즐거운 사람과 컴퓨터 즐거운 사람과 컴퓨터

* 서울 아산 병원 피부과 장성은 교수 팀은 딥 러닝 (deep learning) 기반 AI 모델에 악성 흑색종과 기저 세포 암 등 12개 종류의 피부 종양 사진 2만 여장을 학습시킨 뒤 추가로 2천 500 여 장의 사진을 판독시킨 결과 흑색종의 양성 및 악성 여부를 90% 정도로 정확하게 감별했다고 17일 밝혔다.* 진단하는 민감도와 질병이 없을 때 없다고 진단하는 특이도를 사용한다.* AI 모델로 악성 흑색종을 진단한 결과 민감도는 91%, 특이 도는 90.4% 였다.원문보기 : http://www.sciencetimes.co.kr/?news=%ED%94%BC%EB%B6%80%EC%95%94-%EC%95%85%EC%84%B1-%ED%9D%91%EC%83%89%EC%A2%85-ai%EB%A1%9C-%E..

* 김성호 UC 버클리 대 교수 ‘PNAS ’에 게재.. 암 발병 33~88% ' 유전적 취약성 '에 의해 발병 ..15 ~30% 기존 연구 뒤집어 20가지 암의 발병 요인을 분석해 유전적/ 환경적 영향의 정도를 측정한 연구결과가 나왔다.* 김 교수는 기계 학습 (machine learning, 머신 러닝) 기술 및 이를 통한 인공지능 방법을 유전자 빅 데이터 분석에 적용해 20개 암의 위험도를 예측했다.* 특히 이번 연구는 기존 15~30% 수준으로 알려 진 암 발병의 유전적 영향에 대한 기존 연구를 뒤집었다.원문보기 : http://www.biospectator.com/view/news_view.php?varAtcId=4982

* 서울 성모병원은 명 준 표 직업환경의 학과 교수 연구 팀이 지난 2011년 5월 ~2017 년 3월 서울 성모병원에서 진폐로 검증되거나 기존 진폐 판정자 1200명의 영상을 활용한 딥 러닝 연구결과, 95% 의 진폐증 진단 정확도를 얻었다고 15일 밝혔다.* 연구 팀은 단순 흉부 방사선 영상과 컴퓨터 단층촬영 결과 모두 진폐가 확인된 영상을 연구 군으로, 서울 성모병원 검진센터에서 검진을 수행한 60세 이상 일반 수검자들의 영상을 대조영상으로 활용했다.* 이후 획득한 영상을 합 성곱 신경망 네트워크 (CNN) 방법으로 특성을 추출했다.원문보기 : http://www.asiae.co.kr/news/view.htm?idxno=2018011510334722981