의료 AI 입문가장 쉽게 배우는 의료 AI

소개글

의료 AI 입문가장 쉽게 배우는 의료 AI에 대한 보고서 자료입니다.

목차

PART 1

의료 AI

의료와 인공지능은 친화성이 높다

AI의 역사와 의료와의 관계

제1차 인공지능 붐

제2차 인공지능 붐

제3차 인공지능 붐

AI와 신경망 그리고 딥러닝까지



PART 2

머신러닝과 통계학은 종이의 앞뒤

머신러닝에서의 예측은 각 인자의 가중치가 중요하다



PART 3

의료에 사용하는 머신러닝

머신러닝의 종류

지도학습이란?

분류문제 : 질환의 감별

회귀문제 : 수치 예측

학습이란?

입력 데이터의 학습법

과적합의 함정

비지도학습이란?



PART 4

여러 가지 머신러닝

선형 회귀(단순 회귀 또는 다중 회귀)

로지스틱 시그모이드 회귀

K-최근접 이웃 알고리즘(K-Nearest Neighbor)

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)

결정 트리(Decision Tree)

총체적 학습

랜덤 포레스트(Random Forest)

XG 부스트(XG Boost)

머신러닝의 성능



PART 5

진단에 응용한 베이즈 정리

베이즈 정리란?



PART 6

인공 뉴런

신경세포와 인공 뉴런

인공 뉴런의 가중치와 역치

활성화 함수로 출력을 미세하게 조정한다



PART 7

신경망

신경망의 구조

은닉층의 도입

신경망은 점점 현명해진다

신경망에 의한 영상 인식



PART 8

딥러닝

딥러닝의 구조

다른 머신러닝과의 차이점

딥러닝에서의 과적합

딥러닝의 학습과 처리

딥러닝의 종류



PART 9

합성곱 신경망

합성곱 신경망(CNN)의 구조

영상 입력

합성곱(필터 처리)

풀링(Pooling)

전결합층

출력층

층의 깊이와 영상 인식



PART 10

의료 분야에서 활용하는 AI

진료 지원에서의 AI 응용

검체검사에서의 AI 응용

영상 진단에서의 AI 응용

영상 처리에서의 AI 응용

병리 진단에서의 AI 응용

그 외의 영상에 사용되는 AI

정밀의학이나 예방 의료에서의 AI 응용

신약개발에서의 AI 응용

간병에서의 AI 응용



PART 11

AI 시대의 의료

의사는 AI와 어떻게 같이 일할 것인가?

의료에 AI를 도입할 때 논의해야 할 것은?

데이터의 취득과 이용에 관한 문제(개인정보보호 등의 문제)

판단 과정 중 불투명성에 의한 문제

AI의 책임과 의사결정을 둘러싼 의론

진단 지원에 대한 질의 평가나 규격의 설계

지금부터 의사에게 요구될 것들

영상의학 진단의나 병리의에게

본문내용

의료 AI 입문은 의료 분야에 인공지능을 적용하고자 하는 의료 종사자와 의학도를 위한 국내 최초의 입문서입니다. 저자는 영상의학과 전문의이자 일본의학방사선학회 회장인 야마시타 야스유키입니다. 그는 AI가 의료 분야의 패러다임을 바꿀 것을 직감하고, 임상의를 비롯한 수많은 의료 관계자가 AI를 쉽게 이해할 수 있도록 이 책을 집필했습니다.

이 책은 의료와 관련된 예시와 풍부한 그림을 통해 AI의 핵심 이론과 알고리즘을 설명합니다. 머신러닝, 딥러닝, 인공 뉴런, 신경망 등 AI의 기초 개념을 알려주고, 의료에 사용하는 머신러닝의 종류와 방법을 소개합니다. 또한 의료 분야에서 활용하는 AI의 다양한 사례와 응용 분야를 소개하고, AI 시대의 의료에 대한 논의와 전망을 제시합니다.

의료 AI는 현재 많은 분야에서 활발하게 연구되고 있으며, 향후 더욱 발전할 가능성이 높습니다. 특히 영상의학, 진단의학, 예측의학, 개인화의학 등에서 AI의 역할이 커질 것으로 예상됩니다. 의료 AI는 의료의 질과 효율을 높이고, 의료 자원의 부족과 불균형을 해소하고, 의료 오류와 비용을 줄이는 등 많은 장점을 가지고 있습니다.

의료 AI는 인공지능의 한 분야일 뿐이며, 인공지능은 의료의 한 도구일 뿐입니다. 의료 AI는 의료 전문가의 판단과 결정을 대체하거나 위협하는 것이 아니라, 보조하고 지원하는 것입니다. 의료 AI는 의료 전문가의 지식과 경험, 직관과 상식, 윤리와 책임, 공감과 소통 등을 대신할 수 없습니다. 의료 AI는 의료 전문가와 환자의 관계를 더욱 강화하고, 의료 전문가의 창의성과 전문성을 더욱 발휘할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

의료 AI를 이해하고 활용하기 위해서는 의료 전문가와 인공지능 전문가가 서로 협력하고 소통해야 합니다. 의료 전문가는 인공지능의 기초 이론과 원리, 장단점과 한계, 가능성과 위험성 등을 알아야 합니다. 인공지능 전문가는 의료의 특성과 요구, 문제와 해결, 규범과 윤리 등을 알아야 합니다. 의료 전문가와 인공지능 전문가는 공통의 언어와 목표를 가지고, 상호 존중하고 신뢰하며, 함께 학습하고 연구하고 개발해야 합니다.

이 책은 인공지능에 생소한 의료 종사자는 물론 곧 AI와 함께 활약할 젊은 의학도에게 유용한 지침서가 될 것입니다. AI가 의료 분야에 미치는 영향과 가능성을 알고 싶다면 이 책을 추천합니다.

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