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Singh R.,Sharma V.
2022 / Journal of Materials Processing Technology
오진규, 이준영, 은성종, 박종목
2022 / International Neurourology Journal
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인공지능(AI)은 의료 서비스 전반에 걸쳐 활용되고 있으며, 요로 질환 분야에서는 개인 맞춤형 의료 및 진단 영상 기술 개발에 투자가 이루어지고 있다. 본 논문은 요로 질환에 대한 AI 적용 사례를 설명하고, 현재 동향과 미래 전망을 논의한다.
AI와 재활
Artificial Intelligence for Business : An Implementation Guide Containing Practical and Industry-Specific Case Studies
AI-first healthcare : AI applications in the business and clinical management of health
Artificial intelligence and deep learning in pathology
AI 반도체 전쟁 : AI가 주도하는 반도체 혁명과 신제조업 경쟁
AI 의료의 미래 : 튜링을 만난 히포크라테스
Artificial intelligence for the internet of health things
AI와 의료 임상
AI와 의료 임상
헬스케어 AI 윤리
Deep learning, machine learning and IoT in biomedical and health informatics : techniques and applications
인공지능과 신약 개발
Artificial intelligence for drug development, precision medicine, and healthcare
인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망
Artificial intelligence in behavioral and mental health care
AI와 정밀 의료
Artificial intelligence tools : decision support systems in condition monitoring and diagnosis
Precision medicine and artificial intelligence : the perfect fit for autoimmunity
Dentistry : advances in research and future directions
Journal of Exercise Rehabilitation
Sung-Jong Eun; Jayoung Kim; Khae Hawn KimJournal of Exercise Rehabilitation
Eun, S.-J.; Kim, J.; Kim, K.H.Therapeutic Advances in Urology
B. M. Zeeshan Hameed; Aiswarya V. L. S. Dhavileswarapu; Nithesh Naik; Hadis Karimi; Padmaraj Hegde; Bhavan Prasad Rai; Bhaskar K. SomaniJournal of exercise rehabilitation
은성종; Jayoung Kim; 김계환TURKISH JOURNAL OF UROLOGY
Shah, Milap; Naik, Nithesh; Somani, Bhaskar K.; Hameed, B. M. ZeeshanJOURNAL OF CLINICAL MEDICINE
Hameed, B. M. Zeeshan; S. Dhavileswarapu, Aiswarya V. L.; Raza, Syed Zahid; Karimi, Hadis; Khanuja, Harneet Singh; Shetty, Dasharathraj K.; Ibrahim, Sufyan; Shah, Milap J.; Naik, Nithesh; Paul, Rahul; Rai, Bhavan Prasad; Somani, Bhaskar K.Arab Journal of Urology
Kirolos EskandarJournal of Clinical Urology
Yi Zhao; Eva Bolton; Naeem Soomro; Bhavan Rai; Rakesh HeerENGINEERING
