총 57 건
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응급실(emergency department)에서 코로나-19 환자를 치료하는 데 도움이 될 수 있는 인공지능 도...
※ 논문 [An artificial intelligence system for predicting the deterioration of COVID-19 patients in the emergency department] https://www.nature.com/articles/s41746-021-00453-0 ※ 기사 *홈페이지 사정으로 페이지를 찾을 수 없음(2022. 07.) https://www.medscape.com/viewarticle/951541 한 연구에 따르면, 새로운 인공지능 도구(AI tool)는 코로나-19 환자가 96시간 내에 악화될 것이라고 최대 80%의 정확도로 예측했다. 이 도구의 예비 버전은 코로나-19 대유행의 첫 번째 물결 동안 응급실(emergency department)에서 시험하였으며, 실시간으로 정확한 예측을 도출하여 일선 의사들이 환자를 치료하는 데 도움을 줄 수 있는 가능성을 보여주었다. 아랍에미레이트(UAE)에 있는 뉴욕 대학교 아부다비(NYU Abu Dhabi)의 파라 샤무트 박사(Dr. Farah Shamout)는 로이터헬스(Reuters Health)와의 서신(E-mail)에서...
과학기술발전 2021.05.28 조회수 189
편향된 AI는 건강에 해로울 수 있다. - 알고리즘 공정성을 높이는 방법
※ 기사 [Biased AI can be bad for your health – here’s how to promote algorithmic fairness] https://theconversation.com/biased-ai-can-be-bad-for-your-health-heres-how-to-promote-algorithmic-fairness-153088 인공지능은 의사(doctors)가 정확한 진단과 치료 결정을 내릴 수 있도록 도와줌으로써 인간의 건강을 증진시킬 수 있는 큰 가능성을 가지고 있다. 또한 인공지능은 소수자(minorities), 여성, 경제적 약자에게 해(harm)를 끼칠 수 있는 차별로 이어질 수 있다. 문제는 보건의료 알고리즘이 차별되는 경우에 사람들이 어디에 의지할 수 있는가?에 있다. 이러한 종류의 차별의 두드러진 예는 고위험 환자를 돌보기 위한 프로그램인 만성질환자에게 추천되는 알고리즘이다. 2019년의 한 연구에 따르면 알고리즘은 이렇게 유익한 서비스에 환자를 선별할 때 아프리카계 미국인 환자보다 백인 환...
과학기술발전 2021.03.12 조회수 665
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 1634
구글, 까다로운 인공지능윤리로 사람들을 돕겠다고 제안
※ 기사. Google Offers to Help Others With the Tricky Ethics of AI https://www.wired.com/story/google-help-others-tricky-ethics-ai/ 기업은 자체적인 디지털인프라를 운영하지 않기 위하여 아마존, 마이크로소프트, 구글과 같은 클라우드업체에 엄청난 돈을 지불함. 구글의 클라우드부서는 조만간 고객들에게 중앙처리장치 및 디스크드라이브보다 실체가 덜 확실한 무언가(인공지능 이용의 옳고 그름)를 외부에 위탁하도록 정식으로 요청할 것임. 구글은 올해 말 이전에 새로운 인공지능윤리서비스를 시작할 계획임. 처음에는 컴퓨터시스템 내의 인종편향과 같은 과업에 관하여 조언하거나 AI사업을 규율하는 윤리적인 지침을 개발하려고 함. 장기적으로는 고객의 인공지능시스템이 윤리적으로 온전한지 감사하고, 윤리적으로 자문하려고 함. 구글의 새로운 서비스는 수익성이 좋지만 불신도 쌓여만 가는 산업이 윤리...
과학기술발전 2020.09.01 조회수 339
[오피니언] COVID-19 대유행기간의 사회적 격변으로 새로운 AI 데이터 규정 필요
※ 기사. Societal upheaval during the COVID-19 pandemic underscores need for new AI data regulations https://techcrunch.com/2020/07/10/societal-upheaval-during-the-covid-19-pandemic-underscores-need-for-new-ai-data-regulations/ (Tech crunch. 7.11) 공중 보건과 안전을 보호하는 동시에 혁신을 촉진하기 위해 고안된 AI 규제를 오랫동안 옹호하는 지지자로서, 나는 의회가 양 당의 협조 하에 인공지능 데이터 보호법(The Artificial Intelligence Data Protection Act) 제102조 (b) - 즉, 내가 제안한 법률과 현재 하원 토론 법안 초안 제정을 지체해서는 안 된다고 생각함. 개인의 존엄성을 유지하기 위해서는 제102조(b)의 윤리적인 AI 입법 형태의 가드레일이 필요함. 인공지능 데이터 보호법 제102조(b)는 무엇을 규정하고 있으며, 왜 연방정부가 지금 그것을 제정해야 하는 긴급한 필요성이 있는가? 이...
