• 한국융합학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.97-104
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• 2018

본 연구는 보건계열 전공 학생들의 의료용 인공지능에 대한 기대도를 조사하여 의료용 인공지능의 보건의료영역에서의 전반적 활용을 위한 기초자료로 이용하고자 충청남도 천안시에 소재한 일개 대학교 보건계열 전공 대학생들 500명을 대상으로 인공지능에 대한 인지도와 의료용 인공지능에 대한 신뢰도 및 활용에 대한 기대도를 조사하였다. 의료용 인공지능에 대한 인지도는 대상자의 18.6%가 높다고 응답하였고, 의료용 인공지능에 대해 신뢰도는 대상자의 24.8%가 높다고 응답하였으며 의료용 인공지능의 활용에 대한 찬성은 대상자의 38%가 그렇다고 응답하였다. 또한, 인공지능에 대한 인지도와 신뢰도가 높을수록 인공지능의 보건의료 활용에 대한 기대도도 높게 조사되었다. 이상의 결과로 볼 때 전공과정에서의 의료용 인공지능에 대한 교육은 인공지능에 대한 인지도와 신뢰도 및 기대도를 제고시켜 의료용 인공지능을 활용하는 효율적인 보건의료 환경 조성에 초석이 될 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.487-489
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• 2020

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문에서는 익명화된 데이터를 정제하여 인공지능 연구에 사용할 수 있는 표준화된 데이터 셋을 만들고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기 위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 전체 인공지능 연구프로세스를 보이고 이에 따라 학습을 위한 데이터셋 생성과 인공지능 학습학습용 플랫폼에서 수행되는 수행 과정을 결과로 보인다 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.462-464
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• 2022

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 장기 섬유증은 만성 염증성 질환의 질병 진행을 특징짓고 전 세계적으로 모든 원인으로 인한 사망률의 45%에 기여하며, 그중 간 섬유증은 주로 삶의 질과 예후를 결정한다. 해당 질환은 임상 현장에서 혈액데이터 분석 그리고 간생검을 통해 진단을 하고 있으나 최근 의료영상 분석을 통해 진단에 활용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 간 섬유화를 진단하기 위해 MRI영상을 학습하여 질환에 대한 중증도 진단을 돕는 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 모델을 개발하는 과정과 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 간 섬유화를 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.520-522
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• 2022

의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.99-108
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• 2021

최근, 예상치 못하고 지능적인 보다 고도화된 사이버 의료 위협 공격이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 다양한 패턴의 사이버 의료 위협 공격 대응에 있어, 물리적인 차단과 의료기기 교체와 같은 규칙 기반 보안방법론은 인력 부족, 고가의 비용 부담 등의 한계를 지닌다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 인공지능 기술에 주목하고 있다. 인공지능 기술은 기존의 규칙 기반의 보안 프로그램과는 달리 과거의 이상행태를 스스로 학습하여 보안 위협 감지 및 예측을 가능케 하는 기술이다. 본 연구에서는 의료기관 통합의료정보시스템 내 의료정보 데이터를 수집 및 학습하여 AI 기반 네트워킹 행동 적응형 정보 플랫폼 개발 연구 방법론에 대한 소개를 포함한다. 이를 통해 규칙 기반의 보안 프로그램의 기술적 제반사항 소개와 제약 사항 대비 의료정보분야에서의 인공지능 기술을 활성화하기 위한 전략에 대해 논의한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.67-75
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• 2022

의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.887-890
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• 2021

최근 AI 를 활용한 의료 진단 솔루션 시장이 크게 성장함에 따라 의료 인공지능 기술에 대한 대학 교육에 대한 수요가 증가하고 있지만, 개인정보 유출의 위험성 등으로 인하여 의료 데이터를 대학 교육에 활용하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 실제 의료 데이터 대신 생성적 적대 신경망(GAN)으로 합성된 흉부 X-ray 영상을 활용한 의료 인공지능 교육 모델의 사례를 제시한다. 프로메디우스(주)에 의해 제공받은 흉부 X-ray 합성영상을 사용하여, VGG-16 모델을 훈련하고 성능을 검증 및 평가하며 미세조정을 통해 성능을 개선하는 교육 모델을 구성하였다. 또한 교육모델이 의료 인공지능에 대한 학생들의 이해력 향상에 기여한 효과를 정량적으로 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.434-436
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• 2021

