EHA 2026 우승 포스터 디자인: 3초 테스트, 시각적 위계, hero figure, 5가지 나쁜 vs 우승 예시, 그리고 어떤 초안이든 업그레이드하는 1시간 AI 워크플로.
SciFig Team
Scientific Illustration Experts
두 포스터가 같은 보드 위에, 2미터 떨어진 채, 같은 스톡홀름 학회 홀에 있습니다. 비슷한 과학을 다룹니다 — 다른 코호트, 비슷한 질문, 비교할 만한 엄밀성. 한쪽은 관람 시간 내내 발표자와 교류하는 참석자들의 꾸준한 무리가 있습니다. 다른 쪽은 커피 브레이크로 가는 길에 한 사람만 흘낏 봅니다. 두 포스터를 가르는 것은 과학이 아닙니다. 시각 디자인입니다.
이는 EHA 채택 포스터 저자가 모두 준비 3주차에 마주하는 실용적 질문입니다. 포스터에 무엇을 넣을지가 아니라(초록이 그것을 결정했습니다) 2,000명의 경쟁자가 있는 홀에서 어떻게 구성하여 주목을 받을지. 이 가이드는 읽히는 포스터와 그냥 지나쳐지는 포스터를 가르는 3초 테스트, 단일 hero figure가 작동하게 만드는 시각적 위계 원칙, 실제 혈액학 포스터 패턴에서 가져온 5가지 나쁜-우승 나란히 비교 예시, 그리고 평범한 도형을 1시간 미만으로 우승 도형으로 바꾸는 AI 보조 워크플로를 다룹니다.
EHA 포스터 비교 — 왼쪽 텍스트 과다 어수선, 오른쪽 hero figure 중심 깔끔한 레이아웃 (예시 AI 목업 · SciFig으로 생성된 그림)
투명성 안내: 본 글의 일러스트 및 포스터 목업은 SciFig AI로 생성되었으며 저자가 검토했습니다. 이는 예시 비교이며 EHA에 실제로 제출된 포스터가 아닙니다. 인용된 주장은 동료 심사 자료 및 EHA 공식 자료로 연결됩니다.
1. EHA 2026에서 "우승"이란 무엇인가: 단계 배정과 시상 기준
EHA에서 "우승"에는 구체적 정의가 있습니다. 학술 프로그램 위원회는 채택된 초록을 네 가지 단계에 배정합니다(공식 단계): Oral Presentation(최고 순위, 제출의 약 5%), Poster Tour(다음 단계, 8~12명 참석자 가이드 워크), Poster View(가장 큰 코호트, 독립형 전시), Publication Only(현장 세션 없이 HemaSphere 보충 호). 이러한 단계 배정 위에는 Young EHA Best Abstract Award가 있으며 — 임상의, 박사 과정 학생, 박사후 연구원, 트레이니의 최고 순위 초록을 인정하고, 다음 해 학술대회 무료 등록과 €500 honorarium 포함 상품을 수여합니다(Travel Grants and Awards 페이지).
그러면 "우승" 포스터는 다음을 충족하는 것입니다. (a) 홀을 걷는 참석자들의 주의를 끌고, (b) 누가 멈출지를 결정하는 90초 훑어보기에서 살아남으며, (c) 접근 3미터 이내에서 하나의 명확한 과학적 발견을 전달합니다. 과학은 채택 전 SPC가 동료 심사를 했습니다. 포스터가 하는 일은 그 사전 검증된 과학을 홀에서 독자의 참여로 전환하는 것입니다.
이 가이드는 "우승"을 경험적으로 다룹니다 — 어떤 단계에 속했든 어떤 시각적 속성이 참여를 만드는가. EHA 포스터 형식 요구사항의 단계별 워크스루는 EHA 2026 포스터 가이드라인과 템플릿에서 시작하세요.
2. 시각적 위계를 위한 3초 테스트: 심사위원이 읽기로 결정하는 방식
3초 테스트는 모든 학회 포스터 세션의 운영 제약 조건입니다. 참석자가 포스터 보드를 지나갑니다. 약 3초간 흘낏 봅니다 — 제목, 큰 이미지 하나, 어쩌면 하나의 굵은 결과를 볼 만큼 충분한 시간. 그 3초 안에 멈춰서 더 읽을지, 계속 걸을지 결정합니다. 다른 모든 것은 이 게이트를 통과해야만 중요합니다.
