Medical Physics

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! 

사람들이 잘 모를까.

.

우리나라 암은 매년 20만명이 넘게 발병하고 있다.

통계도 약간 무서운 것이. 

평균수명까지 살면. 남지는 5명 중 2명, 여자는 3명 중 1명은 암에 걸리게 된다.

그래서 '암'이 무섭기만 한 것이다.

(어디서 가져온지는 기억이.. ㅠ.ㅠ 죄송..)

암이 걸리면 다 무서워하지만. 

막상 치료를 할 때는 보통 외과 내과를 찾아가서 수술이나 항암제를 맞는다.

방사선치료도 생각보다 좋은 옵션일 수 있는데, 사람들이 잘 모르기도 하고. 

우리나라의 의료체계도 외과/내과 중심이기도 하고.

암튼 최근 우리나라 암 환자 중에서 방사선치료를 받는 비중은 늘어나는 중이다.

2014년 27.3%, 그리고 2015년에는 30%가 넘게 되었다.

https://www.e-crt.org/journal/view.php?doi=10.4143/crt.2017.096  논문에 더 많은 데이터가 존재한다.

그런데, 내 질문은.

생각보다 많은 환자들이 방사선치료를 받고 있는데.

이것에 대한 설명을 하고, 이해를 시키려면 생각보다 몰라서 어려움이 많다.

전문가의 영역이라서 좋아해야. 하나 싶기도 한데.

무언가 부족함을 느낄 적이 많다. 

어떻게 해결할 수 있을지 모르지만. 

고민은 계속 해본다. 언젠가. 길이 열릴 때가 있으리라 믿어본다. :) 

연세대학교 의과대학에서 대학원생을 받고 같이 연구를 시작한 것이 이제 1년이 되었다.

연구실 홈페이지도 오픈한 것도 이제.. 6개월 남짓. 

나름 처음 하는 것이라. 아직 바른 길을 가고 있다고 이야기하기는 너무 어렵고.

여전히 학생들과 나도 배워가는 시간들이라고 생각중이다.

그러던 와중. 

올해 2개의 학회에서 연구실에서 상을 수상하게 되었다.

2018년 한국의학물리학회에서 포스터상과 

2018년 대한방사선종양학회에서 의학물리 부분 구연상을 수상받았다. 아직 많이 부족한데, 연구내용이 뛰어났다기보다는 앞으로 더 열심히 하라는 뜻으로 주신 것으로 생각하고 있다. 천재희 학생이 수상을 했고, 제목은 아래와 같다. 

새로 바뀐 의과대학의 발표 template. 마음에 듬!

연구의 요약.. 이라고 할까. 지난 히스토리. 다음에는 장수 좀 줄여라..

지도교수가 찍어준 사진! ㅋㅋ

본 연구는 사실 좀 되었고, 1년은 넘게 진행하고 있고, 

한국에서뿐 아니라 미국과 같이 진행하고 있는 연구이다. 

올해 일종의 MOU를 위해서 Washington University in St.Louis과 심포지엄을 했지만, 그 전부터 예전부터 협력연구를 많이 진행했던 Justin Park 교수와 같이 연구중이다.

관련된 연구가 몇 개 있는데, 그 중 하나가 이번에 수상받은 AI Segmentation 이다. 다른 연구들도 논문이 있기도 하지만, 나중에 또 소개할 수 있기를 생각해본다.

AI가 눈에 띌만한 결과들을 보이는 것은 이미 세상이 알고 있다. 개인적으로 생각할 때는 역사적으로 볼 때, ‘컴퓨터’가 한번 세상을 바꾸었고, ‘인터넷’, ’스마트폰’이 각각 한번씩 세상을 바꾸었다고 생각한다. 그리고 이제 ‘AI’ 혹은 ‘Deep learning’이 한번 더 세상을 바꿀 수 있다고 믿고 있다. (관련되어 더 하고 싶은 말들이 많지만, 오늘은 여기까지만.. ㅎㅎ)

다른 사람들도 유사하게 예측하고 준비하고 있지만, 방사선종양학과에서도 AI가 많은 도움을 줄 것으로 생각중이며, 기본적으로 도전하고 있는 분야가 contouring (segmentation) 이고, 이 부분에 대해서 연구하면서 AI에 대한 공부를 하기 시작했다. 