Rong, Guoguang; Mendez, Arnaldo; Assi, Elie Bou; Zhao, Bo; Sawan, MohamedINFORMATION
Impedovo, Donato; Pirlo, GiuseppeWORLD JOURNAL OF MENS HEALTH
Ghayda, Ramy Abou; Cannarella, Rossella; Calogero, Aldo E.; Shah, Rupin; Rambhatla, Amarnath; Zohdy, Wael; Kavoussi, Parviz; Avidor-Reiss, Tomer; Boitrelle, Florence; Mostafa, Taymour; Saleh, Ramadan; Toprak, Tuncay; Birowo, Ponco; Salvio, Gianmaria; Calik, Gokhan; Kuroda, Shinnosuke; Kaiyal, Raneen Sawaid; Ziouziou, Imad; Crafa, Andrea; Phuoc, Nguyen Ho Vinh; Russo, Giorgio I.; Durairajanayagam, Damayanthi; Al-Hashimi, Manaf; Hamoda, Taha Abo-Almagd Abdel-Meguid; Pinggera, Germar-Michael; Adriansjah, Ricky; Rosas, Israel Maldonado; Arafa, Mohamed; Chung, Eric; Atmoko, Widi; Rocco, Lucia; Lin, Haocheng; Huyghe, Eric; Kothari, Priyank; Vazquez, Jesus Fernando Solorzano; Dimitriadis, Fotios; Garrido, Nicolas; Homa, Sheryl; Falcone, Marco; Sabbaghian, Marjan; Kandil, Hussein; Ko, Edmund; Martinez, Marlon; Nguyen, Quang; Harraz, Ahmed M.; Serefoglu, Ege Can; Karthikeyan, Vilvapathy Senguttuvan; BaTien, Dung Mai; Jindal, Sunil; Micic, Sava; Bellavia, Marina; Alali, Hamed; Gherabi, Nazim; Lewis, Sheena; Park, Hyun Jun; Simopoulou, Mara; Sallam, Hassan; Ramirez, Liliana; Colpi, Giovanni; Agarwal, AshokInternational Neurourology Journal
Kim E.S.,Eun S.J.,Kim K.H.PLOS DIGITAL HEALTH
Chinta, Sribala Vidyadhari; Wang, Zichong; Palikhe, Avash; Zhang, Xingyu; Kashif, Ayesha; Smith, Monique Antoinette; Liu, Jun; Zhang, WenbinBJU INTERNATIONAL
Chen, Jian; Remulla, Daphne; Nguyen, Jessica H.; Aastha, D.; Liu, Yan; Dasgupta, Prokar; Hung, Andrew J.JOURNAL OF PEDIATRIC GASTROENTEROLOGY AND NUTRITION
Patel, Vatsal; Khan, Marium N.; Shrivastava, Aman; Sadiq, Kamran; Ali, S. Asad; Moore, Sean R.; Brown, Donald E.; Syed, SanaDIAGNOSTICS
Gou, Fangfang; Liu, Jun; Xiao, Chunwen; Wu, JiaEuropean Urology Focus
Murad, L.; Layne, E.; Ganjavi, C.; Gill, I.; Desai, M.; Cacciamani, G.E.; Zorn, K.C.FUTURE SCIENCE OA
Chong, Peng Lean; Vaigeshwari, Vikneswaran; Mohammed Reyasudin, Basir Khan; Noor Hidayah, binti Ros Azamin; Tatchanaamoorti, Purnshatman; Yeow, Jian Ai; Kong, Feng YuanDigital Health
