T4-Medical Policy and Aging

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[Track 4] Medical Policy and Aging

[Session 4-2] 노화/노령화 질병
▒ 일시 및 장소 : 10.28(토) 09:00~11:00 / 컨벤션홀 106호(1층)              좌장 : 김철민 교수(부산대)

석흥일 교수(고려대)

2015-현재 고려대학교 뇌공학과 조교수
2015-현재 한국뇌교육학회 이사
2012-2014 University of North Carolina at Chapel Hill, Postdoctoral Researcher
2012 고려대학교 컴퓨터·전파통신공학과 박사
연구실적: IEEE Trans. on PAMI, NeuroImage, Annual Review in Biomedical Engineering 등 SCI(E) 33편, MICCAI, CVPR 등 국제학술대회 40여편
관심분야: 기계학습, 뇌영상 기반 뇌질환 조기 진단, 뇌-컴퓨터 인터페이스

Reading Brain Images with Deep Neural Networks for Early AD Diagnosis
강연요약
세계적으로 인구 고령화가 가속되고 있는 가운데, 노인성 질환에 따른 치매에 대한 사회적 이슈가 뜨거워지고 있다. 본 강연에서는 치매를 유발하는 대표 질환인 알츠하이머병(Alzheimer’s Disease; AD)에 대한 뇌영상 기반 치매 조기 진단 기술을 소개한다. 구체적으로는 뇌의 구조적-기능적 영상 분석에 대한 문제점과 이를 해결하기 위한 기계학습/딥러닝 방법들에 대한 소개 및 치매의 전조 증상인 경도인지장애(Mild Cognitive Impairment; MCI)를 진단하는 연구 사례들을 소개한다. 또한 진단과 더불에 딥러닝에 의해 학습된 패턴들에 대한 신경과학적 분석 방법에 대해서도 설명한다.

이민호 센터장(KISTI)

충남대학교 컴퓨터공학 박사
LG 전자 연구소 연구원
LG 데이콤 종합연구소 연구원
(현) 과학기술연합대학원대학교(UST) 부교수
관심분야: 생명의료 빅데이터 처리 및 분석

빅데이터 기반 질병 연구 지원 환경
강연요약
빠른 고령화 사회 진입으로 노인성 질병의 증가는 국가적인 문제로 대두되고 있다. 특히 치매(알츠하이머)는 치료제 개발은 물론이고 발병 원인조차 파악하지 못하는 복잡한 질병이다. 다양한 치매 관련 데이터의 관계를 통해 발병 원인을 파악하기 위한 KISTI의 데이터 분석 기술과 치매 연구 지원 환경을 소개한다.

김철민 교수(부산대)
2004-2008 한국방송통신대학교 컴퓨터과학과 이학사
1982-1988 부산대학교 대학원 의학과 의학박사
1982-1988 부산대학교 의과대학 의학과 의학사
2016-현재 부산대학교 대학원 유전체데이터과학 전공 협동과정 책임교수
2016-현재 과학기술정보통신부 유전체빅데이터분석 전문인력양성사업단장
2015-현재 부산대학교 의학전문대학원/의과대학 연구부원장
2012-현재 부산대학교 의학전문대학원 생명의료정보학교실 주임교수
2011- 현재 (산업통상자원부 지원) 항노화산업지원센터 센터장
2006-현재 부산대학교 슈퍼컴퓨팅센터 소장
연구실적 : B형간염바이러스 약제내성 진단 DNAchip 개발 및 상용화 (KFDA 허가 획득)
주요 연구 및 연구관심 분야 : 에너지대사 연관 노화 유전자 발굴과 기전 규명, 천연물 유래 항노화 건강기능성식품 개발과 효능/기능 규명, 유전체정보 기반의 건강관리 시스템 개발

