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AI 알고리즘을 처방하는 미래의 의사
01 의료계에 부는 AI 열풍
02 의료 AI의 핵심: 데이터와 알고리즘
03 AI와 진단: 패러다임의 변화
04 AI와 치료: 맞춤형 의학
05 AI와 의료 윤리: 도전 과제
06 AI와 의료 행정: 미래 병원
07 AI와 임상 연구: 혁신적 접근
08 AI 의사 대 의사의 AI
09 AI 시대의 의사: 생존과 도전
10 AI와 미래 의학의 변화
01 의료계에 부는 AI 열풍
02 의료 AI의 핵심: 데이터와 알고리즘
03 AI와 진단: 패러다임의 변화
04 AI와 치료: 맞춤형 의학
05 AI와 의료 윤리: 도전 과제
06 AI와 의료 행정: 미래 병원
07 AI와 임상 연구: 혁신적 접근
08 AI 의사 대 의사의 AI
09 AI 시대의 의사: 생존과 도전
10 AI와 미래 의학의 변화
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| 등록번호 | 청구기호 | 권별정보 | 자료실 | 이용여부 |
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| 0003200731 | 610.28563 -25-3 | [서울관] 인문자연과학자료실(열람신청 후 1층 대출대) | 이용가능 | |
| 0003200732 | 610.28563 -25-3 | [서울관] 인문자연과학자료실(열람신청 후 1층 대출대) | 이용가능 |
출판사 책소개
AI가 만드는 의료의 미래
인공지능 기술이 의료 현장을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 미래의 의사가 어떤 역량을 갖춰야 하는지를 살펴본다. 피부암 진단, 맞춤형 치료, 질병 예측 등 실제 사례를 통해 AI가 의료 패러다임을 어떻게 바꾸고 있는지 보여 준다.
이 책은 AI를 단순한 보조 기술로 보지 않고, 의료 시스템 전반을 재편하는 핵심 동력으로 조명한다. 동시에 데이터 보안, 윤리, 의사의 책임 등 AI 도입에 따른 현실적인 쟁점도 함께 다룬다. 특히 ‘AI와 협업하는 의사’라는 새로운 역할을 강조하며 기술 이해력뿐 아니라 환자 중심의 소통 능력, 윤리적 판단력 등 다층적인 역량이 요구됨을 설명한다. 인공지능이 의료에서 더 큰 역할을 차지할수록 인간 의사의 역할은 더욱 섬세하고 창의적인 방향으로 진화하게 된다. 미래 의료를 준비하는 이들에게 필요한 통찰을 담았다.
인공지능 기술이 의료 현장을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 미래의 의사가 어떤 역량을 갖춰야 하는지를 살펴본다. 피부암 진단, 맞춤형 치료, 질병 예측 등 실제 사례를 통해 AI가 의료 패러다임을 어떻게 바꾸고 있는지 보여 준다.
이 책은 AI를 단순한 보조 기술로 보지 않고, 의료 시스템 전반을 재편하는 핵심 동력으로 조명한다. 동시에 데이터 보안, 윤리, 의사의 책임 등 AI 도입에 따른 현실적인 쟁점도 함께 다룬다. 특히 ‘AI와 협업하는 의사’라는 새로운 역할을 강조하며 기술 이해력뿐 아니라 환자 중심의 소통 능력, 윤리적 판단력 등 다층적인 역량이 요구됨을 설명한다. 인공지능이 의료에서 더 큰 역할을 차지할수록 인간 의사의 역할은 더욱 섬세하고 창의적인 방향으로 진화하게 된다. 미래 의료를 준비하는 이들에게 필요한 통찰을 담았다.
책속에서
의료진의 저항과 불신도 초기 도전 중 하나였다. AI 기술이 의료진의 역할을 대체할 것이라는 두려움과 함께, 새로운 기술을 도입하고 학습해야 하는 부담감이 의료진들 사이에서 거부감을 형성하기도 했다. 일부 의료진은 AI가 단순히 보조 도구에 그칠 뿐, 사람의 판단을 대체할 수 없다는 입장을 강하게 표명하기도 했다.
－01_“의료계에 부는 AI 열풍” 중에서 최근에는 라디오믹스(Radiomics)를 통해 MRI 영상 데이터 정보를 수치화하여 연구에 활용하는 기법도 널리 사용되고 있다. 필자도 전남대학교병원과의 공동 연구를 통해 2022년 라디오믹스 기법과 머신러닝을 이용해 뇌 MRI 영상에서 뇌수막종(Meningioma)을 진단하는 AI 모델을 개발했다. 해당 모델은 현재 국제 유효성 확인(International validation) 절차를 준비 중이며, 향후 임상에서 뇌 MRI 영상을 바탕으로 뇌종양의 크기와 위치를 분석하여 정밀한 치료 계획을 세우는 데 활용될 것으로 기대한다.
－03_“AI와 진단: 패러다임의 변화” 중에서 스마트 병원을 실현하기 위해서는 여러 기술적, 제도적 발전이 뒷받침돼야 한다. 먼저, 병원 운영의 전반적인 상황에 인공지능의 참여와 효율성 향상이 필요하다. 이미 이를 위한 몇 가지 시도가 미국에서는 이뤄지고 있는데, 한 예로 큐벤투스(Qventus)라는 인공지능 소프트웨어 회사는 전자 의료 기록, 병원 내 인력 배치, 진료 일정 작성, 약품 처방 시스템, 간호사 호출 장치 등으로부터 얻은 다양한 데이터를 바탕으로 병원의 응급실, 수술실, 약국에서 업무의 자동화를 추진하는 플랫폼을 개발하고 있다.
－06_“AI와 의료 행정: 미래 병원” 중에서
－01_“의료계에 부는 AI 열풍” 중에서 최근에는 라디오믹스(Radiomics)를 통해 MRI 영상 데이터 정보를 수치화하여 연구에 활용하는 기법도 널리 사용되고 있다. 필자도 전남대학교병원과의 공동 연구를 통해 2022년 라디오믹스 기법과 머신러닝을 이용해 뇌 MRI 영상에서 뇌수막종(Meningioma)을 진단하는 AI 모델을 개발했다. 해당 모델은 현재 국제 유효성 확인(International validation) 절차를 준비 중이며, 향후 임상에서 뇌 MRI 영상을 바탕으로 뇌종양의 크기와 위치를 분석하여 정밀한 치료 계획을 세우는 데 활용될 것으로 기대한다.
－03_“AI와 진단: 패러다임의 변화” 중에서 스마트 병원을 실현하기 위해서는 여러 기술적, 제도적 발전이 뒷받침돼야 한다. 먼저, 병원 운영의 전반적인 상황에 인공지능의 참여와 효율성 향상이 필요하다. 이미 이를 위한 몇 가지 시도가 미국에서는 이뤄지고 있는데, 한 예로 큐벤투스(Qventus)라는 인공지능 소프트웨어 회사는 전자 의료 기록, 병원 내 인력 배치, 진료 일정 작성, 약품 처방 시스템, 간호사 호출 장치 등으로부터 얻은 다양한 데이터를 바탕으로 병원의 응급실, 수술실, 약국에서 업무의 자동화를 추진하는 플랫폼을 개발하고 있다.
－06_“AI와 의료 행정: 미래 병원” 중에서
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