Gao, Bo; Duan, WenduInternational Neurourology Journal
Seunghyun Youn, Beom Jin Park전선 / 대학원
의료 분야는 인공지능(AI) 기술의 빠른 발전에 따라 진단, 수술 계획, 예후 예측, 환자 맞춤 치료 등 다양한 영역에서 혁신적인 변화를 겪고 있다. 본 강의는 정형외과 질환과 치료 과정에 있어 AI의 적용 가능성과 실제 임상 연구, 데이터 과학적 접근, 윤리적·법적 쟁점 등을 다룬다. ◆ 정형외과 영역에서의 AI 적용 분야와 현황 이해 ◆ 영상분석, 예측모델, 로봇수술 등 최신 기술 습득 ◆ 의료데이터 기반 AI 연구 방법론 이해 ◆ 임상 적용에서의 윤리·법적 이슈 탐구 ◆ 학문적 연구 및 정책 제안 능력 강화전선 / 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
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
최근 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전과 함께 다양한 산업에서 AI의 활용이 확산되고 있으며, 보건의료 분야 또한 예외가 아니다. 보건의료 분야에 있어서도 AI는 의료 서비스 혁신을 촉진하고 국민 건강 증진을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 교과목에서는 보건의료 분야에서 AI의 적용 현황과 발전 동향을 분석하고, 간호 과정에서 AI를 효과적으로 도입하기 위한 접근 방안을 탐구한다. 특히, 간호 문제의 발견, 해결책 설계, 성과 평가 등 전 과정에서 요구되는 핵심 역량을 습득하고, 관련 법ᄋ규제 및 윤리적 쟁점에 대한 심층적 논의를 진행한다. 아울러, 본 교과목은 사례 연구 및 실습 중심의 프로젝트를 포함하여, AI 기법을 활용한 간호 문제 해결 방안을 직접 적용하고 평가하는 경험을 제공한다. 이를 통해 AI 기반 간호 혁신을 위한 실무적 역량을 강화하고, 간호 과정의 질적 향상을 도모하는데 필요한 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
본 교과목에서는 의료 분야에서 인공지능의 핵심 이론, 주요 응용 및 연구 방법론을 심층적으로 학습한다. 인공지능 기술이 의료 영상, 생체 신호, 전자의무기록 등 다양한 의료 데이터와 임상 현장에서 어떻게 활용되는지 적용사례를 중심으로 다룬다. 또한, 최신 연구 동향을 탐구하고, 학생들이 논문 발표를 통해 각자의 연구 분야에 인공지능 기술을 효과적으로 접목할 방안을 모색하는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
AI와 빅데이터는 안과 영역에서 기초 및 임상 연구를 너머 실제 임상현장에도 큰 영향을 미치고 있다. 안과 영역에서 빅데이터를 이용한 연구들의 방법론과 실제 연구들을 살펴보고 최신 연구 동향을 알아보고자 한다. 최근 transformer의 발전에 이어 foundation model의 보급, 그리고 이를 바탕으로한 Large Language Model들의 성능이 향상되면서, 이를 안과를 포함한 의료 영역에 적용하는 다양한 연구들과 실제 사용례들이 늘어나고 있다. 이에 대해 살펴보고 실제 연구와 임상현장에 적용되는 경우를 알아보도록 하겠다. 이 강좌를 통해서 학생들은 안과 영역의 AI와 빅데이터의 활용에 대한 최신 지견을 배울 수 있다.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 치료전선 / 대학원
비뇨의학에서 수술용 로봇의 도입은 기존의 복강경수술을 훨씬 용이하게 할 뿐 아니라 다양한 기능과 띄어난 시야로 인한 수술 결과의 향상과 개복수술을 대치하는 결과를 가져왔다. 기존 da Vinci 시스템뿐만 아니라 여러 경쟁 수술 로봇 시스템이 상용화되었거나 개발 중이며, 특수 목적의 로봇과 인공지능 등이 비뇨의학을 중심으로 의료에 접목되고 있다. 이 강좌에서는 로봇비뇨의학의 현재와 미래를 조망한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 인공지능의 최신 연구에 대하여 살펴본다. 기계학습, 컴퓨터비전, 자연어처리, 음성인식, 로봇 공학 등 인공지능의 여러 세부 분야에 대해 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등에 대해 발표하고 토의한다.전선 / 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 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.교양 / 학사
