Medical Physics

2020년 한해 농사지은 연구실의 연구결과들. 

자세한 포스터는 다음 주 금요일 온라인학회에서 발표가 됩니다! 

맛뵈기로 보여드립니다! 

궁금하시고, 더 알고 싶으신 분들은! 

연락주세요! ㅎㅎ 

mpbel.yonsei.ac.kr/

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인공지능 (Artificial Intelligence)

개인적으로 저것을 처음 접한 것은 대학원 시절로 기억한다. 

 - 몇년전인가. 세어보다가. 20이라는 숫자가 나왔다. 

 - 새벽 테니스 레슨 선생의 말이 갑자기 떠오른다.. 

 - '교수님, 발이 잘 안 움직이시는 것 같은데, 런닝을 좀..'... 하아..

암튼.. ㅠ.ㅠ 

뉴럴넷. SVM 으로 대표되는 '자동분류'기능을 내가 하는 연구에 적용해보려고, 

Matlab을 활용해서 해보다가, 생각보다 잘 안나와서 쿨하게 접었던. ㅋㅋㅋ 

-

20년이 지난 지금. 

"인공지능"은 모든 것을 가능하게 하는 마법의 단어가 되었다. 

자율주행 자동차에 적용이 되며, 다양한 산업으로 확장이 되어가면서 

알파고 이전 알고 지냈던 스타트업은 이제 수천억 가치의 회사가 되었고. 

국가에서도 혁신의 DNA (Data-Network-AI : 누가 이런 건 만드는가!! 대단! ㅋㅋ) 이라는 표어아래.

미래를 향한 산업/교육의 핵심으로 삼고 있다. 

여기에 세상을 BC, AC로 나누는 COVID19, 코로나 사태가 이어지면서, 

다양한 세력 (자본/개인/학계/산업/국가 등)들의 복잡한 이해관계 속에서 

서로 과대포장하며 앞으로 나가는 것 같은 느낌이 들 때가 있다. 

- 

헬스케어 산업만 해도 그렇다. 

'인공지능'으로 모래성을 쌓는 느낌이 날때가 가끔 있다. 

헬스케어 산업이 '대박'이다. 라는 이야기는 많이 하지만, 

의과대학. 레지던트. 강사. 전임의 등의 생활/여건/소요시간을 이해하지 않고. 

간호사. PA. 의학물리사. 방사선사 등의 실무자들의 업무도 잘 모르면서, 

팬시해보이는 SW로 모든 것이 다 해결될 것으로 가볍게 생각하는 시선도 걱정이다.

-

과연 2025년에는 어떤 세상이 되어있을지. 

인생의 굴곡이 있는 것처럼. 

2025년에도 인공지능은 지금처럼 마법의 단어로 통하게 될지. 

걱정 반. 기대 반. 이다. ㅎㅎ

- 

물론 그렇다고 해서. 

지금 하고 있는 인공지능 연구를 접겠다는 뜻은 놉! 

실현 가능한. 과대 포장되지 않은 SW는. 세상을 바꿀 수 있고. 

세상을 정복할 수 있을 것이라. 믿고 있다. 

인공지능은. 도울 뿐! ㅋ.ㅋ

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갑자기 생각나서 Youtube에서 검색해본 중입자 치료 관련된 동영상들.

참고하시기 바랍니다! :) 

2016년 YTN 방송 

2017년 MBC 뉴스

- 시사매거진 2580의 재편집! 

2019년 세브란스 - 2022년 도입을 준비하며 1

2019년 나는 의사다 - 중입자치료기가 온다~

간단히 찍어본 동영상

양성자치료/중입자치료 무엇이 다른가?

치료성적은 이야기하지 않고, 

그냥 양성자/중입자의 차이만 이야기해봅니다! 

자. 심심하신 분들은 보시기를! ㅋ.ㅋ 

ps. 언제나 느끼는데. 혼자 찍는 건 너무 어렵다. 

     에너지가 필요해.. ㅋㅋ 

올해도 어김없이 SCI IF는 발표되었다.

나와 아예 관계없는 저널들은.. 그냥 조사하지 않았고.. -_-;

관련된 몇개의 저널에 대한 IF들을 아래에 정리해보았다.

사실. 부교수. 로 승진을 하면서 여러가지 생각을 하게 되었는데.

논문. 은 과연 어떤 의미인가.. 라는 질문이다.

승진을 위한 조건. 이 가장 현실적인 답이지만.

그것외에 어떤 의미를 발견할 수 있는 것인가.

내가 A가 좋다라는 논문을 쓰고. 누군가 B가 더 좋다라는 논문을 쓰게 되며.

그렇게 과학/기술이 발전해 나가는 것이긴 한데.