관련해서는 Washington University의 Justin Park 교수, Post-Doc이었던 Dr. Hao가 시작했고, 연구실의 천재의 학생이 본격적으로 참여하고, WashU의 Sven, 그리고 미국 Florida에 있는 박지연 박사가 조인하면서 연구가 진행되고 있다. 

해외에 흩어져있는 협력연구자들의 회의를 위해 Zoom이라는 서비스도 가입해서 사용해보고, 꾸준히 미팅을 진행하고 있는 상황이다. 생각보다 힘들지만, 다들 열심히 해나가는 중이다. 언제 한번 다 모여서 사진 하나 찍고 싶은데 언제 가능할지는 아직 모르겠다. ㅋㅋ

해보면서 알게 되는 것들이 있는데.아마 향후 다양한 방향으로 확대할 수 있을 것으로 예상한다. 두구두구! 

이번에 연구실 학생들과 사진을 한장 찍었는데. 학생들 키의 평균이 182라고 한다.. -_-; 내가 제일 작다. ㅠ.ㅠ 

진동아.. 사진이 중요하다. 다음에는 빠지지 마라..ㅋ

추가로.

연구실에 박사과정으로 들어온 MD 김나리 학생(?)도 이번에 대한방사선종양학회에서 구연상을 받았다. 물론 내가 직접 지도한 내용은 아니지만, 연구실로서 2관왕을 하게 되어 감사하고 영광으로 생각된다. ^^. 

이름이 다 나오게 찍었어야했는데. 지도교수의 실수.. -_-;

또한 같이 연구를 진행하고 있는 서울여대 홍헬렌 교수님과 정주립 박사와 연구한 결과도 발표하게 되어서 의미있는 방사선종양학회로 기억이 남을 듯 하다! 감사! 

Radiomics 연구의 일부분 결과. 향후 실용적으로 쓰일 수 있으리라 믿고 있다.

바쁜데, 늘 수고가 많은 정주립 박사! 결혼 축하합니다! ^^

앞서 이야기했지만, 이제 시작하는 연구실이라 여러가지로 조심스럽다. 그러나, 조급하지 않고, 조금 길게 보고 5년, 10년을 생각하면서 나아가고자 한다. 다행인 것은 중입자치료도 4년의 시간을 현재 주고 있고, 다른 미션들도 좀 길게 보고 진행하는 성격이 있어서 감사하고 있다.

자.. 으라차차차! 

마지막으로. 늘 힘이 되는 우리 의학물리팀. 사람들과의 한 컷!! 

김지훈 박사. 머리 짱! 병원을 지켜준 사람들에게 감사!

1. 치료방사선과. 

2000년에 잠시 연구원으로 일했던 삼성서울병원의 '과' 이름은 지금처럼 "방사선종양학과"과 아닌 "치료방사선과"였다.

(돌아보니, 병원에서 의료진과 연구하고 일한 것이 이제 18년이 지나간다. 시간 참 빠르다. 예전 사진 한번 찾아봐야지.)

2. 방사선치료과정

내가 늘 강의할 때 늘 이야기하는 방사선치료과정은 5가지로 크게 나눌 수 있다. 

a. CT simulation

b. Contouring 

c. RT Planning

d. Quality Assurance

e. Treatment

(강의하는 것은 내 생각대로 쉽게 되는데, 글로 쓰는 것은 생각보다 어려운 것 같다)

이 5가지의 과정을 가지고는 정말 하루종일 설명할 수 있는데, 

오늘은 각각에 과정에서 소요되는 시간과 정확도 면에서 AI가 도움이 될 수 있는 면에 대해서 이야기를 해보고자 한다.

3. CT Simulation, Treatment

아무래도 실제 환자를 Couch에 눕히고 촬영하게 되는 CT, 혹은 방사선치료 과정에서는 

AI의 도움, 즉 SW의 도움을 받는 것이 비교적 천천히 진행될 것으로 예상한다. 

현재 치료과정 자체에 큰 문제점들이 존재하지 않는 이유이고, 치료방법에 대한 연구나, 치료기의 개발에 과정에 있어서

아직은 AI의 도움이 크게 나타날 것 같지는 않다.

4. Contouring, RT Planning, QA

신기하게 현재 환자를 중심으로 보았을 때, 시간이 가장 많이 소요되는 치료과정이 이 3가지이다.

