대전보건대학교 전자책도서관

책소개

의료 AI는 높은 정확도를 자랑하지만, 신뢰받기 위해서는 설명 가능성이 필수적이다. 이 책은 의료 AI의 발전 과정(AI 1.0~3.0)과 최신 기술(파운데이션 모델, 생성 AI)을 분석하며, AI의 정확성, 임상적 유용성, 설명 가능성이 어떻게 조화를 이뤄야 하는지를 탐구한다. 특히, AI의 ‘블랙박스 문제’ 해결을 위한 설명 가능한 AI 기술을 다루며, 의료진과 환자가 신뢰할 수 있는 AI의 조건을 제시한다.

저자소개

서울대학교 의과대학 교수다. 서울대 의과학과 건강시스템 데이터사이언스 연구실의 책임교수이며, 설명 가능한 AI 의료 기기를 개발하는 스타트업인 자이메드(XAIMED)의 창업자다. 서울대학교 의과대학을 졸업했으며 하버드대학교 보건대학원에서 박사후 과정을 거쳤다. 대통령 직속 4차 산업혁명위원회 위원 및 한국보건의료연구원 연구기획단장, 서울대학교병원 건강증진센터장을 역임했으며, 현재 서울대학교병원 공공의료빅데이터 융합연구사업단 단장을 맡고 있다. 정확도와 설명 가능성을 함께 고려해 최적의 의료 AI 모델을 개발하고 기회진단 AI를 통해 새로운 디지털 바이오마커를 연구한다. 대한의학회 분쉬의학상 젊은의학자상, 서울시의사회 유한의학상, 대한민국의학한림원 화이자의학상, 범석학술재단 범석상 등을 수상했으며 데이터사이언스 및 인공지능 영역에서 330여 편 이상의 논문을 국제 학술지에 게재했다.

AI의 세대 변화와 좋은 의료 AI의 조건

01 블랙박스 모델과 화이트박스 모델
02 블랙박스를 여는 설명 가능한 AI 기술
03 의료 영상 AI를 여는 설명 가능한 AI 기술
04 의료 AI 인허가 규제와 설명 가능한 의료 AI
05 우연을 혁신으로, 기회진단 AI
06 파운데이션 모델과 다중 모달리티 의료 AI
07 생성 의료 AI, 헬스케어 챗봇과 신약 개발 AI
08 반사실적 생성 AI, 설명 가능한 AI로 가는 새 길
09 인간 중심 의료 AI
10 소통을 넘어 새로운 이해로

책소개

저자소개

목차