요즘은 그 의미가 좀 퇴색해나가는 것이 아닌가 싶을 때가 많다.

그리고 내가 있는 병원과 이 세상은. 

논문보다는 실제 product와 application들이 바꾸어나간다는 생각도 해보게 된다.

언젠가 더 길게 쓸 수 있으리라 믿고.

그럼에도 불구하고.

새로나온 2018 SCI IF는 궁금하기 때문에!! 

올해 초.
동영상을 만들어야겠다고. 생각하면서.
눈에 들어온 유투브 채널이 하나 있었음. 

이효종의 과학쿠키.

물리. 과학사에 대한.
좋은 정보와 멋진 그림. 또 좋은 전달력으로 만든.
적지 않은 동영상들을 볼 수 있다.

학교에서 교사를 하시다가.

그만두고 과학커뮤니케이터 로 일을 하면서 현재는 유투브 채널을 운영하고 있다.

언젠가 같이 무언가를 해보고 싶다는 생각만 가지고 있었는데.

기회가 될 무언가. 생길 것 같다.

기대! ㅎㅎ

구글에는 여러가지 서비스가 존재하는데.

그 중 하나가, Google Trends. 

검색에 대한 정보들을 모아둔 것이다.

가면 내가 관심있는 여러가지들을 검색해서 

세계적으로. 어디에서 어느정도의 검색이 되고 있는지 알아볼 수는 있다.

내가 관심있었던 것은. 

deep learning, Artificial intelligence 에 대한 세계의 트렌드.. 였다.

machine learning도 해보았는데. 아래의 그래프에 대한 이야기를 해보려고 

machine learning는 뺐다. ㅋ

기간으로 보면.

AI는 죽었다가 다시 살아나는 트렌드이고.

deep learning는 약간 정체된 느낌을 준다.

미래에 대한 예측은 힘들지만. 이러한 것은 어떻게 해야하는가.

생각을 해볼 수 있게 하고. 가능성에 대한 대비를 하게하는 수단이 될 수 있다.

재미난 것은 저 검색어를 사용하는 지역에 대한 정보들이다.

어떤 비율로 검색해서 수치화하는지 모르겠지만, 

Deep learning을 가장 많이 검색하는 곳이 Japan, 한국, 대만, 중국, 이스라엘이다.

좀 더 재미난 건. '도시'로 구분을 하면 1위와 5위가 대전과 서울이다. ㅎㅎ 

나중에 더 저 계산 방식은 살펴볼 필요가 있지 않나 생각되기도 한다.

암튼 블로그에. 

한주에 글 하나는 남기자.. 는 생각으로.

하나. 겨우. 남겨본다.! ㅎㅎ

-

사실 가장 찾고 싶었던 것은.

우리나라의 기술의 동향 변화 검색이었다.

블로그를 운영한지. 10년이 되었다.

지난 시간을 생각하고. 미래세대를 생각해보니. 

Youtube를 활용한 영상들을 좀 남겨야하는 것 아닌가 하는 생각이 들었다.

어릴 적? 라디오 DJ를 하고 싶다는 생각도 했는데.

나름 의학물리에 대한 재미난 Youtube들을 좀 올리면 좋지 않나 싶기도 하고.

간단한 설명을 곁들이면. 나름 유익한 자료가 되지 않을까.

또한 그래도 좀 젊은 나이에 강의 기록도 남겨두는 게 좋지 않나 싶은 생각이 든다.

암튼.

그래서 관련해서 어떤 자료들이나. 어떤 전문 동영상기반 의학물리자료가 있나.. 

찾아보던중!! 놀라운 보물을 발견!!! @.@ 

영어긴 하지만. 방사선종양학과에서 일하는 사람들은.

한번씩 가보면 좋을 사이트가 있었다. ㅎㅎ 

i.treatsafely.org

간단한 가입만 하면 내용을 확인할 수 있는데.

다음과 같은 첫페이지가 나오는데.. 

방사선종양학과에서 환자를 안전하게 치료하기 위한 가이드라인. 이 있다고 보면 이해가 쉬울 것 같다.

누가 이런 착하고 멋진 사이트를 만들었는지 살펴보았더니..

작년에 내가 한국에 심포지엄에 초대했던 Sasa Mutic 이 그 중 한명!!! 

암튼 이 사이트는.

방사선종양학과에서 치료하는 각 프로세스들에 대한 설명을 나눠서 올려두었다.

필요한 가이드 서치가 아래와 같이 존재하고

기본적인 설명을 비디오와 함께, 직접 contouring을 하고, plan을 하면서 운영이 되고 있다.

수익은 어떻게 되는지 모르지만. 참 고생이 많았으리라 생각된다.

아래는 Contouring에 대한 설명이고, 직접 그려가면서 환자를 설명하기도 한다. 좋은 교육자료!! 

