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프로젝트
보도자료
2026.08.18 · 중앙일보
“오늘은 배가 아파요”…이 환자 만난 의대생 42명 전원 국시 합격
박채령 교수가 개발한 음성 기반 AI 모의 진료 플랫폼 (CPX-mate) 이 의사 국가시험 실기시험 준비에 활용됐다. AI가 가상 환자 역할을 수행하고 응시자의 진료를 전문의 수준의 정확도로 평가해, 의대생들이 실제 시험과 유사한 환경에서 자율적으로 실기 역량을 훈련할 수 있도록 했다.
2025.12.16 · KBS 뉴스
김지훈·박채령 교수 인터뷰 “응급실 뺑뺑이 막고 진료기록까지…의료 현장으로 들어온 AI”
김지훈 교수는 환자 상태와 병원 정보를 실시간으로 연계해 적정 이송 병원을 판단하는 AI 기반 응급의료시스템을 소개했으며, 박채령 교수는 AI를 활용한 응급실 퇴실 기록 자동화로 기록 작성 시간을 절반가량 단축한 사례를 설명했다. 의료진이 행정·기록 업무 부담을 줄이고 환자 처치에 더욱 집중할 수 있도록 하는 의료 AI의 실제 임상 활용 가능성을 보여줬다.
2025.01.24 · 한국경제TV
에이아이트릭스, 응급실 환자 예측 연구 네이처 자매지 게재
김지훈·최아롬 교수 연구팀은 에이아이트릭스와 함께 23만여 건의 응급실 환자 데이터를 기반으로 중증 악화를 실시간 예측하는 멀티모달 딥러닝 모델을 개발했다. 심정지·중환자실 입원 등 주요 급성 악화 상황에서 높은 예측 성능을 확인했으며, 연구 결과는 Scientific Reports에 게재됐다.
2023.12.08 · 조선비즈
루닛 AI 활용 폐결핵 진단 연구
김지훈·최아롬 교수 연구팀은 흉부 엑스레이 AI 영상분석 솔루션을 활용해 폐결핵 진단의 정확도와 효율성을 높일 수 있음을 확인했다. AI를 활용한 진단 보조가 신속한 판단이 필요한 응급의료 현장에서 효과적으로 활용될 가능성을 제시했다.
2022.10.18 · 디지틀조선일보
웨어러블 장치 이용한 모니터링, 응급환자 상태 악화 조기 발견에 도움
김지훈·최아롬 교수 연구팀은 에이아이트릭스와 함께 웨어러블 장치로 수집한 생체신호를 활용해 응급실 환자의 패혈성 쇼크를 조기에 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다. 지속적인 활력징후 모니터링을 통해 패혈성 쇼크를 최대 5시간 30분 빠르게 예측할 수 있음을 확인해 임상 현장에서의 활용 가능성을 제시했다.
프로젝트
CPX mate
창업해서 떡볶이에 순대 추가