의료산업은 진단 및 치료 위주의 기술개발이 진행되어왔다. 최근 의료 빅데이터를 기반으로 진단, 치료 및 재활뿐만 아니라 예방과 예후관리까지 지원하는 의료서비스에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 여러 의료 중심의 플랫폼 기술 가운데 객관적인 진단지표를 가지고 있는 의료영상을 기반으로 인공지능 학습에 적용하여 진단 및 예측을 중심으로 한 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 연구에는 많은 학습 데이터가 요구될 뿐만 아니라 학습에 적용하기 위해서는 데이터 특성에 따른 전처리 기술과 분류 작업에 많은 시간 소요되어 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 방법들이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문은 인공지능 학습까지 적용하기 위한 의료영상 데이터에 대한 확장 모델을 개발하여 공통적인 조건에 따라 의료영상 데이터가 표준화되어 변환하며, 자동화 시스템 구조에 따라 데이터가 분류·저장되어 인공지능 학습까지 지원할 수 있는 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 근감소증 학습데이터 관리 및 적용 결과를 통해 플랫폼의 수행성을 검증하였다. 향후 제안한 플랫폼을 통해 의료데이터에 대한 전처리, 분류, 관리까지 지원함으로써 CDM 확장 표준 의료데이터 플랫폼으로 활용 가능성을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.448-456
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• 2020

4차 산업혁명 시대에서 폭발적인 정보와 데이터를 얼마나 잘 다루고 활용하는가는 산업의 경쟁력과 직결되는 문제로 인식이 되고 있다. 특히, 의료 분야에서 인공지능 기술의 도입은 그 활용에 있어서나 사회적으로나 파급력이 굉장히 크다고 할 수 있으며, 활용 범위 별 인공지능의 동향을 파악하기 위해 본 연구를 진행하게 되었다. 본 연구에서는 의료 분야에서의 인공지능 활용을 크게 다음과 같이 4가지 활용범위, (1)병원 솔루션, (2)개인 건강관리, (3)보험회사, (4)신약개발로 나누어 살펴보았다. 인공지능 기술의 활용 범위 별 다양한 사례와 동향을 바탕으로 우리나라 의료 산업에서는 앞으로 어떠한 전략으로 인공지능을 발전시켜 나가야 하는지 방향성을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 헬스케어 산업 다양한 분야에서 인공지능의 활용 사례에 대해 알아보고, 헬스케어의 최신 이슈사항이 무엇인지 서술하여 의료산업 전반에 도움을 주고자 하였다. 인공지능 기반 의료 시스템의 발전은 보다 쉽게 만성질환자 및 환자들의 건강을 관리해주고, 암이나 질병 진단의 정확성을 높이며 신약개발을 더 빠르고 효율적으로 진행되도록 도움을 주었다. 본 연구를 통하여 한국의 의료 산업에서는 앞으로 어떠한 전략으로 인공지능을 발전시켜나가야 하는지 방향성을 제시하고자 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.551-554
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• 2017

세계적으로 최대 산업은 의료 산업이며 노령화와 웰빙 수요 확대로 인해 미래 먹거리인 의료 산업의 경쟁 전략 검토가 필요하다. 급속한 ICT 융합 보급에 따른 의료 기관 간의 경쟁력을 확보하고, 의료 산업을 통해 발생하는 데이터의 빅데이터화 및 인공지능의 결합으로 지능의료의 역량 증대에 따른 디지털 헬스케어의 지능화 수준을 연구하여 미래 의료 분야의 의료 최적화 모델 구축하기 위한 대응 방안을 모색하고자 한다.