함의는 시각적 위계가 잔인하게 명시적이어야 한다는 것입니다. 제목 — 상단에, 3미터 거리에서도 읽을 수 있을 만큼 크게 — 은 평이한 언어로 연구 질문이나 핵심 발견을 명시합니다. 하나의 hero figure가 포스터 중앙을 지배하며, 한눈에 이해할 수 있을 만큼 큽니다. 하나의 굵은 발견 진술(헤드라인 스타일 문장, 결과 표가 아닌)이 hero figure에 인접해 있습니다. 다른 모든 것 — methods, 보조 도형, conclusion, 참고문헌 — 은 더 작은 보조 위치에 있습니다.
Eye-tracking heatmap: 제목과 hero figure의 hot zone, 빽빽한 methods의 cold zone — F-pattern 읽기 (SciFig으로 생성된 그림)
웹 사용성 연구에서 설명된 정규 "F-pattern" 읽기 행동은 포스터에도 적용됩니다. 독자는 상단을 수평으로 훑은 다음 왼쪽 아래로 내려갑니다. 우승 EHA 포스터는 이를 존중합니다 — 제목이 상단에 걸쳐 있고, hero figure가 상단 왼쪽 또는 상단 중앙을 닻 내리며, 핵심 발견이 F-pattern의 첫 하강이 도달하는 곳에 위치합니다.
3. 정보 밀도: 우승 EHA 포스터에 있어서 적을수록 많다
포스터가 3초 테스트에 실패하는 가장 흔한 단일 이유는 정보 밀도입니다. 10pt 글꼴로 800단어의 methods 텍스트가 있는 포스터는 3미터에서 읽을 수 없고 90초 안에 흡수할 수 없습니다. 200단어와 강력한 시각 도식이 있는 포스터는 둘 다 읽을 수 있고 그리고 더 빠르게 참여할 수 있습니다 — 심사위원은 정확히 이 절충을 보상합니다.
규율은 모든 텍스트 블록에 대해 묻는 것입니다. "이것이 라벨된 다이어그램, 단일 문장으로 대체되거나 완전히 제거될 수 있는가?" 포스터에서 학위 논문 챕터처럼 읽히는 methods 섹션은 수평 도식이 되어야 합니다. 5단계, 5박스, 5화살표. 그래프를 설명하는 세 단락이 있는 결과 섹션은 그래프와 해석 한 문장이 되어야 합니다. 다섯 개의 글머리 기호가 있는 conclusion은 하나의 발견 진술이 되어야 합니다.
정보 밀도: 왼쪽 텍스트 벽(500단어), 오른쪽 동일 내용의 도식 다이어그램 + 3개 글머리 기호 (SciFig으로 생성된 그림)
이 원칙의 참조 표준은 Mike Morrison의 #betterposter 운동(2019)이며, 핵심 발견을 포스터 중앙에 하나의 헤드라인으로 두고 보조 세부사항을 좁은 사이드바에 두자고 제안했습니다. 이 스타일을 채택한 EHA 포스터는 어떤 홀에서도 눈에 띕니다 — 순수 betterposter 형식은 혈액학에서 여전히 드물지만, 근본 원칙(하나의 발견 지배, 보조 세부사항 종속)이 우승 포스터를 만들어냅니다.
4. 단일 hero figure의 힘: EHA 포스터를 닻 내려라
모든 우승 EHA 포스터에는 다른 모든 것을 조직하는 하나의 hero figure가 있습니다. Hero figure는 가장 큰 시각 요소이며, 일반적으로 포스터 면적의 30~50%를 차지하고, 참석자가 무엇이든 읽기 전에 3미터에서 보는 것입니다. Hero 주변에는 더 작은 보조 시각(도입 맥락, methods 도식, 결과 그래프)이 서사를 채웁니다.
Hero figure는 또한 과학적 이야기가 단일 이미지로 압축되는 곳입니다. 중재 시험의 경우: 핵심 중간 결과가 겹쳐진 trial schema. 중개 메커니즘 연구의 경우: 중재 지점이 강조된 질병 메커니즘. Single-cell 또는 omics 연구의 경우: 발견이 라벨된 UMAP 또는 heatmap. CAR-T 연구의 경우: 특정 construct의 분자 세부사항이 있는 면역학적 시냅스.
