AI Report 헬스케어
“웨어러블 장치 똑똑해질수록, 사용자는 바보 된다”… 웨어러블 자동화의 함정
AI Solutionism and Digital Self-Tracking with Wearables 오우라 링 1년 착용해도 수면 개선 효과 제로, 사용자 착각만 증가 오사카 메트로폴리탄 대학교 연구진이 발표한 논문에…
스탠포드 의료AI·디지털헬스 전문가 54명이 밝힌 의료용 AI의 치명적 위험과 해결책
A framework for considering the use of generative AI for health 스탠포드 대학 54명 전문가가 제시한 의료용 AI 안전 가이드 스탠포드 대학교(Stanford University) 디지털헬스센터…
챗GPT 열풍 뒤 기업 60%가 AI 투자금 날릴 위기? 대부분 ‘데이터 관리’ 실패로 손실
Data Governance in the Age of Generative AI & Agentic AI 생성형 AI 채택률 55%에서 75%로 급증, 데이터 거버넌스 중요성 부각 세계 최대 규모의…
2025년 온디바이스AI 시장 연평균 27.95% 성장한다… 딜로이트 보고서
온디바이스AI 시대: 시장 전망 및 활용 방안 클라우드 없이 디바이스 내에서 직접 AI 처리: 온디바이스AI로 운영비용 획기적 절감 온디바이스AI는 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 디바이스…
3초 만에 피부암 진단? 피부 사진 40만장 학습한 AI, 98.8% 정확도로 피부암 조기 발견한다
SkinEHDLF a hybrid deep learning approach for accurate skin cancer classification in complex systems 98.76% 정확도, 99.8% AUROC – 정확도 향상된 혁신적 AI 피부암…
의사 없이도 CT 촬영 결과를 해석할 수 있을까? MRI와 내시경 영상을 텍스트로 해석하는 AI의 등장
Multimodal generative AI for interpreting 3D medical images and videos 비디오-텍스트 AI로 수천 장의 의료 이미지를 한 번에 처리 의료 분야에서 인공지능의 활용은 이미…
“이제 얼굴 사진 한 장으로 암 예후 예측한다”… 딥러닝 모델 ‘FaceAge’ 연구 결과 충격
FaceAge, a deep learning system to estimate biological age from face photographs to improve prognostication: a model development and validation study 딥러닝 기반 ‘FaceAge’,…
당신의 우울함을 AI가 알아차릴까? 스탠포드 연구팀이 밝힌 정신건강 AI의 실체
Risks from Language Models for Automated Mental Healthcare: Ethics and Structure for Implementation 미국 정신과 의사 20% 미만만 신규 환자 수용, AI가 의료 공백…
‘당신의 감정까지 읽는다’ 눈 깜빡임부터 감정까지 모방하는 AI 로봇 혁신 기술
Real-Time Imitation of Human Head Motions, Blinks and Emotions by Nao Robot: A Closed-Loop Approach 실시간 두뇌 모방 기술로 인간-로봇 상호작용 혁신 테헤란 대학교와…
AI 챗봇, 건강 조언 도우미로는 부족… 옥스퍼드 연구 결과
Some doctors are using public AI chatbots like ChatGPT in clinical decisions. Is it safe? 설문조사 결과: 의사 76%가 임상 결정에 검증되지 않은 AI…
AI 헬스케어 2025년 1분기 투자만 53억 달러… 최신 글로벌 투자 동향은?
State of Digital Health Global | Q1 2025 1분기 투자 47% 급증: AI 헬스케어가 53억 달러 투자 시장 이끌다 스타트업, 벤처 투자, 기술 트렌드에…
‘눈 속까지 꿰뚫는 AI’ 사진 한 장으로 교정 시력까지 정확히 맞춰
Estimating Visual Acuity With Spectacle Correction From Fundus Photos Using Artificial Intelligence 눈 사진 한 장만으로 내 시력이 얼마나 좋은지 알 수 있다면 어떨까?…
신약 개발 기간 7년에서 2년으로… 가트너가 전망한 제약산업의 최신 기술 동향
Top Technology Trends for Life Science CIOs for 2025 2028년까지 운영 효율 30% 향상 전망 생명과학 산업에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술 도입이 급속도로 확산되고 있다.…
중소기업부터 대기업까지, 링크드인이 말하는 생성형 AI 시대 생존 전략 총정리
AI and the Global Economy: Unlocking Growth and Reshaping Work 6.6조 달러 생산성 잠재력, GAI가 여는 세계 경제의 미래 생성형 AI(Generative AI, GAI)가 글로벌…
대화하듯 업무 최적화하기… 생성형 AI가 일하는 방식을 어떻게 바꾸고 있나
Revolutionizing Process Intelligence with GenAI 생성형 AI와 비즈니스 프로세스 혁신: 연간 4.4조 달러의 경제적 가치 창출 비즈니스 혁신 커뮤니티 PEX 네트워크가 공개한 보고서에 따르면,…
