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디지털 헬스케어 산업에서 AI의 발전 방향: 의료 산업에서 AI 기반 애플리케이션 도입 사례를 중심으로2025.01.291. AI 기반 의료 애플리케이션 도입 사례 최근 의료서비스 분야는 디지털 전환으로 인해 다양한 변화를 맞이하고 있다. 이에 의료 관계자들은 디지털 기술을 빠르게 채택하고 통합하여 디지털 전환을 가속화하였으며, 이는 환자 진료 및 원무 행정 분야에서 변화의 원동력이 되었다. 본 글에서는 현재 도입되어 활용되고 있는 AI 기반 애플리케이션의 사례를 진료 분야와 원무 행정 분야로 나누어 살펴보고, 이들의 도전요인을 통해 헬스케어 산업에서 AI의 발전 방향성을 탐색해보고자 한다. 2. AI 기반 진료 애플리케이션 사례 미국 CHI Hea...2025.01.29
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간호실무의 법적 책임2025.01.071. 설명 및 동의 의무 대상자의 알권리와 자기결정권 실현에 근거하여, 수술 등 침습적 의료행위와 그 후에 나쁜 결과가 발생할 개연성이 있는 의료행위를 하는 경우 등과 같이 환자의 자기결정이 요구되는 경우 환자에게 그 의료행위를 받을지의 여부를 결정하는데 필요한 정보를 제공하고 동의를 구하여야 할 의무가 있다. 2. 좋은 사례 75세 남자환자로 중증의 알츠하이머 증상이 있어, 입원생활 중에 정맥수액라인을 제거하거나, 물건을 던지는 등 안전사고 위험 및 간호처치 적용 상의 어려움이 발생하여, 보호자의 내원을 요청하여, 이에 대해 알리...2025.01.07
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AI가 환자 데이터의 개인 정보 보호와 보안에 미치는 윤리적 영향2025.05.111. AI가 개인 정보 보호에 미치는 영향 AI 기술은 대량의 환자 데이터를 수집하고 저장하는데 사용되어 환자들의 개인 정보가 노출될 수 있으며, 데이터 보호가 필요합니다. 또한 AI는 환자 데이터를 분석하여 진단과 치료를 지원하는데 활용되므로 개인 정보가 적절히 보호되어야 합니다. 2. AI가 데이터 보안에 미치는 영향 AI 기반 시스템은 해킹과 데이터 침해의 위험에 노출될 수 있어 환자 데이터의 유출이 발생할 수 있습니다. 따라서 AI 시스템의 보안 강화와 데이터 암호화가 필요하며, 데이터 보안에 대한 지속적인 노력이 요구됩니다...2025.05.11
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MRI로 진단 가능한 뇌 질환2025.01.031. MRI 영상 판독 MRI 영상은 뇌의 해부학적 구조와 유사한 단면 영상을 제공하여 질환 진단에 매우 유용합니다. T1 강조 영상, T2 강조 영상, FLAIR 영상 등을 통해 뇌의 전반적인 구조와 병변을 관찰할 수 있습니다. 이를 통해 염증, 구조적 문제, 비정상적인 성장, 유체 누출, 출혈, 백질 질환 등 다양한 뇌 질환을 진단할 수 있습니다. 2. T2 강조 영상 해석 T2 강조 영상에서 저신호 강도를 보이는 원인으로는 밀집된 세포(림프종), 혈액 성분(급성/아급성 뇌출혈, 헤모시데린), 멜라닌, 혈류 신호 소실, 석회화 ...2025.01.03
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현대의학과 과학기술에 의해 치유될 수 있는 질병의 범위2025.05.051. 의료데이터의 복잡성 증가 의료 데이터의 복잡성이 점차 심화되어 기존의 접근방식으로 컨트롤하는 것이 불가능해졌다. 동일 질환 환자에 대한 의료진들의 진료 소견이 각자의 데이터 해석 능력에 따라 차이가 발생하기도 하고, 방대하고 다양한 의료 빅데이터 중 진료과정에서 활용할 유의미한 데이터의 선별에 어려움이 있었다. 2. 오진율 증가 암과 관련한 오진 건수가 최근 3년간 296건에 달하며 이는 전체 오진 건수의 61.7%에 해당한다. 컴퓨터를 이용한 보조진단 기술이 나오기도 했지만 정확도에 문제가 있었고 의사의 컨디션이나 숙련도에 ...2025.05.05
