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의료기술의 혁신, 인공지능의 시대와 데이터 산업
Innovation In Medical Technology, The Age of AI and Data Industry 원문보기

한국콘텐츠학회지 = Korea Contents Association, v.16 no.4, 2018년, pp.20 - 23  

김경훈 (강동대학교) ,  박홍준 (강동대학교) ,  유경택 (강동대학교)

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주제어

#smart contents   #IT   #BT   #robot   #Medicine   #AI  

AI 본문요약
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제안 방법

  • 약물 상호작용의 예측 원리는 관심있는 약물A와 B를딥DDI에 입력하면 시스템이 판매가 허가된 약물들과 두 약물 간 구조적 유사성, 상호작용을 비교 분석한다. 이때 약물의 상호작용은 약물 간에 나타나는 86가지 작용으로 분류되고, 이렇게 추출한 약물A와 B의 특징 데이터는 8개 층으로 이뤄진 심층인공신경망을 통과하면서 가장 가능성이 높은 상호작용 예측 결과가 추출된다[5].
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
딥러닝이란 무엇인가? 딥러닝은 기본적으로 인간 뇌의 정보 처리 방식을 모사한 인공 신경망에서 발전한 방법이다.
딥러닝에서 ‘deep’이란 무슨 뜻인가? 딥러닝에서 ‘deep’이라는 말은 신경망 구조에서 은닉층의 수를 늘려 깊이 쌓는다는 뜻이다. 일반적으로 은닉층을 더 깊게 쌓을수록 인공지능의 성능은 향상되지만, 이를 위해서는 더 많은 계산이 필요해진다.
질 좋은 인공지능의 결과를 얻기 위해 취해야할 자세는 무엇이 있는가? 실제 사용되어야 할 데이터가 인공지능의 원료에 해당되므로 매우 중요하다. 데이터산업에서 보호할 정보와 활용할 정보를 명확히 구분하고 기업이나 연구소에서 새로운 서비스를 만들 수 있도록 빅데이터를 지원 하는 서비스를 창출해야 한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (8)

  1. Andrew S. Epstein.(2014), "Next steps for IBM Watson Oncology: Scalability to additional malignancies". ,J Clin Oncol 32:5s, 2014 (suppl; abstr 6618) 

  2. S. Somashekhar S(2016), "Validation study to assess performance of IBM cognitive computing system Watson for oncology with Manipal multidisciplinary tumour board for 1000 consecutive cases: An Indian experience", Ann Oncol (2016) 27 (suppl_9):mdw601.002. 

  3. 의료 분야의 빅데이터 활용 동향", 한국통신학회논문지 제32권 제1호 

  4. 전용준(2016), "인공지능과 보건의료 인력의 미래-추세, 전망과 시사점-", 병원경영연구원, KHIM 연구동향 제5권2호 

  5. http://m.dailypharm.com/News/240391?fbclidIwAR3qHEalYxnfnxxrZ7tjsInXbZ4nBeCGmPugHp8MNV5R0LU_MbJAra9o34I 

  6. http://www.yoonsupchoi.com/2017/05/07/ai-medicine-1/ 

  7. 슈퍼인텔리전스 

  8. IBM watson 홈페이지(https://www.ibm.com/watson/) 

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