Description
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.
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.
헬스케어 인공지능과 머신러닝 (빅데이터를 활용한 개인 맞춤 건강관리)
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