반응형 전체 글34 의료 현장에서의 설명 가능한 AI(XAI): 현황과 미래 전망 의료 현장에서 인공지능(AI)의 활용이 급증하고 있습니다. AI는 의료 진단, 치료 계획, 환자 관리 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 그러나 AI 모델의 의사결정 과정이 불투명한 '블랙박스' 문제가 계속 제기되고 있습니다. 이러한 배경에서 '설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)'가 의료 분야에서 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 의료 AI와 설명 가능성의 중요성의료 환경에서 AI 모델이 왜 특정 진단을 내렸는지 설명할 수 없다면, 의료진과 환자 모두 해당 결과를 신뢰하기 어렵습니다. Ghassemi 등(2021)의 연구에 따르면, "현재 의료 AI 접근법의 불투명성은 임상 환경에서의 신뢰와 채택에 심각한 장벽이 된다"고 지적했습니다1. 이는 의료 AI가 실제 의료 현장.. 2025. 3. 19. 의료 AI에서 RAG의 역할: 검색 증강 생성 기술의 혁신적 적용 서론: 의료 분야에서 RAG 기술의 부상의료 인공지능 분야에서 정확하고 신뢰할 수 있는 정보 제공은 무엇보다 중요합니다. 2024년 초, 미국 Mayo Clinic은 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 기술을 활용한 임상 의사결정 지원 시스템을 도입하여 의사의 진단 정확도를 15% 향상시켰다고 발표했습니다(Mayo Clinic, 2024). RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 환각(hallucination) 문제를 해결하고 최신 정보를 제공하기 위해 등장한 기술로, 의료와 같이 정확성이 생명과 직결되는 분야에서 그 가치가 더욱 빛나고 있습니다.RAG의 개념과 작동 원리RAG는 '검색으로 증강된 생성' 기술로, 대규모 언어 모델이 응답을 생성할 때 외부 데이.. 2025. 3. 17. 원격 진료 플랫폼: 미래 의료 서비스의 핵심 개요원격 진료(Telemedicine)는 디지털 기술을 활용하여 물리적 장소에 구애받지 않고 환자와 의료진 간 진료를 가능케 하는 혁신적 의료 서비스 모델입니다. COVID-19 팬데믹 이후 급격히 성장한 이 분야는 단순한 임시 대안이 아닌 의료 서비스 제공의 근본적 변화를 이끌고 있습니다. 본 글에서는 원격 진료 기술의 과학적 근거, 효과성, 그리고 미래 발전 방향에 대해 최신 연구를 바탕으로 살펴보겠습니다.과학적 배경연구 배경원격 진료의 개념은 1960년대부터 시작되었으나, 고성능 네트워크와 모바일 기술의 발전으로 2010년대부터 본격적인 성장이 시작되었습니다. 특히 Tuckson 등(2017)의 연구는 원격 진료가 의료 전달 체계에 가져온 패러다임 전환에 대해 체계적으로 분석하였습니다.핵심 개념원격.. 2025. 3. 16. AI로 돈 버는 현실적인 방법 AI 자동화와 마케팅을 활용한 수익화 전략AI 기술이 빠르게 발전하면서 돈을 버는 방법도 다양해지고 있습니다. 특히 AI를 활용하면 자동화와 마케팅 효율을 높여 더 쉽게 수익을 올릴 수 있습니다. 생각보다 간단하게 시작할 수 있는 AI 수익화 방법들을 알아보겠습니다. 1. AI를 활용한 콘텐츠 생성 수익화 AI를 이용해 블로그 글쓰기나 유튜브 스크립트 작성이 훨씬 쉬워졌습니다. ChatGPT나 Jasper AI 같은 툴을 쓰면 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 이렇게 작성한 콘텐츠로 광고 수익이나 제휴 마케팅을 통해 돈을 벌 수 있습니다. 특히 AI가 자동으로 SEO까지 최적화해주기 때문에 방문자 유입 효과가 높습니다. 2. AI 마케팅 자동화로 수익 올리기 AI는 마케팅을 자동화하는 .. 2025. 3. 6. 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음 반응형