Anti-Aging Technology for Healthy Longevity
강연요약
통계청이 시행한 2015년 인구주택 총 조사 결과에 의하면 한국인 100세 이상 고령자는 3159명으로, 2000년 934명과 비교하여 3배가 넘는다. 또한 일반적으로 90세 이후 사망하시는 분들의 사망 전 의료기관 의존도와 의료비 지출이 80세 이전에 사망하는 사람에 비해 훨씬 작다고 한다. 즉, 100세 까지 생존한다는 것은 평생을 건강하게 살고 노후까지 건강하게 생존하신 분들이라는 것을 알 수 있다. 최근 수십 년의 우리나라 국민의 평균수명 추이를 보면 매 10년마다 대략 5세 정도씩 증가한 것으로 보고되고 있다. 즉, 80년대 초반에 비하여 현재의 우리는 평균 15년을 더 살아서 평균수명이 약 84세 정도이다. 100세 시대가 멀지 않았다는 것을 알 수 있다. 그러나 질병으로부터 자유롭게 생존한 기간인 건강수명은 약 75세로 대부분의 국민은 약 10년 정도를 병원 신세를 지다가 사망하게 된다. 이들 자료로 부터 우리가 과학기술로 극복해야 할 과제가 무엇인지 명확히 도출할 수 있다. 즉 건강 수명의 연장이 목표이다.
건강수명의 연장은 단순히 질병을 조기에 진단하여 잘 치료하는 것만으로는 얻을 수 없고, 아예 질병에 걸리지 않는 건강한 몸과 마음을 최대한 인생의 종말에 이르기까지 유지하여 병원과 멀리 지낼 때 가능하다. 기존의 질병중심의 의료로는 불가능한 이야기이다. 전혀 새로운 의학 패러다임이 필요한 시점이다. 우선 고려될 것은 ‘정밀의학 (Precision Medicin)’이다. 이는 각 개인이 출생할 때부터 가지고 태어나는 유전적 체질인 유전체 정보에 의해 질병 발생 위험과 건강 관련 요소를 파악하여 최적의 생활 습관을 유지함으로써 질병이 가까이 오지 못하도록 하는 것이 궁극적인 목적이다. 이를 위해서는 개개인의 유전체정보를 분석하여 유용한 가치가 있는 정보를 얻어내는 분석과 이를 이용한 건강관리 프로그램의 가동이 필수적이다. 다음으로는 평소 생활 속에서 무심코 지나치기 쉬운 환경 요인과 건강 요인들을 찾아서 우리가 의식하지 못하는 사이에 분석하고 해석하여 우리에게 정보를 제공해주는 IoT 기반의 ‘스마트 헬스케어 (Smart Healthcare)’이다. 향후 진료정보와 라이프로그 분석이 인공지능의 지원에 의해 유전체정보와 연계되면서 건강관리 전체에 이용될 것으로 전망된다. 빠르고 정확한 질병진단과 맞춤형 건강관리로 질병을 예방하고, 맞춤 치료를 통해 의료비를 절감하는 시대가 오고 있는 것이다. 밝은 미래를 위해 우선 선행되어야 할 것은 방대한 건강 정보 데이터의 축적과 활용법의 개발이다. 대규모 코호트 연구를 통해 최소한 20년 이상 추적 관찰하는 장기간 연구가 필요하다. 또한 공공 임상데이터를 연구에 자유롭게 이용할 수 있는 다양한 연구 인프라의 정비도 시급하다.

김낙영 실장(마이다스 IT)

연세대학교 컴퓨터과학과 석사 졸업 (2009~)
㈜마이다스아이티 기술연구소 선행개발팀장
연구관심분야 : 과학기술용 시뮬레이션 기술, 기하/요소망 모델링 등을 연구하였고, 현재는 의료영상 분석과 인공지능기술을 접목한 응용에 관심을 갖고 있습니다.

알츠하이머 치매의 Imaging Biomarker 개발과 딥러닝의 활용
강연요약
뇌 MR 영상기반의 개인두뇌의 정량적 분석과 알츠하이머 치매위험지수 예측 서비스인 Inbrain을 개발하였습니다. 본 발표에서는 Inbrain 서비스와 다양한 임상적 적용사례를 소개합니다.

특히 개발과정에서 뇌 MR 영상 처리와 정량적 분석, 치매위험지수 계산 등에서 부딪힌 문제점과 딥러닝 기술을 적용하여 해결한 방법을 설명합니다.

