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인공지능 왓슨 기술과 보건의료의 적용

Artificial Intelligence Technology Trends and IBM Watson References in the Medical Field

의학교육논단 = Korean medical education review v.18 no.2 , 2016년, pp.51 - 57  
이강윤 (한국 IBM 왓슨 사업본부 ) ;  김준혁 ( 연세대학교 의과대학 의학교육학과)
Abstract

This literature review explores artificial intelligence (AI) technology trends and IBM Watson health and medical references. This study explains how healthcare will be changed by the evolution of AI technology, and also summarizes key technologies in AI, specifically the technology of IBM Watson. We look at this issue from the perspective of 'information overload,' in that medical literature doubles every three years, with approximately 700,000 new scientific articles being published every year, in addition to the explosion of patient data. Estimates are also forecasting a shortage of oncologists, with the demand expected to grow by 42%. Due to this projected shortage, physicians won't likely be able to explore the best treatment options for patients in clinical trials. This issue can be addressed by the AI Watson motivation to solve healthcare industry issues. In addition, the Watson Oncology solution is reviewed from the end user interface point of view. This study also investigates global company platform business to explain how AI and machine learning technology are expanding in the market with use cases. It emphasizes ecosystem partner business models that can support startup and venture businesses including healthcare models. Finally, we identify a need for healthcare company partnerships to be reviewed from the aspect of solution transformation. AI and Watson will change a lot in the healthcare business. This study addresses what we need to prepare for AI, Cognitive Era those are understanding of AI innovation, Cloud Platform business, the importance of data sets, and needs for further enhancement in our knowledge base.

주제어

#Artificial intelligence   #Clinical decision support systems   #Cloud computing   #Delivery of health care   #Hospital oncology service  

질의응답 

키워드에 따른 질의응답 제공
핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인공지능의 핵심기술
인공지능의 핵심기술은 무엇인가?
첫째, 자연어 처리(natural language processing)는 사람이 쓴 글, 문장을 컴퓨터를 통해 이해하는 기술이다. 이 기술을 통해 글을 이해하고 작성할 수 있게 된다. 이 기술은 인간과 컴퓨터 사이의 커뮤니케이션을 가능하게 하는 것으로 자동번역, 의사전달, 문서처리 등에 활용되고 있다.둘째, 기계학습은 예측기법을 말한다. 수많은 자료를 읽고 알고리즘을 찾아내어 변화를 예측하는 기술이다. 딥 러닝도 여기에 해당된다.셋째, 패턴인식(pattern recognition)은 사람의 감각을 모방하는 기술이다. 즉 인간이 인지하는 발화, 시각, 문자, 기호 등을 관찰을 통하여 분류해내는 기술이다(Bishop, 2006).넷째, 지식표현과 추론이란 복잡한 정보를 쉽게 구조화해내는 기술을 가리킨다. 세상의 정보는 매우 다양하고 복잡하기 때문에 현재의 인공지능은 직접 이를 이해할 수 없다. 따라서 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 구조화할 필요가 있다. 시멘틱(semantic), 온톨로지(ontology), 추론엔진(inference engine) 등의 기술이 이에 속한다(Maedche, 2012).다섯째, 지능관리 행위자(intelligence management agent)가 있다. 자동로봇과 무인자동차에 들어가는 기술을 의미하며, 로봇을 동작시키기 위한 전략, 행동의 방향과 순서를 정의하는 기술

먼저, 인공지능의 핵심기술을 5가지로 정리해보자. 첫째, 자연어 처리(natural language processing)는 사람이 쓴 글, 문장을 컴퓨터를 통해 이해하는 기술이다. 이 기술을 통해 글을 이해하고 작성할 수 있게 된다. 이 기술은 인간과 컴퓨터 사이의 커뮤니케이션을 가능하게 하는 것으로 자동번역, 의사전달, 문서처리 등에 활용되고 있다. 둘째, 기계학습은 예측기법을 말한다. 수많은 자료를 읽고 알고리즘을 찾아내어 변화를 예측하는 기술이다. 딥 러닝도 여기에 해당된다. 셋째, 패턴인식(pattern recognition)은 사람의 감각을 모방하는 기술이다. 즉 인간이 인지하는 발화, 시각, 문자, 기호 등을 관찰을 통하여 분류해내는 기술이다(Bishop, 2006). 넷째, 지식표현과 추론이란 복잡한 정보를 쉽게 구조화해내는 기술을 가리킨다. 세상의 정보는 매우 다양하고 복잡하기 때문에 현재의 인공지능은 직접 이를 이해할 수 없다. 따라서 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 구조화할 필요가 있다. 시멘틱(semantic), 온톨로지(ontology), 추론엔진(inference engine) 등의 기술이 이에 속한다(Maedche, 2012). 다섯째, 지능관리 행위자(intelligence management agent)가 있다. 자동로봇과 무인자동차에 들어가는 기술을 의미하며, 로봇을 동작시키기 위한 전략, 행동의 방향과 순서를 정의하는 기술이다.

인공지능
인공지능이란?
사람이 생각하는 방식을 컴퓨터로 흉내 내는 것을 말한다

의사결정을 도와주는 대부분의 인공지능은 인지 컴퓨팅 기술을 활용한다. 인공지능이란 사람이 생각하는 방식을 컴퓨터로 흉내 내는 것을 말한다(Russell & Norvig, 1995). 인간은 사물을 관찰하고 그 관찰한 사항을 이해한다.

무어의 법칙
무어의 법칙이란?
자동화를 주도하는 컴퓨터 성능이 18개월마다 2배로 향상되고 그 가격은 반으로 준다

4차 산업혁명이라는 표현이 연일 지면을 장식하고 있다. 모든 기술의 자동화에 기반한 소비자 맞춤 경제를 의미하는 이 표현은, 특히 자동화를 주도하는 컴퓨터 성능이 18개월마다 2배로 향상되고 그 가격은 반으로 준다는 무어의 법칙(Moore’s law)을 따르며 확장 됨에 따라 점차 사회 전 분야로 확산되고 있다(Schwab, 2016). 이 혁명을 주도하는 사물인터넷(internet of things, IoT), 모바일 (mobile), 소셜(social)의 세 가지 기술은 빅 데이터를 만들어 내고있으며, 이런 급속한 변화에 적응하는 것을 가리켜 디지털 트랜스포 메이션(digital transformation)이라고 부른다(King, 2013).

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