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데일리 덴탈 (치의신보) : 대한치과의사협회 발행 치과신문 덴탈아리랑
빅데이터, 인공지능이 이끄는 미래 줌-인 : 데일리 덴탈 : 전수환 기자 : 2017/02/07 : 미래의 치의학을 조망하고 최신의 디지털 교정술도 종합적으로 살펴 본 자리였다. 2017 대한디지털치의학회 (회장 전영찬·이하 디지털치의학회) 정기학술대회 및 총회가 지난 5일 안암동 고려대 의대 유광사홀에서 열렸다. ‘디지털이 이끄는 미래(부제:디지털, 단지 진료수단의 변화인가, 진료환경의 변혁인가?)’를 주제로 열린 이번 학술대회에는 250여명이 참가해 성황을 이뤘다.
강연에서는 김홍기 교수(서울대치의학대학원)가 ‘빅데이터와 인공지능’, 강상구 메디사피엔스 대표가 ‘머신러닝 (Machine Learning)의 현재’ 를 주제로 빅데이터 (Big Data) 와 인공지능 (Artificial Intelligence) 의 개념과 해당 기술이 미래 치의학에 어떻게 적용되고 활용될지 예상해 보는 시간을 가졌다. 이어 김기성 원장(남상치과의원)과 서상진 원장(메인치과의원)이 현재 나와 있는 가이드 서저리 시스템을 비교·분석하며 임상에서 효율적으로 활용하는 방법을 강의했다.
올해 디지털치의학회학술대회의 백미는 최신의 디지털 교정술이 종합적으로 다뤄졌다는 점. 최정호 원장(웃는내일치과의원)이 3D imaging을 활용해 악교정수술을 동반한 교정치료를 효율적으로 하는 법을 강의했으며, 홍종락 교수(성균관대 구강외과)가 ‘Diagnosis using VR, treatment using AR’을 주제로 강의했다. 이어 김윤지 교수(고려대 교정과)가 ‘Smile design in orthodontics’, 김성훈 교수(경희치대 교정과)가 ‘Orapix vs Invisalign system in labial’, Eugene Chan 박사(Orthoworx)가 ‘Extraction treatment of Invisalign system’, 배기선 원장(선부부치과의원)이 ‘3D printed double wire bracket for anterior alignment’ 등을 주제로 강의하며 현재 나와 있는 다양한 디지털교정 시스템을 다뤘다. 김성훈 교수는 “교정분야에서도 세상에 없었던 디지털 기술들이 몰려오고 있다. 그러나 결국엔 모든 기술의 활용과 결정에는 사람이 있다는 것을 항상 생각하고 기술을 발전시켜가야 할 것”이라고 강조했다.
한편, 디지털치의학회는 이날 열린 정기총회에서 신임 회장에 한중석 교수(서울대치의학대학원장), 차기 회장에 오상천 원광대 대전치과병원장을 선출했다. 디지털치의학회는 올해부터 상반기 정기학술대회와 하반기 지부 학술대회를 하는 체계로 학회를 운영할 계획이다.
한중석 신임 회장 인터뷰
“디지털치의학회는 미래 치의학을 다룬다는 측면에서 무궁무진한 앞날이 있다고 생각합니다. 너무 많은 초이스를 해야 해서 걱정이죠. 한국 치과계의 앞날이 우리에게 달려 있다고 생각합니다. 치과계의 미래를 위한 결정과 역할들을 해 나가겠습니다.” 한중석 신임 디지털치의학회 회장은 “성공적으로 학회를 이끌어 온 전임 회장님들의 뜻을 받들어 학회 발전을 위해 노력해 가겠다”며 “우리 학회는 젊고 열정 있는 임원과 회원들이 스스로 일하고 학회 발전을 위해 헌신하는 선한 학회다. 앞으로 정부기관과의 유대에 힘쓰는 한편, 회원 배가에도 힘쓰며 치과계 미래를 선도하고 개척하는 학회가 될 것”이라고 밝혔다.
