Scientific Computing & Data Science

1895년 독일 물리학자 Wilhelm Röntgen은 그의 아내 Anna에게 그녀의 손의 X-레이를 보여주었다. Anna는 "나는 죽음을 보았다"라고 말했다. 의료 영상은 100여년 전에 시작과 동시에 패러다임을 깼고, 지난 몇년간 진화를 거듭한 딥러닝 메디컬 어플리케이션은 한번 더 현실을 뛰어넘어 새로운 가능성으로 우리를 안내했다. 아래 히트맵에서 볼 수 있는 바와 같이, 이미징과 진단에서 인공지능(Artificial Intelligence; AI)은 2015년에 피크에 도달하였고 계속 유지되고 있다. 2015년 1월 이후 벤쳐 캐피탈이 지원하는 헬스케어 AI 스타트업의 1/3이 이미징과 진단 분야에 속해 있으며 이후 펀딩 거래의 80%가 진행되고 있다. 예를 들어, 의료 영상 진단을 위해 딥러닝을 ..

원문 : http://www.itworld.co.kr/news/87759 삼성이 개방형 건강관리 플랫폼인 삼성 디지털 헬스를 공개했다. 개방형 개발 플랫폼으로 타사의 기기와도 호환하는 완벽한 웨어러블 건강관리 기술을 갖춘 심밴드(Simband)와 소프트웨어 플랫폼 사미(SAMI, Samsung Architecture Multimodal Interactions)를 각각 선보였다. 삼성 디지털 헬스 부사장 램 피시는 심밴드에 대해 ‘모듈형 센서를 차용한 플랫폼’이라고 설명했다.심밴드는 손목 착용형 밴드 형태로 사용자의 활동 측정은 물론 센서를 통해 혈중 산소 및 이산화탄소 포화도, 심박수, 수분량, 피부 온도, 피부의 전기 전도도 등을 측정한다. 삼성 측이 시연한 심밴드 프로토타입의 하드웨어는 매우 컸다. ..

빅데이터는 의료 서비스의 품질을 높이는데 있어 유전자 연구 분야에서 고급 영상의학 분야에 이르는 헬스케어 산업에 대해 중대한 의미를 갖는다. 각 영역에서 심도있는 연구 진행을 위해 빅데이터 분석이 활용되는 반면, 빅데이터 활용에 대한 혜택은 이 정보를 의약에 적용하는 것이다.충분한 데이터가 획득되면, 이 데이터는 실용적이고도 생명을 구하기 위한 적절한 타이밍에 적용될 수 있다. 메디컬 클리니션(직접 환자를 상대하는 의사)들과 연구자들은 스트리밍 데이터를 활용하여 병원 셋팅에 대한 의사결정 속도를 높이며 환자를 위한 헬스케어 서비스 품질을 향상시키고 있다.환자 진료 시, 의사들은 실험실 테스트 결과, 임상병리학 리포트, X-레이, 디지털 이미지 등을 포함한 방대한 양의 시간-민감 데이터(시간에 따라 실시간..