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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건) 오토케라스로 만드는 AutoML : 몇 줄의 코딩으로 이용할 수 있는 딥러닝     22,500원 (10%↓) 문과생을 위한 인공지능 입문 : 수학, 통계 지식 없이 배우는     31,500원 (10%↓) 네트워크 사이언스     45,000원 (10%↓) 그래프 머신러닝 : 머신러닝 알고리듬을 적용해 그래프 데이터 활용하기     31,500원 (10%↓) 공익을 위한 데이터 : 사회 발전을 위한 데이터 액션 활용법     36,000원 (10%↓) 네트워크 2/e     54,000원 (10%↓) 파이썬으로 하는 마케팅 연구와 분석 : 데이터 처리부터 시각화까지     36,000원 (10%↓) Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 : 라이브러리로 다양한 실제 데이터 분석     45,000원 (10%↓) 일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 머신러닝 피처로 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻자     32,400원 (10%↓) 컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓) 컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓) 고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓) The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓) 빅데이터에서 천금의 기회를 캐라 : 테라데이타 최고분석책임자가 들려주는 기업 빅데이터 활용 전략     22,500원 (10%↓) 자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축 : 아파치 솔라, 루씬, OpenNLP 등 오픈소스 활용     36,000원 (10%↓) 데이터 스토리텔링 : 설득력 있는 프리젠테이션을 위한 데이터 시각화 기법     22,500원 (10%↓) 파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석 : 예제를 통해 배우는 데이터 모델링     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 실무에 바로 적용하는 머신 러닝     27,000원 (10%↓) 자연어 처리의 정석 : 자연어 처리의 A-Z 과거부터 최근 연구까지     45,000원 (10%↓) 추천 시스템의 통계 기법 : 실생활 추천 문제에 적용해보는 다양한 통계 기법     29,700원 (10%↓) 그래프 알고리즘 : 스파크와 Neo4j로 이해하는 알고리즘과 그래프 분석     29,700원 (10%↓) 파이썬 기반 강화학습 알고리듬 : DP, Q-Learning, AC, DQN, TRPO, PPO, DDPG, TD3     27,000원 (10%↓) 빅쿼리를 활용한 데이터 웨어하우스 구축 : 단계별로 배우는 구글 클라우드 관리형 데이터 분석     36,000원 (10%↓) 텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝 : 텐서플로와 Scikit-learn으로 금융 경제에 접목하는 인공지능     27,000원 (10%↓) 데이터 마이닝 4/e : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 3/e     54,000원 (10%↓) AWS 기반 AI 애플리케이션 개발 : AI 유니콘 기업으로 도약하기     31,500원 (10%↓) 정보 검색의 이론과 실제 : 검색엔진을 구현하고 평가하는 방법     40,500원 (10%↓) 실전 알고리즘 트레이딩 배우기 : 파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략     31,500원 (10%↓) 금융 파이썬 쿡북 : 금융 데이터 처리와 기술 분석부터 딥러닝 적용까지     31,500원 (10%↓) 자연어 처리와 딥러닝 : 딥러닝으로 바라보는 언어에 대한 생각     36,000원 (10%↓) 흥미로운 베이지안 통계 : 스타워즈, 레고, 러버 덕으로 이해하는 통계와 확률     27,000원 (10%↓) Pandas