안녕하세요, @doctorbme 입니다. 최근 1600만 당뇨병 환자와 의사 생태계 만들어 1600억원 가치된 중국스타트업이라는 재미있는 기사가 있어서, 당뇨 관리에 대한 커뮤니티의 중요성과 서비스의 개괄, 제한점 등을 살펴보고자 합니다. 만성질환의 관리 고혈압, 당뇨와 같은 만성질환은 그 자체로 완치되기는 쉽지 않지만 합병증이 발생하지 않도록 관리를 잘 해줄

1 .시작하며 안녕하세요 @doctorbme 입니다. 이번에는 헬스케어 챗봇(chatbot)과 관련된 글을 적어보려 합니다. 챗봇하면 정말로 우리에게 말을 걸어주고 응답하는 인공지능 비서같은 서비스를 떠올리기 쉽습니다. 하지만 혹시 예전 MSN 메신저를 쓰던 세대라면 심심이 같은 서비스를 떠올리실 수도 있을 겁니다. 아니, 챗봇의 목적이 사용자와 대화하거나

안녕하세요, 오래간만에 인사드립니다. @doctorbme 입니다. 최소한 일주일에 하나씩 논문을 리뷰하고자 했으나 최근에 갑자기 바빠져서 쉽지가 않았습니다. 그래도 앞으로는 자주 올릴 수 있도록 노력하겠습니다. 오늘 살펴볼 논문은 Fluid Dynamics Appearing during Simulated Microgravity Using Random Positioning

안녕하세요, @doctorbme 입니다. 오늘은 조금 편하게 적어봅니다. 기계학습(Machine Learning)을 다루다보면, 한번쯤 편향과 분산의 트레이드 오프(Bias–variance tradeoff)를 마주할 때가 있습니다. 알고리즘을 학습시킬 때, 우리가 학습시킨 알고리즘의 예측이 얼마나 정답에서 떨어져 있는지를 반영하는 편향(bias)과, 예측 자체가

안녕하세요, @doctorbme 입니다. 오늘은 식단 계획을 위한 인공지능을 설계함에 있어서, 사용자의 상황 및 활동에 대해 어떤 정보를 얻을 수 있으며, 어떻게 반영하면 좋을지를 살펴보겠습니다. 저번글에서는 사용자/전문가의 의견을 반영하는 주관적인 정보에 대한 활용이었다면, 이번 글에서는 식단 계획 인공지능 서비스 자체에서 파악될 수 있는 다양한 정보들이

안녕하세요, @doctorbme 입니다. 오늘은 앞서 살펴본, 식단 구성에 대한 최적화 문제 정의와 최적 식단을 찾는 방법에 이어, 여러 식단에 대한 정보를 쌓고, 식단에 대한 사람들의 의견/상태를 반영하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 그림 1. 여러 음식들과 IBM watson 우리는 음식을 통해, 새로운 조리법을 발견할 수 있을까요? 레시피의 새로운

안녕하세요, @doctorbme 입니다. 이번에는 저번 글 - 식단 계획에서의 최적화 문제 정의: 인공지능 적용을 위한 첫걸음에 이어서, 식단 계획을 위해 정의된 최적화 문제에서 어떠한 방식으로 최적 식단을 찾아야 하는 것인지에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 저번 글에서 식단 선호도 함수 f에 대해 제한조건 h,g 를 바탕으로 f를 최대화하는 식단의 집합 x를

안녕하세요, @doctorbme 입니다. 생업이 매우 바빠져서 글이 늦었습니다. 이번에는 음식이나 식단을 구성하는 데에 있어서 인공지능이 어떻게 쓰일 수 있는지 고찰해보는 시간을 가져볼까 합니다. 이번 주제의 경우에는, 여러 측면으로 살펴볼 예정이기에, 연작으로 계획하고 있습니다. 정상인을 대상으로 하는 식단 계획에서의 인공지능 활용 및 고려사항 환자를 대상으로

안녕하세요, @doctorbme 입니다. 오늘은 전염병 전파와 관련 요인, 전파 방지를 위한 전략 도출을 위한 수학적 모델링에 관한 개괄적 설명을 하고자 합니다. 본 글에서 사용할 이미지는 Creative Commons , CC-BY 4.0 혹은 CC-BY-SA 3.0이 걸려있으므로 자유롭게 사용 가능합니다. 서론 치사율이 높은 바이러스/세균에 누군가 감염되었다면,

