MEDICA-COMPAMED 전시회

Digital Healthcare 및 Future Therapy :

Compamed에서 Digital Healthcare 및 Future Therapy 부스를 방문하여 최신 기술 및 제품을 주로 살펴봤습니다. 특히, '인공지능 기반 의료진단 플랫폼'이 주목받았으며, 이는 의료진단의 정확성을 향상시키고 환자 모니터링을 실시간으로 가능케 하는 혁신적인 솔루션입니다. 이 플랫폼은 의료 전문가들에게 빠르고 정확한 진단 정보를 제공하여 치료 계획 수립을 지원하며, 환자의 건강 상태를 효과적으로 관리할 수 있는 잠재력을 확인하였습니다.

Wearable Technologies 및 Flexible Electrode 관련 관찰:

Wearable Technologies 및 Flexible Electrode 분야에서 CORTEC 의 flexible electrode에 주목했습니다. 기존의 침습적인 전극의 탈을 벗어난 생체친화적 이식 전극으로의 방향성을 볼수 있었습니다.

AI 및 Chat GPT 활용 연구:

Compamed에서 AI 및 Chat GPT가 의료 기기 연구에 어떻게 활용되는지에 대한 흥미로운 측면을 확인했습니다. 의료 영상 해석을 위한 AI 알고리즘과 chat GPT를 통한 customizing model 제작 등에서 AI와 Chat GPT의 협력이 어떻게 이루어지고 있는지를 확인하였습니다.

향후계획:

기술 적용 방안 및 연구 발전 방향:

Compamed에서 얻은 정보를 기반으로, 의료기기 제어시스템, 인공지능 활용 연구에서 의료데이터의 복잡한 처리와 분석에 적합한 고성능 프로세서를 도입하는 등의 계획을 세웠습니다. 낮은 전력소비와 높은 성능으로 의료 연구 및 진단에 활용될 수 있을것으로 기대합니다.

협력 및 네트워킹 계획:

Compamed에서 만난 flexible electrode 제조업체인 Cortec의 업계 전문가와의 협력 가능성을 탐색하고, 한국의 distributor 를 제공받았습니다. 이를 통해 신체 내 신경계에 전극을 삽입하고 제어하는 시스템 반도체 연구 및 개발을 더욱 발전시킬 수 있을 것으로 예상됩니다.

11/13 (Bioenzymatic Fuel Cells, 생물촉매작용을 통한 pcb 및 미니어쳐 베터리)

​BeFCm 효소와 탄소 종이를 활용하여 생물 촉매작용을 통해 에너지를 생성하는 고유의 방법을 개발하였다. 장치 구동을 위해서는 정말 작은양의 액체만으로도 활성화하여 에너지를 생성 한다. (땀, 소변, 수돗물 등) 또한 소형화가 잘 되어 있어 모듈형식으로 기기에 적용하기 편리할 것으로 보인다., 종이 기반의 초박형이자 유연한 연료전지는 금속과 플라스틱이 없어 환경 친화 적이고, 웨어러블 디바이스나 무선 송신기에 이상적이라고 판단한다. 저전압에서 효율적으로 잘 작동한다는 업체의 설명을 들으니 지속적인 에너지 공급이 되는지 또한 확인해보아야 겠다.

11/14(Earable 의 Frenz brain band)

RENZ Brainband는 EEG(뇌파), SpO2(산소포화도), 심박수, 호흡 리듬 등 다양한 생체 신호를 실시간으로 측정할 수 있다. 복잡한 생체신호를 fusion 기술을 통 해 효과적으로 해석하고 활용할 수 있다. 본전도 스피커를 통합하여 뇌파에 대한 실시간 피드백을 제공하며, 개인별 맞 춤 인지행동 치료법을 제공하고 있다. 이 인지행동 치료법으로는 자극을 통한 빠른 숙면 유도 등이 있다. sleep quality를 80% 높였다고 언급하였다. 실제로 기기 자체에 많은 센서가 집 약적으로 들어간 것에 비해 무게가 아주 무거워보이진 않는다. 조금의 UX 개선 이 들어간다면 더 유용할것으로 보인다. 이러한 제품은 wireless 이며, 수면 시 간을 고려했을 때, 최고 8시간 이상 가동이 가능해야한다. 숙면을 취할 때, 센 서들의 동작을 잘 고려하여 전력 소모를 줄인다는 등의 시스템적 개선이 들어 가면 사용시간을 더 개선할 수 있을 것이다. 2022년 CES 출품작이기도 하다.

