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IBM 왓슨, 유방암 진단 AI 정확도 검증 유방암은 전 세계 여성에게 가장 흔하고 치명적인 암 중 하나입니다. 조기이자 정확한 진단은 치료 성공을 위해 필수적입니다. IBM 왓슨 헬스는 이 중요한 분야를 개선하기 위해 인공지능(AI)을 활용하여, 방사선 전문의가 유방촬영술(mammogram) 및 병리 보고서를 해석하는 데 도움을 주는 시스템을 개발했습니다.하지만 이 시스템의 정확도는 실제로 어느 정도일까요? 임상 환경에서 IBM 왓슨의 성능을 어떻게 검증했는지 살펴보겠습니다.AI는 방사선 전문의의 눈을 대체할 수는 없지만, 속도, 정밀도, 일관성을 더해 그 눈을 보완할 수 있습니다.유방암 진단의 어려움유방암 진단은 유방촬영술 해석에 크게 의존하는데, 이는 미묘하고 인간의 실수가 개입되기 쉽습니다. 치밀 유방, 중첩된 조직 구조, 방사선 전문의 간.. 2025. 6. 6.
에픽시스템즈, 병원용 AI 진단보조 도입 사례 에픽시스템즈(Epic Systems)는 전 세계 수천 개 병원과 클리닉의 디지털 인프라를 지원하는 세계 최대 규모의 전자의무기록(EHR) 제공업체 중 하나입니다. 최근 몇 년간 에픽은 인공지능(AI)을 플랫폼에 통합하며 큰 도약을 이루었습니다—의료진이 더 빠르고 정확하게 진단할 수 있도록 지원하는 AI 기술을 도입한 것입니다.에픽은 AI를 의료진의 워크플로우에 직접 통합함으로써 인지적 부담을 줄이고, 진료 결과를 개선하며, 병원 운영을 효율화하는 데 기여하고 있습니다. 실제 현장에서 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.AI는 의사를 대체하는 것이 아니라, 의사에게 '슈퍼파워'를 부여합니다.병원이 AI 진단보조를 필요로 하는 이유현대 병원에서는 실험실 결과, 영상, 활력 징후, 진료 기록 등 방대한 양의 환자.. 2025. 6. 5.
바이오브레인, 정신질환 진단 AI 적용 현황 정신건강 관리가 인공지능(AI)의 힘으로 조용한 혁명을 맞이하고 있습니다. 디지털 정신건강 분야에서 주목받고 있는 혁신 기업 바이오브레인(Biobrain)은 우울증, 불안장애, 양극성 장애, 조현병 등의 진단을 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 AI 도구를 개발하며 이 변화의 최전선에 서 있습니다.이제 바이오브레인이 어떻게 가장 복잡한 의료 분야 중 하나에서 객관성, 확장성, 속도를 실현하고 있는지 살펴보겠습니다.AI는 치료사를 대체하는 것이 아니라, 그들이 보지 못한 것을 볼 수 있게 돕습니다.정신질환 진단의 어려움정신질환 진단은 주로 주관적인 자기보고, 임상 인터뷰, 행동 관찰에 의존합니다. 신체 질환과 달리 대부분의 정신질환에는 확정적인 혈액 검사나 스캔이 없습니다.이로 인해 진단은 사람마다 다르.. 2025. 6. 2.
텔라닥 헬스, 원격진료 AI 도입 후 변화 텔레메디슨(원격진료)은 현대 의료의 핵심 요소로 자리 잡았으며, 특히 코로나19 팬데믹 이후 그 중요성은 더욱 커졌습니다. 이 변화의 중심에는 글로벌 원격의료 선두주자인 텔라닥 헬스(Teladoc Health)가 있습니다. 이제 인공지능(AI)의 통합을 통해, 텔라닥은 원격진료의 방식을 근본적으로 재정의하고 있습니다—더 빠르고, 더 스마트하며, 더 개인화된 진료로 진화 중입니다.AI는 단지 편의성이 아닌, 이제는 첨단 생명선이 되고 있습니다.AI 이전의 원격진료AI 도입 이전의 원격진료는 대부분 실시간 화상 상담에 의존했습니다. 이는 접근성을 크게 높였지만, 맞춤화 부족, 실시간 분류(Triage) 부재, 예측 기능 부족이라는 한계를 안고 있었습니다. 진단은 주로 환자의 자기보고에 의존했고, 후속관리는 .. 2025. 6. 1.
구글 딥마인드, 안과질환 조기진단 AI 기술 분석 당뇨병성 망막병증, 노인성 황반변성(AMD), 녹내장과 같은 안과 질환은 조기에 발견하지 않으면 시력을 영구적으로 잃을 수 있습니다. 구글 딥마인드는 런던의 무어필즈 안과병원과 협력하여 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)을 활용하고 있습니다.딥러닝을 망막 스캔에 적용함으로써, 딥마인드는 안과 진단을 빠르고 정확하며 조기에 가능하게 만들어 수백만 명의 시력을 보호하고 있습니다.AI가 의사가 놓칠 수 있는 부분을 본다면, 환자들은 더 선명한 미래를 볼 수 있습니다.안과 질환 진단의 어려움안과 전문의는 복잡한 망막 이미지를 분석해 질환의 징후를 찾아야 합니다. 그러나 초기 단계나 미세한 변화는 인간의 해석으로는 주관적이고 시간도 많이 들며 일관성이 떨어질 수 있습니다.망막 스캔은 방대한 데이터를 포함.. 2025. 5. 30.
애플 헬스, 건강 모니터링 AI로 진화하다 단순한 만보기로 시작했던 기능이 이제는 강력한 건강 모니터링 플랫폼으로 진화했습니다. Apple Health는 Apple Watch와 iPhone을 기반으로 인공지능(AI)을 활용하여 개인 건강 관리의 패러다임을 바꾸고 있습니다.생체 센서, 머신러닝, 실시간 분석을 결합해 Apple Health는 사용자와 의료진이 질병을 더 일찍 감지하고 만성 질환을 효과적으로 관리하며, 웰니스에 대해 더 능동적으로 대처할 수 있도록 돕고 있습니다.이제 단순한 피트니스 추적을 넘어서, 주머니 속 예방의학의 시대가 열린 것입니다.Apple 헬스 생태계에서의 AI 도입Apple의 헬스케어 진출은 기본적인 활동 추적에서 시작되었습니다. 하지만 AI와 하드웨어의 발전으로 Apple Health는 심박수 변동, 혈중 산소 농도,.. 2025. 5. 30.