Friday 26th April 2024,
최윤섭의 디지털 헬스케어

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IBM Watson은 수가를 받을 수 있을까?

한국은 현재 IBM 왓슨 포 온콜로지 (Watson for Oncology, 이하 WFO)를 전세계에서 가장 활발하게 도입한 나라 중 하나다. 지금까지 총 8개 병원이 WFO를 도입한 것으로 보인다. 이는 미국과 중국을 제외하면 세계적으로 가장 많은 숫자인 것 같다. 중국은 2016년 가을에 항저우 코그니티브 [...]

November 1, 2017 AI, Digital Healthcare, Precision Medicine, Regulation

로봇이 외과 의사보다 수술을 잘 할 수 있을까

인공지능이나 로봇의 의료 적용을 논할 때 흔히 외과의사는 그 영향권에서 멀리 벗어나 있는 것으로 간주된다. 수술에는 외과 의사의 섬세한 술기가 요구되는데, 많은 경우 이는 아직 로봇이 도달하기는 어렵다고 여겨지기 때문이다. 소위 다빈치와 같은  ‘로봇 수술’의 경우에도 로봇이 자동으로 수술하는 것이 [...]

October 23, 2017 AI, Digital Healthcare

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