Cookbook 2/e : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 2/e : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리     54,000원 (10%↓) 알고리즘 마케팅 : 인공지능을 활용한 마케팅 자동화     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 스파크 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 스파크 활용법     27,000원 (10%↓) The Hundred-Page Machine Learning Book : 수식과 간결한 설명을 바탕으로 하는 핵심 머신 러닝     22,500원 (10%↓) 파이썬과 수치 해석 : 파이썬 수치 해석 레시피     45,000원 (10%↓) 인지 컴퓨팅 레시피 : Microsoft Cognitive Services와 TensorFlow를 활용한 인공지능 솔루션     31,500원 (10%↓) 빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화     25,200원 (10%↓) 파이썬을 활용한 비지도 학습 : 비구조 데이터로부터 숨겨진 패턴과 관계 찾기     31,500원 (10%↓) 구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학 : 실시간 데이터 파이프라인 구현: 입수부터 머신 러닝까지     36,000원 (10%↓) 파이썬을 활용한 생명정보학     32,400원 (10%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (10%↓) 텐서플로 2와 케라스로 구현하는 딥러닝 : 회귀, CNN. GAN, RNN, NLP, AutoML까지 딥러닝의 모든 것     38,700원 (10%↓) 확률론적 로보틱스 : 로봇공학의 기초부터 SLAM과 자율 주행까지     45,000원 (10%↓) 어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래     45,000원 (10%↓) 적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어     36,000원 (10%↓) 헬스케어 인공지능과 머신러닝 : 빅데이터를 활용한 개인 맞춤 건강관리     31,500원 (10%↓) 예제로 배우는 자연어 처리 기초 : NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석     31,500원 (10%↓) 케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트     31,500원 (10%↓) 생명정보학 알고리즘 : 파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘     36,000원 (10%↓) OpenCV 4를 활용한 머신러닝 입문 : OpenCV 4, 파이썬, scikit-learn을 사용해 이미지 처리 앱을     36,000원 (10%↓) 의사결정을 위한 데이터 과학 : 데이터 과학 총론     64,800원 (10%↓) 양자 컴퓨팅: 이론에서 응용까지     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱     36,000원 (10%↓) 통계 분석 너머 R의 무궁무진한 활용 : 워드/PDF/HTML 문서, 웹 사이트, 웹 애플리케이션, 다이내믹 데이터 시각화     36,000원 (10%↓) 텐서플로를 이용한 고급 딥러닝 : 수학의 기초와 함께 이해하는 파이썬 딥러닝     31,500원 (10%↓) 크롤리의 통계학 강의 : R을 활용한 입문     27,000원 (10%↓) 크롤리 교수의 통계학과 R 언어 세트     70,200원 (10%↓) 정보 스토리지와 관리 : 클라우드 컴퓨팅 시대의 정보 저장과 관리 보호 기법     36,000원 (10%↓) 엔터프라이즈 빅데이터 레이크 : 효율적인 데이터 레이크 도입과 모범 사례     27,000원 (10%↓) 양자 컴퓨터 원리와 수학적 기초 : 스핀부터 큐비트, 얽힘, 중첩, 양자 알고리즘, 양자 암호화     22,500원 (10%↓) 수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘 : 모두를 위한 데이터 사이언스     12,420원 (10%↓) 생명과학을 위한 딥러닝 : 