[편집자주] CoExで商業化技術共同ブリーフィングセッションが開催されます。ここでは、Kaist（Korea Institute of Science and Technology）を含む4つの主要な科学技術研究所が所有するすべてのディープテクノロジーを満たすことができます。今日のお金を専門とする専門のメディアプラットフォームである「Unicorn Factory」は、「Smart Energy Plus」2025の特別な追加イベントとして「2025 Tech Market」を開催します。このイベントは、科学およびICT省、Kaist、Daegu Gyeongbuk科学技術研究所（DGIST）を含む4つの主要な科学大学によって採用されており、競争力を強化するように設計されています。新しいテクノロジーを開発した教授から、コアテクノロジーと産業的価値について直接聞いたことがあります。
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Song Chul Dgist RobotとMechanical and Electronicsの教授は、「Micro Blone Rice Insoscope」/Photo = DGISTを聴いています
「一般的な胃および大腸内視鏡検査の初期の癌検出は100％ではありません。」
既存の内視鏡は、レンズに挟まれたスクリーンを直接観察する方法であるため、結果は医師の経験とスキルに大きく依存しています。多くの場合、検査速度と観測時間の速度はしばしば見逃されます。実際、学界によれば、胃鏡検査の早期胃がん検出率は約70％です。言い換えれば、それはあなたが内視鏡検査を受けたとしても、がんを逃すかもしれないことを意味します。ただし、AI（人工知能）が細胞ユニットまで見られることができる玄米のない内視鏡検査で組み合わされている場合、ストーリーは異なります。
10月16日にソウルのCoexで開催される第4テクノロジー市場では、2025年のテクノロジー市場では、Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology（DGIST）の教授によって開発された独自の「内部顕微鏡システム技術」と「Ulima Brown Microscope」を紹介します。
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細胞の変化の観察
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この技術は、人体の内側を観察できるように、内視鏡検査の終わりに文字通り顕微鏡を置きます。既存の内視鏡検査は、使用する携帯電話カメラのようなCCDカメラを使用して内部を摂取する方法であるため、表面の色とテクスチャを見ることは困難ですが、癌細胞のような細胞の変化をキャッチすることは困難です。
Song教授は、研究者が一般的に使用する「フォーカスインジェクション顕微鏡」の原理を組み合わせています。これは、レーザー光で狭い領域をしっかりとスキャンし、ピクセルでデータを収集することにより、高解像度の画像を再構築する方法です。
研究者は、直径1〜2 mmの薄いプローブ（チューブ）の形でこれを具体化します。プローブが人体に入り、セルユニットの画像に写真を撮ると、光ケーブルを介して外部機器に送信されます。最も重要なことは、すぐに結果を確認できることです。組織を削除して病理学的検査を辞めて数日待つことなく、検査サイトで癌を直接差別することができます。
ソング教授は、「胃がんまたは結腸癌はしばしば癌細胞に深く掘られているので、しばしば表面から見えない」。
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AIを組み合わせることにより、精度を強化します
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彼はまた、AIとこの技術を組み合わせる方法を研究しています。ソング教授は、「AIが内視鏡検査で得られた広大な細胞画像を学習すれば、細胞の形状の微視的な変化を捉えて、がんの可能性をリアルタイムで捉えることができる」と述べた。すでに、AIをCCDベースの内視鏡画像に適用することにより、がん診断の確率を予測する研究は世界中で活動しています。ただし、AIが細胞ユニットの画像を読み取ることができる場合、早期診断の精度はさらに高くなる可能性があります。
しかし、克服すべきタスクもあります。臨床データを確保するために、厳しい医療機器の認定と審議手順があり、動物試験には制限があります。結局のところ、十分なデータを保護することは困難です。
さらに、商業化するには、テクノロジーを実装するための国内パートナーが必要です。ただし、国内の内視鏡市場のほとんどは外国の機器を占有しているため、パートナーになるための会社を見つけることは困難です。業界によると、医療機器に関連する政府のR＆Dプロジェクトには、企業組織が必要です。
それにもかかわらず、ソング教授のテクノロジーは「新しい医療技術」であると判断され、イノベーションと臨床応用で認められました。 「医療機器産業は、国家の競争力に直接関係する先進国です」と彼は言いました。
Song Cheol Dgist Robot and Mechanical Electronics教授/写真= dgist
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#顕微鏡とAIは内視鏡検査です細胞単位の観察による早期診断