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인공지능 기반 의료

인공지능 기반 의료

(케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망)

앤서니 C. 창 (지은이), 고석범 (옮긴이)
에이콘출판
60,000원

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인공지능 기반 의료
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 인공지능 기반 의료 (케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9791161757582
· 쪽수 : 704쪽
· 출판일 : 2023-07-07

책 소개

빠르게 발전하고 있는 인공지능 기술과 의료가 교차하는 분야인 지능 기반 의료에 관한 책으로, 기술서보다는 에세이에 가깝다. 복잡한 수식은 없으며, 지능 기반 의료의 개념, 응용 분야, 비교적 최근까지의 성과들, 윤리적인 문제, 의사들의 인공지능 수용 등 다양한 주제를 다룬다.

목차

PART 1. 인공지능의 기초

__1장. 인공지능의 기초 개념
____정의
______인공지능의 유형
______인공지능과 데이터 과학
______인간과 기계 간 지능의 확장 연속체
______데이터 분석 연속체
____인공지능과 신경과학
______의사의 두뇌와 기계 지능
______참고 문헌

__2장. 인공지능의 역사
____핵심 인물과 사건
______앨런 튜링과 튜링 머신
______다트머스 회의
______로젠블랫의 퍼셉트론
____핵심 시기와 주요 흐름
______고파이(GOFAI)
______컴퓨터 지능
______인공지능 겨울
______참고 문헌

__3장. 의료 인공지능의 역사
____규칙 기반 전문가 시스템
____기타 인공지능 방법론
____도입 실패
____흔한 의료 분야 인공지능의 열 가지 오해
______참고 문헌
____핵심 개념

PART 2. 현재의 데이터 과학과 인공지능

__4장. 헬스케어 데이터와 데이터베이스
____헬스케어 데이터
______빅데이터
______헬스케어 데이터의 난제들
____헬스케어 데이터 관리
______데이터 프로세싱과 저장
______전자의무기록 사용과 상호운용성
____헬스케어 데이터베이스
______데이터베이스 관리 시스템
______관계형 데이터베이스
______객체지향 데이터베이스
______그래프 데이터베이스
____데이터에서 지능까지의 연속체와 인공지능
______참고 문헌

__5장. 머신러닝과 딥러닝
____머신러닝 소개
______데이터 마이닝과 지식 발견
______머신러닝의 역사와 현재 상태
______머신러닝 대 전통적인 프로그래밍
______머신러닝 작업 흐름
______생명공학 분야의 데이터 과학
______의생명 데이터 과학에서의 프로그래밍 언어
______전통적 머신러닝
______장단점
______앙상블 학습
______강화 학습
____신경망과 딥러닝
______퍼셉트론과 다층 퍼셉트론
______딥러닝
______오토인코더 신경망
____모델 성능 평가
______평가 방법
______회귀 모델의 평가
______분류 모델의 평가
____머신러닝과 딥러닝의 근본적인 문제들
______해석 가능성과 설명 가능성
______편향-분산 트레이드오프
______적합fitting
______차원의 저주
______상관 관계 대 인과 관계
______머신러닝 대 딥러닝
______참고 문헌

__6장. 인공지능의 다른 핵심 개념들
____인지 컴퓨팅
____자연어 처리
____로봇공학
______자율 시스템
______로보틱 프로세스 자동화
____인공지능과 관련된 기타 핵심 기술들
______증강 및 가상현실
______블록체인
______클라우드
______사이버보안
______사물 인터넷
____인공지능과 관련된 핵심 문제들
______편향
______윤리
______안정성
______법
____핵심 개념
____데이터 과학과 인공지능 지식 평가를 위한 10가지 질문
____의료 인공지능을 더 잘 이해하기 위한 10가지 단계
______참고 문헌

PART 3. 의료 인공지능의 현시대

__7장. 의사의 지능과 의료 인공지능
____지능 기반 의료의 논리적 근거
____의료 인공지능의 채용: 앞에 놓여진 과제들
____의사의 인지 구조와 의료 인공지능
____현재 인공지능의 의학적 응용
______참고 문헌