아울러 한 신임 회장은 “한국 치의학수준이 세계적인 위상임에도 불구하고 이에 따른 적절한 대접을 못 받는 것 같은 아쉬움이 있다. 일본, 중국 등 아시아권 국가들을 비롯해 세계의 유관학회들과 관계를 강화하며 국제적 위상을 높이는데 더욱 신경 쓸 예정이다. 지난해 부산에서 열린 국제디지털치의학회 (IADDM : International Academy for Digital Dental Medicine) 는 이런 측면에서 좋은 계기였다. 올해는 하반기 베를린에서 IADDM 이 예정돼 있다. 여기에 우리 연자를 파견할 계획”이라며 “지방 지부 활성화 등 전국의 회원들에게 최신의 학문을 전하는데도 최선을 다 하겠다”고 밝혔다.
연세대 치과대학 백형선 명예교수 : 치과신문 : 한지호 기자 : 2017/04/18 : ..... 백형선 명예교수는 “인공지능, 4차 산업혁명 등이 나오면서 세계가 급변하고 있다. 그에 맞게끔 치과분야도 발맞춰 변해가고 있다. 교정학의 현재를 짚고 미래를 전망하면서 치료 위주로 청중들과 함께 정리해 볼 생각이다”고 밝혔다. 2차원에서 3차원으로 이제는 4차원을 내다보고 있는 현재, 교정학도 많은 변화를 겪어왔다. 경조직으로만 분석해 교정을 했던 예전과는 달리 이제는 경조직과 연조직까지 혼합해 3차원적인 진단과 분석이 가능해졌고, 브라켓을 붙여 교정하는 방법 외에도 다양한 치료방법들이 개발되면서 환자가 선택할 수 있는 폭이 넓어졌다. 백형선 교수는 “요즘은 60세 이상의 장년층도 많이 교정을 하다보니 실버교정이라는 단어까지 나왔다. 단순히 심미를 추구하는 것보다는 구강기능을 위해 나이를 먹어도 교정하는 환자들이 늘고 있는 것이다. 단순히 성장기 아동들이 교정치료를 했던 시절에서 이제는 교정환자군이 중장년층으로 확대되고 있는 만큼 영역을 국한시키지 않고 넓게 보는 것이 중요하다”고 전했다. 특히 백형선 교수는 “인공지능과 4차 산업혁명이 진행되면서 앞으로는 환자 데이터를 입력하면 자연적으로 치료계획이 나오지 않을까 하는 생각도 해본다. 인공지능의 발달이 빠르게 진행되고 있는 만큼 이에 맞춰 치의학도 준비해야 한다. 요즘은 임프레션도 구강 내 스캔으로 대체되고 있다. 인공지능의 존재가 가끔은 무서울 정도로 성장하고 있지만 환자에게 정확한 치료를 하기 위해 참고하는 정도의 쓰임은 나쁘지 않다고 본다”는 생각을 내비쳤다 ....
