총 8 건
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보건의료 인공지능이 실수했을 때 책임은 누가 지는가?
※ 기사. When AI in healthcare goes wrong, who is responsible? https://qz.com/1905712/when-ai-in-healthcare-goes-wrong-who-is-responsible-2/ ※ Harvard Journal of Law & Technology https://jolt.law.harvard.edu/assets/articlePDFs/v31/The-Artificial-Intelligence-Black-Box-and-the-Failure-of-Intent-and-Causation-Yavar-Bathaee.pdf ※ AMA Journal of Ethics https://journalofethics.ama-assn.org/article/are-current-tort-liability-doctrines-adequate-addressing-injury-caused-ai/2019-02 인공지능은 암을 진단하고 자살을 예측하고 수술을 돕는데 이용될 수 있음. 이 모든 사례에서 인공지능이 인간 의사들보다 정해진 과업으로 더 나은 결과를 낸다고 암시하는 연구결과도 나와 있음. 그런데 뭔가 잘못되면 누가 책임질까? 미국 캘리포니아폴리테크닉주립대(California Polytechnic State Univ...
과학기술발전 2020.10.05 조회수 1631
논평: 인공지능에서 중대한 진보는 새로운 윤리를 요구함 [3월 15일]
바둑 챔피언 이세돌 9단과 구글 딥마인드의 인공지능(AI; artificial intelligence) 알파고(AlphaGo)의 대국으로, 매우 뛰어난 인간과 기계의 대결이 주목을 받고 있음. 과학자들은 얼마나 빨리 인공지능이 개발되고 있는지에 놀랐으며, 그 핵심은 인간이 제어할 수 있는 상태를 유지하는 것임. 인공지능이 최고의 인간과 싸울만한 능력을 갖추는 것은 10년 쯤 뒤의 일로 여겨졌음. 하지만 우리는 되도록 빨리 이를 받아들이고, 미래에 무슨 일이 벌어질지를 이해하려고 노력하기 시작해야 함. 인공지능이 게임을 넘어섰을 때의 윤리와 규제 내용을 대비해야 함. 알파고와 인공지능은 더 정교해지고 있음(sophisticate). 인간만 할 수 있다고 생각된 과업에서도 인간보다 더 나은 결과를 내고 있음. 바둑은 경우의 수가 매우 많기 때문에, 알파고는 직관력 있고 인간 같은 방식(style)으로 디자인되었음. 일명 ‘딥 러닝(...
과학기술발전 2016.03.15 조회수 527
미국 FDA, 임상용 클라우드기반 딥러닝 어플리케이션 첫 승인 [1월 23일]
※ 기사. http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/01/20/first-fda-approval-for-clinical-cloud-based-deep-learning-in-healthcare/#1be823d846e6 Arterys는 머신러닝의 혁신 가능성에 대하여 열정을 가진 스탠포드대 출신의 전문가들이 개발한 플랫폼으로 클라우드 기반임. 미국 FDA의 승인을 받기 위하여 현재 사람이 직접 했을 때만큼 정확하다는 것을 보여주는 검사를 받았음. 한 사례의 결과가 나오는데 전문가는 30분~1시간 정도 걸리는 것으로 예측되었으나 Arterys는 평균 15초밖에 걸리지 않았음. 현재 이 플랫폼은 건강에 대한 더 정밀한 평가를 통해 각 심실의 용적을 정확하게 측정하여 의사들이 심장이 어떻게 기능하는지 이해하는 것을 돕고 있음. 한 개발자는 “이는 영상진단의 새로운 방식이 임상에 적용된 첫 사례이며 임상 업무의 흐름이 클라우드 및 딥러닝으로 가도록 돕는 엄청난 일&rdq...
과학기술발전 2017.01.24 조회수 338
환자가 언제 사망할지 기계가 알 수 있을까?
※ 기사. https://www.wired.com/story/book-excerpt-machine-learning-medicine-predictions/ 참고문헌 : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30537977 의사-환자관계의 변화와 인공지능의 역할에 대한 이야기를 서술하고 있음. 한 노인의 예시를 통해 삶의 마지막 단계와 완화의료에 대한 이야기가 포함됨. 미래에는 인공지능이 환자의 사망 시점을 정확하게 예측하고 의료 결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 전망되지만, 이에 대한 윤리적인 고려와 인간적인 가치에 대한 고민도 함께 제기되고 있음.
