Thursday 05th December 2024,
최윤섭의 디지털 헬스케어

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인공지능은 의사를 대체하는가

우리는 지금까지 다양한 의료 인공지능에 대해서 자세히 살펴보았다. 그중에는 아직 검증이 덜 되었거나 여전히 개발 중인 것도 있지만, 때로는 인간 전문의 수준과 동등하거나 일부 측면에서는 더 나은 것도 있었다. 한 가지 확실한 것은 의료 인공지능이 앞으로 더욱 발전할 것이며, 발전의 [...]

November 10, 2017 AI, Big Data, Digital Healthcare, Precision Medicine

[발표자료] 인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가 (2017년 11월)

제가 최근 강의하는 의료 인공지능 주제의 슬라이드를 공유합니다. 제가 공부하면서 지속적으로 업데이트하고 있는 슬라이드로, 이번 것은 2017년 11월 기준의 최신 버전입니다. 강의에서 모두 커버하면 2시간 이상 걸리는 내용으로, 대부분의 강의에서는 시간 제약 때문에 일부분 밖에 다루지 못하고 있습니다. 전반부는 의료 인공지능의 [...]

November 4, 2017 Big Data, Digital Healthcare, Seminar

인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가 (6) 딥러닝 기반의 영상 의료 데이터 분석 (하)

  진단의 최종 결정권자, 병리과 영상의학과, 안과, 피부과에 적용되는 의료 인공지능에 이어서, 이번에는 병리과의 의료 인공지능을 알아보려 한다. 여러 진료과 중에서 병리과는 의료 인공지능 연구가 가장 활발한 분야 중의 하나이다. 의료 인공지능의 논문 수를 적용 분야별로 따져보면 병리과가 가장 많다. [...]

August 24, 2017 AI, Big Data, Digital Healthcare, Precision Medicine

인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가 (5) 딥러닝 기반의 영상 의료 데이터 분석 (중)

  당뇨 합병증을 진단하는 안과 인공지능 이번에는 안과 영역의 의료 영상 데이터 분석으로 넘어가 보자. 일반인에게도 ‘당뇨병 환자가 합병증으로 실명의 위험이 높다’는 사실은 잘 알려져 있을 것이다. 이는 당뇨성 망막병증(diabetic retinopathy)이라는 망막에 생기는 당뇨병 합병증 때문이다. 이러한 당뇨성 망막병증을 딥러닝 [...]

August 16, 2017 AI, Big Data, Digital Healthcare, Precision Medicine

인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가 (4) 딥러닝 기반의 영상 의료 데이터 분석 (상)

두 번째 유형의 의료 인공지능은 바로 ‘이미지로 나타낼 수 있는 의료 데이터를 분석 및 판독하는 인공지능’이다. 최근 이러한 유형의 의료 인공지능의 개발에는 대부분 딥러닝(deep learning)이라는 기술이 활용된다. 아마 인공지능에 관심이 없는 사람이라도 이 딥러닝이라는 기술의 이름 정도는 들어보았을 것이다. 특히 [...]

August 8, 2017 AI, Big Data, Digital Healthcare