본문내용
돌지 않고 있다. 따라서 이에 대한 정책을 강화하여 더 많은 일자리를 창출하고. 사회적 안전망을 확충해야 한다.
한국은 보편적 복지를 하기 위해 필요한 재정을 과도한 세금으로 모으기가 현실적으로 불가능에 가깝다. 따라서 현재 사용하고 있는 선별적 복지를 조금 더 발전시켜야 할 것이다. 보편적 복지를 하고 있는 스웨덴은 아이러니하게도 빈부격차가 한국보다 크다고 한다. 따라서 한국은 취약 계층, 저소득층, 장애인 등 도움이 필요한 사람들을 대상으로 한 맞춤형 복지 프로그램을 확대하여, 복지 혜택이 필요한 사람들에게 집중적으로 지원하게 된다면 국민 모두가 삶의 기본권을 잘 누릴 수 있을 것이다.
4번
AI를 통한 질병 진단 시스템
현대 의료 분야는 계속해서 한계를 뛰어넘는 발전을 이루고 있다. 그러나 현대 의학에서 밝히지 못하는 많은 질병과 아직 나오지 않은 치료제가 무궁무진하다. 의학은 치료 목적에서도 중요한 역할을 하지만 사실은 병의 원인을 파악하여 발병하기 전에 진단을 통하여 미리 예방을 하는 것이 더 큰 임무라고 볼 수 있다. 따라서, AI를 통한 질병 진단 시스템을 적용한다면 병을 예방하는 것에 큰 도움이 될 것이라고 생각한다. 내가 생각하는 진단 시스템은 사람이 할 수 있는 영역을 뛰어넘어 실제로 나에게 앞으로 어떤 병에 걸릴 수 있는지 유전적인 부분까지 파악하여 진단을 내리는 것을 말한다.
AI가 융합된 진단 시스템을 사용하게 된다면 일차적으로 방대한 양의 의료 데이터를 기반으로 높은 정확도의 진단을 제공할 수 있을 것이다. 또한, AI가 환자의 개인 건강 데이터를 분석하여 맞춤형 치료 계획을 제시할 수 있을 것이다. 나아가 자신뿐 아니라 나의 가족과 주변 모든 친인척 데이터를 활용하여 가족력과 유전병에 대한 진단을 낸다면 특히 희귀 질병이나 복잡한 질환의 진단에서 큰 도움이 될 수 있다.
AI 진단 시스템은 의사들의 부담을 줄여주고, 의료 인력이 부족한 지역에서도 효과적인 진료를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 게다가 AI는 데이터를 빠르게 처리할 수 있어 응급 상황에서 신속한 진단을 가능하게 하여 환자의 생존율을 높이는 데 기여할 수 있다.
AI 활용 시 가장 중요하게 생각해야 할 점은 보안인데, 심지어 의료 데이터는 매우 민감한 개인 정보이다. AI를 활용하는 과정에서 데이터 유출 또는 해킹의 보안 문제가 발생한다면 특히 의료계는 그 피해가 더 막심할 것이다.
또한, AI가 진단 업무를 대체함에 따라 일부 의료 인력의 역할이 축소될 수 있으며, 이는 일자리 감소로 충분히 이어질 수 있다. 여기에는 AI와의 신뢰가 사람에 대한 신뢰보다 높아진다면 AI의 시스템 오류나 오작동이라도 나면 큰 혼란이 야기될 수 있다. 무엇보다 의료진의 경험과 직관이 무시될 가능성이 보인다.
참고문헌
1) \'복지 천국\' 스웨덴 3년 살아보니… \"완벽한 지상낙원은 없더라\", [아무튼, 주말] \'행복한 나라의 불행한 사람들\', 출간한 회사원 박지우씨, 조선일보, 배준용 기자,2022.04.30.
2) 북유럽 복지모델과 시사점 보고서, 대한상공회의소
한국은 보편적 복지를 하기 위해 필요한 재정을 과도한 세금으로 모으기가 현실적으로 불가능에 가깝다. 따라서 현재 사용하고 있는 선별적 복지를 조금 더 발전시켜야 할 것이다. 보편적 복지를 하고 있는 스웨덴은 아이러니하게도 빈부격차가 한국보다 크다고 한다. 따라서 한국은 취약 계층, 저소득층, 장애인 등 도움이 필요한 사람들을 대상으로 한 맞춤형 복지 프로그램을 확대하여, 복지 혜택이 필요한 사람들에게 집중적으로 지원하게 된다면 국민 모두가 삶의 기본권을 잘 누릴 수 있을 것이다.
4번
AI를 통한 질병 진단 시스템
현대 의료 분야는 계속해서 한계를 뛰어넘는 발전을 이루고 있다. 그러나 현대 의학에서 밝히지 못하는 많은 질병과 아직 나오지 않은 치료제가 무궁무진하다. 의학은 치료 목적에서도 중요한 역할을 하지만 사실은 병의 원인을 파악하여 발병하기 전에 진단을 통하여 미리 예방을 하는 것이 더 큰 임무라고 볼 수 있다. 따라서, AI를 통한 질병 진단 시스템을 적용한다면 병을 예방하는 것에 큰 도움이 될 것이라고 생각한다. 내가 생각하는 진단 시스템은 사람이 할 수 있는 영역을 뛰어넘어 실제로 나에게 앞으로 어떤 병에 걸릴 수 있는지 유전적인 부분까지 파악하여 진단을 내리는 것을 말한다.
AI가 융합된 진단 시스템을 사용하게 된다면 일차적으로 방대한 양의 의료 데이터를 기반으로 높은 정확도의 진단을 제공할 수 있을 것이다. 또한, AI가 환자의 개인 건강 데이터를 분석하여 맞춤형 치료 계획을 제시할 수 있을 것이다. 나아가 자신뿐 아니라 나의 가족과 주변 모든 친인척 데이터를 활용하여 가족력과 유전병에 대한 진단을 낸다면 특히 희귀 질병이나 복잡한 질환의 진단에서 큰 도움이 될 수 있다.
AI 진단 시스템은 의사들의 부담을 줄여주고, 의료 인력이 부족한 지역에서도 효과적인 진료를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 게다가 AI는 데이터를 빠르게 처리할 수 있어 응급 상황에서 신속한 진단을 가능하게 하여 환자의 생존율을 높이는 데 기여할 수 있다.
AI 활용 시 가장 중요하게 생각해야 할 점은 보안인데, 심지어 의료 데이터는 매우 민감한 개인 정보이다. AI를 활용하는 과정에서 데이터 유출 또는 해킹의 보안 문제가 발생한다면 특히 의료계는 그 피해가 더 막심할 것이다.
또한, AI가 진단 업무를 대체함에 따라 일부 의료 인력의 역할이 축소될 수 있으며, 이는 일자리 감소로 충분히 이어질 수 있다. 여기에는 AI와의 신뢰가 사람에 대한 신뢰보다 높아진다면 AI의 시스템 오류나 오작동이라도 나면 큰 혼란이 야기될 수 있다. 무엇보다 의료진의 경험과 직관이 무시될 가능성이 보인다.
참고문헌
1) \'복지 천국\' 스웨덴 3년 살아보니… \"완벽한 지상낙원은 없더라\", [아무튼, 주말] \'행복한 나라의 불행한 사람들\', 출간한 회사원 박지우씨, 조선일보, 배준용 기자,2022.04.30.
2) 북유럽 복지모델과 시사점 보고서, 대한상공회의소
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