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝     22,500원 (10%↓) 머신 러닝(Machine Learning)     54,000원 (10%↓) 머신 러닝 알고리즘 : 파이썬 예제와 함께 배우는 머신 러닝     31,500원 (10%↓) 데이터 마이닝 개념과 기법     45,000원 (10%↓) 데이터 과학 입문자를 위한 R : 설치부터 패키지 개발까지 R로 시작하는 데이터 과학     36,000원 (10%↓) Splunk 7 에센셜 3/e : 데이터셋활용, 보고서제작, 강력한 정보 공유를 통한 머신 데이터 파헤치기     21,600원 (10%↓) R로 하는 쉬운 딥러닝     18,000원 (10%↓) Data Smart : 엑셀로 이해하는 데이터 과학 입문     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 3 : Deep Convolution Neural Nets의 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 2 : 복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 1 : Restricted Boltzman Machine의 이해와 Deep Belief Nets 구현     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 세트 : RBM부터 CNN, 오토인코더까지 코딩하며 깨우치는 딥러닝의 원리     70,200원 (10%↓) Building Machine Learning Systems with Python(한국어판) : Scikit-learn 라이브러리로 구현하는 기계 학습 시스템     27,000원 (10%↓)

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• 저자는 책에서 자주 언급되는 diabetes.co.uk라는 당뇨병 커뮤니티에서 환자들이 자신의 당뇨를 잘 관리할 수 있도록 도와주는 인공지능 개발 전문가이다. 그 경험을 살려 헬스케어 종사자들과 헬스케어에 관심이 있는 사람들을 위해 헬스케어 인공지능의 이모저모를 어렵지 않게 설명한다. 이야기는 인공지능의 원료가 되는 데이터로 시작한다. 다른 분야와 마찬가지로 헬스케어 분야에서도 엄청난 양의 데이터가 수집되고 있음에 따라 빅데이터의 특징, 소스, 처리 과정, 공유 방법을 다룬다. 전통적인 의료 데이터는 병원에서 수집하고 관리했던 반면 최근에는 다양한 디바이스와 센서에서 데이터를 수집하다 보니 전통과 혁신이 충돌할 수 밖에 없다. 이 책에서는 이러한 문제를 현명하게 해결했을 때 얻을 수 있는 가치를 생각해 보게 한다. 다음은 헬스케어 데이터를 다루는 머신러닝, 인공지능 기술을 살펴본다. 최근에 큰 성공을 거둔 딥러닝을 비롯해 전통적인 회귀 분석에까지 데이터 분석에 쓰이는 알고리즘과 그런 알고리즘의 성능을 측정하는 방법을 설명한다. 알고리즘을 자세히 설명하려면 수학이나 통계학 수식 등을 동원할 수 밖에 없다. 그러나 저자가 그 방법을 피하고 있다 보니 내용이 다소 얄팍해졌다는 느낌을 준다. 처음 접하는 독자들은 아 이런 기술들이 사용되고 있구나 하는 정도로 넘어가도 될 듯 하다. 헬스케어 인공지능은 헬스케어 데이터를 다루기 때문에 그 어떤 분야보다 데이터 윤리가 크게 대두된다. 데이터를 공개, 공유하는 문제부터 데이터 보안 유지 그리고 인공지능 알고리즘의 공정성, 결과의 활용 등 윤리적인 철학과 토론, 합의가 필요함을 강조한다. 인간의 건강은 행복의 요건 가운데 하나이지만, 건강은 개인과 집단, 인류 모두의 노력으로 성취되는 것이다. 의료를 비롯한 헬스케어는 건강을 유지하기 위한 핵심 수단이다. 하지만 양질의 헬스케어를 제공하려면 어마어마한 비용이 든다. 그리고 많은 나라에서 고령화와 같은 변화로 인해 기존의 의료 경제 시스템을 지속할 수 없는 지점에 점점 다가가고 있음을 걱정하고 있다. 이러한 상황에서 헬스케어 인공지능은 지속 가능한 헬스케어 관리 시스템을 위한 수단으로 부각되고 있다. 이 책을 통해 헬스케어 인공지능의 구체적인 예와 가능성을 동시에 생각해볼 수 있다.