인공지능이 진료하는 세상 : 치과신문 : 송윤헌 논설위원 : 2016/09/22 : 가천대학교 길병원이 IBM의 인공지능 ‘왓슨 포 온콜로지(Waston for Oncology)’를 다음달부터 암 환자 진료에 본격적으로 활용하기로 했다. 바둑에서 구글의 알파고 (AlphaGo) 가 이세돌 9단을 꺾은 충격적인 사건은 인공지능 이 사람과의 승부에서 이길 수 있다는 점에서 여러 가지를 생각하게 만든 계기가 됐다. 이제는 의학에서 인공지능의 판단이 직접 진료에 적용된다는 것은 새로운 시도이며 의료계의 관심이 집중되는 사건이다. 2013년 2월 IBM이 발표한 바에 의하면, 60만 건의 의학적 근거, 42개 의학 저널과 임상시험 데이터로부터 약 200만 페이지 분량의 자료를 학습했다고 한다. 진단 (Diagnosis) 정확도도 전문의들과의 진단 일치율이 대장암의 경우 98%, 직장암 96%, 방광암 91%, 췌장암 94%, 신장암 91%, 난소암 95%, 자궁경부암 100%에 달하고, 백혈병의 경우 83% 정도의 일치율을 보였다. 하지만 상당한 수준의 진단능력을 가진 것은 맞는 것 같으나, 이 정확도를 어떻게 검증했는지에 대해서는 아직 명확하다고 할 수는 없는 상태다. 과학이 무언가를 결정적으로 입증하는 경우는 거의 없다. 그 보다는 어떤 가설이 참일 가능성을 높이거나 낮추는 증거를 모으는 역할을 하는 것이 과학이다. 아무리 인공지능이 딥 러닝 (Deep Learning) 을 한다고 해도 지금의 의학수준을 기반으로 자료를 해석하는 것인데 다른 가능성을 어떻게 해석할지 궁금해지는 것이다. 몇 가지 걱정은 만약 닥터왓슨이 일상화되면서 의사가 진단과정을 인공지능에 의지하게 되면서 프로세스에 대한 훈련이 부족하게 되면 진단능력이 저하될 수 있다는 것이다. 그런 상황이 장기화 되면 기계에서 오류가 생긴 경우 간단한 오류도 파악하는 것이 어려워진다는 사례는 다른 분야에서도 종종 나타나고 있다. 또한 아직은 구시대적인 사고를 가지고 있어서 그런지 몰라도 100%라는 것이 없다면 확률이 높은 진단명이나 치료법을 권고한다고 해도 이를 어떻게 해석하고 그 결정을 믿어야 할지도 궁금할 정도다. 예를 들어 닥터왓슨의 권고대로 시행해서 치료를 한 케이스가 심평원에서는 적정한 진료가 아니라고 삭감하는 경우 그 치료는 잘못된 것인지, 아니면 우리제도의 문제인지도 논란이 될 수 있다. 그 케이스가 올라와 회의를 하는 심평원의 관련 의사들도 부담스러운 부분이 될 수 있다. 닥터왓슨의 권고안 이외에 다른 방법이나 접근법은 틀렸다고 볼 수 있는 것은 분명 아닐 것이다. 사실 인공지능의 도입이 법률분야에서는 기존 판례를 검색해서 찾는 것은 엄청난 속도와 방대한 자료를 분석할 수 있는 유망한 분야라는 이야기가 있었던 것처럼 의료분야에서도 진료의 적정성을 분석하는 의료소송분야에서 먼저 도입될 수 있을 것 같다는 예상이 많았었다. 의사는 본인이 당시에 내린 결정에 대해서 많은 근거와 이유를 설명해야 하는데, 인공지능이 그때 의사가 내린 결정은 우선 순위상 낮은 순위이거나 근거가 부족하다고 분석하는 경우 의료소송에서 유리한 상황이 될 수 있다는 이야기가 오간 것이다. 중요한 사실은 왓슨과 같은 빅데이터 기반 인공지능 시스템은 철저히 사람을 도와주는 임상의사결정지원 시스템이지, 사람을 대체하는 임상의사결정 시스템은 아니라는 것이다. 닥터왓슨은 어떻게 보면 의료체계의 혁명적인 변화가 생길 수 있을지도 모른다. 따라서 왓슨과 같은 빅데이터 시스템을 의사결정에 잘 활용할 수 있도록 준비하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 그런 경우 의사의 역할은 어떻게 변화되어야 하는지, 의학교육의 패러다임이 전면적으로 이에 맞추어서 어떻게 바뀌어야 하는지도 우리 모두의 고민이 될 수 있다.