Hero figure 닻 레이아웃: 큰 중앙 hero (면적 60%)가 도입, methods, 결과, conclusion으로 둘러싸임 (SciFig으로 생성된 그림)
올바른 hero figure를 선택하는 것은 내리는 가장 결정적인 단일 디자인 결정입니다. 잘못 선택된 hero figure는 포스터의 나머지가 보상을 위해 더 열심히 일하게 만듭니다. 잘 선택된 hero figure는 포스터의 나머지를 거의 자명하게 만듭니다. 혈액학 특화 hero figure 유형(CAR-T 메커니즘, 조혈 트리, BCMA myeloma 시냅스)의 경우, EHA 2026 포스터용 CAR-T 메커니즘 일러스트레이션와 EHA 2026 연구자를 위한 조혈 다이어그램이 각각의 관례를 다룹니다.
5. 나쁜 vs 우승: 실제 혈액학 패턴의 5가지 나란히 예시
디자인 실패의 다섯 가지 카테고리가 모든 EHA 포스터 세션에 반복됩니다. 각각은 알려진 수정 방법이 있습니다. 아래 각 쌍은 나쁜 버전(각 합성에서 왼쪽)과 우승 버전(오른쪽)을 보여줍니다.
쌍 1 — 데이터 도형 과다 vs 단일 Kaplan-Meier + forest plot
데이터 도형 레이아웃 — 왼쪽 8개의 어수선한 작은 그래프, 오른쪽 1개 KM + 1개 forest plot (예시 AI 목업 · SciFig으로 생성된 그림)
나쁜: "원고에 다 있었기 때문에" 그리드에 우겨 넣은 8개의 작은 그래프. 우승: 하나의 큰 Kaplan-Meier 곡선과 하나의 큰 하위그룹 forest plot — 실제로 1차 종점과 하위그룹 이야기를 전달하는 두 도형. 다른 6개 그래프는 부록에 속합니다.
쌍 2 — 어수선한 메커니즘 다이어그램 vs SciFig 단순화 버전
CAR-T 메커니즘 다이어그램의 나쁜 버전은 모든 분자 구성 요소와 하류 캐스케이드를 어떤 참석자도 3초 안에 흡수할 수 없는 도형 하나에 채워 넣습니다. 우승 버전은 이를 단일 SciFig 렌더링 면역학적 시냅스로 증류합니다 — 동반 CAR-T 메커니즘 가이드에서 사용된 동일한 도형 — 출판 준비되고 3미터에서 읽을 수 있습니다.
나쁜 CAR-T 메커니즘: 30+ 분자와 중첩된 화살표가 있는 어수선한 다이어그램 (예시 AI 목업 · SciFig으로 생성된 그림)
우승 CAR-T 메커니즘: 깔끔한 면역학적 시냅스, CAR construct가 있는 조작된 T cell (SciFig으로 생성된 그림)
쌍 3 — methods 텍스트 벽 vs 도식 교체
Methods 섹션 — 왼쪽 10pt 텍스트 벽, 오른쪽 5박스 수평 CONSORT 도식 (예시 AI 목업 · SciFig으로 생성된 그림)
나쁜: 10pt Calibri로 500단어의 methods 세부사항, 3미터에서 읽을 수 없음. 우승: 5단계(등록 → 할당 → 중재 → 추적관찰 → 분석)와 각 화살표의 환자 수가 있는 수평 CONSORT 스타일 도식.
쌍 4 — 혼란스러운 색상 팔레트 vs 학술적 팔레트
색상 팔레트 — 왼쪽 무지개 8색 혼란, 오른쪽 절제된 파랑/노랑/하양 학술 (예시 AI 목업 · SciFig으로 생성된 그림)
나쁜: 패널 전반에 일관되지 않게 사용되는 8개의 채도 높은 색상의 무지개 — 빨강이 때로는 "대조"를 의미하고 때로는 "처치"를 의미함. 우승: 포스터 전반에 일관된 의미가 있는 절제된 3색 학술 팔레트(예: EHA의 흰색 위 파랑과 노랑).
쌍 5 — 모호한 서술형 제목 vs 핵심 발견 헤드라인 제목
포스터 제목 — 왼쪽 모호한 서술형 vs 오른쪽 핵심 발견 "axi-cel extends OS 14 mo in r/r DLBCL" (예시 AI 목업 · SciFig)
나쁜: "A retrospective study of clinical outcomes in 124 patients with relapsed/refractory diffuse large B-cell lymphoma treated with axicabtagene ciloleucel." 우승: "Axicabtagene ciloleucel extends median OS by 14 months in r/r DLBCL: real-world data from 124 patients."
