총 450개
-
AI를 통한 질병 진단 시스템2025.01.201. AI 기반 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 어...2025.01.20
-
혁신적인 AI 기술을 활용한 의료 진단2025.05.031. 세포 수준의 의료 진단 기술 세포 수준의 의료 진단을 위해서는 바이오마커를 활용하는 기술이 필요하다. 이는 세포와 관련된 유전자 및 단백질 등의 정보를 수집하고 해석함으로써 세포의 상태를 파악할 수 있는 기술이다. 2. AI 기술을 활용한 세포 수준 진단 기술 개발 AI 기술을 활용하여 바이오마커 정보를 더욱 정확하게 분석할 수 있는 세포 수준 진단 기술을 개발하는 것이 이 연구의 목표이다. 이를 위해, 다양한 머신 러닝 알고리즘을 활용한 세포 수준의 데이터 분석 방법을 연구할 것이다. 3. 세포 수준 진단 기술의 장단점 및 ...2025.05.03
-
라디오믹스에서의 AI - 진단과 치료 계획을 위한 의미 있는 의료 영상 특징 추출2025.05.111. 라디오믹스에서의 AI 의료 영상은 진단과 치료 계획에 매우 중요한 역할을 담당하며, 최근 AI 기술의 발전으로 의료 영상에서 의미 있는 특징을 추출하는 라디오믹스 분야에서도 AI의 적용이 두드러지고 있습니다. 라디오믹스는 의료 영상에서 복잡한 정보를 추출하여 진단과 치료 계획에 활용하는 중요한 분야이며, AI 기술은 라디오믹스 분야에서 의미 있는 의료 영상 특징을 자동으로 추출하는데 기여합니다. 2. AI의 활용 방법과 장점 AI 기술은 의료 영상을 자동으로 분석하여 병변과 조직의 특성을 추출하며, 대량의 의료 영상 데이터에서...2025.05.11
-
의료 진단과 예측 모델링: AI 기술의 응용2025.11.151. 의료 영상과 AI 기술 AI를 활용한 의료 영상 분석은 X-레이, CT 스캔, MRI 등의 의료 영상을 분석하여 질병 및 이상을 식별합니다. AI 시스템은 유방암, 폐렴, 망막 질환 등을 탐지하는 데 사용되며, 영상 데이터에서 패턴을 인식하고 이를 기반으로 정확한 진단을 수행합니다. 이를 통해 진단 과정을 빠르게 하고 정확한 결과를 제공하며, 의료 전문가의 의사결정을 지원합니다. 2. 병리학적 데이터와 예측 모델링 환자의 혈액 검사, 조직 검사 결과, 유전체 데이터 등을 활용한 예측 모델링은 진단 및 질병 예방에 중요한 도구입...2025.11.15
-
AI 시대 병원 경영에 미치는 영향2025.01.241. AI를 통한 진단 및 치료의 혁신 AI는 병원 경영에 있어 진단과 치료 과정에서 중요한 변화를 가져오고 있다. AI 알고리즘은 의료 영상 분석을 통해 정확한 진단을 제공하며, 특히 암 진단 분야에서 큰 효과를 발휘하고 있다. 이를 통해 불필요한 추가 검사와 치료를 줄일 수 있어 병원 경영에 긍정적인 영향을 미친다. 2. AI를 통한 병원 운영 효율화 AI는 병원 운영에서 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 한다. AI 기반의 수술 스케줄링 시스템, 인력 관리 최적화 등을 통해 운영 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있다. 3...2025.01.24
-