11/15(Zoundream, Infant monitoring AMSI (Acoustic MultiStage Interpreter))

AMSI는 Acoustic MultiStage Interpreter의 약자로, Zoundream에서 개발한 소 리를 의미로 변환하는 딥러닝 기반 솔루션이다. 특히 유아가 말을 하기 이전 기간에 발생하는 소리를 이해하고 해석하기 위한 솔루션이다. AMSI는 소리를 여러 단계의 딥러닝 모델을 통해 처리하여 유아 울음소리의 의 미를 추출한다. 소리를 문자, 단어, 의미 있는 문장처럼 이해하는 원리를 적용하 여 의미를 추출하였다고 한다. AMSI 는 마이크로폰이 있는 거의 모든 기기에서 실행이 가능하여 범용성이 좋아보인다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 원격 서비 스기반 솔류션을 제공하고 있다. data-driven 딥러닝을 사용하는 것으로 보인다. 몇 년을 걸쳐 병원과 소아 전문 가들의 협력을 받아 유아 울음 데이터셋을 최대로 확보하였다고 한다. 아이의 울음의 의미를 알고 싶어하는 부모들에게 아주 효율적인 어플리케이션 이 될것으로 보인다. 보통 아이가 울게되면 당황하게 되는 보호자들이 많을 텐 데 이럴때는 어플을 켜서 아이의 울음의 의미를 찾아야지 하는 생각까지 미치 지 않을 것같다. 따라서 본 알고리즘이 웨어러블 디바이스(보호자의 스마트 워 치 등)나 체온계 등 자주 접할 수 있는 기기에 접목되면 좋을 듯 하다. 연산량이 적지 않을 것으로 보인다. 따라서 클라우드 컴퓨팅을 사용한 것은 매 우 .올바른 방법이라고 생각한다. 다만 전력 소모와 응답 시간의 지연등이 걱정 이 된다. trade-off 관계를 잘 생각해야겠지만, 단순한 마이크로폰의 기능으로 생리학적 신호인 음성을 맞춤형으로 효과적으로 분석할 수 있을지 궁금하다.

11/16(Orthopedic Application 의 발전 with AI)

Orthopedic 응용 분야에서 AI 기술은 진단, 치료, 및 재활에 혁신적인 변화를 가져왔다. 딥러닝 알고리즘을 활용하여 X-ray, MRI 등의 영상 데이터 및 시뮬레 이션을 분석하면서, 정확한 진단과 개인 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있게 되었다. . Digital twin 기술은 환자 개개인의 물리적 특성을 디지털적으로 모델 링함으로써 맞춤형 치료를 가능케한다. 예를 들어, 개인의 뼈 구조를 정확히 반 영한 디지털 트윈을 생성하여, 수술 전에 가상으로 시뮬레이션하고 최적의 절 차를 결정할 수 잇게 되었다. Boost Treadmill 사에서 제공하는 보조장치 및 microgravity treadmill 등에서도 시스템반도체 기술을 도입하여 센서 데이터를 빠르게 처리하고, 실시간으로 개인의 보폭, 균형 등을 분석하여 보행 패턴을 개 선하는데 사용되었다. 하드웨어의 발전은 ai 발전과 맥락을 동일하게 한다. ai 기술을 통해 신경퇴행성 질환 예측 및 모니터링을 하는데, 환자의 데이터를 수 집하고 실시간 응답이 가능해지면서 환자의 치료효과 및 편의성 향상에 많은 도움이 된 것을 전시회를 통해 많이 느꼈다.