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유인화; 노미현; 공현중; 홍지영
2018 / 아시아 운동학 학술지
Ju Y.,Zhang Y.,Wang X.,Li W.,Ng R.M.K.,Li L.
2020 / Globalization and Health
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본 체계적 고찰은 의료 분야에서 인공지능의 현재 적용 사례를 의료 영상, 약물 발견, 정밀 의료, 로봇 수술 등 다양한 영역에 초점을 맞춰 검토합니다. 연구 결과는 인공지능이 효율성을 높이고, 환자 결과를 개선하며, 의료 오류를 줄이는 데 상당한 이점을 제공함을 보여줍니다. 또한 데이터 프라이버시 및 알고리즘 편향과 관련된 윤리적 고려 사항과 과제도 다룹니다.
Clinical nuclear cardiology : state of the art and future directions
Machine learning and medical imaging
Encyclopedia of applied ethics
Research anthology on improving medical imaging techniques for analysis and intervention
Future care : sensors, artificial intelligence, and the reinvention of medicine
인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망
Oral healthcare and technologies : breakthroughs in research and practice
Geo-Congress 2023 : Geotechnical Data Analysis and Computation.
개인 맞춤의료의 시대가 온다 : 4차 산업혁명 시대 헬스케어의 미래 =
Precision medicine and the reinvention of human disease
Geographic information science and mountain geomorphology
Algorithms for emergency medicine
Vascular anesthesia
Encyclopedia of genetics
The Astronomy and astrophysics encyclopedia
Machine, platform, crowd : harnessing our digital future
Journal of Nuclear Engineering and Radiation Science
Pioro, IgorJournal of Korean Medical Science
홍성태Journal of Periodontal & Implant Science
김태일Nature
Cathelijne Stoof; Marc Castellnou Ribau; Peter F. Moore; Georgios BoustrasBiotechnology Reports
Ajit Kumar Passari; Minaxi Sharma; Zeba Usmani; Vijai K. GuptaThe journal of nutrition, health & aging
Morley JERadiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
Yuce Sari S; Gurlek E; Yazici GJournal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering
Andrade, João Rodrigo; Lima, Bruno Silva de; Duarte, Carlos Antonio Ribeiro; Sommerfeld, Martin; Souza, Francisco José dePLANT BIOTECHNOLOGY REPORTS
Liu, Jang R.; Choi, Yang DoPerception