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AI의 역할 - 원격진료와 봉사 활동이 언더서비스된 지역의 의료 접근성 확대에 미치는 영향2025.05.111. 언더서비스된 지역의 의료 접근성과 문제점 의료 서비스는 모든 사람들에게 균등하게 제공되어야 하지만, 언더서비스된 지역에는 지리적, 경제적, 문화적 요인으로 인해 의료 접근성에 어려움이 존재합니다. 또한 의료 인력 부족으로 인해 언더서비스된 지역에서 의료 서비스를 받기 어려운 경우가 많습니다. 2. AI가 원격진료와 의료 봉사 활동에 활용되는 방법과 장점 AI 기술은 원격진료를 효율적으로 수행하고 의료 서비스의 범위를 확대할 수 있습니다. 또한 AI는 봉사 의료 인력들에게 지원을 제공하여 의료 서비스를 제공할 수 있는 범위를 넓...2025.05.11
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4차 산업혁명 핵심 기술의 캐즘 단계 극복 방안2025.04.251. 인공지능(AI) 인공지능(AI)은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 인간의 생활이나 안전 관련 분야에서는 아직 해결해야 할 과제가 많다. AI 오진에 대한 책임 문제, 완전 자율주행을 위한 기술적 한계 등이 존재하므로, AI 기술 개발 업체와 최종 사용자 간의 역할과 책임 관계를 명확히 하는 것이 중요하다. 2. 의료 분야 AI 활용 의료 분야에서는 AI 활용에 대한 많은 연구가 진행되고 있지만, AI 오진에 대한 책임을 물을 수 없기 때문에 최종 진단은 의사가 직접 하고 있다. AI는 의사를 보조하는 도구로 활용될 수 있지만...2025.04.25
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인공지능 AI 개념과 적용분야/ 장점과 단점/ 긍정적인 활용사례/ 문제점과 해결방안 제언2025.01.151. 인공지능 (AI) 개념 1956년 여름 다트마우스(Dartmouth)대학에서 열린 '생각하는 기계'에 대한 토론에서 처음 등장한 인공지능 (AI)은 Artificial Intelligence의 줄임말로서 인간의 인지능력, 학습능력, 이해능력, 추론능력과 같은 인간이 컴퓨터보다 더 잘하는 능력에 대해 컴퓨터가 묘사하고 실현하는 연구하는 컴퓨터공학의 한 분야이다. 2. 인공지능 주요기술 인공지능은 컴퓨터 공학뿐만 아니라 다양한 학문이 같이 적용되기 때문에 그만큼 다양한 인공지능 기술이 개발되었고, 사용되고 있다. 크게 주요 기술은...2025.01.15
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인공지능과 빅데이터의 의료기술 혁신2025.11.181. 인공지능(AI) 기술 인공지능은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연언어 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다. 기계가 스스로 판단하고 결정하며 행동하는 시스템으로, 의료 분야에서 질병 진단·치료뿐만 아니라 신약개발 과정에서도 활용이 확대되고 있다. IBM 왓슨 포 온콜로지는 환자 데이터를 분석해 암 치료 방법을 제시하는 슈퍼컴퓨터 기반의 가상 의사로, 1초당 400억 개의 단어를 처리할 수 있다. 2. 빅데이터 기술 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 방대한 규모의 데이터로, 생성 주기가 짧고 수치·문자·...2025.11.18
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AI 시대의 윤리 규범과 기계의 선택권2025.04.301. AI 시대의 윤리 규범 AI 기술은 인간의 지능을 뛰어넘을 수 있어 부작용을 막기 위해 윤리 규범이 필요하다. 제안된 4가지 윤리 규범은 1) AI는 인간에게 피해를 주지 않아야 하며, 2) 다양성을 존중해야 하고, 3) 공공선에 부합해야 하며, 4) AI 기술 관련 주체들의 책임성이 명확해야 한다는 것이다. 2. AI 시대 기계의 선택권 AI가 인간의 의사결정을 대체할 수 있게 되면서 AI에게 선택권을 줄 수 있는 경우와 그렇지 않은 경우를 구분해야 한다. AI의 오류 가능성이 낮고 그 결과가 즉각적으로 회복 가능한 경우에는...2025.04.30
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