__8장. 전문 과목별 인공지능
__전문 과목별 최근 인공지능 현황
__전문 과목별 인공지능 전략과 응용
____모든 전문 과목을 아우르는 인공지능 응용
____마취과학(Anesthesiology)
____성인 및 소아 심장내과(Cardiology)와 심장 외과(Cardiac Surgery)
____중환자 의학(Critical Care Medicine)
____피부과
____응급의학
____내분비학(Endocrinology)
____소화기학
____공중 보건학과 역학(Public Health, Epidemiology)
____혈액학
____감염학(Infectious Disease)
____내과 일반 및 가정의학과/일차의료(Internal and Family Medicine/Primary Care)
____신장학(Nephrology)
____신경과학(Neurosciences)(신경과(Neurology)/신경외과(Neurosurgery)/신경정신의학과(Psychiatry)/심리학(Psychology))
____산부인과
____종양학
____안과학(Ophthalmology)
____병리학(Pathology)
____소아과
____호흡기내과
____영상의학과
____류마티스학(Rheumatology)
____외과학(Surgery)
____치과학(Dentistry)
____디지털 헬스
____유전체 의학 및 정밀의료(Genomic Medicine, Precision/Personalized Medicine)
____재활의학과
____재생 의학(Regenerative Medicine)
____수의학(Veterinary Medicine)
____의학 교육과 수련(Medical Education and Training)
____간호학(Nursing)
____헬스케어 행정(Healthcare Administration)
____참고 문헌

__9장. 의료 인공지능의 구현
____핵심 개념
____헬스케어 기관에서의 인공지능 준비도 평가
____성공적인 의료 인공지능 구현을 위한 10가지 요소
____의료 인공지능 구현을 위해 극복해야 할 10가지 장애물
______참고 문헌

PART 4. 인공지능의 미래와 의료 응용

__10장. 인공지능의 미래에 관한 주요 개념
____5G
____증강현실과 가상현실
____블록체인과 사이버 보안
____뇌-컴퓨터 인터페이스
____캡슐 네트워크
____클라우드 인공지능
____엣지 컴퓨팅
____내장된 인공지능(만물인터넷)
____퍼지 인지 맵
____생성적 질의 네트워크
____하이퍼그래프 데이터베이스
____로샷 러닝
____뉴로모픽 컴퓨팅
____양자 컴퓨팅
____재귀적 피질 신경망
____스파이킹 신경망
____스웜 지능
____템포랄 컨볼루션 넷
____전이 학습
____데이터와 데이터베이스
______참고 문헌