다섯 쌍 전반의 패턴: 우승 버전은 무엇이 가장 중요한지에 대한 결정을 내리고 다른 모든 것을 2순위로 둡니다. 나쁜 버전은 그 결정을 거부하고 모든 것을 포함합니다.
#
실패 패턴
나쁜 버전
우승 버전
작동 이유
1
데이터 도형 과다
4×2 그리드에 8개의 작은 그래프
큰 KM 곡선 1개 + forest plot 1개
심사위원이 1차 종점 + 하위그룹 이야기를 5초 안에 흡수
2
메커니즘 복잡성
중첩된 화살표가 있는 30+ 분자
깔끔한 면역학적 시냅스, 5개 라벨 구성 요소
단일 초점 → 3미터에서 읽기 가능
3
Methods 텍스트 벽
10pt Calibri로 500단어
환자 수가 있는 수평 CONSORT 도식
Methods를 5분 읽기가 아닌 한눈에 파악
4
색상 팔레트 혼란
일관되지 않게 사용된 8개의 채도 높은 무지개 색조
의미 있는 3색 절제된 팔레트
패널 전반에 일관된 시각 닻을 눈이 찾음
5
모호한 서술형 제목
"A study of X in Y patients..."
"axi-cel extends OS by 14 months in r/r DLBCL"
참석자가 멈출지 결정하기 전에 헤드라인 스타일 결과 포착
팁
한 단계에서 우승하기 위해 5개 실패 패턴을 모두 수정할 필요는 없습니다. 현재 초안에서 가장 심각한 1~2개 실패를 골라 AI 보조 업그레이드를 거기에 집중하세요. 한 패턴의 80%를 정확히 맞추고 나머지의 60%를 맞춘 포스터는 5개 모두의 50%를 맞춘 포스터를 능가합니다 — 3초 테스트는 전반에 걸친 부분 개선이 아닌 집중된 결정을 보상합니다.
6. 흔한 EHA 포스터 실격 사유: 상표명, 엠바고, 살라미 슬라이싱
디자인 품질을 넘어, EHA는 시각적으로 아무리 다듬어졌더라도 포스터를 실격시키거나 위원회 조치를 촉발할 수 있는 특정 제출 규정을 시행합니다.
상표명과 상업 로고는 금지됩니다. 전체적으로 일반 약물명(international nonproprietary names, INN)을 사용하세요 — blinatumomab "Blincyto" 아님, tisagenlecleucel "Kymriah" 아님, idecabtagene vicleucel "Abecma" 아님. 제약 회사 로고는 포스터 본문에 나타나서는 안 됩니다(공개 섹션의 후원자 확인은 허용).
엠바고 규칙이 적용됩니다. 엠바고로 표시된 데이터(일반적으로 late-breaking 초록 또는 회사 제한 데이터)는 공식 공개일 전에 소셜 미디어, preprint 서버 또는 기관 보도자료에서 사전 공개할 수 없습니다. 엠바고 위반은 포스터가 세션에서 철회되는 반복되는 이유입니다.
살라미 슬라이싱이 표시됩니다. 여러 초록에 걸쳐 중첩되는 데이터를 제출하는 것(동일 환자 코호트를 세 개의 얇은 논문으로 분할)은 인정된 실격 사유입니다. 학술 프로그램 위원회는 실질적 중첩에 대해 제출물을 검토합니다.
표시할 가치가 있는 마지막 실격 사유 — 실험 증거로 제시되는 부정확하거나 AI 생성된 도형. AI 일러스트레이션 도구(SciFig 포함)는 메커니즘 다이어그램, 도식, 개념적 도형에 적합합니다. 실제 현미경, flow cytometry 또는 histology 데이터를 AI 생성 콘텐츠로 대체하는 것에는 적합하지 않습니다 — 이는 과학 부정행위가 될 것입니다. 어떤 AI 도형이 허용되는지에 대한 전체 프레임워크는 저널에서 AI 생성 도형이 허용되나요?를 참고하세요.
7. 우승 EHA 2026 포스터를 위한 디자인 시스템: 색상, 타이포그래피, 간격
우승 포스터는 엄격한 디자인 시스템을 따릅니다. 세 가지 규칙이 중요한 대부분을 다룹니다.
