이번에 안과 관련 컨퍼런스에서 의료 인공지능을 주제로 세미나를 해야 해서, 안과와 관련된 인공지능 연구 결과들을 오랜만에 정리해보았습니다. 특히 구글은 지난 2016년 JAMA에 발표했던 중요한 연구 이후로도 흥미로운 연구들을 몇가지 발표했습니다. 많은 분들이 이미 아시겠습니다만, 2016년 JAMA 논문은 구글의 연구자들이 딥러닝을 [...]
제가 2019년 7월 식약처 첨단의료기기과 전문가 협의체에서 발표한 자료입니다. FDA가 지난 4월에 발표한, 인허가 이후에 계속 변화하는 인공지능을 어떻게 규제할지에 대한 discussion paper 인 “Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device [...]
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 [...]
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