Frans A.J. Verstraten; Timothy S. Meese; Annabelle S. Redfern; Pascal MamassianUrology
Johnson EK; Kamanzi SN; Lin CY; Grimsby GMESMO open
Martín-Martorell P; Gonzalez-Barrallo I; Gambardella V; Cejalvo JM; Cervantes AINNOVATION
Sun, Jian; Wang, Yi; Piao, Shilong; Liu, Miao; Han, Guodong; Li, Junran; Liang, Eryuan; Lee, Tien Ming; Liu, Guohua; Wilkes, Andreas; Liu, Shiliang; Zhao, Wenwu; Zhou, Huakun; Yibeltal, Mesenbet; Berihun, Mulatu Liyew; Browning, Dawn; Fenta, Ayele Almaw; Tsunekawa, Atsushi; Brown, Joel; Willms, Walter; Tsubo, MitsuruESMO open
Gambardella V; Tarazona N; Roda D; Cervantes APractical radiation oncology
Akhtar S; Tariq M; Shamsi B; Abrar S; Qureshi BM; Hafiz A; Ali N; Abbasi ANESMO open
Gambardella V; Cejalvo JM; González-Barrallo I; Gimeno-Valiente F; Cervantes AToronto Journal of Theology
Abrahim H. KhanRegional anesthesia and pain medicine
Sites BDUrology
Han JSThe Korean Journal of Internal Medicine
Rhee, Fun-Jung; Kim, Hyeon Chang; Kim, Jae Hyeon; Lee, Eun Young; Kim, Byung Jin; Kim, Eun Mi; Song, YoonJu; Lim, Jeong Hyun; Kim, Hae Jin; Choi, Seonghoon; Moon, Min Kyong; Na, Jin Oh; Park, Kwang-Yeol; Oh, Mi Sun; Han, Sang Youb; Noh, Junghyun; Yi, Kyung Hee; Lee, Sang-Hak; Hong, Soon-Cheol; Jeong, In-Kyung전선 / 대학원
디지털헬스케어와 의료인공지능 기술은 전 세계적으로 의료 서비스의 패러다임을 빠르게 변화시키고 있다. 본 강의는 디지털헬스케어와 의료인공지능 분야의 최신 글로벌 트렌드를 탐구하고 분석한다. 주요 내용으로는 원격의료, 웨어러블 기기, 의료용 IoT, 빅데이터 분석, 의료 영상 AI, 개인 맞춤형 의료 등이 포함된다. 학생들은 이러한 기술의 현재 응용 사례와 미래 발전 방향을 학습하며, 각국의 정책, 규제, 윤리적 고려사항 등을 비교 분석한다. 또한, 글로벌 의료 불평등 해소와 의료 접근성 향상을 위한 디지털헬스케어와 의료인공지능의 역할을 토론한다. 이를 통해 학생들은 디지털헬스케어와 의료인공지능의 글로벌 동향을 이해하고, 미래 의료 환경에서의 혁신적 솔루션을 구상할 수 있는 능력을 기른다.전선 / 대학원
인공지능은 우리가 사는 방식을 바꾸었다. 특정 의료 영역에서 인공지능은 전문가의 수준 만큼 정확하고 일부 영역에서는 이미 전문가의 실력을 뛰어넘는다. 하지만, 의료계에서 이러한 알고리즘을 손쉽게 받아들이기 어려운 것은 인공지능의 “블랙박스” 즉 설명 불가능한 특성 때문이다. 본 수업은 현존하는 이해가능한 (interpretable) 기계학습 모형과 이해불가능한 딥러닝 모형의 설명가능 방법론 (explainable)을 의료의 관점에서 탐구할 것이다. 또한 “설명가능성”에 대한 사회적, 이론적, 경험적, 인과적 관점을 조사할 것이다.전선 / 대학원
