Tuesday 26th March 2024,
최윤섭의 디지털 헬스케어

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[논문] 구글의 안과 인공지능에 대한 몇가지 연구 결과 업데이트

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 [...]

July 22, 2019 AI, Digital Healthcare, Paper

[발표자료] 인공지능은 의료를 어떻게 혁신하는가 (2019년 7월)

의료 인공지능에 대한 제 강의 슬라이드의 2019년 7월 최신 버전입니다. 총 380장 정도의 분량으로, 대부분의 강의에서는 시간상 이 자료의 일부분만 말씀드리게 됩니다. (상)   (하) [...]

July 14, 2019 AI, Digital Healthcare, Seminar

[논문] 딥러닝이 5년 뒤 유방암의 발병을 예측한다

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 [...]

May 21, 2019 AI, Digital Healthcare, Paper, Precision Medicine

지속적으로 바뀌는 의료 인공지능을 어떻게 규제할 것인가

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 [...]

April 12, 2019 AI, Digital Healthcare, Regulation

[논문] 의료 인공지능에 대한 악의적 공격, 어떻게 대비해야 하는가?

며칠 전 Science에 실린 흥미로운 아티클입니다. 바로 의료 인공지능에 대한 adversarial attack, 즉, 악의적인 공격의 가능성에 관한 것입니다. 다른 모든 인공지능과 마찬가지로 의료 분야의 인공지능 역시 이러한 악의적인 공격에 취약할 수 있습니다. 데이터를 (인간은 알아차릴 수 없을 정도로) 미묘하면서도 교묘하게 의도적으로 조작함으로써, [...]

March 28, 2019 AI, Digital Healthcare, Paper