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퀀타매트릭스, 신속 항균제 감수성 검사기기 유럽 도입 확대
안토니 코록사토 Admed 연구소 미생물학과장과 퀀타매트릭스 ‘dRAST’

[라포르시안] 퀀타매트릭스(대표이사 권성훈)는 신속 항균제 감수성 검사기기 ‘dRAST’가 스위스 소재 연구소 Admed에서 임상 용도로 채택돼 패혈증 의심환자 치료에 적용되기 시작했다고 4일 밝혔다.

Admed는 스위스 뇌샤텔 주에 있는 3개 연구소가 합병되면서 설립된 의료 분석 및 진단을 수행하는 연구소로 진단검사의학·면역 병리학·미생물학과 같은 다양한 의료 전문분야를 관장하며 매년 의학 실험실에서 임상적 패혈증이 의심되는 환자를 관리하고 연간 300만 건 이상의 의료 분석을 수행하고 있다. 이번 dRAST 상용화 도입은 독일 림바흐 그룹에 이어 두 번째 유럽 내 도입이다.

퀀타매트릭스에 따르면 dRAST는 현재 상용화된 항균제 감수성 검사 장비 중 가장 빠른 검사 결과를 제공하는 국내 최초의 미생물 진단 의료기기로 패혈증 양성 판정 이후 4~7시간 이내 최적 항균제를 처방해주는 것은 물론 기존 60시간이 걸리는 항균제 감수성 검사 시간을 10~30시간으로 단축해준다.

이 같은 신속 항균제 감수성 검사를 구현할 수 있었던 핵심 기술 중 하나는 딥러닝 기술을 기반으로 한 정확한 인공지능(AI) 진단 알고리즘 때문이다.

딥러닝 기반 AI 기술은 사람의 신경망을 모방한 방법으로 대량의 데이터가 준비될 경우 기존에 알려진 기법들에 비해 압도적으로 높은 성능을 보인다. 최근 발전하고 있는 얼굴인식·음성인식 등 기술이 대표적인 예인데 특정 문제에서는 사람보다도 더 뛰어난 예측력을 보여주고 있다.

딥러닝 기술의 대표적인 방법인 CNN(covolution Neural Network)은 사람의 시각 인지 과정을 모방한 구조로서 이미지 인식에 큰 강점이 보여주며, RNN(Recurrent Neural Network) 기법은 시간에 따라 변화하는 데이터에 큰 강점을 보여준다.

dRAST 장비에서 획득하는 신속 항균제 감수성 검사 결과는 시간에 따라 변화하는 균의 이미지이며, 환자에 따라 다양한 성장 양상을 보이는 균의 모양을 판독하는 데에는 CNN 기법이, 시간에 따른 균의 변화를 관찰하는 데에는 RNN 기법이 유용하게 사용될 수 있다.

퀀타매트릭스는 CNN 기법과 RNN 기법을 융합하는 한편 신속 항균제 검사 데이터에 가장 적합하도록 모델 구조를 최적화함으로써 임상 상황에서 나타나는 다양한 균의 성장 패턴을 판독하는데 큰 강점을 보여준다.

딥러닝 기술이 힘을 발휘하기 위한 필수 조건인 양질의 데이터를 대량으로 확보하기 위해 퀀타매트릭스는 수만 명의 환자에 대한 임상 데이터를 축적해 왔으며 현재까지 수집된 수천만장의 이미지 데이터를 이용해 학습된 딥러닝 모델은 기존 방법 대비 빠르고 정확한 결과를 제공한다.

진단분야에서 이 같은 AI 기술을 적용하는 경우는 드문 일이지만 퀀타매트릭스는 이러한 기술을 통해 독일과 스위스를 시작으로 해외 주요 국가에 dRAST를 공급한다는 계획이다.

안토니 크록사토 Admed 연구소 미생물학과장은 “dRAST를 사용하면 혈액 배양이 양성인 당일 결과를 제공할 수 있으며 다른 기존 방법에 비해 최대 16~24시간을 절약할 수 있어 환자들은 적절한 항균제 치료를 통해 신속하게 혜택을 받을 수 있고 잠재적으로 합병증 및 장기 입원 위험을 줄일 수 있을 것”이라며 “dRAST는 환자와 임상의에 대한 서비스를 개선하려는 우리의 목표와 완벽하게 일치한다”고 평가했다.

정희석 기자  leehan28@rapportian.com

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