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• ★ 이 책의 대상 독자 ★ 이해관계자들은 빅데이터와 머신러닝을 사용해 데이터에서 미래를 예측하고, 숨겨진 연관성과 패턴을 발견할 수 있다. 이런 지식을 획득한다는 것은 도적적이고 법적인 결과로 이어질 수 있는데, 이에 대한 리스크를 줄일 수 있는 적절한 관리 방법을 알아본다. ★ 이 책의 구성 ★ 헬스케어 영역에서의 인공지능 이론과 실용적인 응용을 다루며, 언제 어떻게 머신러닝을 응용할 수 있는지와 성능을 평가하는 방법을 알려준다. 마지막에는 새롭고 혁신적인 방법으로 인공지능과 빅데이터를 이용하는 시장을 주도하는 헬스케어 기관의 사례를 살펴본다. ★ 옮긴이의 말 ★ 이 책은 헬스케어 분야의 인공지능 적용에 관련된 여러 가지 측면을 소개하는 개론서다. 완전한 기술서로 보기도 어렵고 그렇다고 고차원의 논쟁만 다루지도 않는다. 그 중간에 있다고 생각하면 좋을 듯 하다. 인공지능은 이미 그리고 앞으로 더욱더 모든 사람들의 일상에 영향을 줄 것이다. 어떤 사람은 의학의 역사를 인공지능 이전(BA, Before AI)과 인공 지능 이후(AA, After AI)로 나눠질 것이라고 주장하기도 한다. 인공지능은 일상뿐만 아니라 회사와 기관에서 사람들이 일하는 방식에도 영향을 주고 있다. 의료와 같은 전문 영역도 마찬가지다. 알파고가 이세돌 9단에게 이기는 것을 목격하고, 파괴적 혁신 기술이 전통적인 일자리에 영향을 주기 시작하면서 일반 사람들도 이전보다는 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 또 혁신의 대상이 자신이 될 수도 있다는 불안감을 안고 살아간다. 개인적으로 컴퓨터를 공부하게 된 계기는 병원의 낮은 생산성 때문이었다. 수많은 전문가가 그렇게 열심히 일을 하고, 병원 당국은 많은 자금을 투자하고, 환자와 가족도 건강을 회복하기 위해서 기꺼이 많은 희생을 함에도 불구하고, 의료 서비스에 만족하는 참여자는 찾기가 어려웠다. 내가 보기에는 컴퓨터가 그 답을 줄 것으로 보였다. 그래서 의료와 ICT 중간 지점을 찾고자 노력해왔다. 이 책은 헬스케어 인공지능 기술과 응용 사이에 있는 이야기를 한다. 그래서 전문 의료인이 보기에는 컴퓨터 기술서처럼 보일 수 있고, 전문 컴퓨터 엔지니어가 보기에는 새로운 기술은 소개하지 않으면서 의료 인공지능을 적용하는 방법을 다루는 다소 뜬구름 잡는 이야기로 보일 수 있다. 내가 틈새의 중간 지점을 찾아가는 탐구자 입장이어서 그럴 수도 있겠지만, 진정 중요한 것은 중간 지대에 있다고 본다. 인공지능을 이해하는 의료인과 의료를 이해하는 인공지능 전문가가 하나의 언어로 이야기 할 수 있을 때 혁신은 일어날 것이다. 그런 이야깃거리를 준다는 데 이 책의 가치가 있다고 본다. 처음 번역 제안을 받았을 때 이 책에 대한 불만은 컴퓨터 코드가 없다는 것이었다. 구체적이지 않고 추상적인 이야기만 있을 것 같다는 걱정이 있었다. 그런데 내용을 훑어보니 코딩을 하는 사람들에게 단점일 수 있지만, 의료 인공지능에 입문하려는 사람들에게는 더 나을 수도 있겠다 싶었다. 이 책에서도 나오지만 데이비드 월퍼트가 이야기한 머신러닝에서의 “No free lunch(공짜 점심은 없다)” 원리는 여기서도 적용되는 것 같다. 모든 상황에 만족하는 머신러닝 모델이 없듯이 모든 독자를 만족시키는 기술서도 없어 보인다. 그렇지만 특정 문제에 적합한 더 나은 모델이 존재하는 것처럼, 특정 주제와 목적의 책은 분명 존재한다. 이 책을 의료 인공지능의 안내서로 본다면 분명 소임을 다하고 있다고 생각한다. 아쉬웠던 코딩이라는 구체성은 후속 번역을 통해 소개하고자 한다. 보잘것없는 번역이지만 의료 인공지...능 분야에 조금이라도 도움이 됐으면 하는 바람이다. 편협한 생각일지 모르지만 미래의 의료는 인공지능 의학이 주를 이룰 것이다. 의학 연구는 물론이고 환자의 진단, 치료, 재활, 나아가 건강한 사람을 대상으로 한 예방 영역에 인공지능 의학이 깊숙이 파고들 것이다. 그래서 학계는 물론 개원의, 봉직의, 의료 행정가들도 인공지능 의학에 관심을 가져야 할 것으로 보인다.
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• 1장. 인공지능 __다학제적인 과학 __인공지능 검토 ____반응성 기계 ____이성적으로 생각하고 사고하는 제한된 메모리 시스템 ____사람과 같이 사고하는 마음 이론 시스템 ____사람과 다름없이 자각하는 인공지능 시스템 __머신러닝이란? __데이터 과학이란? __실시간 빅데이터에서 학습 __헬스케어 분야에서 인공지능의 응용 ____예측 ____진단 ____맞춤 치료와 행동의 변화 ____신약 개발 ____추적 돌봄 __헬스케어에서 인공지능의 가능성 현실화 ____간극의 이해 ____단절된 데이터 ____적절한 데이터 보안 ____데이터 거버넌스 ____편향 __소프트웨어 __결론 2장. 