Tag Archives: artificial intelligence

임상 빅데이터와 딥러닝(Deep Learning)을 활용한 연구와 고려사항

2년전부터 임상 빅데이터에 딥러닝 (Deep Learning) 기술을 접목하여 준비했던 논문이 있는데, 최근에 미국 심장학회 (American Heart Association)에서 발간하는 Stroke 지에 게제 승인이 나서, 관련된 내용을 정리하는 포스팅을 남길까 합니다. 의료 정보 빅데이터에 기계 학습 (Machine Learning) 기술을 활용하여 발표 하였던 저희의 첫번째 논문에서는 800명 정도의 환자 데이터를 이용하였는데, 당시 논문은 DIC 진단에 대해 기존 방법에 비해 진단 정확도를 높일 수는

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의료 정보 빅데이터를 활용한 연구와 고려 사항

최근 의료에서 핫한 키워드 두가지를 꼽자면 ‘빅데이터‘와 ‘인공지능‘일 것입니다. 많은 의료계 연구자들이 의료 빅데이터에 인공 지능을 접목하여, 새로운 연구를 시도하고 있고 저 또한 관심을 갖고 공부를 시작했기에, 이번 포스팅에서는 그 동안 제 스스로 의료 정보 빅데이터를 다루면서 느꼈던 데이터의 여러 가지 특성, 연구 활용을 위한 한계 및 고려사항 등을 포스팅해 보고자 합니다. 관련 포스팅 보기 -> 의학 연구를 위한 기계학습 1: Supervised

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의학 연구를 위한 기계학습: Supervised learning의 연구 설계 구조

  이번 학기 마지막 대학원 수업으로 ‘인공지능과 의학 응용’이라는 과목을 수강 중입니다. 수강 인원을 보면, 얼마나 많은 임상 선생님들이 인공지능 (Artificial Intelligence)을 이용하여 의학 연구에 응용하는 것에 관심이 많은지 알수 있었습니다. 학기가 다 끝나지는 않았지만, 안타깝게도 강의 교수님이 통계학과 선생님이라 그런지 수업을 신청한 임상 선생님들의 요구(Needs)와 수준을 제대로 파악하지 못한 듯 합니다. 대학원 수업에 대한 약간의 답답함이 생겨, 의사들의 입장에서

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휴먼 게놈 프로젝트, 그 이후.. 그리고 정밀 의료시대까지

인간 게놈 프로젝트 (Human Genome Project; HGP)는 인간의 모든 유전자 염기 서열을 밝히는 것을 목표로 1990년 처음 시작되었습니다. 그리고 당초 목표보다 2년 빠른 2003년도에 목표를 완수하게 되었죠. 이 당시만 해도, 인간의 유전체 암호가 모두 해독되어서 마치 모든 유전병을 정복가능하게 될 거라고 기대가 매우 컸습니다. 그렇지만 당시의 기대와 흥분도 잠시, 지금까지 무려 14년이 흘렀지만 아직도 게놈 프로젝트는 현재 진행형입니다. 이번 글에서는

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