분류 전체보기15 인공지능을 활용한 MRI 영상획득 기본 원리, 재구성, 생성 인공지능을 활용한 MRI 영상 획득 기본 원리, 재구성, 생성 자기 공명 영상, MRI와 같은 의료영상은 상세한 부분까지 볼 수 있는 정보들을 획득하고 진단하기 좋은 영상을 만들어내기 위해 촬영 시간이 길게 소요됩니다. 이처럼 한 환자의 영상을 얻는데 많은 시간이 소요되므로 촬영 도중 환자가 움직이게 되면 촬영을 기다리는 다른 환자들에게도 영향을 줍니다. 그래서 MRI 촬영 예약을 하면 몇 주 혹은 몇 달을 기다려야 합니다. 또한 상체 부분을 촬영할 때에는 한동안 숨을 참아야 하는데, 이러한 모든 불편한 것들의 원인은 MRI라는 영상 장비가 영상 데이터를 얻는 촬영 과정이 시간이 많이 걸릴 수밖에 없는 구조이기 때문입니다. 따라서 보통 촬영 시간이 20분에서 40분 혹은 경우에 따라서 1시간이 넘어가기도.. 2022. 8. 3. 인공지능을 활용한 EMR 정형 데이터 분석 사례 인공지능을 활용한 EMR 정형 데이터 분석 사례 임상의사결정 지원시스템은 환자의 임상정보를 바탕으로 의료인이 진료 과정에서 적절한 임상적 판단과 의사결정을 하도록 돕는 시스템을 의미합니다. 임상의사결정 지원시스템은 규칙 기반으로 작동하거나 알맞게 디자인된 지식체계 베이스로 만들어지기도 했습니다만 최근 의료 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 이용하여 환자의 예후를 예측하는 인공지능 모델을 만드는 방향으로 점점 발전하고 있습니다. 전자 의무기록은 환자에 대한 여러 의료행위 정보가 담겨 있으므로 임상현장에서 필요한 맞춤형 임상의사결정 지원시스템을 학습하는 용도로 활용 가능합니다. 연구 예시 중 하나로 무릎관절 전치환술 후 환자에게 수혈이 필요할지를 조기에 예측한 사례를 설명드리겠습니다. 해당 내용은 다음과 같.. 2022. 8. 3. 인공지능을 활용한 EMR 비정형데이터 분석 사례 인공지능을 활용한 EMR 비정형 데이터 분석 사례 인공지능의 발전에 힘입어 실제 의료 현장에서도 AI가 적극적으로 활용되고 있습니다. 예를 들어 IBM의 왓슨은 의사의 진단을 보조하는 도구로 활용되고 있습니다. 병원 시스템 및 연구 개발에도 인공지능이 활발하게 사용되고 있습니다. AI 플랫폼을 통해 인공지능이 가정에서 복약지도를 하거나 인공지능 의료 녹취를 통해 영상 데이터 판독 소견 음성을 실시간으로 문서화해 저장하고 시스템에 등록하는 작업을 자동화하는 등에 사용처가 있습니다. 치료 전에 문진 챗봇을 사용하는 병원도 늘고 있습니다. 고혈압, 당뇨 등 만성질환자는 기간을 두고 내원하기에 질병 근원을 파악하기 쉽지 않은데요. 챗봇은 병원 밖 일상에서 환자에게 어떤 운동을 했는지, 무얼 먹었는지 등에 대해 .. 2022. 8. 3. 인공지능 병리 영상분석 방법론과 사례 인공지능 병리 영상분석 방법론과 사례 병리 영상분석 알고리즘은 환자의 병을 진단하고 예후를 예측하기 위한 영상 분류, 병리 영상 내 병변 탐지 및 중요 부분 분할과 같은 병리 영역에서의 필요한 부분을 처리하기 위해서 개발됩니다. 인공지능을 이용한 병리 영상분석은 병리 검칠을 환자에게서 체취함으로써 시작됩니다. 환자에게서 작은 크기의 조직을 채취하는 생검이나 또는 수술실 절제 과정을 통해 인체 조직을 채취한 후, 매우 얇은 절편을 내어 인체 조직 표본 슬라이드를 제작합니다. 제작한 슬라이드는 스캐너를 통하여 전체 조직 영상 즉, whole slide image로 디지털화합니다. 병리 의사는 조직 영상을 검토하여 분석에 적합한 수준의 영상인지를 평가하고 분석 주제에 적합한 영상들을 선별해낸 후, 이미지에서 .. 2022. 8. 2. 이전 1 2 3 4 다음