[Session 4-3] 의료 보안 정책
▒ 일시 및 장소 : 10.28(토) 14:10~16:10 / 컨벤션홀 106호(1층)         좌장 : 한근희 교수(건국대)

한근희 교수(건국대)

고려대학교 대학원 박사(정보보호)
의료보안포럼 의장
TC 215 보건의료 전문위원(WG4 Security, Safety and Privacy)
행정안전부, 정부통합전산센터 사이버안전과장
관심분야: 정보보호관리체계, 개인정보보호, 소프트웨어보안
의료보안 및 제조보안

보건의료 정보보안 및 개인정보보호 정책 토론
강연요약
- 보건의료정보는 민감한 개인정보들로 구성되어 있음
- 의료 기술의 발전과 더불어서 개인건강정보, 생활정보와 진료/치료정보들이 수집되고, 개인 맞춤형 치료와 정밀의학의 발전으로 보건의료 빅데이터 정보가 구축되고 있음
- 의료 정보의 안전한 보호와 개인정보 보호를 위한 정책 방향을 논의함

장한 과장(행정안전부)

행정정보공유과장
전자정부국 스마트서비스과장
전자정부국 개인정보보호과장

보건의료 정보보안 및 개인정보보호 정책 토론
강연요약
- 빅데이터, IoT 등 정보통신 신기술의 발전에 개인정보 활용이 급증
- 방대한 량의 정보가 수집되고 가공되며 공유되는 등 개인정보 보호 환경이 급격하게 변하고 있고 이러한 현상은 의료 분야도 마찬가지임
- 이에 대한 우리나라 개인정보보호 정책의 방향을 설명함

이수경 서기관(방송통신위원회)

고려대학교 대학원 석사(법학)
정보통신부 정보통신협력본부
지식경제부 무역위원회
방송통신위원회 이용자정책국 개인정보보호윤리과

보건의료 정보보안 및 개인정보보호 정책 토론
강연요약
- 정보통신망법상 온라인 사업자가 준수해야 하는 개인정보 규제, 의료 관련 정보 등 유관기관으로의 개인정보보호 정책과의 비교ㆍ분석
- 온라인상에서의 이용자 보호를 위한 개인 정보의 안전한 보호와 활용을 위한 정책 방향을 논의함

오상윤 과장(보건복지부)

서울대 사회학과 학사
영국 University of Birmingham(석사, 사회정책학)
행정고시 48회
보건복지부 혁신인사기획팀, 요양보험제도과, 건강정책과, 기획조정담당관실, 의료기기?화장품산업TF 팀장, 의료정보정책과장

보건의료 정보보안 및 개인정보보호 정책 토론
강연요약
국민 건강증진을 위한 미래 핵심기술로 부각되고 있는 보건의료 빅데이터의 안전하고 적절한 활용 전략 수립

정부만 본부장(NIA)

행정자치부 행정서비스 통합자문위원회 자문위원
경기도 과학기술자문위원회 자문위원
한국정보화진흥원 신기술서비스단장/ICT융합본부장
* 주요논저 : 모바일 정보사회통합방안연구(NIA), IT839와 u-City 구현 전략연구(한국통신학회) 등

보건의료 정보보안 및 개인정보보호 정책 토론
강연요약
- 보건의료정보는 민감한 개인정보들로 구성되어 있음
- 의료 기술의 발전과 더불어서 개인건강정보, 생활정보와 진료/치료정보들이 수집되고,
  개인 맞춤형 치료와 정밀의학의 발전으로 보건의료 빅데이터 정보가 구축되고 있음
- 의료 정보의 안전한 보호와 개인정보 보호를 위한 정책 방향을 논의함

정현철 본부장(KISA)
고려대학교 정보보호대학원 박사(정보보호)
KISA 개인정보보호본부장
前) 침해사고분석단장, 경영지원단장
관심분야: 개인정보보호, 사이버침해사고

보건의료 정보보안 및 개인정보보호 정책 토론
강연요약
- 보건의료정보는 민감한 개인정보들로 구성되어 있음
- 의료 기술의 발전과 더불어서 개인건강정보, 생활정보와 진료/치료정보들이 수집되고, 개인 맞춤형 치료와 정밀의학의 발전으로 보건의료 빅데이터 정보가 구축되고 있음
- 의료 정보의 안전한 보호와 개인정보 보호를 위한 정책 방향을 논의함

※ 상기 일정은 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

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