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글 수 4,668
발행년 : 2018 
구분 : 국내학술지 
학술지명 : 人文科學 
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인공지능 - 법과 의료 - 

= Artificial Intelligence - Law and Medicine -

  • 저자[authors] 김기영 ( Kim Ki Young ), 김태경 ( Kim Tae Kyung )
  • 학술지명[periodical name] 人文科學
  • 권호사항[Volume/Issue] Vol.69No.-[2018]
  • 발행처[publisher] 성균관대학교 인문학연구원(성균관대학교 인문과학연구소)
  • 자료유형[Document Type] 학술저널
  • 수록면[Pagination] 39-75
  • 언어[language] Korean
  • 발행년[Publication Year] 2018
  • 주제어[descriptor] 인공지능, 진료과실, 책임, 빅데이터, 데이터기반의학, artificial intelligence, medical malpractice, responsibility, Big Data, data-based medicine

초록[abstracts] 
[인공지능 기술의 발전과 사용할 수 있는 데이터가 많아지면서 데이터 기반의 의학도 중요하게 부상하고 있다. 복잡한 의료 데이터를 분석하여 의학적인 통찰력을 도출하는 인공지능은 인간의 활동을 단순히 보조하거나 보완하는 기존 기술의 한계를 넘어, 의료영상 처리, 위험 분석, 진단, 신약 개발 등 다양한 부문에서 활약할 것으로 기대된다. 또한 빅데이터와 4차 산업혁명에 따른 기계영역과 의료영역에서 기술적인 발전으로 새로운 법적 문제들이 제기되고 분석이 필요하다. 이와 같이 디지털화는 많은 분야에서 근본적으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 의료분야에서 알고리즘을 사용하는 위험과 기회에 대한 문제를 검토하기 전에 이러한 여러 가지 개념적 이해를 살펴보고 인공지능과 빅데이터 사용에 따른 의료책임의 변화와 유형들을 검토하였다. 아울러 의료책임의 변화에 따른 법적인 문제들을 유형들로 구분하고, 특히 정보오류에 대한 책임과 진료과실에 대한 책임을 진단상의 과실책임과 로봇의 행위에 대한 책임귀속의 문제로 나누어 분석하고 책임의 법적 한계를 도출하였다.

With the development of artificial intelligence technologies and an increase in the amount of data available, data-based medicine has stood out as one of the important fields of research. Artificial intelligence, which derives medical insights by analyzing complex medical data, is expected to play an important role in various fields such as medical image processing, risk analysis, diagnosis, and the production of drug beyond the limitations of existing technologies that simply assist or supplement human activities. In addition, new legal issues are being raised and analyzed in the technological development in the machine and medical fields due to the Big Data and the Fourth Industrial Revolution. This study analyzes these conceptual understandings and examines the changes and types of medical accountability in relation to the use of artificial intelligence and big data before examining the risks and opportunities of using algorithms in the medical field. In addition, we can classify the legal problems resulting from the change of medical responsibility into several types. In particular, the responsibility for data error and for the cases of medical malpractice is analyzed to define the legal limit of responsibility.]

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