과학기술발전 2020.07.17 조회수 158
유럽의회는 인공지능, 암 대책, 외부 개입 위원회 위원으로 유럽의회 의원들을 임명함
※ 기사. European Parliament names MEPs on artificial intelligence, cancer plan and foreign interference committees https://sciencebusiness.net/news/european-parliament-names-meps-artificial-intelligence-cancer-plan-and-foreign-interference 새로운 위원회(artificial intelligence, cancer plan and foreign interference committees)는 EU의 대규모 암 정책, 첫 번째 AI 법을 향한 입법 경로 및 소셜 미디어에서의 잘못된 정보가 더 엄격한 통제를 요구하는 지 여부를 면밀히 조사할 것임 유럽 의회는 신설된 인공지능(AI), 암 그리고 민주적 절차에 따른 외부 개입 특별 위원회에서 활동할 유럽의회 의원들을 발표했음. 새로운 암 퇴치 위원회는 암을 예방하고 퇴치하는 데 도움이 되는 행동, 입법, 그리고 다른 조치들을 위한 영역을 확인하고, 관련 연구를 지원하는 최선의 방법을 모색할 것임 AI 대책...
과학기술발전 2020.07.17 조회수 580
인공지능은 어떻게 과학자들이 코로나바이러스 치료법을 찾도록 돕고 있는가
※ 기사. How artificial intelligence is helping scientists find a coronavirus treatment https://www.brandeis.edu/now/2020/april/artificial-intelligence-coronavirus.html 11월 바이러스가 등장한 이후 COVID-19에 대한 학술논문(academic articles)만 5만 건이 넘음. 새로운 정보의 양이 반드시 좋은 것만은 아님. 최근의 코로나바이러스 문헌이 모두 동료 검토를 받은(peer reviewed) 것은 아니지만, 논문의 수가 순전히(sheer) 많아 정확하고 전도유망한 연구가 두드러지거나 더 연구되는 것은 어려운 일임. 컴퓨터 과학 및 언어학 교수 제임스 푸스테조프스키(James Pustejovsky)는 브란데이스 팀(Brandeis team)을 이끌고 코로나바이러스에 관해 출판된 방대한 양의 연구를 분류하고, 질병을 연구하는 생물학자들이 치료나 치료로 이어질 수 있는 연구 전반에 걸쳐 통찰력을 얻고 패턴과 경향을 알아차릴 수 있...
과학기술발전 2020.04.29 조회수 217
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
[Opinion] 빅 데이터 분석 및 자동 데이터 공유가 COVID-19의 확산을 억제하는 데 도움이 되는 방법
※ 기사. https://www.gulftoday.ae/opinion/2020/03/02/this-is-how-big-data-analytics-and-autonomic-data-sharing-can-help-in-curbing-the-reach-of-covid-19 세계적으로 희귀한 질병에 대한 데이터를 공유하는 것은 진단, 관리, 치료, 임상실험, 그리고 개인의 건강에 도움을 줄 수 있음. 게놈 데이터를 수집하는 더욱 통합된 시스템은 투자 수익률에 대한 잠재적 채널과 함께 해결책을 제공함. 그러므로 오픈 데이터(Open Data)와 인공지능 저널리즘 도구의 중요성'은 새로운 #Coronavirus에 대한 정보 배포의 투명성을 보장하고, 세계 어느 지역에서나 손쉬운 데이터 공유, 예방 및 처리를 촉진할 수 있음. 정보는 오픈 빅 데이터에 대한 전문 플랫폼을 통해 제공되어야 하며, 하루 종일 매 초마다 업데이트되어야 하며, 다른 지표 외에 통화 시장 지표에 대한 정보를 제공해야 함. 이러한 모든 기술은 보다 객관...
보건의료 2020.03.12 조회수 524
인간다움과 윤리는 인공지능기술의 중심에 있어야 한다고 교황이 말함
※ 기사. https://catholicphilly.com/2020/02/news/world-news/humanity-ethics-must-be-at-center-of-ai-technology-pope-says/, https://www.bbc.com/news/technology-51673296 생명과학원은 ‘로봇윤리: 인간, 기계와 건강’을 주제로 2월 25일부터 26일까지 개최한 워크숍을 후원함. 2월 26일부터 28일까지 이어서 진행된 교황청 총회에서는 인공지능 사용에 필요한 과제와 보호장치, 인공지능이 윤리, 법적 권리, 보건의료분야에 미치는 영향을 연구하는데 전념함. 여기서 프란치스코 교황(Pope Francis)은 과학과 의학에서 인공지능을 사용할 경우 윤리적 기준과 공익의 추구를 우선하도록 안내해야 한다고 말함. 교황은 생물과학에서 인공지능 이용이 증가하는 것에 대하여 우려를 표하고, 생존하는 삶과 경험하는 삶 사이의 연관성과 통합성이 기능적 성능과 지속가능한 비용의 단순한 이념적 계산에 찬성...