또한, 내가 AI가 가장 도움을 줄 수 있는 과정도 이 3가지 과정이라고 확신한다.

실제 4-6일정도가 소요가 되는 현재의 업무를. 2-3일. 더 나아가서는 Real time으로 당기는 것.

이 일은 실제 환자를 위해서도 너무도 좋은 일이며, 

의료진을 위해서도 바람직한 일이라고 자신있게 이야기할 수 있다.

5. 방사선종양학과의 시장 크기

전 세계에서 방사선종양학과의 시장을 가장 잘 볼 수 있는 것은 역시 미국이다.

(내년에는 일본, 유럽학회도 가볼 예정이긴하다)

미국의 ASTRO 학회의 부스와 몇 개의 상장사들의 시총, 매출액 등으로 단순하게만 계산해보면 

현재 방사선종양학과의 시장크기는 7-8조원 정도의 규모라고 판단되고, 꾸준히 증가하고 있다.

6. AI SW의 시장 크기

향후 몇 년안에 얼마나 변화가 일어날지는 미지수겠지만.

현재 방종에서 사용되고 있는 많은 SW가 AI의 힘을 기반으로 발전할 수 있다고 믿고 있다.

내가 심플하게 감안했을 때, 전체 시장의 10-15%가 SW 시장의 크기이며, 

이것은 현재 계속 증가하고 있는 것으로 판단된다.

흠.. 이것들을 발표한 자료가 있긴하지만, 

자료를 보는 게 도움이 될지는 모르겠다. 

몇 개의 상장사의 정보만 찾아서 만들었는데.

궁금하신 분들은 클릭해서 보시면 될 것 같습니다! 

더 궁금하신 분들은.. 

저에게 따로 연락을? ㅎㅎ 

1. 미국 NIH에서 지원하는 SBIR 프로그램.
모르는 사람들도 있을텐데, 검색하다보니, 한국 분이 이 펀드를 받으셨고, 관련해서 쉽게 정리도 해놓으심!! 스고이!! 
https://zobaksd.com/…/미국-정부의-sbir-small-business-innovatio…/

2. 암튼 중요한 것은 올해 뜬 과제 중에 유일하게 AI가 들어간 과제가 있으니, 바로 "Development of Artificial Intelligence (AI) Tools to Understand and Duplicate Experts’ Radiation Therapy Planning for Prostate Cancer"
- 첨부한 이미지 참고. 
- 자세한 내용은 여기! - https://goo.gl/WN96W6

3. 미국도 ABR이 clinical 쪽으로 많이 치우치면서 예전과 같은 연구들은 대규모 기관이나 지속 가능한 것처럼 보이고, 나머지는 회사쪽으로 편향되어가는 것처럼 생각된다. 이건 내 개인적인 느낌. 

한국차세대과학기술한림원(Y-KAST)의 멤버가 되고, 

생각보다 여러가지 미팅과 일들이 많은데, 올해 진행하는 행사 중 의미있는 행사가 Y-KROS이다.

한번도 시도해본 적은 없어서, 걱정도 많이 되기는 하지만, 

국가에서 젊은 과학자들의 소리를 듣고, 같이 모이는 자리를 만들어서.

혹시 모르는 미래의 과학기술에 필요한 '무언가'를 만들어내어달라... 

그럼 일단 시작은 무엇이라도 해야하는 것 아닌가.. 라고 해서.

몇가지 의견을 내면서 도운 행사! ㅋ 

위와 같은 초청을 하고, 과연 몇 명이나 올지 걱정반.기대반을 하면서 진행했다.

여기서 먼저, 이 모든 과정에 행정적으로, 또한 여러 곳을 뛰어다니면서 고생하신 한림원의 사람들에게 감사를 드린다.

암튼 결론적으로 그날 오전에 참석한 사람들과의 기념촬영은 다음과 같다. 

차세대한림원 부장 박용호 교수님과 한림원 이명철 원장님이 가운데 자리를 잡아주고 계시고, 

초대연자들과 참석한 젊은 연구자들이 화이팅. 하면서 촬영한 사진.

난.. 풍모.. 로 인해서 앞줄에 서게 된 것인가.. -_-; 

암튼 행사는 8월 24일 오전부터 시작을 했고, 

리플렛은 아래와 같은데 리플렛의 '점사람'이 너무 마음에 들었다.

