• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.544-546
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• 2020

의료 데이터를 이용하여 인공지능 기계학습 연구를 수행할 때 자주 마주하는 문제는 데이터 불균형, 데이터 부족 등이며 특히 정제된 충분한 데이터를 구하기 힘들다는 것이 큰 문제이다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 GAN(Generative Adversarial Network) 기반 고해상도 의료 영상을 생성하는 프레임워크를 개발하고자 한다. 각 해상도 마다 Scale 의 Gradient 를 동시에 학습하여 빠르게 고해상도 이미지를 생성해낼 수 있도록 했다. 고해상도 이미지를 생성하는 Neural Network 를 고안하였으며, PGGAN, Style-GAN 과의 성능 비교를 통해 제안된 모델이 양질의 고해상도 의료영상 이미지를 더 빠르게 생성할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 인공지능 기계학습 연구에 있어서 의료 영상의 데이터 부족, 데이터 불균형 문제를 해결할 수 있는 Data augmentation 이나, Anomaly detection 등의 연구에 적용할 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.111-129
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• 2023

디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.

• 생명과학회지
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• 제33권8호
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• pp.663-679
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• 2023

본 리뷰 논문은 2010년부터 2022년까지의 인공지능을 활용한 신약개발 관련 연구동향을 분석하여 정리하였다. 이러한 분석을 통해 2,421개 연구의 초록을 코퍼스로 구성하고, 전처리를 거쳐 빈도가 높고 연결 중심성이 높은 단어를 추출하였다. 분석 결과 2010-201년과 2020-2022년 단어빈도 추이는 비슷한 것으로 구분되어 나타났다. 연구 방법으로는 2010년부터 2020년까지 머신 러닝을 활용한 연구가 많이 진행되었고, 2021년부터는 딥러닝을 활용한 연구가 증가하고 있다. 이러한 연구를 통해 이루어지고 있는 인공지능 활용연구 동향에 대해 분야별로 살펴보고 관련 연구의 장점, 문제점, 도전과제 등을 살펴보았다. 파악되어진 연구 동향은 2021년 이후로 약물의 재배치를 인공지능 활용 연구, 항암제 개발을 위한 컴퓨터 활용 연구, 임상시험에 인공지능 적용 연구 등과 같이 인공지능 적용 분야가 확대되고 있다는 점이다. 이러한 과정을 통해 향후 이루어질 것으로 예상되는 인공지능 활용 신약개발 연구의 전망에 대해 간략히 제시하였다. 위의 인공지능 기술 발전과 함께 바이오와 의료데이터의 신뢰성과 안전성이 확보되어진다면 인공지능 활용 신약개발의 방향이 개인 맞춤형 의료와 정밀의료 분야로 진행되어질 것으로 판단하기에 이에 대한 지속적인 노력이 필요하리라 본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.45-46
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• 2020

최근 의료데이터의 표준화를 기반으로 다양한 임상연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분 개발기술이 임상현장에 적용되지 못하는 이유는 상이한 인프라로 인한 일관성있는 결가를 도출하지 못하는 문제점과 부족한 진단지표와 기준 그리고 충분하지 못한 기술적·임상적 검증이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위한 새로운 통합 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 위해서 임상데이터는 OHDSI의 OMOP-CDM으로 표준화되어야 하며, 이외에 의료영상 정보를 포함한다. 제안한 플랫폼은 표준화된 데이터를 통해 지속적인 자가 학습을 수행하며, 질환별 진단에 필요한 개발 도구와 분석 소프트웨어 도구를 통해 다양한 타겟 질환연구를 지원한다. 제안한 플랫폼은 질환에 대한 비침습적 진단을 위해 의료영상을 기반으로 데이터표준화을 기반으로하며, 이를통해 인공지능 기술을 개발하고 병원 정보시스템과 연계하여 임상현장에 실증을 통해 검증하고자 한다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권4호
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• pp.759-770
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• 2022

인공지능의 연구 개발 및 활용에서 윤리의 중요성이 의료분야뿐 아니라 전 사회적으로 점차 널리 인식되고 있다. 이 종설은 영상의학 영상데이터를 인공지능 연구에 활용할 때 개인정보의 보호 및 데이터에 대한 권리 측면에서 윤리적으로 고려할 사항들에 대해서 국내 독자들에게 실용적인 정보를 제공하고자 한다. 따라서 이 글에 담긴 내용은 많은 부분이 관련된 국내 법과 정부 제도에 바탕을 두고 있다. 인공지능의 연구 개발 및 활용에서 개인정보 보호는 매우 중요한 윤리적 원칙이며 연구 데이터의 적절한 가명처리는 개인정보 보호를 위한 핵심 방법이다. 아울러 인공지능 연구 개발에 의료 데이터를 상업적 이해관계를 최소화하며 윤리적으로 공유할 필요성도 부각되고 있다. 연구 데이터 공유는 개인정보 유출의 위험을 증가시키므로 개인정보 보호에 더욱 주의가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.707-708
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• 2024