최근 딥러닝을 이용한 인공지능 기술이 의료 각 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 이 강좌에서는 의료분야에서 사용되는 인공지능 기술의 기초와 다양한 적용 사례를 살펴봄으로써 의료 인공지능 기술의 미래 전망과 한계점을 이해하는 것을 목표로 한다. 아울러 실제 인공지능을 적용한 의료 서비스 사례를 연구함으로써 실용화 과정에 필요한 요구사항과 규제에 대한 이해를 증진한다.전선 / 대학원
본 과목은 보건의료의 질의 개념 및 측정과 관련된 주요 원리와 개념들을 소개하고, 효과적 질 향상을 위한 리더쉽, 조직 문화, 보건의료 팀의 역할, 그리고 질 관리의 원칙들과 과정들을 살펴본다. 또한 질 관리의 성과 및 성과 평가 방법을 리뷰하고, 보건정보 시스템과 테크놀로지의 역할과 영향을 고찰한다. 외부적 환경(법, 규제, 보건 정책 등)이 보건의료 조직의 질 관리 및 성과 평가에 미치는 역할 및 영향, 그리고 나아가 다양한 보건의료 조직에서의 보건 서비스 질과 안전 향상을 위한 다각적인 접근법을 고찰하고 토론한다.전선 / 대학원
과학자가 자신의 연구 결과를 글 또는 말을 통해 소통하는 능력은 매우 중요하다. 특히 국제무대에서 활동하기 위해선 영어로 발표하는 능력도 중요하다. 이 교과목에서는 효율적인 발표전달에 필요한 발표내용 구성, 시청각 자료 제작, 말하기 등의 기본원칙에 대한 강의를 듣고 실제 발표연습과 조언을 통해 연구발표 역량의 기초를 다질 수 있다.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 AI 컴퓨팅을 클라우드뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능 혹은 엣지 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 의료 데이터는 개인의 민감정보를 다량 포함하고 있어 특히 프라이버시가 중요하므로, 앰비언트 인공지능과 결합하였을 때 시너지 창출이 가능하다. 본 강좌는 앰비언트 인공지능의 최신 기술과 플랫폼 익히고 의료 도메인에 응용하는 것을 목표로 하며 구체적인 주제는 다음과 같다. ▪ 딥러닝 모델 경량화 (양자화, 가지치기, 지식 증류) ▪ 연합 학습 ▪ 딥러닝과 경량 신호처리 기법의 하이브리드 운용 ▪ 클라우드와 자원 제한적 엣지 기기의 통합 운용 ▪ 앰비언트 인공지능 소프트웨어 플랫폼 (TensorFlow, TensorFlow Lite) ▪ 앰비언트 인공지능 하드웨어 플랫폼 (Google Coral) ▪ 의료 도메인 데이터의 이해 (일례로, 수면 의학 데이터)전선 / 대학원
맞춤 약물요법 및 정밀의학은 질병의 치료 및 부작용과 관련된 개인별 유전적, 환경적 요인을 종합적으로 파악하여 환자의 치료에 적용하는 것으로 새로운 오믹스 바이오마커의 발전에 기반하고 있다. 본 과정에서는 개발을 위한 유전체, 대사체, 단백체, 마이크로바이옴 등 다중 오믹스의 접근방법을 이해하고 임상적으로 Implementation 하기 위해 필요한 통합적인 해석능력을 키운다. 실제 맞춤 약물 치료법을 개발하고 적용하기 위해 필요한 지식, 절차, 요건, 접근법에 대해서 신약 개발의 관점과 약물 인허가 및 치료학적 관점으로 접근하는 방법에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
의공학 분야는 의료기기, 생체재료, 조직공학과 같은 공학적 개발, 연구에 관련된 다학제적 학문 분야로 최근 들어 그 범주가 매우 넓어짐과 동시에 빠르게 발전하고 있다. 현 강좌에서는 의공학 분야의 최신 연구 동향을 조사, 탐구하며 다양한 관련 분야에 대해 고찰하고 토론한다. 이 강좌를 통하여 학생들은 의료 미충족 요구에서 출발한 다양한 의공학 연구 분야와 미래 신기술 그리고 그를 선도하는 글로벌 연구진들에 대한 지식을 습득한다.전선 / 대학원