과학기술발전 2020.03.04 조회수 236
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
인공지능이 개발한 의약품이 처음으로 인간에게 적용될 예정임
※ 기사. https://www.bbc.com/news/technology-51315462 지난 1월23일 Cell地에 발표된 연구에 따르면, Mount Sinai의 Seaver 자폐연구치료 센터장인 Joseph Buxbaum 박사가 이끄는 연구진은 더 앞선 유전자 염기서열 분석 기법과 자폐증 환자로부터 얻은 DNA 샘플 데이터베이스 중 하나를 이용하여 이전에는 질환과 관련이 없었던 30개를 포함한 자폐증과 관련된 102개의 유전자를 찾아냈음. 또한 이 연구는 자폐증과 밀접하게 관련된 유전자와 지적 장애와 운동 장애를 포함한 다른 신경 발달 장애에 관련이 있는 유전자를 구별했음. ☞ 저널 바로가기 : https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(19)31398-4
과학기술발전 2020.02.10 조회수 338
구글의 유방조영술 인공지능은 인종적 차이를 설명하지 못함
※ 기사. https://qz.com/1781123/googles-ai-for-mammograms-doesnt-account-for-race/ 구글은 인간인 방사선전문의보다 더 정확하게 판독할 인공지능도구를 연구하고 있음. ☞ 저널(그림/사진) : https://www.nature.com/articles/s41586-019-1799-6 미국 여성의 경우 인공지능이 위음성을 9.4%, 위양성을 5.7% 줄였으며, 영국 여성의 경우 각각 2.7%와 1.7%를 줄인 것으로 나타남. 그러나 구글의 연구는 연구대상자인 여성의 인종적 구성을 설명하지 못함. 인공지능이 모든 여성의 유방암을 정확하게 예측하기 위해서는 그 도구를 훈련시키는 데이터가 더 많은 인구집단을 반영하는 것이 중요함. 지난해 매사추세츠공과대(MIT)는 흑인여성과 백인여성 모두에게 효과적으로 유방암을 예측할 수 있는 인공지능모델을 구축함. ☞ 관련 정보 : http://news.mit.edu/2019/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care-05...
과학기술발전 2020.01.13 조회수 192
인공지능이 환자진료를 향해 돌진함 – 그리고 위험성을 높임
※ 기사. https://www.scientificamerican.com/article/artificial-intelligence-is-rushing-into-patient-care-and-could-raise-risks/ 많은 보건산업전문가들은 인공지능이 환자를 위험에 빠뜨리고 있고, 규제당국이 소비자의 안전을 지키기 위하여 충분한 조치를 취하지 않는다고 지적함. 벤처회사(Venrock)의 전문가(Bob Kocher)는 “의료정보에 인공지능을 사용하는 것의 위험과 의도하지 않은 결과를 계속 발견하게 될 것”이라고 말함. ☞ 관련 저널 : https://www.nature.com/articles/s41591-018-0300-7 Topol은 미국에서 판매되는 인공지능제품 중 무작위임상시험을 거친 것은 없다고 말함. ☞ 관련 저널 : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30814121 한 저널에 따르면 동료검토를 거치는 저널에 연구결과를 게재하는 업체는 거의 없다고 함. ☞ 관련 저널 : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/...
과학기술발전 2020.01.09 조회수 325
[오피니언] 임상의사결정을 위한 기계학습 : 보이지 않는 것에 주의하세요!
※ 기사. https://www.statnews.com/2019/12/12/machine-learning-clinical-decision-making-limitations/?utm_source=STAT+Newsletters&utm_campaign=99e4960888-Daily_Recap&utm_medium=email&utm_term=0_8cab1d7961-99e4960888-151680373 기계학습을 통한 연구의 주장을 심도 있게 검토하지 않고 받아들여서는 안 됨. ◆ 데이터에 대한 비판 -전자의무기록(청구, 임상 기록 등)의 흔한 형태는 보건의료시스템과 접한 사람에 대해서만 정보를 보유하고 있음. -병원에 방문하는 환자도 건강상태가 지속적으로 기록되지는 않음. -흑인과 원주민 환자는 암 임상시험에 실제 인구집단보다 현저하게 적게 참여하고 있음. ◆ 측정기준(metrics)에 대한 비판 -하나의 평가측정기준은 성능의 복잡함을 포착할 수 없음. -교차검증에서 다중 홀드아웃샘플에 기초하여 평가되지 않는 경우가 자주 있음. -어떤 도구가 하위그...