최근 디지털 헬스케어 기술과 서비스가 널리 활용되면서 의료 인공지능 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 양성 데이터 대비 질병 데이터가 희소하여 학습 과정에서 과적합이 발생하거나 질병 예측 모델의 성능이 떨어진다는 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터가 균질하지 않은 상황에서 생성형 인공지능 모델을 사용하여 합성 데이터를 생성하는 방안을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 종래 방법 대비 제안한 방법의 정확도가 약 5.8% 향상되었고, 재현율이 약 21% 개선되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.360-362
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• 2023

건강정보 검색 요구가 증가하면서 다양한 건강정보 검색 서비스가 제공되고 있다. 하지만 최근의 건강정보 검색 서비스는 정형화 된 전문적인 의료정보와 그 해석을 제공하기 때문에 사용자는 이러한 정보를 스스로 이해하여 원하는 건강정보를 검색해야 한다. 사용자의 검색 피로를 줄이고 원하는 정보를 정확하게 얻을 수 있는 건강정보 검색 시스템 개발을 위하여 사용자의 비의료적 표현인 한국어 증상발화 데이터 구축이 선행되어야 한다. 이러한 데이터 구축은 많은 시간과 비용이 필요하기 때문에 이를 줄이기 위한 규칙기반 데이터 증강기법을 제시하고, 이를 활용하여 한국어 증상발화 데이터를 증강하였다. 증강된 데이터의 유효성을 보이기 위하여 KoBERT 기반의 증상분류 실험을 진행하였으며, 증강된 데이터가 그 전의 데이터보다 F1 스코어가 더 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.793-799
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• 2018

인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 의료분야에서도 활발하게 인공지능이 연구되고 있다. 현재 국내에서는 엑스선 촬영, 컴퓨터단층촬영(Computer Tomography), 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging) 등의 의료영상장치에 인공지능이 접목되고 있으며 향후 방사선사 없이 환자의 방사선 영상을 획득 할 수 있는 인공지능을 탑재한 의료기기가 발명 될 것으로 예상된다. 본 연구는 엑스선 촬영에 있어서 환자 위치잡이에 대한 자동화에 대해서 초기 연구를 했다. 위치잡이에 대한 평가를 위해 엑스선 장비와 인체 팬텀을 사용했다. 프로그램은 Visual Studio 2010 MFC로 구현했으며 영상은 $1,450{\times}1,814$ 크기로 했다. 픽셀 값을 눈으로 식별 가능한 0 ~ 255 값을 갖는 명암으로 변환하여 모니터에 출력했다. 출력한 영상에 세 픽셀 좌표 값을 통해 각도를 예측하고 각도에 따른 음성안내에 따라 환자가 바른 위치잡이를 하도록 유도하는 절차 알고리즘 프로그램을 개발 했다. 다음 연구에서는 사용자가 좌표의 기준을 인공지능에게 전달하는 것이 아닌 인공지능 스스로 구조물을 파악하여 각도를 계산하는 연구를 진행할 것이다. 향후 위치잡이의 자동화를 통해 촬영부터 위치잡이까지 인공지능이 실시하도록 하는 연구에 도움이 될 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.436-438
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• 2024

의료 당국은 가능한 최상의 서비스를 보장하기 위해 코로나19와 같은 전염병 기간뿐만 아니라 일상적인 운영에서도 의료 공급망 프로세스를 효과적으로 관리해야 한다. 제품 리콜, 제품 공급 부족 모니터링, 만료 및 위조는 방지되어야 하는 중요한 의료 공급망 운영 중 일부이다. 본 논문에서는 블록체인과 분산형 스토리지 시스템을 사용한 위조 의약품 유통 방지 시스템을 제안한다. 제안하는 솔루션은 투명성을 높이고, 이해 관계자간의 커뮤니케이션을 개선하며, 제품 조달 일정을 단축하는 동시에 중요한 격차와 결함을 제거한다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권2호
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• pp.177-182
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• 2019

기술의 발전으로 인공지능은 계속해서 그 모습을 달리하며 금융, 제조, 의료, 서비스, 예술과 같은 다양한 산업 분야에 새롭게 적용되고 있다. 항상 발전하는 분야인 만큼 인공지능이 현대의 인간사회에 어떠한 변화를 가져오고 있는지 알 필요가 있다. 본 논문에서는 인공지능의 개념과 인공지능 기술이 현대의 산업분야에 구현된 방식에 대한 분석을 통해 사회에 미치는 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 연구하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능이 우리의 삶에 얼마나 가까이 다가왔는지를 알고 이에 대응하기 위한 초석을 마련하고자 한다.