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AI 의료진단 알고리즘의 원리와 한계 AI 의료진단은 영상 분석, 데이터 패턴 인식, 예측 모델링을 통해 질병을 탐지하고 의사의 진단을 보조하는 핵심 기술입니다. 하지만 그 원리를 제대로 이해하지 못하면 기술의 한계와 위험성을 간과하기 쉽습니다. 본 글에서는 AI 의료진단 알고리즘의 동작 원리, 임상 적용 사례, 그리고 한계와 도전 과제를 살펴보며, 올바른 활용 방향을 모색합니다. 딥러닝을 통한 패턴 인식과 학습AI 의료진단의 핵심은 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 기술입니다. 특히 CNN(합성곱 신경망)은 방대한 의료 영상을 학습하여 종양, 병변, 혈관 이상 같은 특징을 자동으로 인식합니다. 훈련 과정에서 수십만 장의 X-ray, CT, MRI 이미지를 입력받아 ‘정상 vs 비정상’, ‘양성 v.. 2025. 8. 29.
의사를 위한 AI 진단도구 활용법 AI 진단도구는 단순한 보조 기술을 넘어 의사의 임상 의사결정을 지원하는 필수 파트너로 자리잡고 있습니다. 영상 판독, 데이터 통합, 예측 분석 등 다양한 AI 솔루션을 어떻게 활용하느냐에 따라 진료의 질과 효율성이 크게 달라집니다. 본 글에서는 영상 판독 AI, 데이터 기반 진단 AI, 예측·결정 지원 도구라는 세 가지 영역으로 나누어 의사가 AI 진단도구를 현장에서 활용하는 방법을 소개합니다. 진단 속도와 정확도를 동시에 강화영상의학 분야에서 AI는 가장 널리 사용되는 진단도구입니다. 폐 CT, 유방 촬영, 뇌 MRI, 흉부 X-ray 등에서 AI는 수 초 만에 이상 소견을 표시하고, 병변의 위치와 크기까지 자동 분석합니다. 예를 들어, 루닛(Lunit)이나 뷰노(VUNO) 같은 국내 AI 솔루션은 .. 2025. 8. 26.