Friday 20th October 2017,
최윤섭의 Healthcare Innovation

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FDA의 디지털 헬스케어 Pre-Cert 파일럿에 삼성, 애플, 구글, 핏빗 등 선정

FDA가 지난 7월말 발표했던 ‘디지털 헬스케어 이노베이션 액션 플랜’의 pre-certification (이하 Pre-Cert)프로그램의 파일럿에 참여할 9개 기업이 선정되었습니다. 제가 블로그와 칼럼 등으로 정리해드렸다시피, FDA는 디지털 헬스케어 분야의 의료 기기에 대해서는 기존처럼 개별 제품(product)이 아니라, 제조사(developer)를 기준으로 규제하겠다는 파격적인 안을 내어놓았습니다. 적절한 [...]

September 27, 2017 Digital Healthcare
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인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가 (6) 딥러닝 기반의 영상 의료 데이터 분석 (하)

“인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가” 시리즈 제2의 기계시대와 의료 인공지능 IBM Watson의 이상과 현실적 과제 의료 빅데이터 기반의 질병 예측 딥러닝 기반의 영상 의료 데이터 분석 (상) 딥러닝 기반의 영상 의료 데이터 분석 (중) 딥러닝 기반의 영상 의료 데이터 분석 [...]

August 24, 2017 Big Data, Digital Healthcare, Precision Medicine
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인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가 (5) 딥러닝 기반의 영상 의료 데이터 분석 (중)

“인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가” 시리즈 제2의 기계시대와 의료 인공지능 IBM Watson의 이상과 현실적 과제 의료 빅데이터 기반의 질병 예측 딥러닝 기반의 영상 의료 데이터 분석 (상) 딥러닝 기반의 영상 의료 데이터 분석 (중) 딥러닝 기반의 영상 의료 데이터 분석 [...]

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