__11장. 의료 인공지능의 미래
____핵심 개념
______참고 문헌

저자소개

앤서니 C. 창 (지은이)    정보 더보기
존스 홉킨스 대학교에서 이학사(BA)를, 조지타운대학교 의과대학에서 의학박사(MD)를 받고 국립어린이병원센터(Children's Hospital National Medical Center)에서 소아과 레지던트를 수료한 뒤 필라델피아 어린이병원(Children's Hospital of Philadelphia)에서 소아 심장학 임상의 과정을 밟았다. 하버드 의과대학에서 조교수로, 보스턴 어린이병원(Boston Children's Hospital) 심장 중환자실 케어 유닛의 어탠딩 심장전문의로 일했다. 그리고 로스앤젤레스와 마이애미, 텍사스 등 여러 소아 심장 중환자 프로그램에서 메디컬 디렉터 역할을 했다. 오렌지카운티 어린이병원(Children's Hospital of Orange County)의 심장연구소에서 메디컬 디렉터직을 수행했다. 현재 오렌지카운티 어린이병원의 심장 질환 프로그램에서 메디컬 디렉터이자 지능과 혁신 센터장을 역임하고 있다. 오렌지카운티 의료 연합회로부터 훌륭한 의사상(Physician of Excellence)을 수상했고 수년 동안 톱 카디올로지스트, 톱 닥터 등과 헬스케어 분야의 전국 톱 이노베이터스의 한 사람으로 뽑힌 적이 있다. 마이애미 대학교 경영 대학원에서 헬스케어 경영에 대한 마스터 과정을 밟았고 맥코 학술상(McCaw Award of Academic Excellence)을 받으며 졸업했다. 또 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스의 헬스케어 정책 과정에서 공중 보건학 마스터 과정도 이수했으며 학장 선정 학업 우수상(the Dean's Award for Academic Excellence)을 받고 졸업했다. 마지막으로 스탠포드 대학교 의과대학에서 인공지능에 초점을 둔 바이오메디컬 데이터 과학(Biomedical Data Science) 과정에서 이학 석사와 MIT에서 인공지능 관련 코스를 수료했다. 채프만 대학교의 Dean's Scientific Council 회원이며 computer scientist-in-residence이기도 하다. 스타트업 회사에서 성공적인 심장학 진료 구축을 도왔으며 월스트리트 투자 계약을 성공적으로 이끌어 내기도 했다. 또 심장약 밀리논을 소개하고 마이클 드베이키 박사와 함께 소아의 액시얼 타입(axial-type) 심실 보조 장비를 같이 설계하는 등 소아 심장 케어의 여러 혁신에도 관여해 온 것으로 잘 알려져 있다. 그는 또한 국립보건원 소아 연구 기금 리뷰 위원회 회원이다. 그는 『Pediatric Cardiac Intensive Care』, 『Heart Failure in Children and Young Adults』, 『Pediatric Cardiology Board Review』와 같은 소아 심장학 및 중환자 케어에 관한 여러 교과서의 편집자이기도 하다. 소아 심장 집중 치료 학회(Pediatric Cardiac Intensive Care Society) 설립자다. 학회는 소아 심장 중환자 케어에 초점을 맞춘 다학제적인 접근법에 초점을 맞춘다. 또 아태 소아 심장 소사이어티(the Asia-Pacific Pediatric Cardiac Society)를 설립했다. 이 학회는 아시아 국가 24곳의 소아 심장학자들과 심장 전문의 연합체로 아시아에서 매해 2회 학회를 열고 있으며, 지금은 학회 참석자가 1000명이 넘는다. 2015년부터 the Sharon Disney Lund Foundation의 지원을 받는 the Medical Intelligence and Innovation Institute의 설립자이자 의료 디렉터다. 이 연구소는 데이터 과학과 인공지능을 의료 분야에 좋은 영향을 주는 것을 목적으로 하고 있으며, 이런 종류의 연구소가 병원내에 설립된 것은 처음이었다. 이 새로운 연구소는 또한 전세계 소아 및 헬스케어의 혁신을 촉진하는 목적도 가지고 있다. 2년마다 열리는 Pediatrics2040: Emerging Trends and Future Innovations 미팅의 전임 운영위원장이었으며, 여름마다 열려 100명의 젊은 의사들에게 조언하는 the Medical Intelligence and Innovation Summer Internship Program을 만들었고, 공동 대표를 맡고 있다. 그는 the International Society for Pediatric Innovation이라고 하는 소아과 혁신 리더십 그룹을 만들었고 그 수장을 맡고 있다. 헬스케어와 의료 관련 데이터 과학과 인공지능의 모든 측면을 강화하기 위해서 임상 컴퓨터 과학자 인터페이스를 만들고자 한다. 그는 현재 의료 인공지능에서 대한 강의를 자주 하고 있다. 『시카고 트리뷴』이 그를 "닥터 AI(Dr. A.I.)"라고 부르는 이유다. 인공지능 인플루언서 사상가 가운데 한 사람이라고 알려졌다. 테드 강연도 했으며 싱귤래러티 대학교의 익스포넨셜 메디슨에서 정기적으로 강연한다. 빅데이터, 예측 분석, 의료 머신러닝과 인공지능에 관한 고찰 논문을 많이 발표했다. 그는 the Journal of Medical Artificial Intelligence 편집 위원이다. 그는 미국에 유럽 아시아 등에서 열리는 Artificial Intelligence in Medicine(AIMed) 미팅의 설립자이자 운영위원장이다. 이 미팅은 헬스케어와 의료에서의 인공지능에 초점을 맞추고 있다. 그는 새로운 단체로 데이터 과학과 인공지능에 초점을 맞춘 의사들을 위한 새로운 모임을 만들기 시작했다. 그는 새롭게 시작된 American Board of Artificial Intelligence in Medicine(ABAIM)의 협회장직을 수행하고 있다. 그는 의료 인공지능와 관련된 3개의 스타트업을 창업했다. 1. CardioGenomic Intelligence(CGI), LLC 임상 심장학(심비대증, 심부전, 기타 심혈관 질환)과 유전체 의학 등에 딥러닝을 활용을 중점으로 하는 다측면적인 회사다. 2. Artificial Intelligence in Medicine(AIMed), LLC 국내외 모임을 통해서 여러 전문 과목에 관한 의료 인공지능에 대한 모임과 교육 프로그램을 제공하는 멀티미디어, 이벤트 회사다. 3. Medical Intelligence 10(MI10), LLC 의사, 행정가, 헬스케어 기관과 회사들의 리더들, 투자자들을 대상으로 하는 교육 및 컨설팅 회사로, 헬스케어 기관과 회사들의 인공지능 전략의 구현과 평가, 기관의 사이버보안에 대한 평가와 구현 등에 초점을 맞추고 있다. 회사에서 만든 사용 MIQ라고 하는 평가 도구는 기관의 인공지능 준비도와 질에 대해 평가하고, 인공지능 전략 권고안을 만들기 위해서 딥러닝과 인지 구조를 활용하고 있다.
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고석범 (옮긴이)    정보 더보기
가톨릭대학교 의과대학을 졸업하고 서울아산병원 인턴, 서울성모병원 신경과 수련을 마친 신경과 전문의로, 현재 경기도 광주시에 있는 성심요양병원 대표원장을 맡고 있다. 성남시 노인보건센터장, 보바스기념병원장, 주식회사 지노바이오 대표를 역임했다. 재미로 시작했던 공부를 바탕으로 ICT 관련 여러 책들을 번역하거나 저술했다.
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