말라리아 치료도 AI로… 전문가 없이도 99.5% 정확도로 종 구분 가능
Deep learning-based malaria parasite detection: convolutional neural networks model for accurate species identification of Plasmodium falciparum and Plasmodium vivax 말라리아 진단의 혁신, 99.51% 정확도로…
AI가 심장마비 예측한다? 24시간 심전도 데이터 분석으로 13일 전 위험 감지
Near-term prediction of sustained ventricular arrhythmias applying artificial intelligence to single-lead ambulatory electrocardiogram 95% 이상 정확도로 심장 위험 예측하는 AI 모델 개발 성공 인공지능(AI)을…
AI가 당신의 질병을 진단한다면? 52.1%의 정확도로 “의과 대학생급 실력”
A systematic review and meta-analysis of diagnostic performance comparison between generative AI and physicians 83개 연구 메타분석, 생성형 AI의 진단 정확도 52.1% 확인 생성형…
스마트워치부터 혈당계까지, AI가 당신의 건강 데이터를 어떻게 활용하는가
EVOLVING REMOTE MONITORING: An Evidence-Based Approach to Coverage and Payment 2019년 680만 달러에서 2023년 1억 9,450만 달러로, 30배 성장한 AI 원격 모니터링 시장 피터슨…
“당신의 회사는 어디쯤?” 구글이 공개한 생성형 AI 혁신 사례 601개
601 real-world gen AI use cases from the world’s leading organizations 생성형 AI 활용 사례 6배 증가: 단 1년 만에 101개에서 601개로 폭증 생성형…
AI 조기 도입 기업 92%가 투자 대비 수익 실현… 기업들의 성공 전략 공개
Radical ROI of Generative AI 92%의 기업이 증명한 생성형 AI의 투자 수익성… 평균 ROI 41% 미국의 클라우드 기반 데이터 플랫폼 기업 스노우플레이크(Snowflake)가 발표한 보고서에…
돈이 몰리는 영국 AI 산업? 1분기 투자의 절반이 AI 헬스테크로
UK INNOVATION UPDATE Q1 2025 영국 스타트업 생태계, AI 주도로 42억 달러 투자 유치… 전년 대비 7.7% 성장 영국 스타트업 생태계가 2025년 1분기에 42억…
AI는 튀김과 구이를 구별할 수 있을까? AI 모델들의 식품 인식 기술 검증 결과
Are Vision-Language Models Ready for Dietary Assessment? 비공개 소스 AI 모델, 식품 인식에서 90% 이상의 정확도 달성 인공지능(AI) 발전으로 식품 이미지 인식 기술이 크게…
AI는 왜 아직 ‘딸기 한 입’조차 제대로 못 먹일까? 로봇이 배우지 못하는 것과 그 이유
What AIs are not learning (and why) 현재 AI, 사람 돕는 일에는 턱없이 부족하다 로봇과 인공지능(AI)의 진보는 가시적인 기술적 성과를 내고 있지만, 정작 인간을…
“AI, 전 세계 일자리의 40%에 영향 미친다”… UN이 공개한 기술 혁신 보고서
2025 Technology and Innovation Report 선진국과 개발도상국 간 심화되는 AI 격차, 국제협력의 중요성 대두 인공지능(AI)은 비약적인 발전을 거듭하며 경제와 사회 전반에 혁명적 변화를 가져오고…
화난 환자 응대 어렵다고? 의대생 훈련 도우미로 나선 AI, 각종 상황별 환자 연기한다
Beyond the Script: Testing LLMs for Authentic Patient Communication Styles in Healthcare LLM 기반 가상 환자, 의학 전문가 평가에서 진정성 점수 3.8점 획득 효과적인…
AI는 점자를 읽을 수 있을까? 시각장애인을 위한 언어 모델의 가능성과 한계
Evaluating Multimodal Language Models as Visual Assistants for Visually Impaired Users 87%가 원하는 AI 시각 도우미: 부정확성이 가장 큰 걸림돌 다자간 대규모 언어 모델(Multimodal…
의대생과 챗GPT의 만남… 생성형 AI로 가상 환자 진료부터 수술 시뮬레이션까지
An Academic Viewpoint (2025) on the Integration of Generative Artificial Intelligence in Medical Education: Transforming Learning and Practices 2025년 의학 교육의 새 물결: 전…
AI가 정신과 의사를 가르친다? 생성형 AI가 만드는 새로운 정신의학 교육
The role of generative artificial intelligence in psychiatric education– a scoping review 코로나19로 25% 증가한 정신 건강 문제, 정신의학 교육 혁신 필요성 대두 코로나19…
“위험한 질문은 인간에게, 일상 상담은 AI에게”… 저개발 국가의 AI 의료 혁신 사례
Generative AI for Health 2-4일 대기에서 15분 응답으로: 케냐에서 매월 10,000건의 의료 질문을 처리하는 AI 생성형 AI(GenAI)는 저소득 및 중산층 국가(LMICs)에서 의료 접근성과 건강…