색상: 3색을 골라 고수하세요. 일반적인 학술 팔레트는 어두운 주색(예: 남색 또는 짙은 청록색), 강조색(예: 노란색 또는 산호색), 흰색입니다. 주색은 헤더와 핵심 라벨에, 강조색은 하이라이트와 콜아웃에, 흰색은 배경에 사용하세요. 피해야 할 것: 무지개 팔레트, 빨강 과사용("경고"로 읽힘), 색맹 안전 검사를 통과하지 못하는 색상 조합.
타이포그래피: 2개의 서체(하나는 serif, 하나는 sans-serif)를 골라 고수하세요. 위계는 새 글꼴을 도입하는 것이 아니라 크기로 확립됩니다. 제목 80100pt, 섹션 헤더 3644pt, 본문 텍스트 최소 2428pt(1012pt는 3미터에서 보이지 않음). Sans-serif(Helvetica, Lato, Open Sans)가 거리에서 serif보다 잘 읽힙니다. Serif는 본문 텍스트에만 예약하세요.
간격: 넉넉한 여백이 전문 포스터와 아마추어 포스터를 구분하는 것입니다. 모든 면에 5~7cm 여백. 패널 사이 최소 3cm 간격. 각 패널은 텍스트가 경계에 닿지 않도록 내부 패딩. 더 많은 콘텐츠로 "공간을 채우는" 본능이 텍스트 벽을 만듭니다 — 저항하세요.
초안 포스터 도형을 "수정해야 함"에서 "우승"으로 1시간 미만으로 가져가는 실용적 워크플로입니다. 각 단계는 5~20분이 걸리며, 전체 시퀀스는 단일 집중 작업 블록 안에 들어갑니다.
1단계: 3초 테스트에 실패하는 단일 도형 식별
(5분) 현재 초안을 훑어보고 3초 테스트 기준으로 가장 약한 단일 도형을 선택하세요. 보통 메커니즘 다이어그램, trial schema 또는 빨리 소통하지 않으면서 가장 많은 포스터 면적을 소비하는 데이터 도형입니다. 교체용으로 표시하세요. "전부" 업그레이드하려는 충동에 저항하세요 — 하나의 hero figure에 집중된 교체가 여러 곳의 분산된 다듬기를 능가합니다.
2단계: 도형을 한 문장으로 명확히 표현
(5분) 도형이 무엇을 소통해야 하는지를 명시하는 한 문장을 쓰세요. "이 도형은 다발성골수종 plasma cell의 BCMA를 표적하는 우리 scFv가 있는 CAR-T 면역학적 시냅스를 보여준다." 그 문장이 SciFig 프롬프트의 척추가 되며 모델이 의미를 추측하는 대신 콘텐츠를 생성하도록 보장합니다.
3단계: SciFig으로 첫 초안 생성
(15분) SciFig figure enhancer를 열고 현재 약한 도형을 업로드하거나, Text-to-Figure를 열고 한 문장 표현에 기반한 구조화된 프롬프트를 붙여 넣으세요. 주제에 따라 CAR-T 메커니즘 가이드 또는 조혈 다이어그램 가이드의 프롬프트 중에서 고르세요. 첫 패스 출력은 일반적으로 그 자리에서 다듬을 수 있는 70% 정확한 시작점이며 — 완성된 도형이 아닙니다.
4단계: SciFig 벡터 캔버스에서 다듬기
(20분) SciFig의 벡터 캔버스에서 결과를 여세요. 특정 construct 또는 코호트에 맞게 라벨 이름을 변경하세요. 포스터의 3색 시스템과 일치하도록 색상 팔레트를 조정하세요. 새 도형이 차지할 패널 공간에 맞게 크기를 조정하세요. 레이어 SVG 또는 8K PNG로 내보내세요. Illustrator로의 왕복 필요 없음 — 모든 편집이 브라우저 내에서 발생합니다.
5단계: 포스터 레이아웃에 떨어뜨리기
(15분) 약한 버전을 교체하면서 새 도형을 포스터 레이아웃에 배치하세요. 새 hero figure에 시각적 지배력을 주기 위해 인접 패널 크기를 조정하세요(4장에 따라 포스터 면적의 30~50%). 새 hero가 붙여 넣은 것처럼 보이지 않고 레이아웃을 닻 내리도록 여백을 재조정하세요.
