검체를 채취하여 진단검사의학적인 방법을 통해 진단을 수행하고 있다. 기존에 출판된 많은 문헌 고찰을 통해, 본 연구에서는 역학, 증상 및 질병관리본부의 승인을 받은 현재의 검사실 내 COVID-19 분자 진단 방법, 분자 진단 검사와 혈청학적 진단의 차이, 임상 검체 가이드라인 등을 다시 한 번 확인하고자 하였다. 추가적으로 본 연구를 통해 국내 의료기관 내 의료종사자 및 임상병리사들의 병원 감염을 예방하고자 생물학적 안전에 관한 가이드라인을 확인하였다. 국내 임상병리사들의 경험과 그로부터 얻은 교훈을 통해 국내외 COVID-19 팬데믹 상황으로부터 국민의 안전을 지킬 수 있는 단초를 제공할 수 있을 것이라 사료된다.

상용화된 영상의학 인공지능 의료기기의 기술 및 동향 분석 (Analyze Technologies and Trends in Commercialized Radiology Artificial Intelligence Medical Device)

  • 한창화
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.881-887
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    • 2023
  • 본 연구는 한국에서 상용화된 인공지능(AI) 기반 의료 영상 장치의 발전과 현재 동향을 분석하는 것을 목표로 한다. 2023년 9월 30일 기준으로 한국 식품의약품안전처에 허가, 인증 및 신고된 AI 기반 의료기기는 총 186개로, 이 중 138개가 영상의학과와 관련된 제품이었다. 본 연구는 2018년부터 2023년까지의 연도별 허가 추세, 장비 유형, 적용 부위, 주요 기능 등을 종합적으로 고찰하였다. 연구 결과, AI 의료기기는 2018년 4개 제품에서 시작하여 2023년까지 꾸준한 성장세를 보였으며, 특히 2020년 이후 급격한 증가세를 나타내었다. 이는 AI 기술의 발전과 의료분야의 수요 증가가 상호 작용한 결과로 볼 수 있다. 장비별로는 CT, X-ray, MR 순으로 AI 의료기기가 개발되었으며, 이는 각 장비별 이미지의 특성과 임상적 중요성을 반영한다. 본 연구에서는 흉부, 뇌신경, 근골격계 등 특정 부위에 대한 AI 의료기기 개발이 활발한 것을 확인하였고, 주요 기능별로는 의료영상 분석, 탐지 및 진단 보조, 영상 전송 등이 주를 이루었다. 이러한 결과는 AI의 패턴 인식 및 데이터 분석 능력이 의료영상 분야에서 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다. 또한, 본 연구는 한국 제품이 국제적인 인증, 특히 미국 FDA와 유럽 CE 인증을 받은 사례를 조사하였다. 그 결과, 다수의 제품이 두 기관의 인증을 받았으며, 이는 한국의 AI 의료기기가 국제적 수준에 부합하며, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준다. 본 연구는 AI 기술이 의료영상 분야에서 미치는 영향과 그 발전 가능성을 분석함으로써, 향후 연구 및 개발 방향에 중요한 시사점을 제공한다. 하지만, 규제 측면, 데이터의 질과 접근성, 임상적 유효성 등의 도전 과제도 지적되어, 이러한 문제들에 대한 지속적인 연구와 개선이 요구된다.