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의료 쪽 인공지능 (의사대체)

2022.02.10

17

3669

김박사넷에 AI 관련 전공자들이 많은 것 같아 글 적어봅니다

전 관련 전공은 아니지만 해당 분야에 관심이 많은 일반인입니다.

의사를 완전히 대체 하는 건 아니지만

일부 업무는 대체 할 수있지 않을까 생각이 듭니다

예를 들어 당뇨나 혈압같은 만성질환의 경우
대부분의 병원 진료시 비슷한 약을 지속적으로 복용합니다

처방약이 바뀌게 될경우는 환자가 불편함을 호소하거나 혈당이나 혈압같은 측정 가능한
수치에 변화가 있을 때 이고

의사 분들도 가이드라인에서 제공하는 알고리즘에 따라 처방약을 바꾸는 걸로 알고있습니다

이러한 분야는 충분히 인공지능으로 대체 가능하지 않을까 싶은데 어떻게 생각하시네요

물론 최근에 IBM 이 왓슨을 포기 했다는 기사도 나오지만

이런 대기업 의료 AI들은 암같은 심각한(?) 질환에만 관심이 있는것 같아서요

'인공지능으로 의사를 없애자!' 가 아니라 '대체할 수 있는 부분은 대체하자!' 입니다.

만성질환과 같이 상대적으로 덜 치명적인 분야에선 충분히 바뀔수 있지 않을까 하는 생각이 들어 김박사넷에 글적어봅니다

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댓글 17개

2022.02.10

그게 실질적으로 수익이 나는 부분인데
절대로 안될 듯..
씩씩한 토마스 홉스*

2022.02.10

누구나 할법한 생각이구요 실현이 불가능하니까 못하는거죠...

대댓글 6개

2022.02.10

왜 실현이 불가능한지가 궁금하여 글남겼습니다
씩씩한 토마스 홉스*

2022.02.10

기술이 딸리니 못하죠 인공지능 공부안해봤나요 아님 연구실에서나

2022.02.10

AI랑 전혀 관련없는 전공이면 당연히 공부 안해보고 접하지 않았을 수도 있지 왜그렇게 공격적이세요 ㅋㅋ
시끄러운 막스 베버*

2022.02.10

학부생 따리가 달만한 댓글

2022.02.10

씩씩한 토마스 홉스 신고나 하죠 ㅎㅎ

2022.02.11

무슨 50년 전에 사는 사람같네 ㅋㅋㅋㅋ

2022.02.10

오진 및 부작용 정보 부족으로 사망했을 경우 누가 책임집니까
성급한 장자크 루소*

2022.02.10

IBM 왓슨 의료 지원기기로 쓴다 이렇게 폼 잡다. 결국 아직은 멀었다로 귀결..

IF : 1

2022.02.10

1. 의사 이익
- 의사 이익에 침해되는 어떠한 행위도 그들은 단호히 배격한다.

2. 신뢰도
- 일반 사람들에게는 AI가 의사보다 신뢰도가 없다.

3. 책임 소재
- 잘못되면 누가?

4. 성능 부족
- 가능이야 하지만 작정하고 만들 생각이면
대형병원 교수급의 도메인 지식을 가지고 ,
테이블 및 시계열 데이터 기반 추론 분야에서도 제대로 훈련된
박사급이 필요한데..

너 같으면 의사를 하지 AI 개발자를 하겠음?

거기다가 의료쪽 데이터는 개인 정보 보호부터 단가가 엄청나게 비쌈.

아무튼 이러한 이유로 성능이 안나 옴.

대댓글 2개

시끄러운 막스 베버*

2022.02.10

동감함.
신생 시스템이 기존 의료 "기득권"과 "시스템"을 이겨낼 수가 없음.

2022.02.10

댓글을 보니 마치 의사들의 이기심으로 못한다는 뉘앙스인데, 본인 가족들 AI한테 진료 맡길 수 있나? 그거 때문에 잘못되면 결국 의사한테 갈거고, 이미 손 쓸 수 없는 상황이 되어버려서 못 고치면 그 죄책감은 왜 의사들이 감당해야하지? 의사도 사람임

IF : 2

2022.02.10

대체는 불가능하다는 분위기고, 보조용으로는 좋다고 봅니다.
검사 결과 넣으면 어디가 아플 가능성이 크다거나 의심해봐야 된다 정도는 알려줄 수 있죠. 그거 가지고 판단은 의사가 하는거구요.

2022.02.10

완전한 대체는 당연히 x입니다. 하지만 말씀하신것처럼 Ai로 단순 처방이나 진단은 진행속도는 높아질거라 봅니다. 한명의 책임급 의사와 ai가 한조가 되어 진행할거 같고 이미 꽤 많은 의사 분들이 특히 진단방사선쪽 전문의분들은 ai공부를 추가적으로 하고계신거 같더라고요. 그래도 아직은 꽤 걸리지 않을까 싶습니다.

대댓글 1개

IF : 1

2022.02.11

흉부 X-RAY 사진관련 작업이
딥러닝으로 치면 GRAY 계열의 사진 분류인데
이 부분은 인간 그러니까 의사보다 잘 찾음.

나도 흉부 X-RAY에서 COVID-19 분류하는 문제를 푼 적있는데 대략 COVID-19 클레스에 대해서는 99.8% 정도의 정확도가 나옴.

다만 문제가 어디까지나 코로나-19가 확진되어 폐 증상이 심한 경우이기 때문에 초기의 미세한 부분에 대해서는 No Data로
성능이 확 떨어질것이라는것이 확정이라는 점 ( 실제 국내 기사 보니까 95% 이상 이던게 실제 사용해보니 60%까지 떨어졌다고 하는데
아마 그 부분에서 문제가 생긴 것으로 예상.

그리고 스페인이랑 이탈리아의 몇몇 병원 사진 중심이라 형태나 색감 데이터가 특정성이 심한 것도 있어서
한국사람에게 하면 잘 안나올거임.

암튼 석사 11개월차에 재미있게 함. 논문은 못썻지만. ㅠ

2022.02.23

안되는이유 - 책임소재를 물을 길이 없음

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