유한대학교 전자책도서관

책소개

AI는 유전체·생활·환경 데이터를 통합해 개인별 최적 치료를 예측하고, 진단·예후·약물 반응까지 정밀하게 설계한다. 임상 적용의 현재와 한계, 설명가능성·편향·프라이버시, 인간 개입 원칙을 짚어 ‘평균의 의학’을 넘어서는 실행 전략을 제시한다. 데이터 표준화와 상호운용성, 디지털 트윈과 적응형 임상시험, 국내 적용 로드맵까지 한 권에 담았다. 인공지능총서. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

저자소개

가톨릭대학교 바이오메디컬소프트웨어학과 교수이자 PHI (Precision & Provenance Health Informatics) Lab 책임교수다. 서울대학교 의생명정보학연구실(SNUBI)에서 “정밀의학을 위한 임상유전체데이터모델”로 의료정보학 박사 학위를 받았다. 연세의료원 의료정보실에서는 항암화학요법과 항생제 처방 특화 시스템을 설계·개발했고, 삼성서울병원 미래의학연구소 박사후연구원과 성균관대학교 삼성융합의과학원 연구교수로 재직하며 유방암 레지스트리 구축에 기여했다. 카카오헬스케어 선행기술연구소에서는 ML/LLM 데이터 엔지니어로 근무하며, 인공지능을 적용한 다기관 의료데이터 활용 및 실증 연구를 수행했다. 학계와 의료 현장, 산업계를 넘나드는 이론적 기반과 경험을 토대로, 정밀 의료와 다층적 헬스케어 빅데이터, 실사용 근거(RWE) 창출, 정보시스템 지능화와 데이터 거버넌스를 축으로 활발한 다학제 연구를 이어 가며, 정밀의료 시대가 요구하는 신뢰할 수 있는 의료 데이터 활용과 과학적 데이터 플랫폼 구축·운용에 기여하고 있다.

정밀 의료의 혁명이 시작되다

01 의료 인공지능의 역사

02 의료 인공지능의 사례

03 유전체 혁명: 정밀 의료의 기반

04 의료 영상의 미래: AI의 눈으로 보는 질병

05 빅데이터와 전자 건강 기록: 의료의 디지털 혁명

06 맞춤형 치료 시대: AI가 설계하는 개인화 의료

07 수술실의 혁명: AI 로봇과 함께하는 수술

08 언어 모델과 의료 빅데이터: AI가 읽는 의학 지식

09 윤리와 보안

10 미래의 의료

책소개

저자소개

목차