이건 IMRT optimization 을 어떻게 하는지에 대한 설명의 비디오.

물론 해당하는 TPS에 따라 다를 수 있지만. 

유저들은 더 좋은 힌트를 얻을 수 있고. 다른 TPS 사용자들도 나름의 교훈을 얻을 수 있으리라! 

아.. 이것보다 잘 만들 수 있어야할텐데. ㅎㅎ 

암튼 목표가 조금 다르긴 하니까. ㅎㅎ 

AAPM에서 Sasa 만나면. 칭찬 해줘야겠음!!

방사선치료기기는 상당히 고가의 장비들이 많다.

CT. MR보다 2-3배 하는 고가의 선형가속기들도 많고.

100억이 넘는 X선 치료기들도 존재하고, 

500억, 1000억이 넘는 양성자치료기도 우리나라에서 치료를 하고 있다.

고가인 이유는 

원래 부속품들이 비싼 장비들이기도 하거니와.

고난도 치료와 영상장비들이 같이 융합된. 최첨단 의료기기의 결정판? 이라고 봐도 좋다.

이러한 장비들에 대한 통계가 나와있지 않아서.

2018년에 11월에 개최된 한 워크샵 "의료분야 안전관리 향상을 위한 워크숍"의 자료를 바탕으로.

다시 그래프를 만들어보았다. (이런 경우 출처는 어떻게 되는것인가.. 흠..)

먼저 단순히 우리나라의 방사선치료기를 나열한 그래프.

(Viewray를 빠뜨린 것을 지금 알았지만. 나중에 다시 업그레이드! -_-; )

현재 전국에 93개의 방사선종양학과에, 

선형가속기 175대, 토모치료기 28대, 사이버나이프 10대 등 모두 270대가 사용중이다.

가장 일반적인 선형가속기가 65%로 가장 많다고 볼 수 있다. 

더 많은 자료들이 있으면 좋겠지만.

문득 궁금해서 지역별로 각 방사선치료기들을 구분해보았더니 아래와 같았다. 

서울/경기/인천 

전체 93개의 방사선종양학과가 존재하고, 이 지역에 48개, 52%의 기관이 존재하지만, 

전체 방사선치료기기는 60%가 이 지역에 존재한다. 

그러나 특별한 치료기기로 감안하면 지역차가 상당히 많이 나는 것을 알 수 있다. 

사실 지금 내가 궁금한 것은. 

방사선치료에 사용되는 SW 의 국내 사용통계인데.

이건 어디에서 찾아볼 수 있을지. 고민중이다.

병가로 집에서 지내면서.

인터넷으로 몇가지를 검색해보고 있는데.

그 중 하나가. 심평원에서 만든 '보건의료빅데이터개방시스템' 홈페이지! 

물론 아쉽게도 내가 원하는 데이터는 신청해서 받아야하는 것으로 보인다.

뭘 원하냐고? -_-; ㅎㅎ 그건 비밀로.. ㅎㅎ 

암튼 몇개의 공개된 데이터를 찾아봤는데, 2가지만 올려본다.

첫번째 우리나라 전체 '의사'의 숫자. 

방사선종양학과를 잘 모르는 이유를 찾다가 하나 근거로 삼게 되는 데이터. 

다른 과들에 비해서 일단 의사의 숫자가 너무 작고, 

'병원/의원'에 많이 없는 것이 이유 중 하나 일 것이다.

아무래도. 접촉할 수 있는 지점의 한계. 가 주요 원인 중 하나가 아닐까 싶다.

아마 의사 중에서도 '방사선종양학과'가 뭐하는지 정확하게 아는 사람이 많지 않을 수도 있다는 생각까지 해본다.

또 하나의 데이터는.

심평원에서 관리하고 있는 나름 고가의 '의료장비' 현황이다.

전국의 CT가 2,000개, MR이 1,500개 정도 존재하고, PET은 200개 정도 있다고 한다.

물론 성능은 각기 제각각이라 다양할 것으로 예상은 된다. 

재미난 것은 MR은 '병원'급에 제일 많은데, 아마 고성능보다는 일반적인 MR이 많이 분포하고 있을 것으로 생각된다. 

이해가 안가는 것은, 

PET, 감마나이프, 사이버나이프는 고가장비로 들어가있는데, 

선형가속기, 토모치료기, 양성자치료기 등은 빠져있다는 것은 무언가 행정적인 문제로 보인다. 

PET, 감마나이프, 사이버나이프보다 비싼 고가의 장비들이 많을텐데.. ㅎㅎ 

그걸 방사선종양학과에서 사용을 하고 있는데 일부러 뺀 것인지. 어떤 이유인지는 모르지만.

암튼 있으면 좋지 않을까.. 생각해본다!