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 [...]
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 [...]
지금까지도 의료 데이터는 주로 의료전문가, 즉 사람의 힘으로 분석되고 해석되어 왔다. 하지만 디지털 기술의 발전에 따라서, 데이터를 해석하는 주체는 여전히 사람인 경우라고 할지라도 분석 방식은 예전과 크게 달라질 수 있을 것이다. 의료 전문가가 디지털 기술을 활용하여 환자로부터 나온 의료 데이터를 [...]
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 [...]
이제는 ‘디지털 의료의 3단계’에서 세 번째 단계에 해당하는 데이터의 분석에 대해서 알아보려 한다. 1단계인 ‘측정’에서 우리는 많은 종류의 헬스케어 데이터가 다양한 방식을 통해서 측정될 수 있다는 것을 알아보았으며, 2단계 ‘통합’에서는 이 다양하고 방대한 데이터를 통합하기 위한 플랫폼에 대해서도 살펴보았다. 이제는 [...]
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