직선이 아니라 커브를 도는 외과용 바늘

(A microscope image of the ARC needle, showing its beveled rigid outer tube and its flexible articulated inner tube. Credit: EPFL)

(The ARC needle's inner tube is extended via a slider control on the handle. Credit: Conectus)

CT나 초음파 같은 이미징 기술이 발전하면서 의사들은 환자의 피부와 장기를 절개하지 않고 외부에서 바늘을 넣어 병변의 조직을 채취하가나 치료할 수 있게 됐습니다. 더 고통스럽고 위험할수도 있는 수술을 피할 수 있다는 것은 큰 장점이지만, 접근이 어려운 위치에 있는 경우 여전히 위험할 수 있고 여러 번 찌를 수 있다는 단점이 있습니다.

스위스 취리히 연방 공과 대학의 찰스 바우어와 스트라스부르크 대학의 레나트 루버트 (EPFL's Charles Baur and Strasbourg University's Lennart Rubbert)가 이끄는 연구팀은 바늘 안에 구부러질 수 있는 작은 바늘을 넣는 방식으로 직선 경로로 닿을 수 없는 위치에 있는 병변을 찌를 수 있는 외과용 바늘을 개발했습니다.

작은 바늘을 내시경처럼 자유 자재로 움직이게 하기는 어렵기 때문에 연구팀은 복잡한 와이어 장치 없이 그냥 수동으로 구부려지는 3개의 마디를 지닌 바늘을 개발했습니다. 바늘을 돌리면서 적당한 각도에서 내부 바늘을 밀면 한쪽으로 휘어져 들어가는 구조입니다. 물론 직선으로 접근이 가능한 병변이면 내부 바늘을 꺼내지 않고 접근합니다.

(동영상)

연구팀은 ARC 바늘이 혈관이나 신경처럼 중요한 부분을 건드리지 않고도 안전하게 병변에 도달할 수 있게 도와줄 뿐 아니라 각도가 나오지 않아 바늘을 여러 번 찌르는 일을 막아줄 것으로 기대하고 있습니다. 간단하지만 상당히 효과적인 아이디어 같은데 실제 임상에서의 활약을 기대해 봅니다. 현재 연구팀은 이 기술의 상업화를 위해 프랑스 회사인 코넥투스 (Conectus)와 협력해 실제 제품 양산을 준비하고 있습니다.

참고

https://newatlas.com/medical/arc-surgical-needle-steerable-tip/

https://arc-needle.carrd.co/#innovation

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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