분류 전체보기15 인공지능의 임상검증 방법론(알고리즘 정확도, 임상적 유용성) 인공지능의 임상검증 방법론(알고리즘 정확도, 임상적 유용성) 의학적 진단과 판단을 보조하는 인공지능 알고리즘들이 이제 개발단계를 지나 환자 진료에 점차 도입되고 있습니다. 인터넷 검색을 해보면 이러한 인공지능 알고리즘의 높은 정확도를 알리는 글도 많이 발견할 수 있습니다. 그런데 인공지능 알고리즘이 진로에 보급되면서 제한된 실험실 환경이 아닌 실제 진료환경에서는 정확도가 낮아지는 현상이 나타나 주목을 받고 있습니다. 최근 미국 위스콘신 의과대학이 미국 식품의약국으로부터 이미 의료기기 허가를 받아 시판되고 있는 한 인공지능 알고리즘의 정확도에 대한 연구결과를 발표하였습니다. 이 인공지능 알고리즘은 경추의 전산화 단층 촬영 영상을 분석해서 경추 골절이 있는지를 진단하는데, 미국 식품의약국 허가자료에 따르면 .. 2022. 8. 5. 의료 인공지능 패러다임을 바꾸고 있는 Attention 메커니즘과 Transformer 모델 의료 인공지능 패러다임을 바꾸고 있는 Attention 메커니즘과 Transformer 모델 1997년 RNN 계열의 모델인 LSTM, 그리고 1998년 CNN 계열의 모델인 LeNet이 발표된 이후 RNN과 CNN은 각각 자연어 처리 분야와 이미지 인식 분야에 효과적임이 밝혀지며 인공지능 모델을 대표하는 양대 산맥이 되었습니다. 이후, 약 20년간 인공지능 연구는 이것들의 변형과 개선의 형태가 주를 이루었습니다. 그런데 몇 해 전, RNN을 주로 사용하던 자연어 처리 분야와 CNN을 주로 사용하던 이미지 인식 분야의 인공지능 커뮤니티 모드에 충격적인 논문이 발표되었습니다. 논문의 제목마저도 네게 필요한 것은 Attention 뿐이야. 하는 심플하고 강렬한 임팩트를 가지고 있습니다. Attention 메.. 2022. 8. 4. 인공지능을 활용한 병리 영상 분석 목표 인공지능을 활용한 병리 영상 분석 목표 디지털 병리의 도입은 디지털화된 이미지를 탐지, 분할, 진단 및 분석 수행할 수 있는 AI 기반 영상분석을 적용할 수 있게 하였습니다. 디지털 병리라는 디지털 데이터 생성과 AI 기반 영상 분석이라는 4차 산업혁명의 부분이 만나 의료진의 병리진단의 능률을 향상하고 진단율을 끌어올리기 위해 컴퓨터를 이용한 심층 기계학습과 이미지 분석 및 여러 데이터 소스를 통합하는 진단 접근법을 고안하고자 하는 컴퓨터 병리 분야가 급격하게 발전하고 있습니다. 2020년 8월에 한국의 병리 의사 전체를 대상으로 실시한 설문조사에서 병리의사들의 82%가 병리 영상분석을 활용한 판독 보조 소프트웨어 도입이 필요하다고 답하였습니다. 이와 같은 병리 분야의 수요를 바탕으로 2019년 글로벌 .. 2022. 8. 4. 인공지능을 활용한 생체 신호 데이터 분석 사례 인공지능을 활용한 생체 신호 데이터 분석 사례 2016년 이세돌과 인공지능 알파고가 바둑 대결을 펼쳤습니다. 여기서 알파고가 이세돌을 이겨 큰 충격을 주었습니다. 영상의학분야의 일련의 논문들이 인간에서의 성능을 능가하는 인공지능 모델 개발을 발표하였습니다. 이후 2018년에는 생체신호 처리 분야인 심전도 판독에 있어서도 심장내과 전문의의 수준을 능가하는 인공지능 모델이 개발되어 보고되었습니다. 이후로도 많은 연구자들이 심전도, 혈압 파형, 뇌파 등 다양한 신체 신호를 분석하는 인공지능 모델을 개발하여 좋은 성능을 보고하였으며, 현재에는 인공지능 기법을 활용한 상용 의료장비가 개발되어 식약처 인허가를 거친 후 의료현장에서 활용되고 있습니다. 생체 신호 데이터 선 강의에서 여러분들은 생체 신호의 정의와 다양.. 2022. 8. 3. 이전 1 2 3 4 다음