데이터 __데이터란? __데이터의 형태 __빅데이터 ____데이터양 ____다양성 ____속도 ____가치 ____정확성 ____타당성 ____가변성 ____시각화 __작은 데이터 __메타데이터 __헬스케어 데이터: 작은 또는 큰 사용 사례 ____대기 시간 예측 ____재입원 줄이기 ____예측 분석 ____전자의무기록 ____가치 기반 케어/참여 ____헬스케어 사물 인터넷: 실시간 알림, 경고문 발송, 자동화 ____근거 증심 의학으로 이동 ____공중 보건 __데이터 진화와 애널리틱스 _..._데이터를 정보로 변환: 빅데이터 사용 ____기술적 애널리틱스 ____진단적 애널리틱스 ____예측 애널리틱스 ____처방적 애널리틱스 __추론 ____연역 ____귀납 ____귀추 __나의 프로젝트에 얼마나 많은 데이터가 필요할까? __빅데이터의 난관 ____데이터의 증가 ____인프라스트럭처 ____전문가 ____데이터 소스 ____데이터의 질 ____보안 __저항 __정책과 거버넌스 __단절화 __데이터 전략의 부재 __시각화 __분석 시간의 고려 __윤리 __데이터 거버넌스와 정보 거버넌스 ____데이터 관리 ____데이터의 질 ____데이터 보안 ____데이터의 이용 가능성 ____데이터의 내용 ____마스터 데이터 관리 ____사용 사례 __빅데이터 프로젝트 배치 __빅데이터 도구 __결론 3장. 머신러닝 __기초 ____에이전트 ____자율성 ____인터페이스 ____성능 ____목표 ____효용 ____지식 ____환경 ____훈련 데이터 ____타깃 함수 ____가설 ____학습자 ____검증 ____데이터셋 ____특징 ____특징 선택 __머신러닝이란? __머신러닝이 전통적인 소프트웨어 엔지니어링과 다른 점 __머신러닝의 기초 ____지도학습 ____비지도학습 ____준지도학습 ____강화학습 ____데이터 마이닝 ____모수적, 비모수적 알고리즘 __머신러닝 알고리즘의 작동법 __머신러닝을 수행하는 방법 ____문제 명시 ____데이터 준비 ____학습법의 선택 ____머신러닝법의 적용 ____방법과 결과 평가 ____편향과 분산 ____최적화 ____결과 보고 4장. 머신러닝 알고리즘 __머신러닝 프로젝트 정의 ____과업(T) ____성능(P) ____경험(E) __머신러닝에 자주 사용되는 라이브러리 __지도학습 알고리즘 ____분류 ____회귀 __의사 결정 트리 ____ID3(Iterative Dichotomizer 3) ____C4.5 ____CART __앙상블 ____배깅 ____부스팅 __선형 회귀 __로지스틱 회귀 __서포트 벡터 머신 __나이브 베이즈 __k-최근접 이웃(kNN) __신경망 ____퍼셉트론 ____인공신경망 __딥러닝 ____피드포워드 신경망 ____순환 신경망: 장단기 메모리 ____컨볼루션 신경망 ____모듈 신경망 ____방사형 기저 신경망 __비지도학습 ____클러스터링 ____K-평균 ____연관 법칙 __차원 축소 알고리즘 __차원 축소 기술 ____누락된 값/결측값 ____낮은 분산 ____높은 상관 ____랜덤 포레스트 의사 결정 트리 ____백워드 특징 제거 ____포워드 특징 구성 ____주성분 분석 __자연어 처리(NLP) __자연어 처리 시작 __전처리: 어휘 분석 ____노이즈 제거 ____어휘 정규화 ____포터 어간 추출 ____객체 표준화 __구문 분석 ____의존성 파싱 ____파트오브스피치 태깅 __의미 분석 __자연어 처리에 사용되는 기술 ____N-그램 ____단어 빈도-역문서 빈도 벡터 ____잠재 의미 분석 ____코사인 유사도 ____나이브 베이즈 분류자 __유전 알고리즘 __머신러닝의 모범 사례와 고려할 점 ____좋은 데이터 관리 ____기준이 될 기초 성능 지표 ____데이터 정제에 들이는 시간 ____훈련 시간 ____적절한 모델의 선택 ____적절한 변수의 선택 ____불필요한 데이터 ____과적합 ____생산성 ____이해도 ____정확도 ____거짓 음성의 영향 ____선형성 ____파라미터 ____앙상블 __사례: 제2형 당뇨병 5장. 지능을 위한 학습 성과 평가 __모델 개발과 작업 과정 ____모델을 평가하는 두 가지 접근법이 있는 이유 ____평가 지표 __비대칭 데이터셋, 변칙 값, 희소 데이터 __파라미터와 하이퍼파라미터 __하이퍼파라미터 튜닝 __하이퍼파라미터 튜닝 알고리즘 ____그리드 서치 ____랜덤 서치 __다변량 테스팅 ____어떤 지표를 평가에 사용해야 하는가? ____상관은 인과와 다르다 ____얼마만큼의 차이가 정말로 중요한 차이인가? ____검정법, 통계적 검증력, 효과 크기 ____보고자 하는 성능 지표의 분포 확인 ____적절한 p 값 결정 ____얼마나 많은 관측 값이 필요한가? ____얼마나 오랫동안 다변량 테스팅을 실행해야 하는가? ____데이터 분산 ____분포 이동 알아내기 ____모델의 변경 내용 기록 6장. 