AI타임스

과기정통부-NIPA, 23일부터 의료 AI 사업 공모 올해 총 6개 과제, 컨소시엄 20개 선정할 계획 과기정통부-NIPA 누리집 공모 내용 확인 가능 정부가 의료에 인공지능(AI)을 결합한 과제 공모를 23일부터 시작한다. 올해 총 6개 과제와 컨소시엄 20개를 선정할 방침이다. 규모는 약 120억원이다. ▲진단 보조 ▲병원정보시스템(P-HIS) ▲응급의료 ▲의료기반 조성을 AI로 혁신할 방침이다. 신규과제 수행 컨소시엄은 공모 이후 적합성 검토, 서면평가, 발표평가를 거쳐 최종 선정된다. 과학기술정보통신부(장관 임혜숙, 이하 과기정통부)와 정보통신산업진흥원(원장 허성욱, 이하 NIPA)은 22일 올해 ‘의료분야 인공지능(AI) 융합 신규과제 공모’를 23일부터 시작한다고 밝혔다. 진단 보조 부문에선 ..

구글, '침습적 인공호흡' AI로 하는 법 소개...코로나19 치료법에 사용 국내외 기업·기관, 코로나19 진단 기술 개발 중 6초간 숨 내쉬면 30초안에 코로나 감염 여부 판별 알고리즘으로 무증상 감염자 선별 머신러닝(ML)으로 인공호흡기 시스템을 자동화하는 기술이 나왔다. 인공 폐 신호로 기도압을 측정하고 기류에 필요한 조정을 계산하는 제어 알고리즘으로 작동한다. 의료진의 수동 조정보다 시간과 에너지를 줄일 수 있다. 특히 코로나19 치료에 사용하는 '침습적 인공호흡 시스템(invasive ventilation)'에 유용할 전망이다. 구글이 딥러닝 기반 알고리즘 설계로 침습적 인공호흡을 자동으로 조절하는 시스템을 17일 공식 블로그에서 소개했다. 침습적 인공호흡이란 기관내 삽관, 기관절개술 등 기관지..

건양대학교병원 의료기기융합센터와 MOU 체결 인공지능 기반 의료기기 임상시험 활성화 목표 건양대병원 보유 데이터 기반으로 공동연구 추진 "혁신 의료기기 개발과 임상시험·연구에 협력할 것" 의료 인공지능(AI) 기업 딥노이드(대표 최우식)가 AI 기반 의료기기 임상시험 활성화 발판을 마련했다. 건양대학교병원 의료기기융합센터와 AI 기반 의료기기 활성화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 딥노이드는 이번 협약으로 건양대 의료기기융합센터가 보유한 의료 데이터를 기반으로 다양한 공동연구와 임상 연구를 진행할 예정이다. 딥노이드는 11일 건양대학교병원 의료기기융합센터와 AI 기반 의료기기 임상시험 활성화를 위해 MOU를 체결했다고 밝혔다. 이번 협약에 따라 딥노이드는 건양대학교 의료기기융합센터와 함께 ▲의료기기..

공공기관·테크기업, 주요 기술 동향에 AI 우선시 ETRI, 다중감각·소프트웨어 2.0·밀리테크 소개 레드햇·하이크비전, AI 통한 사이버 보안 주목 알리바바, 신재생 에너지·의료진단 플랫폼 강조 향후 세계 산업을 주도할 주요 기술은 인공지능(AI) 기반으로 한 다중감각, 보안, 딥러닝 이용 신재생에너지 사용, 의료진단 툴 최적화 등으로 분석됐다. 국내 연구기관인 한국전자통신연구원(ETRI)과 중국 영상 부품업체 하이크비전(Hikvision)·오픈소스 전문 기업 레드햇(Red Hat)·중국 알리바바 연구기관인 다모 아카데미(DAMO Academy) 등은 다중감각 AI, 소프트웨어 2.0, 밀리테크, AI 보안 기술, 딥러닝을 활용한 신재생 에너지 관련 기술 등을 가장 떠오르는 기술로 제시했다. ETRI:..

인공지능 기술로 암·치매·코로나 진단 신속·정확 국내 AI 정밀의료 병원정보시스템, 세계 정상급 국내 개인정보, 의료계 사용하도록 유연성 높여야 AI와 인간 의료진, 서로 협력해야 의료 수준 올라가 [편집자 주] 인공지능(AI) 시대가 도래했습니다. 2021년이 AI에 대한 기본 상식이 알려진 해라고 한다면, 2022년은 AI를 실생활에서 체험할 수 있는 해가 될 것입니다. 2016년 알파고만 등장했을 때만 해도 AI은 사람들에게 많이 알려진 존재가 아니었습니다. 공포의 대상이기도 했고, 호기심 가득한 기술이기도 했지요. 하지만 지금 AI는 산업, 금융, 예술, 쇼핑, 채용 등 분야에 상관없이 우리 삶의 일부분이 됐습니다. 어느새 '위드 AI(With AI)' 시대가 된 것이지요. 는 지난 1년간 우리 ..

강화 학습된 Eva, 기존 방식보다 최대 4배 코로나 무증상 감염자 찾아 PLF 정보와 과거 검사 결과로 코로나 유병률을 측정 본지와 이메일 인터뷰, "제한된 수의 데이터 사용, 알고리즘 예측 기능 제한" GDPR 규제에 맞게 만들어 개인 데이터 수집 제한..."상황에 맞는 규제 필요" 머신러닝으로 코로나 무증상 감염자를 기존 방식보다 최대 4배 더 많이 찾을 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 네이처(Nature)지는 알고리즘 '에바(Eva)'를 이용한 코로나 무증상 감염자 선별 연구 결과를 22일 발표했다. 해당 연구는 함사 바스타니(Hamsa Bastani) 미 펜실베이니아 대 와튼스쿨 정보운영처리학과 교수와 카이몬 드라코풀로스(Kimon Drakopoulos) USC 마셜 비즈니스스쿨 데이터사이언스학..