치과의료는 4차 산업혁명 기술과의 융합을 통해 디지털 덴티스트리(Digital dentistry) 기술로 발전이 가속화되고 있음. 환자의 디지털 파노라마 영상, 콘빔CT(CBCT) 영상, 3D 구강스캔 및 3D 안면스캔 등의 디지털 데이터를 획득(Scanning), 계획(Planning)/시뮬레이션(Simulation)과 즉시적 디지털 제작(Direct Digital Manufacturing, DDR) 과정을 거쳐서 치과환자 진단/치료에 바로 적용됨. 본 강의에서는 딥러닝(deep learning) 등 다양한 인공지능 알고리즘에 대한 이해를 바탕으로, SMART 디지털 덴티스트리(Digital dentistry) 구현을 위한 치과질환 자동진단, 환자맞춤형 치료계획 자동화, 및 치과수술 시뮬레이션 지능화 등의 솔루션 등에 대해 수업함.전선 / 대학원
데이터 시각화는 특히 최근 몇 년간 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 데이터의 크기와 복잡성이 크게 증가한 의료 분야에서 의사 결정을 지원하기 위해서 사용될 수 있는 유용한 기술이다. 본 수업에서는 기본적인 차트와 같은 시각화 기법에서부터 복잡한 인터랙티브 시각화에 이르기까지 다양한 데이터 시각화 기술에 대해서 포괄적으로 다룬다. 기술적으로는 파이썬과 자바스크립트를 핵심적인 프로그래밍 언어로 가르치고, MIMIC(Medical Information Mart for Intensive Care) 데이터를 활용하여 학생들이 실제 의료 데이터와 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 데이터 시각화 시스템을 제작하는 경험을 할 수 있도록 가르친다. 본 수업에서는 강의와 그룹 프로젝트가 포함되어 있으며, 그룹 프로젝트에서는 의료 분야에 초점을 맞춘 인터랙티브 웹 기반 데이터 시각화 시스템을 개발해 보는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 학생들은 데이터 시각화에 대한 이론적 지식을 의료 도메인의 도전적 과제들을 해결하는데 적용해 보는 기회를 가진다. 본 수업을 통해서 학생들은 의료 도메인의 데이터를 시각화하는 기술을 습득할 수 있다.전선 / 대학원
의료윤리의 변천, 발전과정을 역사학적으로 이해하는 데에 있어 필수적인 과목임. 히포크라테스 시대 이래 중세와 근대 등 역사 과정을 거치면서 생겨난 의료윤리학적 쟁점의 변화와 그에 대한 의사들과 일반인들의 윤리의식의 변화를 대표적인 관련문헌들을 통해 연구함.전선 / 대학원
근래의 의료 빅데이터의 축적 및 인공지능 기법의 발달은 많은 의학 분야에서 빅데이터에 기반한 정확한 예측 및 환자 맞춤형 진료를 가능하게 하고 있다. 주술기 의학 분야에 있어서도, 이러한 기술적 발달은 기존의 위험도 분류, 예후 예측, 조기 경보 및 의료 자원 분배 등 주술기 의학의 접근 방식에 큰 변화를 가능하게 하고 있다. 따라서 미래 임상 의사, 의학자들에게 있어 이러한 기술을 이해하고, 활용하는 것을 배우는 것이 점차 중요해지고 있다. 이 강좌에서는 먼저 VitalDB나 MIMIC, eICU 데이터셋 등 주술기 의학 분야의 오픈 데이터셋에 대해 알아보고, 이러한 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 기계 학습 기법에 대해 배울 것이다. 또한 실습을 통해 최신 기계 학습 기법들을 본인의 연구에 적용할 수 있는 방법을 배울 것이다.전선 / 대학원
기본적인 인공지능 개념 및 방법에 대한 이해를 바탕으로, 스마트 디지털 치과의료(Digital dentistry) 구현을 위한 치과질환 자동진단, 환자맞춤형 치료계획 자동화, 및 치과수술 시뮬레이션 지능화 등의 디지털 치과의료에서 인공지능 활용에 대해 개론적인 내용을 수업함. 인공지능의 개념과 역사 인공지능, 머신러닝과 딥러닝 인공지능 활용 치과질환 진단 인공지능 활용 치과영상 계측 인공지능 활용 치과치료 계획 인공지능 활용 치과수술 시뮬레이션 인공지능 기반 환자맞춤형 치과 치료전필 / 대학원