총 시간: 약 1시간. 결과는 포스터를 "유능하지만 잊혀지는" 제출이 아닌 우승 후보로 닻 내리는 하나의 도형입니다. 새 SciFig 계정은 150 starter credits와 매일 50 refill credits로 시작합니다 — 단일 hero figure 업그레이드는 반복을 포함해 보통 30~50 credits를 소비합니다. 1년에 걸쳐 여러 포스터를 업그레이드할 것으로 예상되면 pricing 페이지를 참고하세요.
Figure 향상 작동 모습 직접 보기
기존 과학 도형을 8K 저널 게재 수준의 품질로 업스케일하고 인페인팅하며 색상과 라벨을 변경하세요.
우승 EHA 2026 포스터는 3초 테스트를 통과합니다 — 지나가는 참석자가 3초간 흘낏 보고도 연구 질문과 핵심 발견을 파악할 수 있어야 합니다. 메커니즘: 3미터에서 보이는 명확한 제목, 면적의 30~50%를 차지하는 하나의 hero figure, 3색 절제된 팔레트, 가독성을 위한 본문 ≥24pt, 그리고 넉넉한 여백. 시각 디자인을 넘어, Young EHA Best Abstract Award는 임상의, 박사 과정 학생, 박사후 연구원, 트레이니의 최고 순위 초록을 인정하며 다음 학술대회 무료 등록을 포함한 상품을 수여합니다.
세 가지 카테고리의 제출 규정이 디자인 품질과 관계없이 포스터를 세션에서 끌어낼 수 있습니다: 일반 INN 대신 상표명 또는 상업 약물 브랜드명(blinatumomab 사용, "Blincyto" 아님). 엠바고 위반(공식 공개일 전에 late-breaking 또는 회사 제한 데이터 사전 공개). 그리고 살라미 슬라이싱(동일 환자 코호트의 여러 초록에 걸쳐 중첩 데이터 제출). 학술 프로그램 위원회는 이러한 문제에 대해 제출물을 적극 검토합니다.
1시간 워크플로: 3초 테스트에 가장 명확히 실패하는 단일 도형을 식별하고, 무엇을 소통해야 하는지 한 문장으로 명확히 표현하고, SciFig figure enhancer에 업로드하거나 구조화된 프롬프트를 Text-to-Figure에 붙여 넣고, 벡터 캔버스에서 라벨과 색상 팔레트를 다듬고, 레이어 SVG 또는 8K PNG로 내보내 포스터 레이아웃에 떨어뜨립니다. 단일 hero figure 업그레이드는 SciFig에서 보통 30~50 credits를 소비합니다.
Young EHA Best Abstract Award는 임상의, 박사 과정 학생, 박사후 연구원, 트레이니의 최고 순위 초록을 인정합니다(공식 세부정보). 상품은 일반적으로 다음 해 학술대회 무료 등록과 €500 honorarium을 포함합니다. 초록 제출 카테고리와 심사위원 점수를 기준으로 자동으로 자격을 얻습니다 — 별도 신청은 없습니다. 우승 포스터는 보통 과학적 엄밀성(SPC 동료 심사)과 시각적 발표 품질(학술대회 동안 세션 의장이 평가) 모두에서 높은 점수를 받습니다.
예, 일러스트 도형의 경우 (메커니즘 다이어그램, trial schema, 조혈 트리, 신호 경로, 개념 도식). AI는 실험 증거 도형(현미경 이미지, flow cytometry plot, gel 이미지, 원시 영상 데이터)에는 적합하지 않습니다. EHA와 주요 혈액학 저널은 도형 캡션 또는 methods에 AI 사용을 공개하면 AI 보조 일러스트 도형을 수용합니다. 전체 분석은 저널에서 AI 생성 도형이 허용되나요?에 있습니다.
면책 조항: 본 글은 학술 포스터 및 논문 발표를 위한 과학 일러스트 디자인 교육 콘텐츠이며, 의학적 조언을 구성하지 않으며 임상 의사 결정에 사용해서는 안 됩니다. 본 글에서 참조된 질병 메커니즘, 약물 적응증, 치료 프로토콜은 위에서 인용된 동료 심사 자료와 EHA 공식 자료에서 요약한 것입니다. 임상 실무를 위해서는 원본 문헌, 공식 치료 가이드라인(NCCN / ESMO / ASH 등), 그리고 면허를 가진 임상의에게 문의하십시오. SciFig는 과학 일러스트 도구로, 진단, 치료 또는 환자 진료에 대한 조언을 제공하지 않습니다.
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