이날 강의에서는 김희철 원장(더블유화이트치과의원)이 ‘원내제작 세렉 가이드의 소개 및 임상적용’, 이훈재 원장(서울종합치과의원)이 ‘덴티움 가이드의 소개 및 임상적용’, 김기성 원장(남상치과의원)이 ‘오스템 원 가이드의 소개 및 임상적용’, 김중민 원장(이웰치과의원)이 ‘네오 나비 가이드 소개 및 임상적용’을 주제로 강의했다 .... 업체별 임플란트 가이드 비교 : 데일리 덴탈 : 전수환 기자 : 2017/06/23
치과도 놀란 '4차산업혁명' 위력 : 조영갑 기자 : 데일리 덴탈 : 2017/02/14 : 지난 10일 분당서울대병원 헬스케어혁신파크 ... 치과용 X-레이 판독용 기계인 ‘자비스’ 가 X-레이 사진을 분석하더니 36, 37번 치아에 빨간색 동그라미를 표시한다. 시간은 대략 6초가 걸렸다. 이 환자의 진료한 담당의는 해당 사진에 “36, 37번 치아 아래에 치근낭종이 발견된다”고 결론 내린 바 있다. 자비스의 진단과 담당의의 진단이 일치하는 것이다. 치아 뿌리, 모세혈관, 함몰된 치아의 주변 등에 낭종이 생겼다고 진단받은 환자 20명의 X선 사진을 분석하는 실험에서도 자비스는 거짓사진 5종을 구별, 20장 중 총 18장의 병변을 정확하게 짚어냈다. 1장은 사진 상 얼룩으로 구별해 내기 어려운 상황이었고, 나머지 1장은 의사가 진단한 2가지 병명 가운데 1가지를 맞혔다. 사실상 100프로에 가까운 정확성이다. 자비스는 OBS코리아 와 서울대치과병원이 공동개발하는 치과용 X선 판독기기 (Panoramic Dental Image Analysis) 로, 지난해 이세돌과 대국하면서 세계를 놀라게 한 알파고의 ‘딥 러닝’ 기술을 채택하고 있다. 자비스의 딥러닝은 이 시연회에서도 빛을 발했다. 기존에 학습한 5000여 장의 X레이 사진을 토대로 기존에 학습 한 적이 없었으며, 병변이 없는 정상인의 사진도 정확하게 ‘이상이 없다’고 구별해 냈다. OBS코리아 측은 “딥러닝 기술이 채택된 학습 솔루션은 질병의 패턴을 식별하고 분류하는 것을 넘어서 질병을 예측 하고, 치료방안을 제시하는 모델로까지 발전할 수 있다”고 강조했다. 굴지의 영상기기 업체인 바텍 역시 치과용 영상기기에 AI 기술을 확대하겠다고 밝혔다. 바텍은 AI 솔루션을 활용해 육안으로 발견하기 어려운 치간우식증을 자동으로 검출하는 장비를 시판 준비중 이다. 이미 다른 나라의 치과현장에서는 진단 영역을 넘어서 치료 영역까지 적극적으로 무대를 확장하고 있다. 영국 유니버시티칼리지 런던병원(UCLH)은 이미 지난해 딥마인드와 손잡고 두경부암 방사선 치료에 인공지능 기술을 활용, 암세포만을 선별해 조사 범위와 조사선량을 설정하는 데 활용하고 있으며, 미국 Rx Robot 사에서 개발한 ‘메디’는 일부 주의 치과에서 아이들의 치과공포감 해소를 위한 다양한 역할을 수행하고 있다. 박지만 교수(관악서울대치과병원)는 이런 흐름에 대해 “캐드캠 디자인 분야에서 자동화가 상당 부분 진행됐다고 해도 과언은 아니다. 특히 진단을 중시하는 내과분야에서는 구강 내에 발생할 수 있는 다양한 질환의 원인을 찾아내는 데 DB를 기초로 한 인공지능 디바이스의 역할이 커질 것으로 본다”고 강조했다.