의료 인공지능
도서명:의료 인공지능
저자/출판사:최윤섭/클라우드나인
쪽수:450쪽
출판일:2018-06-25
ISBN:9791186269992
목차
들어가는 말 인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가
집필에 도움을 주신 분들
1부 제2의 기계시대와 의료 인공지능
1장 80%의 의사는 사라질 것인가
인공지능의 부상
제2의 기계 시대
기술적 실직의 전조
2장 강한 인공지능부터 의료 인공지능까지
‘여름 한철 동안’
인공지능과 기계학습
딥러닝의 발전
****한 인공지능
강한 인공지능
초인공지능
인공지능을 어떻게 바라볼 것인가
2부 의료 인공지능의 과거와 현재
3장 IBM 왓슨의 이상과 현실적 과제
의료 인공지능의 세 가지 유형
「제퍼디!」, 위대한 도전
「제퍼디!」의 슈퍼스타
왓슨에 밀려난 최초의 직업
왓슨, 병원에 가다
왓슨 포 온콜로지란 무엇인가
왓슨 포 온콜로지의 특징
이슈 1. 왓슨은 의료기기일까
왓슨 규제의 근본적 어려움
이슈 2. 왓슨은 과연 얼마나 정확한가
왓슨의 정확성에 대한 오해
MD앤더슨의 연구결과(ASCO 2014)
인도 마니팔 병원의 왓슨
인도 암 환자 1,000명 대상 왓슨의 실력
미국임상종양학회ASCO 2017에 보고된 왓슨의 실력
왓슨 포 온콜로지 최초의 논문
왜 왓슨의 실력이 다를까 (1) 가이드라인 및 인종적 차이
왜 왓슨의 실력이 다를까 (2) 보험제도의 차이
왜 왓슨의 실력이 다를까 (3) 치료 옵션 다양성의 차이
왜 왓슨의 실력이 다를까 (4) 가이드라인의 변화와 왓슨의 진화
이슈 3. 왓슨의 정확성과 의학적 효용을 어떻게 증명할까
임상시험이 필요하다. 하지만……
임상시험으로 왓슨을 검증하려면
IBM은 임상시험을 원할까
왜 길병원은 왓슨을 도입했나
왓슨은 정말 마케팅용일까
왓슨, 원칙과 근거가 필요하다
인터뷰: IBM 헬스의 최고 의료 책임자 큐 리 박사
왓슨 포 온콜로지의 도입 등 일반적 이슈
왓슨 포 온콜로지의 정확도, 의학적 검증
왓슨 포 온콜로지의 의료기기 여부 및 규제
4장 의료 빅데이터로 질병을 예측한다
데이터 기반의 심혈관 질환 예측
의료계 가이드라인 vs. 인공지능의 가이드라인
인공지능의 심혈관 질환 예측
치료 결과를 예측하는 구글의 인공지능
전자의무기록 전체를 분석
구글 인공지능의 정확도
인공지능이 주목하는 데이터
첫번째 유형의 의료 인공지능
5장 딥러닝, 딥러닝, 딥러닝
신경망과 인공신경망
인공신경망이 학습하는 법
인공신경망의 발전과 도전
마침내, 딥러닝의 시대
인공지능이 유튜브를 본다면
이미지넷: 영상 인공지능의 마중물
이미지 인식 인공지능의 폭발적 발전
인공지능의 시각적 인지능력
사람보다 사람을 더 잘 알아보다
이미지를 이해하고 설명하는 인공지능
딥러닝을 이용한 의료 인공지능
6장 의사를 능가하는 딥러닝의 영상 판독 분석
딥러닝 기반 유방암 엑스레이 판독
뷰노의 골연령 판독 인공지능
영상의학과 의사와 인공지능의 시너지
당뇨 합병증을 진단하는 안과 인공지능
인공지능 안과의사의 필요성
구글의 인공지능 안과의사
인간 안과의사의 판독을 능가
피부암을 진단하는 인공지능
피부암에 딥러닝을 적용하기까지
딥러닝의 피부암 데이터 학습
인공지능의 피부암 진단 정확도
스마트폰으로 피부암 검사
양적, 질적으로 우수한 데이터
진단의 최종 결정권자, 병리과
병리과 의사 간의 진단 불일치율
병리과 인공지능
하버드대의 인공지능 병리학자
구글의 인공지능 병리학자
병리학자와 인공지능의 시너지
구글의 미국암연구협회AACR18 기조연설
7장 실시간 모니터링을 통한 질병의 예방 및 예측
빅데이터 분석을 통한 예방과 예측 의료
인공지능으로 패혈증 예측하기
IBM의 신생아 패혈증 예측
존스 홉킨스의 패혈증 예측
인공지능 혈당 관리
IBM 왓슨을 이용한 혈당 관리 앱
슈거아이큐의 활용 사례
부정맥의 한 시간 전 예측
심장마비의 하루 전 예측
애플워치로 부정맥 측정하기
심장내과 전문의 vs. 딥러닝
3부 미래를 어떻게 맞이할 것인가: 이슈, 함정, 그리고 희망
8장 인공지능은 의사를 대체하는가
인공지능이 80%의 의사를 대체할까?
자동 마취 기계와 러다이트 운동
쓰나미에 거슬러 헤엄칠 것인가
인간 의사의 사라지는 역할
도식화, 표준화할 수 있는 역할
시각적 인지능력 기반의 역할
영상의학과는 인공지능에 영향을 받을까
빠르게 도입될 인공지능의 조건
영상의학과 레지던트를 권장하는가
9장 정신과와 외과는 인공지능에서 자유로운가
정신과는 인공지능에서 자유로운가
트위터로 양극성 장애 환자 구분하기
인공지능 의사와 환자의 유대감
외과는 인공지능에서 자유로운가
자동 수술 로봇의 시작
자율주행차와 자동 수술 로봇
10장 인공지능의 시대, 의사는 무엇으로 사는가
의학적 최종 의사결정권자
자율주행차와 의사의 미래
의사의 탈숙련화
인간 의사의 인간적인 일
나쁜 뉴스 전하기
의사의 공감 능력이 치료결과를 좌우한다
의사의 낮은 공감 능력
왜 의사는 공감 능력이 낮을까
기초 의과학자의 역할
11장 인공지능과 함께 진료하기 위해서
인공지능의 임상적 효용
임상적 효용의 증명이 왜 어려운가
진료에 어떻게 녹여낼 것인가
구글의 인공지능 병리 현미경
의료 인공지능 사용법 교육하기
의사도 딥러닝을 배워야 할까
새로운 세대의 의사 양성하기
디지털 네이티브 닥터
플립 러닝, 의대 교육의 혁신
12장 인공지능이 의료사고를 낸다면
책임은 누구에게 있는가
관건1. 의료기기 vs. 비의료기기
관건2. 의사의 독립적인 판단이 보장되는가
의사의 관여 없이 진단까지 내리는 최초의 인공지능
만약 환자가 의사보다 인공지능을 선호한다면
관건3. 결과를 얼마나 확정적으로 제시하는가
관건4. 판단 과정이 투명한가 vs. 블랙박스인가
묘수인가, 떡수인가?
의료 인공지능의 블랙박스 문제
블랙박스 ****하기
블랙박스의 의료 활용
나가는 말 의료의 새로운 동반자를 맞이하며
참고 문헌