과학기술발전 2019.03.20 조회수 314
인공지능이 의사를 도울 수 있다는 것을 보여주는 연구결과가 나옴
※ 기사. https://www.nytimes.com/2019/02/11/health/artificial-intelligence-medical-diagnosis.html 참고문헌: https://www.nature.com/articles/s41591-018-0335-9 미국과 중국의 한 연구진이 의사의 약점을 인공지능(artificial intelligence)으로 보완할 수 있는지 실험했고, Nature Medicine 저널에 이를 게재함. 연구진은 환자의 증상, 병력, 검사결과, 임상자료를 처리한 후 인플루엔자부터 뇌수막염까지 흔한 소아질환을 자동으로 진단하는 시스템을 구축했다고 함. 이 시스템은 매우 정확했고, 언젠가 의사들이 복잡하거나 희귀한 상태를 진단하는데 도움이 될 것으로 기대한다고 밝힘.
과학기술발전 2019.02.19 조회수 260
인공지능이 시력을 잃을 위험에 처한 신생아를 발견하는데 도움을 준다는 연구결과가 나옴
※ 기사. https://medicalxpress.com/news/2020-03-ai-newborns-severe-disease.html 신생아에게 AP-ROP(미숙아망막병증) 위험이 있는지 식별하는데 도움을 주는 인공지능기기(i-ROP DL)에 대하여 임상시험이 진행되고 있음. 이는 최근 FDA의 신속한 심사를 받는 브레이크쓰루(breakthrough) 대상으로 지정을 받음. ☞ FDA 패스트트랙제도와 브레이크쓰루제도를 설명한 국내 기사 : http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2018030502103476029001&ref=naver ☞ ROP(미숙아망막병증)에 관한 국가건강정보포털 의학정보 : https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=2119985&cid=51004&categoryId=51004 AP-ROP는 전형적인 ROP보다 그 특징이 더 미묘하고 알아보기 어려울 수 있기 때문에 진단하기가 쉽지 않을 수 있음. 이전까지 망막손상(AP-ROP)에 초점을 맞춘 연구는 없었음. 이에 연구팀은 자동화된 딥러...
과학기술발전 2020.03.12 조회수 244
의료용 인공지능의 블랙박스 해독하기
※ 기사. https://undark.org/2019/12/04/black-box-artificial-intelligence/ 참고문헌: https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2019182716 참고문헌: https://www.bmj.com/content/364/bmj.l886.long 참고문헌: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589750019301232 연구자들 사이에 딥러닝 도구가 어떻게 결정하는지에 대한 요청과 해석가능성(interpretability)에 대한 논쟁이 증가하고 있음. -많은 기계학습 도구는 여전히 블랙박스이며, 최근 한 저널(BMJ Clinical Research)에는 블랙박스가 타당한 이유 없이 판결을 내린다는 지적이 실림. -일부 어플리케이션에서는 모델이 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요함. -해석은 들어가는 데이터와 나오는 것 사이의 실제 연관성을 보여주지 않음. -컴퓨터과학자들이 딥러닝 도구가 어떻게 작동하는지 보여줄 방법을 찾더라도, 의사들은 그 설명이 ...
과학기술발전 2019.12.10 조회수 201
기계학습으로 강력한 항생물질이 처음 발견되었다는 연구결과가 나옴
※ 기사. https://www.theguardian.com/society/2020/feb/20/antibiotic-that-kills-drug-resistant-bacteria-discovered-through-ai 참고문헌 : https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)30102-1?utm_medium=homepage 미국 연구팀이 인공지능을 통해 약물 내성과 관련하여 가장 위험한 세균 중 일부를 죽이는 강력한 항생물질을 발견함. 이 약물은 제약화합물의 디지털 라이브러리(digital libraries)에 인공지능을 장착하여 발견된 최초의 항생물질임. 파괴할 수 있는 세균에는 세계보건기구(World Health Organization)가 새로운 항생제를 개발하기로 목표를 정한 세 가지 병원체 중 두 가지(Acinetobacter baumannii, Enterobacteriaceae)가 포함됨. 새로운 항생물질을 찾기 위해 연구팀은 먼저 세균을 죽이는 분자의 유형을 식별하기 위한 딥러닝 알고리즘을 훈련시킴. 알고리즘이 어떤 분자 특성이 좋은 항생...
과학기술발전 2020.02.24 조회수 186