이번 글은 에세이이므로, 경어체를 쓰지 않으니 양해부탁드립니다. 강화학습(reinforcement learning)을 공부하다보면, 결국 모델에 대한 사전 지식이 없는 상태에서 학습을 시도하는 Q-learning을 마주하기 마련이다. 강화학습이라는 것이, 결국 어떠한 상태(state)에서 어떠한 행동(action)을 취할 경우를 살펴보아, 과거의 학습값을 갱신하면서,

안녕하세요, 오랜만에 인사드립니다. @doctorbme 입니다. 인공지능(AI)의 등장은 사실 의학계에서도 많은 변화를 일으킬 것이라 기대하고 있습니다. 사실 중요한 것은, 어떠한 데이터로 어떠한 도구를 통해 어떻게 적용하느냐이겠지만, 대표적인 분야인 이미지/영상 분류에 있어서 어떻게 임상적으로 적용할 수 있느냐에 대한 가능성을 살펴보는 것은 대표적인 분야이겠습니다.

안녕하세요, @doctorbme 입니다. 오늘 살펴볼 연구는 수면제 처방(Sleep medication prescription) 과 임상적 의사결정(clinical decision making)에 대해서 어떠한 변수를 정의하고 활용하여, 실질적으로 처방이 어떻게 이루어지는가를 살펴보는 연구입니다. 논문 제목은 Predictive Modeling of

출처: Pixabay 저작권: Creative Commons 0 "아, 이번 데이터는 유의한 결과를 뽑을 수 있을줄 알았는데, 어떡하지? 연구 다시 해야하나?" "걱정마, P-hacking이 있잖아 :)" 안녕하세요, @doctorbme 입니다. 연구를 수행할 때 데이터 수집, 가공, 분석에서 문제가 발생할 수 있습니다.

Experian Mosaic Public Sector database의 구성: 참고문헌 [1]의 그림[1] 출처: Google Trends can improve surveillance of Type 2 diabetes 저작권: CC BY 4.0 참고문헌[4]의 연구에서 사용한 데이터셋이며, 영국 지역별로 인구학적 정보와 생활 방식, 약간의 의무기록 정보 혹은

안녕하세요, @doctorbme 입니다. 오늘 소개해드릴 내용은, 인체 내에서 약물의 흡수와 분포, 배설을 모델링할 수 있는 약동학(약물동태학, Pharmacokinetics) 분야에서의 구획 모델링(Compartment Modeling)의 개괄적 측면을 다루고자 합니다. 약리학과도 연관이 있는 분야입니다. 약동학과 약역학 약동학은 약물의 흡수 및 , 분포,

시작하며 과학이 자연의 숨겨진 원리를 밝히고 지식의 영역을 확장시키는 것이라면, 공학은 기존의 원리와 지식을 바탕으로 )세계에 적용하고 세계를 바꿀 수 있는 원리와 도구의 개발 및 응용에 그 목적이 있다고 생각합니다. 물론 어떠한 연구든 과학과 공학의 관점에서 살펴본다면, 극단적인 하나의 목적을 추구하기보다는 과학과 공학 스펙트럼 사이에 위치하지 않을까 생각하고

출처 Pixabay 및 저작권( CC0 Creative Commons) 안녕하세요, @doctorbme 입니다. 오늘은 저번 글 [Medicine, Ethics] Informed Consent (사전 동의, 알려 준 후의 동의) - (임상) 연구 혹은 진료에 있어서 필수 요건에 이은 연구 윤리 관련 글을 하나 더 적어볼까 합니다. 특히 이번에는, 의사 혹은

안녕하세요, @doctorbme 입니다. 오늘 소개드릴 논문은 Teaching brain-machine interfaces as an alternative paradigm to neuroprosthetics control 입니다. Scientific Reports 논문이고 Creative Commons Attribution 4.0 International License가

출처: Pixabay 저작권: Creative Commons 0 안녕하세요, @doctorbme 입니다. 오늘은 연구 이야기에 앞서서, 사람 대상 연구를 하기 위해 필요한 윤리적 이슈들을 이야기 하기 위해, Informed Consent (사전 동의, 알려 준 후의 동의) 에 대해서 살펴보고자 합니다. 이 글은 @junn 선생님의 인공기관지와 어느 의사의 스캔들과

그림의 출처는 Pixabay이고, CC0 Creative Commons가 걸려있습니다. 안녕하세요 @doctorbme 입니다. 매번 논문 소개를 하다가, 이번에는 조금 가벼운 마음으로 의공학 연구를 하면서 느꼈던 점들에 대해 조금 풀어놓아볼까 합니다. 사실 마음으로는 이게 더 무거울수도 있겠군요 (...) 제가 의공학 분야의 모든 것을 아는 것은 아니라서,