01 인공지능과 머신러닝의 통합 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 통합은 진단 정확도 향상, 영상 처리 시간 단축, 정밀 의학 구현을 통해 전 세계 시장에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 기술은 영상 해석 자동화, 인적 오류 감소, 임상 워크플로 개선에 도움을 줍니다. AI 기반 도구는 질병의 보다 효과적인 진단 및 예후 예측을 위해 PET, CT, MRI 시스템에 점점 더 많이 통합되고 있습니다. 예를 들어, 2024년 6월 SNMMI2024에서 공개된 새로운 AI 도구는 딥 트랜스퍼 러닝을 사용하여 전신 PET/CT 스캔을 자동으로 분할하고 정량화하여 폐암, 흑색종, 림프종, 유방암, 두경부암, 전립선암을 포함한 6가지 유형의 암을 탐지합니다. 이 도구는 종양 부담을 추정하고 치료 반응 및 위험을 예측하여 뛰어난 성능으로 예후 및 생존 평가를 가능하게 합니다. 인공지능이 더욱 정교해짐에 따라 종양학, 신경학, 심장학 분야에서 임상 적용 범위가 크게 확대될 것으로 예상됩니다.
2025년 5월:지멘스 헬스케어는 PET/CT 및 SPECT 영상 기술의 발전을 통해 분자 영상 포트폴리오를 확장했으며, 진단 정확도 향상, 워크플로우 효율성 증대 및 정밀 의학 응용 분야 지원에 중점을 두었습니다.
2025년 6월:GE 헬스케어는 PET 영상 플랫폼을 개선하여 분자 영상 솔루션을 확장했으며, 영상 품질, 정량 분석 및 임상 워크플로우를 향상시키는 첨단 디지털 기술을 통합했습니다.
2025년 7월:유나이티드 이미징 헬스케어(United Imaging Healthcare)는 새로운 PET/CT 시스템 개발을 통해 분자 영상 포트폴리오를 확장하고, 종양학, 신경학 및 심혈관 진단 영상 분야에서의 입지를 강화했습니다.
2025년 9월:Koninklijke Philips는 PET/MR 및 디지털 영상 기술의 발전을 통해 분자 영상 기능을 확장하여 질병 진단 및 개인 맞춤형 치료 계획 수립을 개선했습니다.