인공지능의 윤리 __윤리란? ____데이터 과학 윤리학이란? ____데이터 윤리학 __고지에 입각한 동의 __선택의 자유 __데이터에 대한 동의가 항상 절대적 기준인가? __대중의 이해 __데이터는 누구의 소유인가? __데이터는 어떤 목적으로 사용될 수 있는가? __프라이버시: 누가 나의 데이터를 볼 수 있는가? __데이터가 어떻게 미래에 영향을 미칠까? ____치료 우선순위 결정 ____새로운 치료와 관리법 결정 ____더 많은 실제 생활 증거 ____약물 개발 능력 향상 __연결을 통한 치료법의 최적화: 한계가 있을까? __보안 __인공지능과 머신러닝의 윤리학 ____기계의 편향 ____데이터 편향 ____사람에 의한 편향 ____지능 편향 ____편향 수정 ____편향은 나쁜 것인가? __예측의 윤리학 ____예측 설명 ____실수에 따른 보호 ____타당성 ____알고리즘이 비도덕이지 않게 예방 ____의도하지 않은 결과 __복잡하고 지능적인 시스템의 주도권을 인간이 유지하는 방법 __지능 __건강 지능 __누가 책임을 지는가? __최초 문제 __공정함 정의 __어떻게 기계가 우리의 행동과 상호 교류에 영향을 주는가? ____인간성 ____행동과 중독 ____경제와 고용 __미래에 대한 영향 __신처럼 행동하기 __과대광고와 세상을 시끌 법석하게 만들기 __이해관계자의 수용과 정렬 __정책, 법률, 규제 __데이터와 정보 거버넌스 __너무 많은 정책의 단점 __글로벌 표준과 제도 __인공지능을 인류로 취급해야 하는가? __기관 내부에서 데이터 윤리학 적용 ____윤리 강령 ____윤리 프레임워크 고려 __데이터 과학자를 위한 히포크라테스 선서 __프레임워크 감사 7장. 헬스케어의 미래 __양에서 질로 이동 __근거 중심 의학 __맞춤 의학 __미래의 비전 __연결된 의학 ____질병과 상태 관리 ____가상 비서 ____원격 모니터링 __약물 순응도 __접근 가능한 진단 검사 __스마트 임플란트 __디지털 건강과 치료법 __교육 __웰니스에 대한 인센티브 __인공지능 ____기록에 대한 데이터 마이닝 ____대화형 인공지능 ____더 좋은 의사 만들기 ____맞춤형 보조기 __가상현실과 증강현실 ____가상현실 ____증강현실 ____융합현실 ____통증 관리 ____물리 치료 ____인지 재활 ____간호와 수련 ____가상 진료와 수업 __블록체인 ____공급망 검증 ____웰니스에 대한 인센티브 ____환자 데이터 접근 __로봇 ____로봇 수술 ____외골격 로봇 ____입원 환자 케어 ____동무되기 ____드론 __스마트 장소 ____스마트 홈 ____스마트 병원 __환원주의 __혁신 대 숙의 8장. 사례 연구 __사례 연구의 선정 __사례 연구의 선정 결과 __사례 연구: 당뇨 발 관리용 이미징 인공지능 및 이환율과 사망률을 개선하기 위한 의료 전달 체계에 대한 우선순위 결정 ____배경 ____인지적 시각 ____프로젝트 목표 ____도전 과제 ____결론 __사례 연구: 제2형 당뇨병 자기 관리를 위한 디지털 저탄수화물 프로그램의 결과: 단일군 종단 연구 1년 추적 결과 ____배경 ____목적 ____방법 ____결과 ____관찰된 현상 ____결론 __사례 연구: 확장 가능하고 참여를 유도하는 뇌전증 디지털 치료법 ____배경 ____근거 중심 적용 ____센서 기반 디지털 프로그램 ____연구 ____프로젝트 영향 ____예비 분석 __사례 연구: 새로운 증강 및 가상현실을 이용한 주니어 의사 교육 프로그램의 결과 ____배경 ____목표 ____프로젝트 설명 ____결론 __사례 연구: 빅데이터, 큰 영향, 큰 윤리: 데이터로 환자 위험도 진단 ____배경 ____플랫폼 서비스 ____약물 순응도, 효능과 약물에 대한 부담 ____커뮤니티 포럼 ____인공지능을 사용한 환자 상호작용에 대한 우선순위 결정 ____실세계 근거 ____예측 분석의 윤리적인 함의 ____사물 인터넷의 통합 ____결론 기술 용어 설명
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• 아르준 파네사 [저]

• 고석범 [저]

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