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인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 고석범 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Intelligence-Based Medicine
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  • 발행일
 2023년 07월 07일
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 704page/188*235*32/1395g
  • ISBN
 9791161757582/1161757589
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데이터 과학 시리즈(에이콘)(총90건)
해석 가능한 AI : 설명 가능한 머신러닝 시스템 구축     31,500원 (10%↓)
통계의 함정 : 통계의 역설로 본 환상과 거짓     25,200원 (10%↓)
LangChain으로 구현하는 LLM : 파이썬, ChatGPT로 LLM 애플리케이션 만들기     31,500원 (10%↓)
머신러닝을 위한 효율적 데이터 레이블링 : 인간 중심 AI를 위한 능동학습과 어노테이션     36,000원 (10%↓)
데이터 분석과 비판적 사고 : 양적 추론과 분석의 길잡이     31,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 빠르게 발전하고 있는 인공지능 기술과 의료가 교차하는 분야인 지능 기반 의료에 관한 책으로, 기술서보다는 에세이에 가깝다. 복잡한 수식은 없으며, 지능 기반 의료의 개념, 응용 분야, 비교적 최근까지의 성과들, 윤리적인 문제, 의사들의 인공지능 수용, 현장 도입, 다른 분야와의 협업, 교육 문제 등 다양한 주제를 다룬다. 우리 앞에 놓인 다양한 그림 가운데 이 책은 큰 그림이 될 수밖에 없다. 이를 고민하는 독자라면 이 책에서 많은 영감을 받을 수 있을 것이다.
  • 인공지능의 개념과 방법론을 비롯해 헬스케어와 의료 분야에서 실제로 응용되는 사례 등을 포함하는 다학제적이고 포괄적인 책이다. 선구적인 의사-데이터 과학자가 저술한 책으로, 의료와 데이터 과학이라는 두 영역 사이의 지적이고 학문적인 접점을 대칭적으로 균형 있게 제시한다. 인공지능의 기초 개념과 내과계와 외과계를 아우르는 다양한 의료 분야의 실제 응용 사례들로 내용이 구성돼 있다. 각 파트마다 중요한 핵심 개념이 정리돼 있으며, 세계에서 명망 있는 다양한 분야의 전문가들이 개인적인 관점을 피력한 여러 소고를 풍부하게 포함한다. 부록에는 핵심 참고 문헌, 용어집, 인공지능 관련 회사 등의 정보를 실었다. 이 책의 목적은 인공지능이라는 부상하는 새로운 기술을 사용함으로써 헬스케어와 의료 분야의 전환적 패러다임을 만드는 것이다. 이를 위해 의사들에게는 인공지능 방법론을 포용하기 위한 영감을 주고, 데이터 과학자들에게는 의료 에코시스템에 대한 지식을 전달할 것이다. ◆ 클라우드 컴퓨팅, 지적 에이전트부터 딥 강화 학습, 만물인터넷까지 관련 주제를 폭넓게 소개 ◆ 의사와 데이터 과학자들이 쉽게 접근할 수 있도록 이해하기 쉬운 형태의 인공지능 개념과 응용 분야 제시 ◆ 인공지능이 여러 의료 세부 전문 과목에서 활용되는 방식과 미래 전망 논의 ◆ 의료와 헬스케어 인공지능이 성공적으로 구현되기 위해 필요한 요소 설명 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 여러 주제를 포함하고 있는 이 책은 “지능-기반 의료”로 가기 위해서, 헬스케어와 의료 분야에서 데이터 과학, 인공지능, 인간의 인지기능의 원리 및 응용에 관한 풍부한 기초를 다룬다. 주제에 관심이 있는 독자라면 누구나 읽을 수 있게 구성했다. 