얼마 전 외국 언론에 ‘MIT의 인공지능이 유방암 발병을 5년 미리 예측한다 (MIT CSAIL’s AI can predict the onset of breast cancer 5 years in advance)’ 라는 제목의 연구가 소개되어, 원문을 찾아보았다. 이번 달 Radiology에 실린 논문으로 MIT와 MGH의 공동연구로 진행되었다. 언론의 [...]
헬스케어 스타트업 인터뷰, 이번에는 의료 인공지능 스타트업 루닛(Lunit)의 백승욱 의장님을 모셨습니다! 루닛은 한국을 대표하는 인공지능 스타트업 중 하나일 뿐만 아니라, 세계적으로도 알려져 있는 유망한 스타트업인데요. 의료 인공지능과 관련한 우수한 연구 성과와 함께, 식약처 인허가 등을 통해서 국내외에서 의료 인공지능 분야를 [...]
최근 FDA에서는 인공지능/머신러닝 기반의 인공지능 의료기기의 adaptive learning을 어떻게 규제할 것인지에 대한 백서를 내어놓았습니다. (즉, 아직 가이드라인 전단계의 문서입니다.) 인공지능의 속성 중의 하나는 개발할 때뿐만 아니라, 사용하면서도 사용자의 피드백, 새로운 학습 데이터, 혹은 알고리즘 자체의 발전으로 계속 변화/발전할 수 있다는 [...]
필자는 흔히 디지털 헬스케어를 설명할 때, ‘디지털 헬스케어의 3단계’라는 개념을 즐겨 사용한다. 데이터를 중심으로 측정, 통합, 분석을 거치면서 디지털 헬스케어가 구현된다는 것이 골자다. 그런데 여기에서 그친다면 무엇인가 빠진 것이 있을 것이라고 생각할 수도 있다. 바로 환자를 ‘치료’ 한다는 것이다. 환자를 [...]
며칠 전 Science에 실린 흥미로운 아티클입니다. 바로 의료 인공지능에 대한 adversarial attack, 즉, 악의적인 공격의 가능성에 관한 것입니다. 다른 모든 인공지능과 마찬가지로 의료 분야의 인공지능 역시 이러한 악의적인 공격에 취약할 수 있습니다. 데이터를 (인간은 알아차릴 수 없을 정도로) 미묘하면서도 교묘하게 의도적으로 조작함으로써, [...]
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