주제도 Computation and Life. 모든 것을 아우르기 위해 만든 주제였으나.. 대성공이 아닌가.. 생각중이다.

24일의 프로그램 모든 순서에 대한 내용을 담기는 어렵고. 나 위주로 한번 적어본다! ㅋㅋ

본 행사의 key point 중에 하나는 참석한 모든 젊은 연구자들이.

자신의 연구내용과 가능한 과학기술정책제언을 하는 시간을 각자 2분씩 주는 것이었다.

그것이 개회사 이후 바로 시작함을 통해서 기존에 보기 힘든 행사가 됨을 알리고 싶었다.

이것 또한 성공적이라고. 생각한다. ㅋㅋㅋ  

나의 2min speech! 

2분을 지키고자 애를 썼는데, 뒷 분들은 길게 해서.. 조금 억울하다.. 는 생각은 들지 않았다. ㅋ

아쉬웠던 것은 정부관계자가 있기를 바라면서 한 이야기가 있는데, 오후에 해서 제대로 전달하기가 어려웠다. ㅋ

그래도 뭐. 나에겐 의미있는 시간이었다. 

오후의 2분 speech 시간 이후에 진행되는 세션에 대한 소개.

Dialogue - First Mover as Scientists

: 신분야 개척자인 연구자와 젊은 과학자들간의 자유로운 소통

- 김빛내리, 서울대학교 교수

- 박남규, 성균관대학교 교수

- 한용만, KAIST 교수

사회는 나와있지 않지만, 운영위원인 '죄'로 내가 맡게 되었다. 

그냥 단순히 소개만 하면 부담이 없었겠지만, 아래 사진처럼 끝나고 아래처럼 앉아서 일종의 답변을 통한 대화의 시간.

조금. 아주 조금 긴장되었다. ㅋ 

3분의 감동적인 강의가 끝나고, 청중들의 질문을 화면을 보면서 선택하는 장면.

부족하지만, 내가 사회를 맡아서 진행을 했고, 다행이(?) 3분 교수님께 질문들을 골고루 할 수 있었고, 

더 중요한 것은 젊은 연구자들에게 도움이 되는 답변을 많이 해주셔서 정말 좋았다.

우리나라 microRNA하면 떠오르는 김빛내리 교수님.

과학을 연구하거나, 학교에 있으면 이 분 이름을 모르면 간첩.

그러나 직접 뵌 것은 이번이 처음. 그러나 강의해주신 내용과 교수님의 진심/마음이 전해져서

아직도 그 때가 잊혀지지 않는다. 언젠가 점심식사라도 한번 하면서 여쭤보고 싶은 게 많은데, 기회가 있을지.. 모르겠다. 

해외에서도. 국내에서도 노벨상 후보로 거론이 되고 계시는 성균관대 박남규 교수님.

본인이 하시는 연구에 대한 열정이 줄줄 넘쳐 흐르셨고, 

사투리와 함께 진솔한 이야기들을 많이 해주셔서 너무 감사했다. 언제 저녁을.. -_-;; 

참석한 젊은 연구자들에게 '이직'에 대한 힘과 용기를 주신 KAIST 한용만 교수님.

본인의 삶을 돌아보는 기회를 줘서 고맙다고 하시면서, 어린 시절부터 이야기를 해주셨는데, 도전이 많이 되었다.

연구소에서 오랜 시간을 보내시고, 학교로 옮기시면서 겪으셨던 이야기들도 실제적이어서 좋았음!!  

의도한 것은 아닌데, 저 진행자의 집중된 모습이 보이는가? -_-;

근데 저게 진심이었고, 특히 김빛내리 교수님의 다양한 이야기는 마음에 계속 남는다.

아마 참석한 많은 연구자들이 동감할 수 있고, 또한 잊지 못할 이야기들이 많으리라 생각한다.

내가 세션을 마무리하면서 했던 멘트가 정확히 기억나지는 않지만, 대충 이런 것이었다.

"이런 훌륭한 선배님들을 우리나라가 가지고 있다는 것, 그리고 오늘 젊은 연구자들이 따를 수 있는 롤모델을 만난 것.