따라서 진료에 바쁜 의료인, 관심있는 데이터 과학자 및 컴퓨터 과학자, 통찰력을 가진 투자자, 호기심이 많은 병원 관리자 및 리더(최고 경영책임자, 최고 정보책임자 등), 그리고 지식에 목마른 환자와 그 가족이 모두 이 책의 독자가 될 수 있다. 이 책에는 임상 의사가 재미없어 할 수 있는 수학 공식이나 난해한 데이터 과학 주제들이 거의 없다. 그렇다고 의학 전문 용어로 채우고, 인공지능의 개념을 피상적으로 다루지도 않았다. 또한 데이터 과학과 인공지능에 대한 내용에 소홀하지도 않다. 이 영역의 대부분의 요소가 그러하듯, 이 책은 임상 의료, 의학 지식, 인공지능, 데이터 과학이 합쳐진 하이브리드이다. 간단히 말하면 이 책은 빠르게 성장하고 있는 의료와 인공지능 사이의 접점을 정의하는 데 관심이 있는 모든 사람을 염두에 두고 쓰였다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1부에서는 여러 용어를 소개하고, 인공지능의 기초 개념을 설명한다. 또한 신경과학과 인공지능의 관계를 탐구한다. 인공지능의 초기 역사와 이 시기 동안의 의료 인공지능의 역사도 설명하는데, 인공지능의 탄생과 의료 분야의 응용은 오늘의 기술을 이해하는 핵심이 된다. 의료 인공지능에 관한 흔한 오해에 대해서도 간단히 설명한다. 2부는 오늘날 생의학 데이터 과학과 인공지능이 어떤 상태에 있는지 상세히 설명하고, 헬스케어 데이터, 데이터베이스, 생의학 데이터 과학의 기초 요소를 소개한다. 오늘날 가장 널리 사용되는 머신러닝과 딥러닝에 관한 내용이 2부의 핵심이다. 더불어 인지 컴퓨팅, 자연어 처리, 로보틱스의 핵심 개념도 소개한다. 의료 인공지능의 기초를 배우기 위한 추천 전략도 소개한다. 3부는 의료 인공지능이 응용되는 여러 영역을 소개하고, 의사 업무의 인지적 측면을 설명한다. 그 다음 각 세부 전문 과목별 의료 인공지능을 살펴보는데, 특히 최전선에 있는 세부 전...
  • PART 1. 인공지능의 기초 __1장. 인공지능의 기초 개념 ____정의 ______인공지능의 유형 ______인공지능과 데이터 과학 ______인간과 기계 간 지능의 확장 연속체 ______데이터 분석 연속체 ____인공지능과 신경과학 ______의사의 두뇌와 기계 지능 ______참고 문헌 __2장. 인공지능의 역사 ____핵심 인물과 사건 ______앨런 튜링과 튜링 머신 ______다트머스 회의 ______로젠블랫의 퍼셉트론 ____핵심 시기와 주요 흐름 ______고파이(GOFAI) ______컴퓨터 지능 ______인공지능 겨울 ______참고 문헌 __3장. 의료 인공지능의 역사 ____규칙 기반 전문가 시스템 ____기타 인공지능 방법론 ____도입 실패 ____흔한 의료 분야 인공지능의 열 가지 오해 ______참고 문헌 ____핵심 개념 PART 2. 현재의 데이터 과학과 인공지능 __4장. 헬스케어 데이터와 데이터베이스 ____헬스케어 데이터 ______빅데이터 ______헬스케어 데이터의 난제들 ____헬스케어 데이터 관리 ______데이터 프로세싱과 저장 ______전자의무기록 사용과 상호운용성 ____헬스케어 데이터베이스 ______데이터베이스 관리 시스템 ______관계형 데이터베이스 ______객체지향 데이터베이스 ______그래프 데...
  • 고석범 [저]
  • 가톨릭대학교 의과대학을 졸업하고, 서울성모병원에서 신경과 전문의 자격을 획득했다. 종합병원, 요양병원 등에서 봉직의로 근무한 경력이 있고, 시립 요양원 책임자를 맡기도 했다. 센터 관리자, 병원장 등과 같은 행정 경험을 하면서 여러 가지 의료 현장의 문제를 컴퓨터가 해결할 수 있음을 깨닫고 독학으로 컴퓨터를 공부하기 시작했다. 시간을 쪼개 R 프로그래밍 언어와 헬스케어 관련 책들을 저술하고 번역했다. 액체 생검 바이오 벤처에서 일했고, 지금은 다시 의료 현장으로 돌아와 헬스케어 ICT를 통해 의료의 질과 효율을 향상시키는 데 기여하고자 노력 중이다.
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