과학기술발전 2019.12.24 조회수 117
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
[오피니언] 인공지능 개발계획을 점검하기 위한 윤리위원회 구성
※ 기사. https://hbr.org/2019/11/create-an-ethics-committee-to-keep-your-ai-initiative-in-check?mod=djemAIPro 참고문헌: https://www.accenture.com/us-en/insights/software-platforms/building-data-ai-ethics-committees 인공지능을 이용하는 조직은 강력한 조직 전반의 가치가 책임지는 혁신을 조성하는데 역할을 해야 한다고 인식하기 시작함. 이는 평등에 대한 책임, 윤리적이고 인간적인 사용에 대한 책임이라는 두 가지 역할을 생성하는 것을 우선함. 윤리위원회는 조직의 가치에 기초한 의도를 유지하는 것뿐만 아니라 그들이 인공지능을 어떻게 이용하는지에 대한 투명성을 높이는데 도움을 줌. 이 구역을 선도하기 위하여 조직은 성장하기 위한 세 가지 영역에 초점을 맞춰야 함. ◆ 윤리 및 인공지능에 대한 거버넌스 구축 ◆ 공평함을 언제 어떻게 발생시키는지, 무슨 편향을 어떻게 설명할 것인지 ◆ 즉각...
과학기술발전 2019.11.25 조회수 233
[오피니언] 인공지능: 두려워 할 것은 무엇인가?
※ 기사. https://www.the-american-interest.com/2019/10/08/artificial-intelligence-whats-to-fear/ 저자는 AI가 사람들이 생각하는 것만큼 그리 큰 위협이 될 수 없다고 주장함. 마음이 존재하기 위해서는 뇌의 존재가 필요하다는 점에서 뇌는 간접적으로만 마음을 발생시킴. DNA와 신경세포는 그 자체로는 아무것도 할 수 없음. 같은 논리로, AI의 유한하고 물리적인 재료들이 하나의 지속적이고 수동적인 과정을 이룬다고 해서, 거기에 마음이 존재한다고는 할 수 없음. 사람들이 AI로 인해 자신들의 사회적 가치가 상실되는 것을 두려워하여 무기력함에 고립되는 현상을 방지하기 위해서는, 먼저 AI를 “야기”할 힘이 전혀 없는, 실리콘과 금속의 정교한 집합체일 뿐이라고 분명히 규정해둘 필요가 있음.
과학기술발전 2019.11.13 조회수 133
딥마인드가 해마와 같이 추석을 재생하는 AI를 만들다
※ 기사. https://www.unite.ai/deepmind-creates-ai-that-replays-memories-like-the-hippocampus/ 참고문헌: https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(19)30640-3?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0092867419306403%3Fshowall%3Dtrue AI 연구 업체인 딥마인드(DeepMind)는 최근 그들의 AI가 회상의 양상을 재현해냈는지를 상세히 기술하는 논문을 발표함. 딥마인드의 연구진은 강화 학습(reinforcement learning)을 사용하여 회상 현상을 재연하려는 시도를 하기 시작함. 딥마인드는 특정 시간에 기록된 경험들을 재생시키는 재생 버퍼((buffer; 컴퓨터의 완충 기억 장치)를 이용하여 강화 학습 알고리즘에 경험 재현 기능을 추가함. 강화 알고리즘에 회상되는 경험들을 제공할 수 있는 방법은 기본적으로 두 가지가 있음. 하나는 상상적 재생법(imagination replay method)...
인간대상연구 2019.10.22 조회수 216
생명과학과 합성생물학에서 인공지능의 특허에 관한 고려사항
※ 기사. https://www.natlawreview.com/article/patenting-considerations-artificial-intelligence-biotech-and-synthetic-biology 생명공학 및 합성생물학 분야에서 인공지능 관련 발명품들을 보호하는 것에 관하여 중점적으로 고려되어야 할 사항들로는 다음을 들 수 있음. (1) 특정 발명품을 보호하기 위한 가장 좋은 방법은 전통적인 지적재산권의 보호 제도인가, 지적재산권에 대한 계약적 보호 제도인가? 혹은 둘 다인가? (2) 다른 사용자들 및 고객들에게 적용될 경우, 기계학습(machine learning) 관련 발명품들에 대한 보호의 범위는 변경되는가? (3) 발명품이 AI로 인해 생성되었으나, 그것이 인간에 의해 고안되거나 그 발명 과정이 관장되었을 때, 발명가는 누구라고 할 수 있는가? (4) 예측 알고리즘(predictive algorithm)은 그 능력에 기인하여 더 넓은 지적재산권의 보호 범주에 적합한가? 또한, 이것은 시...
과학기술발전 2019.10.19 조회수 700