이 교과목은 인공지능의 발전 역사와 철학적 기반(계산주의, 연결주의, 예측처리이론 등)을 검토하고, 인간의 지각·감정·감각·자율신경계 등 체화된 인지(embodied cognition)를 심층 탐구한다. 하이데거(Heidegger), 위노그라드(Winograd) 등의 기술철학적 사유를 통해 기술의 본질과 한계를 비판적으로 고찰하고, 인공지능이 모방할 수 없는 인간 고유의 창의성·직관·메타인지의 의미를 탐색한다. 강의는 이론적 이해와 더불어 표현예술 기반의 실습 및 토론을 결합한 체화 및 경험 기반의 학습 방식을 도입하여, 학생들이 사고와 감각, 몸의 경험을 통합적으로 활용하는 능동적 학습자로 성장하도록 설계되었다. 이를 통해 인간과 기술의 공진화(co-evolution)를 통찰하고, AI 시대에 인간다움의 의미를 재정의하며, 복잡한 미래 사회에서 책임 있는 기술 활용과 창의적 사고를 함양하는 것을 목표로 한다.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
기초적인 인공지능 개념 및 방법에 대한 이해를 바탕으로, 스마트 디지털 치과의료(Smart digital dentistry) 구현을 위한 치과질환 자동진단, 환자맞춤형 치료계획 자동화, 및 치과수술 시뮬레이션 지능화 등의 디지털 치과의료에서 인공지능의 활용을 위한 기초적인 내용을 수업한다.전선 / 대학원
다양한 종류의 의료 및 생명 분야 빅데이터가 생성되어 축적되고 있는 상황이다. 의료 분야 빅데이터는 기본적인 전자의무기록 외에도 이미지, 생체신호, 텍스트 등의 다양한 비정형 데이터를 포함하게 되었으며, 생명 분야 빅데이터는 차세대시퀀싱 기법의 발전으로 말미암아 유전체, 전사체, 후성유전체 등의 다양한 오믹스 데이터를 포함하게 되었다. 또한 이러한 빅데이터의 생성 및 축적과 더불어 인공지능 기법을 적용하여 기존에는 다루지 못했던 새로운 문제를 정의하고 보다 깊이 있는 빅데이터 분석을 시도하는 연구들이 등장하게 되었다. 본 강좌에서는 의료 및 생명 분야의 다양한 빅데이터를 소개하고 해당 데이터를 다룰 수 있는 인공지능 분석 기법들을 소개함으로써 최신의 의생명 빅데이터 관련 인공지능 연구를 배울 수 있도록 한다.대학원 / 대학원
연구 수행에서 문헌고찰은 가장 기초가 되는 탐색행위이다. 문헌고찰의 여러 방법 중 근거 통합의 가장 상위단계인 체계적 문헌고찰 방법과 정량적 결과를 통합하는 메타분석에 대해 배우고 이를 실제 적용하여 한 학기 동안 논문으로 완성해 볼 수 있는 시간을 갖도록 한다. 이 수업을 통해 학생들은 가장 최신의 체계적 문헌고찰 방법론을 배우고 나아가 상황에 따라 메타분석이 필요할 경우 시행해 볼 수 있을 것이다. 덧붙여 최신 AI 기술을 활용한 문헌의 검색·정리·인용을 통해 더 쉽고 빠르고 정확하게 체계적 문헌고찰을 수행할 수 있는 방법을 배울 수 있다.전선 / 대학원
디지털 건강 모니터링을 이용하여 지역사회 의료서비스를 고도화하고 국민건강을 증진시킬 수 있는 기반의 구축과 이를 바탕으로 건강형평성을 제고하고 건강수명을 연장할 수 있는 방안을 이해하고 지역사회 의료서비스 발전계획을 수립할 수 있는 역량을 구축한다.전선 / 대학원
융합 연구는 다양한 기술 분야를 통합하는 연구로 사회적으로 어려운 문제를 극복하기 위한 방안으로 주목받고 있다. 의학 분야에 있어서도 다양한 학문 및 기술을 접목한 임상 연구가 요구되며 이를 통해 해결하기 어려운 질병의 극복과 삶의 질 개선이 기대되고 있다. 이 교과목에서는 인공지능, 빅데이터, 정보통신, 나노, 유전체, 재생의학 등 다양한 분야의 최신 기술을 활용한 임상 연구 경향을 파악하고 이에 맞추어 혁신적인 임상 연구 전략을 수립하여 융합적으로 연구를 설계하고 수행할 수 있는 최고의 연구능력을 시행할 수 있는 교육을 제공한다.전선 / 대학원
정밀의료와 헬스케어는 의료정보의 축적과 인공지능 활용을 통한 미래의료의 핵심요소이다. 이 강의는 발전하는 생명과학기술을 이용한 다양한 정밀의료와 헬스케어 기술에 대해 소개한다. 유전체를 포함한 멀티오믹스, 의료 영상, 인공지능, 디지털 헬스케어 등 정밀의료와 헬스케어의 여러 국면을 살펴봄으로써 정밀의료에 대한 이해를 높이고 앞으로 헬스케어융합학을 전공하고자 하는 학생들에게 정밀의료의 기초지식과 전망을 제시한다.