Saturday 02nd November 2024,
최윤섭의 디지털 헬스케어

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제너럴리스트 의료 인공지능을 위한 첫번째 시도, Med-PaLM M

의료는 본질적으로 멀티모달(multimodal) 입니다. 환자를 진료, 진단하고 질병을 치료하기 위해서는 언어, 이미지, 유전체 등 다양한 모달리티의 데이터를 해석하고, 다양한 모달리티를 통해서 환자 및 다른 의료진과 커뮤니케이션 할 수 있어야 합니다. 하지만 지금까지 인공지능은 주로 하나의 모달리티에 대해서만 개발되어 왔습니다. 하지만 [...]

May 19, 2024 AI, Big Data, Digital Healthcare, Paper

인공지능은 의사에게 얼마나, 어떻게 도움이 되는가?

의료 인공지능이 의사에게 얼마나/어떻게 도움이 되는지를 판단하는 것은 매우 중요하고도 어려운 문제입니다. 최근 Nature Medicine에는 인공지능이 영상의학과 의사에게 판독에 어떻게/얼마나 도움이 되는지를 분석한 논문이 실렸습니다. 그 결론은 결국 사람에 따라서, 질병에 따라서 heterogeneous 하다는 것입니다. 연구자들은 140명의 영상의학과 전문의에게 324명의 [...]

April 30, 2024 AI, Digital Healthcare, Paper

[논문] LLM이 의료 전문가보다 의학 텍스트 요약을 더 잘 한다

최근에 Nature Medicine에 실린 흥미로운 논문입니다. 의사들이 진료할 때 의학적인 텍스트에 담겨 있는 정보를 추출하고, 이러한 텍스트를 요약하는 것은 중요하고도 많은 시간과 노력이 들어가는 과업인데요. 이러한 clinical text summarization을 (사람) 의료 전문가보다, LLM이 유의미하게 더 잘 한다는 것을 보여주고 있는 [...]

March 24, 2024 AI, Digital Healthcare, Paper

[영상] 카카오 브레인의 배웅 최고 헬스케어 책임자(CHO) 님 인터뷰

카카오 브레인의 헬스케어를 책임지고 계시는, 배웅 부사장님(최고 헬스케어 책임자)의 인터뷰입니다. 카카오 브레인에서 왜 헬스케어를 하는지, 그리고 카카오 브레인에서 개발한 흉부 엑스레이 관련 초거대 의료 인공지능의 성능, 사업화 및 인허가 관련 이야기부터, 항체 신약 개발을 위한 인공지능에 이르기까지 다양한 이야기를 나눠보았습니다. 인터뷰에 [...]

March 19, 2024 AI, Digital Healthcare, Interview

디지털 치료제 회사는 BM을 어떻게 만들어야 하나

최근 STAT+ 에는 디지털 치료제 회사들의 사업 모델에 대한 고민이 잘 설명된 아티클이 있어서, 제 생각을 덧붙여서 소개해드리고자 합니다. 초창기 디지털 치료제 회사들의 BM은 무척 간단했습니다. 바로 전통적인 처방약처럼 판매하는 것이지요. 인허가를 받고, 보험사로부터 보험 수가를 확보하고, 의사가 처방해주면 환자가 [...]

January 31, 2024 Digital Healthcare, DTx, etc ...