의료영상이 인공지능을 만났을 때 : To be or not to be / if(kakao)2022
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AI 핵심 요약
영상 검사 수요는 늘지만 영상의학과 의사는 부족하고, 판독 결과가 의사의 경험과 상황에 따라 달라질 수 있어 일관된 의료 서비스를 제공하기 어렵다. 딥러닝 기반 AI는 폐결절 탐지와 크기 측정 등 영상 판독의 개별 작업을 지원하며 임상 도입도 확대되어 왔다. 카카오브레인은 흉부 X선 영상과 초거대 멀티모달 생성형 AI를 결합해 판독문을 자동 생성하고, 의사가 이를 검수·확정하는 방식을 제안했다. 개별 작업을 넘어 판독 흐름 전체를 지원하는 AI가 의료진의 부담을 덜고 의료의 질을 높일 가능성을 제시했다.
- 영상의학 AI는 병변 탐지뿐 아니라 크기 측정과 분류 등 판독 과정의 여러 작업을 지원할 수 있다.
- 의료 영상 AI를 임상에 적용하려면 알고리즘 성능뿐 아니라 의료진이 실제 업무에서 쓰기 쉬운지도 고려해야 한다.
- 판독문은 영상 소견을 종합해 임상의와 환자에게 전달하는 핵심 결과물이므로, 생성형 AI의 자동화 가능성을 살펴볼 만하다.
- AI가 생성한 판독문은 의사가 검수하고 확정하는 방식으로 활용할 수 있다.
소개
의료영상과 AI의 접목이 가져오는 효용성과 카카오브레인의 기술력이 가능케 하는 미래를 소개합니다. #Large-scale #Multi Modal #Medicine #Radiology 카카오브레인의 유일한 의사, 영상의학과 전문의 Amy 입니다. 카카오브레인의 기술로 의료현장의 혁신을 창조하기 위해 노력하고 있습니다. 발표자료 보기 👉https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao22-22 if(kakao)2022에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com if(kakao)2022에 대한 문의는 👉 if@kakaocorp.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #기술 #개발 #ifkakao2022
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