의학과 과학기술이 융합되는 최전선에서, 우리는 어떤 혁신을 맞이하고 있을까? 본 강좌는 의학과 과학기술이 접목되는 다양한 영역을 다루며, 미래 의료 환경에서 필요한 통찰과 역량을 배양하는 것을 목표로 합니다. 융합의학심화세미나는 빠르게 변화하는 의학 패러다임 속에서 각 분야의 최전선에서 활약하는 국내외 전문가들을 초빙하여, 최신 연구 동향과 미래 의료 기술의 혁신을 직접 듣고 논의하는 강의입니다. 이 강좌에서는 AI 기반 신약발굴, 재생의학, 디지털 치료제, 바이오 빅데이터, 로봇 수술 및 의료 정책 변화 등 현재 임상과 연구에서 가장 주목받는 주제를 다룹니다. 전문가들은 실제 연구 및 임상 적용 사례를 공유하며, 학생들은 이를 바탕으로 미래 의료를 설계하고 선도할 통찰을 얻게 됩니다. 강의는 다양한 분야의 융합적 사고를 촉진하는 심층 세미나로 구성되며, 실제 병원과 연구실에서 이루어지는 최첨단 연구를 경험할 수 있도록 기획되었습니다.전선 / 대학원
4차 산업혁명 시대의 의료 및 돌봄 서비스 제공에 있어 센서기술, 빅데이터, AI 등 ICT 활용은 중요한 전략적 기틀을 제공한다. 본 교과목에서는 HT(Health Technology)와 ICT(Information & Communication Technology)을 성공적으로 인간의 건강관리 및 증진에 활용하기 위해 숙지해야 할 원리들을 대해 폭넓게 다룬다.전선 / 대학원
현대 의과학 연구의 통합적 부분으로 인식되어야 할 분야가 연구윤리이다. 2005년-2006년 줄기세포 조작 사건으로 한국 의과학 및 생명과학계는 국제적인 신뢰도를 많이 잃었을 뿐 아니라, 네이쳐, 사이언스 등 전문 과학학술지에서 한국 의과학도들이 연구윤리 및 생명윤리에 대해 지식이 부족할 뿐 아니라, 연구윤리가 현장에서 잘 지켜지도록 체계적으로 감시하는 기능이 없다는 점이 지적되었다. 서울대학교 의과대학 대학원에서는 전문 의과학자를 양성하는 교육기관임에도 불구하고 의과학 연구의 윤리를 교육하는 강좌가 없었다. 이에 의과학 연구의 윤리를 전문적으로 탐구하고 나아가 한국사회의 연구윤리 문제를 탐구함으로써 우리 현장에서 연구윤리의 수준을 제고하도록 하는 강좌의 필요성이 과목을 신설하고자 한다. 연구부정행위, 데이터 관리, 저자 표시와 및 저자됨, 이해 갈등, 연구자의 책임, 동물대상 연구의 윤리, 인간대상 연구(임상연구)의 윤리, 과학자의 사회적 책무-언론 및 대중 매체와의 관계 등 의과학계 연구자로서 꼭 알아야 할 연구윤리 내용을 다룬다.전선 / 대학원
본 강의는 빠르게 변화하고 있는 디지털 헬스케어 분야의 다양한 주제들을 학습하는 것을 목적으로 한다. 학생들은 이론적 지식뿐만 아니라 실제 의료 데이터를 다루는 실습을 통해 실무적 역량을 기를 수 있다. 또한 실제 의료 현장의 전문가들과 함께 팀 프로젝트를 수행하며, 다양한 임상 현장의 문제를 탐구하고 해결 방안을 모색한다. 이를 통해 학생들은 디지털 헬스케어 연구와 임상 적용에 필요한 통합적 이해와 연구 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 학사
이 수업은 고대에서 20세기에 이르는 기술사를 검토함으로써 현대 사회에서 과학 못지 않게 중요한 역할을 담당하고 있는 기술의 발전 과정과 그에 영향을 미치는 다양한 기술 내적, 외적 요소를 살펴봄은 물론, 기술과 과학, 기술과 문화, 기술과 산업, 기술과 경영, 기술과 사회 구성원들 사이의 다양한 상호 작용을 폭넓게 이해하는 것을 목적으로 한다. 최근에 nanotechnology, biotechnology라는 말이 널리 사용되는 예에서 보듯이, 과학을 전공하는 학생들에게도 기술에 대한 이해는 필수적이다.전선 / 대학원
데이터사이언스와 관련한 여러 분야의 최근의 국내외 연구동향을 소개한다. 강의와 세미나를 통하여 관련분야의 최신 방법론과 특정 주제를 심도 있게 습득할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
치주과학 및 연관된 분야가 지속적인 발전을 하면서, 기존의 연구 기법은 물론, 새로이 등장한 연구기법에 대해 잘 이해해야할 필요가 생겼다. 이 과목에서는 연구의 계획단계에서 실제 실험에 이용될 여러 가지 실질적인 방법과 논문 작성에 대한 사항을 다룬다.