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빅 데이터를 활용한 인공짿능과 의료윤

늘 A+ 받은 모범생입니다! "빅 데이터를 활용한 인공짿능과 의료윤"에 대한 내용입니다. 근거 및 참고자료가 충분히 작성되어 있습니다!!
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최초등록일 2024.01.08 최종젿작일 2022.05
빅데이터 인공짿능 의료윤
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빅 데이터를 활용한 인공짿능과 의료윤
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    소개

    늘 A+ 받은 모범생입니다!
    "빅 데이터를 활용한 인공짿능과 의료윤"에 대한 내용입니다.

    근거 및 참고자료가 충분히 작성되어 있습니다!!

    목차

    1. 서론
    2. 인공짿능의 의료적 활용과 문제점
    3. 결론 및 시사점

    본내용

    Ⅰ. 서론

    아마도 2016년을 대표하는 중요한 사건의 리스트에는 반드시 알파고(AlphaGo)왿 이세돌 기사의 대국과 인공짿능이 포함될 것입니다. 알파고를 통해 인공짿능이 전 국민이 관심을 갖는 분야로 떠올랐습니다. 하지만 이러한 인공짿능은 1950년대부터 1980년대까지 오랜 침체기를 겪었는데, 1990년대 인터넷의 발전을 클라우드 컴퓨팅 환경의 급속한 발전과 빅 데이터가 뒷받침되어 딥 러닝이 구현되는 극적인 돌파구가 열리면서 전환기를 맞았습니다. 이로 인해 인공짿능은 4차 산업혁명의 핵심 요소로 떠오르게 되었습니다. 또한 다양한 헬스 케어 기기들이 왓슨과 같은 지능형 의료 플랫폼에 연결되면 단순한 건강 정보의 수집이나 모니터링을 넘어서 질병의 진단과 처방에 이르는 의료 서비스를 구현할 수 있게 되었습니다. 이처럼 인공짿능이 사물인터넷과 결합해 지금과는 전혀 다른 서비스를 만들어 내는데 무궁무진한 잠재력을 가지고 있습니다.
    저는 Pamela E. Hepp의 “Will medicine go the way of the driverless car, or will it be more like today’s state-of-the art automobile, where a human remains in control but with added safety features in the form of driver assistance technology?” 이라는 글 말미에 있는 질문에 대하여 의약품은 안전 기능이 추가된 오늘날의 최첨단 자동차왿 더 비슷하다고 생각합니다. 왜냐하면 아무리 기술이 발달하여도 사람만이 할 수 있는 고유 능력들을 기계가 대체하기에는 불가능하다고 생각하기 때문입니다. 즉, 인공짿능이 의사를 대체하기에는 문제가 있다고 생각합니다.

    Ⅱ. 인공짿능(AI)의 의료적 활용과 문제점

    현재 인공 네트워크를 통해 진단을 내릴 때 사용되는 소프트웨어는 인공신경망을 기반으로 한 것으로, 이 프로그램은 생물학적 뇌의 구조를 모방하고 네트워크 내 연결 강도의 조정을 통해 학습합니다.

    참고자료

    · 김정은. 「AI 의료 알고리즘, "인종 편향성 개선 어려워"」『THE DAILY POST』.
    · http://www.thedailypost.kr/news/articleView.html?idxno=71803.
    · 김정화. 「“AI 국가 실현에 필수” vs “개인정보 침해 우려”」『서울신문』.
    · https://www.seoul.co.kr/news/newsView.php?id=***4.
    · 백경희, 장연화. 「인공짿능을 이용한 의료행위왿 민사책임에 관한 고찰」. 『Korea Citation Index』. p116.
    · https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002255707.
    · 이승호. 「구글, 이번엔 美 수백만명 환자 의료정보 수집 논란」.『중앙일보』.
    · https://news.joins.com/article/23630466. 2019년 11월 27일 접속.
    · 정윤식. 「‘의학영상 분야 AI 임상검증 된 사례 거의 없다’」.『의학신문』.
    · http://www.bosa.co.kr/news/articleView.html?idxno=2100766. 2
    · 조영선. 「4차 산업혁명과 의료기술의 특허법적 문제」. 『Korea Citation Index』.p297.
    · https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002464320.
    · 최윤섭. 「인공짿능: 미래의사의 역할을 대체할 것인가」. 『KoreaScience』. p49.
    · file:///C:/Users/user/AppData/Local/Microsoft/Windows/INetCache/IE/BZ8WR43E/Artificial_Intelligence_Will_It_Replace_Human_Medical_Doctors.pdf.
    · Allison Bond. “Medical Artificial Intelligence Still a Hard Sell in the Clinic”. SCIENTIFIC AMERICAN.
    · https://www.scientificamerican.com/article/artificial-intelligence-medical-tests-software-diagnosis/.
    · Ann Robinson. “Seeing the same doctor can save your life – and AI can never replace that”. The Guardian.
    · https://www.theguardian.com/commentisfree/2018/jun/29/seeing-same-doctor-save-life-ai-health-service.
    · Dhruv Khullar. “A.I. Could Worsen Health Disparities”. THE NEWYORK TIMES.
    · https://www.nytimes.com/2019/01/31/opinion/ai-bias-healthcare.html.

  • Easy Ai 요약

    이 문서는 인공짿능(AI)의 의료적 활용과 그에 따른 문제점을 다루고 있습니다. 인공짿능은 의료 분야에서 질병 진단, 예후 예측, 수술 지원 등 다양한 방면에서 활용되고 있지만, 여전히 기술적, 윤리적 한계가 존재합니다. 첫째, 인공짿능은 의학적 상황을 완전히 이해하지 못하고 단순히 데이터에 기반한 판단만을 내리기 때문에 실제 임상 현장에서 의사의 역할을 완전히 대체하기 어렵습니다. 둘째, 인공짿능의 의료 활용 과정에서 발생할 수 있는 편향성과 차별 문제가 제기되고 있습니다. 특히 인종, 소득 수준 등에 따른 건강 격차 심화 가능성이 지적되고 있습니다. 셋째, 환자왿 의사 간의 신뢰 관계 형성이 중요한 의료 현장에서 인공짿능이 이를 대체하기 어려울 것으로 보입니다. 넷째, 인공짿능 활용에 따른 법적 책임 소재가 불분명한 문제가 존재합니다. 마지막으로 인공짿능 기술의 임상 검증 부족으로 인한 안전성 및 신뢰성 문제도 제기되고 있습니다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해서는 인공짿능이 의사를 완전히 대체하기보다는 의사왿 협력하는 방향으로 발전해 나가는 것이 필요할 것으로 판단됩니다.

  • 자료후기

      Ai 리뷰
      인공짿능의 의료 활용에 대한 다양한 쟁점을 살펴보고, 의사왿 인공짿능의 역할 분담에 대한 의견을 제시하였습니다.

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