의료 진단 인공지능 알고리즘의 신뢰성과 정확성 향상2025.11.171. 의료 데이터의 품질과 다양성 의료 진단 인공지능 알고리즘의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해서는 풍부하고 다양한 의료 데이터에 기반한 학습이 필수적입니다. 대량의 정확한 의료 데이터 수집과 고도의 다양성 확보를 통해 다양한 인구 집단 및 의료 케이스를 대표할 수 있는 데이터셋 구축이 필요하며, 이는 알고리즘의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 2. 설명 가능한 인공지능(XAI) 의료 진단에서 인공지능 알고리즘의 의사결정 과정을 투명하게 설명할 수 있는 기술 개발이 중요합니다. 환자와 의료 전문가가 알고리즘의 결과를 이해하고 신...2025.11.17
-
설명 가능한 AI 학습 지원 시스템 개발2025.11.171. Knowledge Tracing(KT)와 Deep Knowledge Tracing(DKT) Knowledge Tracing은 학습자의 지식 상태를 모델링하는 분야로, 학습 이력 데이터를 활용하여 학습자의 숙련도를 정량적으로 진단합니다. 기존의 통계 기반 BKT 모델의 한계를 극복하기 위해 딥러닝의 LSTM 구조를 이용한 DKT가 개발되었으며, 복잡하고 긴 학습 이력에 대한 유의미한 정보 추출이 가능합니다. 본 연구에서는 DKT를 사용하여 학습자의 인지적 지식 상태를 모델링하고 예측 정확도를 높였습니다. 2. 설명 가능한 인공지...2025.11.17
-
첨단 의료기술의 형평성 제고를 위한 과제2025.01.121. 로봇수술 시스템의 고가 문제 로봇수술 시스템 도입과 운영에 약 40억원 이상의 비용이 소요되어 상급 종합병원을 중심으로만 로봇수술이 가능한 실정이다. 이를 해소하기 위해 정부 차원의 재정 지원과 병원 간 기기 공동 활용 체계 구축, 로봇수술 수가 현실화를 통한 건강보험 적용 등이 필요하다. 2. AI 진단시스템의 고가 문제 AI 진단시스템의 고가 기술 도입과 유지비용으로 인해 건강보험 적용 여부에 따라 환자의 경제적 부담이 결정될 수 있다. 이에 정부와 보험사는 AI 진단의 의료 접근성과 형평성을 제고하기 위한 정책적 고민이 ...2025.01.12
-
AI의 텔레메디슨과 언더서빠트된 지역에서 의료 서비스 접근 확대에 대한 역할2025.05.111. 텔레메디슨의 중요성 텔레메디슨은 정보통신기술과 의료를 융합하여 거리를 떨어진 환자들에게 의료 서비스를 제공하는 혁신적인 방법으로 주목받고 있습니다. 텔레메디슨은 환자와 의료 전문가들 간의 거리와 시간적인 제약을 극복하여 의료 서비스를 신속하고 편리하게 제공할 수 있으며, 언더서빠트된 지역에서 의료 서비스의 접근성을 높이는데 중요한 역할을 합니다. 2. AI가 텔레메디슨에서의 역할과 장점 AI 기술은 텔레메디슨을 통해 수집된 대량의 의료 데이터를 분석하여 질병 판단과 치료법 제안에 도움을 줄 수 있습니다. 또한 AI는 환자들이 ...2025.05.11
-
디지털 전환 분야의 기업 벤처링 사례2025.04.271. 질병 진단 업체의 벤처링 질병 진단 업체들이 새로운 진단 기술을 개발하고 있다. 대표적으로 혈액 기반 암 진단 키트를 개발한 GUARDANT Healthcare와 디지털 영상 진단 기술을 발전시킨 업체들이 있다. 이들은 기존의 고체 조직 검사 방식에서 벗어나 액체 조직 검사와 디지털 영상 기술을 활용하여 진단의 정확성과 효율성을 높이고 있다. 2. 질병 진단법의 종류 질병 진단법에는 체액(혈액, 소변, 침 등)을 검사하는 방법, 병변 부위를 직접 채취하여 검사하는 방법, 그리고 영상을 이용한 진단법 등이 있다. 영상 진단법에는...2025.04.27
1 / 45
