Sunday 03rd November 2024,
최윤섭의 디지털 헬스케어

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디지털 의료는 어떻게 구현되는가 (15) 인공지능

이번에는 데이터를 해석하기 위한 또 다른 방법에 대해서 알아보자. 데이터를 인간이 직접 해석하는 것이 한 가지 방식이었다면, 남은 한 가지 방식은 바로 인공지능의 힘을 빌리는 것이다. 최근 국내외를 막론하고 신기술 분야를 통틀어 가장 이슈가 되고 있는 주제를 하나만 고르라면 아마도 [...]

March 15, 2017 AI, Big Data, Digital Healthcare, Precision Medicine

암 환자 1,000명 대상의 IBM Watson 진료 성적 공개

최근 인도의 마니팔 병원(Manipal Hospital)은 1,000명의 암 환자에 대한 IBM Watson의 진료 성적을 공개했습니다. 지난 3년간 치료 받은 유방암, 대장암, 직장암, 폐암 등 4가지 암종의 환자 1,000명에 대해서 의사의 판단과 Watson의 판단이 얼마나 일치했는지를 본 것입니다. 최근 길병원과 부산대병원에도 도입되면서 [...]

March 5, 2017 AI, Big Data, Digital Healthcare, Precision Medicine

[발표자료] 인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가 (updated)

2017년 2월 삼성서울병원 디지털 헬스케어 포럼에서 ‘인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가’ 를 주제로 발표한 자료입니다. 아래와 같은 내용들이 포함되어 있습니다. (예전 자료에서 조금 업데이트 되었습니다.) 인공지능의 의료 활용 유형 복잡한 데이터의 분석 및 권고안 도출 영상 의료/병리 데이터의 분석 및 [...]

February 25, 2017 AI, Big Data, Digital Healthcare, Seminar

피부과 전문의 수준의 인공지능 개발과 그 의미

스탠퍼드 대학교의 연구진이 피부암을 피부과 전문의 수준으로 진단할 수 있는 딥 러닝(deep learning) 기반의 인공지능을 개발했다. 2017년 2월 네이쳐 지에 발표된 이 논문에서 인공지능은 피부 병변 사진의 판독에 대해서 피부과 전문의보다 더 나은 실력을 보였다. 최근 블로그에서 소개했던, 구글의 당뇨성 망막 [...]

February 2, 2017 AI, Big Data, Digital Healthcare

구글, 안과 전문의 수준의 의료 인공지능 발표

구글이 당뇨성 망막병증을 정확하게 진단할 수 있는 딥 러닝 (deep learning) 기반의 인공지능을 발표했다. 이 연구 결과는 지난 2016년 11월 29일 저명한 의학 학술 저널인 JAMA에 실렸다. 이번 논문에서 구글의 인공지능은 안저 사진(Retinal Fundus Photographs)을 판독하여, 최고의 인간 안과전문의와 맞먹는 수준의 [...]

December 4, 2016 AI, Big Data, Digital Healthcare, Precision Medicine