 이런 행사가 오늘 너무 의미있었고, 앞으로도 계속되어 우리나라의 과학기술이 더 발전하는 계기가 되었으면 좋겠다."

정말 그렇게 되기를 마음속 깊은 곳으로부터 희망한다.

둘째날.

모든 행사를 마무리하고, 운영위원들과 끝까지 남아주신 Y-KAST 회원들과 남긴 사진.

각자에게 여러가지 의미가 될 수 있는 시간으로 생각되지만, 

한국 과학기술사에 작은 시작으로 남을 수 있는 시간이 되기를 감히 바래본다.

여러가지로 쉽지 않은 행사였지만, 

수고하신 박용호 부장님과 차세대한림원 운영간사 및 운영위원님들.

한림원의 이재형.김륜혜 선생님께 다시 한번 감사를! :) 

작년부터 연구실에서 Deep learning, Machine learning 연구를 진행하면서

같이 협력하고. 배우고 싶은 연구자들이 생겨서 한번 힘을 모아보자고 의기투합을 하기로 함.

2분이 연세대 국제캠퍼스에 계시기에 해당 연구실도 방문해서 구경도 하고.

외부의 전문가도 초청해서 가진 '2018 방사선 융합 신기술 워크샵'!! 

지난 8월 16-18일. 연세대 국제캠퍼스와 인천 파라다이스 시티호텔에서 개최! 

송도 캠퍼스 구경한 사진은 못 찍었지만.

2번째 방문이지만, 글로벌 융합공학부 학과는 너무 좋았고.

백종덕 교수님 연구실 하드웨어는 너무 부러웠다. ㅠ.ㅠ 

둘째날 아침. 워크샵을 시작하는 내 모습! 

아침부터 참석해서 열혈 강의를 듣는 학생들과 교수님들! 

연세대 글로벌 융합공학부의 백종덕 교수님.

만난 지 이제 2년이 되어가는데 서로 바빠서 늘 이야기할 시간이 없었는데.

이번 워크샵에서 그나마 좀 이해를 하게 될 수 있었다.

앞으로도 으라차차! 

아는 사람들이 많지는 않겠지만.

Machine learning에서는 정말 선도적인 역활을 해주고 계시는 연세대 글로벌융합공학부 심현정 교수님! 

드디어 만나서 1박 2일을 같이 저녁/점심 먹으면서 네트워킹을 하다! 

앞으로도 많은 가르침을 부탁드립니다!!!

이화여대 휴먼기계바이오공학부 최장환 교수님.

몇 번 뵈었지만, 이번에 시간을 같이 보낼 수 있게 되어서 좋았음. 

과 이름은 정말.. 길지만. 다 포함하는 과다! ㅎㅎ 

강의 감사했습니다! 

외부에서 초청한 바텍이우중앙연구소의 허성근 소장.

이제 소장이 되어서 같이 연구를 시작해볼 수 있는 시간이 되었다.

앞으로 적지 않은 협력을 기대해봐주시길. ㅋ.ㅋ

워크샵에서 가장 중요한 인증샷! 

학생들. 언젠가. 좋은 연구자들이 모두 되길! 

다른 분들도 이런 샷들이 있기는 한데.

괜히 초상권에 문제가 생길까봐 내 사진만 올려둔다! ㅋ

연세대 의과대학에 이제 3년차.

슬슬(?) 강의를 몇개 준비 해야할 것 같아서 시작하는 첫번째 강의.

병원에서 일한지 18년이 되어가는데.

생각보다 의사를 비롯한 의료진들이 의료영상에 기본에 대해 잘 모른다.

그냥 느낌은 아는 척하고 있다는 느낌이 강하다.

기초가 튼튼한 사람이 다른 것을 준비할 수 있으리라 본다.

내가 강의를 잘 할지는 미지수지만.

기초적인 것들. 왜 필요하고. 무엇으로 인해 영상이 생기는지. 이해하고.

자신의 임상/연구에서 활용가능성을 찾는 것. 그것이 강의의 목표이다.

강의가 끝나고.

수강생들이 서로 모두 알게 하고.

미래를 조금이나마 책임지도록 만드는 것도 또 하나의 목표.

어떻게 될지는 두고 보자. ㅋㅋ

관심있으신 분들은.

https://goo.gl/forms/WeEE7asEpdZskgFr1

에 작성해주세요! :)