【 청년일보 】 최근 병원에서는 환자의 몸속을 촬영해 보여주는 X선, CT, MRI 같은 영상 검사가 하루에도 수백 건씩 이루어진다. 이런 영상검사는 질병 유무를 확인하거나 치료 경과를 살피는 데 필수적이지만, 방사선 노출 우려가 있고 의료진이 영상 한 장 한 장을 판독하는 데 시간과 노력이 상당하다. 특히 응급실처럼 뇌출혈이나 폐렴 같은 이상 소견을 급히 찾아내야 할 때는 소중한 몇 분이 환자의 생사를 가르기 때문에 정확도와 속도가 모두 중요하다. 이 과제를 해결하기 위해 최근에는 인공지능(AI) 기술을 영상의학에 접목하려는 시도가 늘어나고 있다. AI는 사람 눈으로는 구분하기 어려운 미세한 화질 차이를 감지하고, 과거 사례를 학습해 비슷한 모양의 병변 유무를 예측하기 때문에 의료진이 놓치기 쉬운 작은 이상까지 조기에 찾아내는 데 도움을 준다. 동시에 AI를 통해 이미지 재구성 과정을 최적화하면, 같은 화질을 유지하면서도 더 적은 방사선으로 촬영하거나 촬영 횟수를 줄여 환자의 안전성을 높일 수 있다. 최근에는 AI가 스스로 판독 근거를 시각적으로 제시해 ‘왜 이 지점이 의심스러운지’를 이해하기 쉽게 설명해 주는 연구도 진행되며, 의료진과의 협업 신뢰도를 높
【 청년일보 】 대한민국의 장기이식은 2000년 2월 9일부터 시행된 「장기등 이식에 관한 법률」을 근거로 하며, 뇌사자의 장기 적출 허용, 장기 매매 금지, 기증과 이식 절차 등의 내용을 포함하고 있다. 이 법률에 따르면, 대한민국은 장기이식 관리기관(KONOS)을 통해 이식 대상자의 선정 및 장기 분배를 체계적으로 관리하고 있으나, 뇌사를 일반적인 죽음으로 인정하지 않고 장기이식의 경우에만 예외적으로 장기 적출을 허용한다는 제한적 규정을 유지하고 있다. 장기이식의 활용률 측면에서 대한민국은 아직 선진국과의 격차가 크다. 국립장기조직혈액관리원(KONOS)의 2023년 통계에 따르면, 대한민국의 뇌사자 장기 기증자는 총 450명으로, 이는 인구 100만 명당 약 8.7명 수준이다. 이는 스페인(48.9명), 미국(36.88명), 프랑스(33.25명) 등과 비교하여 현저히 낮은 수치이다. 또한, 뇌사 추정자의 실제 장기 기증률도 약 25% 미만에 머물러 있으며, 기증 의사를 밝힌 경우에도 실제 기증으로 연결되는 사례는 드물다. 이러한 현실의 배경에는 복잡한 가족 동의 절차, 미성년자 기증의 윤리적 문제, 그리고 장기 매매 방지와 기증 활성화 사이의 균형 문제가