AI63 의료용 AI 영상 솔루션의 FDA 승인 현황과 최신 트렌드 분석 의료용 인공지능(AI) 영상 솔루션의 개념과 중요성의료용 AI 영상 솔루션은 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술을 기반으로 환자의 의료 영상을 분석하여 질병을 탐지, 분류, 정량화하는 응용 프로그램을 의미한다. 이 기술은 기존 영상 판독에서 발생할 수 있는 인간의 오류를 보완하고, 진단 속도와 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 한다. 특히 흉부 X-ray, CT, MRI, 유방촬영술 등 다양한 영상 데이터에서 병변을 자동으로 검출하거나 위험도를 평가하는 기능은 임상 현장에서 의사의 의사결정을 보조한다. 의료 AI의 발전은 인구 고령화와 만성질환 증가, 영상 데이터 폭증 등으로 인해 의료진의 부담을 경감하고, 효율적인 진료 환경을 구축하는 데 필수적이다. 그러나 이러한 기술이 실제 환자 치료에 적용되기 위해서는 안.. 2025. 10. 10. AI 영상 진단의 Explainable AI (XAI): 의사 결정을 보조하는 Attention Map 및 Grad-CAM 원리 의료영상 분석과 인공지능의 결합 배경의료영상 진단 분야는 인공지능의 발전으로 가장 빠르게 변화하고 있는 영역 중 하나이다. 특히 딥러닝 기반의 영상 분류 및 병변 탐지 기술은 방대한 영상 데이터를 학습하여 높은 정확도의 진단을 가능하게 하고 있다. 하지만 이러한 인공지능 모델은 내부 작동 과정이 ‘블랙박스(Black Box)’ 형태로 이루어져 있어, 의사가 결과의 근거를 명확히 이해하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이는 의료 분야에서 매우 중요한 신뢰성과 윤리적 책임의 문제로 직결된다. 인공지능이 아무리 높은 정확도를 보여도, 진단 과정의 해석 가능성이 부족하면 임상의가 결과를 신뢰하거나 환자에게 설명하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 설명 가능한 인공지능(Explainable .. 2025. 10. 10. AI 모델의 편향성(Bias) 분석 및 완화: 인종, 성별에 따른 AI 성능 차이와 해결 전략 1.인공지능의 편향성(Bias) 개념과 발생 원인 AI 모델의 편향(Bias)이란 특정 집단이나 속성(예: 인종, 성별, 연령)에 대해 부당하거나 왜곡된 결과를 지속적으로 산출하는 현상을 의미한다. 이러한 편향은 단순한 기술적 오류가 아니라, 데이터 수집과 학습 과정 전반에 걸쳐 누적되는 구조적 문제에서 비롯된다. 대부분의 인공지능은 대규모 데이터셋을 기반으로 학습하지만, 그 데이터 자체가 현실 사회의 불균형을 반영하고 있다면 결과 역시 왜곡된다. 예를 들어, 얼굴 인식 시스템에서 백인 남성의 정확도는 높지만 흑인 여성의 인식률이 현저히 낮은 사례가 대표적이다. 이는 학습 데이터에 백인 남성의 이미지가 압도적으로 많기 때문이다. 또한, 알고리즘이 최적화 과정에서 소수 집단의 특성을 충분히 학습하지 못하는.. 2025. 10. 9. 이전 1 ··· 8 9 10 11 다음
