Ai27 AI 기반 질병 조기 진단 기술 오늘날 인공지능(AI)은 의료 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나입니다. 특히 질병 조기 진단(Early Diagnosis) 영역은 AI의 강점을 극대화할 수 있는 분야로 평가받고 있습니다. 질병을 더 빠르게, 더 정확하게 발견할 수 있다면 환자의 생존율을 크게 높이고 사회적 의료비 부담을 줄일 수 있기 때문입니다. 이번 글에서는 AI 기반 질병 조기 진단 기술의 원리, 실제 사례, 장점과 한계, 그리고 앞으로의 전망을 살펴보겠습니다.AI 기반 조기 진단 기술의 원리AI가 질병을 조기에 진단하는 원리는 크게 데이터 수집 – 학습 – 패턴 인식 – 예측의 과정을 거칩니다. 우선 병원, 연구소, 웨어러블 기기 등에서 축적된 방대한 의료 데이터를 수집합니다. 여기에는 CT, MRI 같은 의료 영상뿐 아니라,.. 2025. 9. 24. 《미래의 속도》에서 본 AI 시대의 기회 피터 디아만디스와 스티븐 코틀러가 쓴 《미래의 속도》는 우리가 앞으로 맞이할 세상이 얼마나 빠르게 변하고, 그 변화가 어떤 기회를 만들어낼지 보여주는 책입니다. 그중에서도 AI(인공지능)는 이 변화의 핵심 엔진입니다. 기술의 발전 속도가 가속화되면서, AI가 산업과 개인의 삶에 주는 기회는 과거와 비교할 수 없을 만큼 커졌습니다.1. 산업 경계가 무너지는 시대《미래의 속도》는 기술 발전이 ‘산업의 울타리’를 허물고 있다고 강조합니다. 예전에는 기업이 한 산업에만 집중하는 것이 일반적이었지만, AI와 데이터 기술이 발달하면서 전혀 다른 산업이 융합되고, 새로운 형태의 비즈니스가 탄생하고 있습니다. 예를 들어, 애플은 원래 컴퓨터와 스마트폰을 만드는 IT 기업이었지만, 지금은 웨어러블 기기(애플워치)와 헬스.. 2025. 8. 15. AI가 인간보다 효율적이라면 “AI는 실수하지 않는다. 인간은 왜 여전히 필요할까?”이 질문은 단순한 호기심이 아니라, 미래 사회에 대한 본질적 고민을 담고 있습니다. 인공지능(AI)의 발전은 우리가 효율성과 생산성에 대해 가진 전통적인 정의를 다시 생각하게 만듭니다. 이제 우리는 기계보다 느리고 실수도 잦은 ‘인간’이라는 존재의 의미를 묻지 않을 수 없습니다. 인간보다 빠르고 정확한 AIAI는 오늘날 ‘시간’과 ‘정확도’라는 두 축에서 인간을 압도하고 있습니다. 의료 현장에서 AI는 방대한 양의 환자 데이터를 단 몇 초 만에 분석해내며, 인간 의사가 놓칠 수 있는 미세한 병변까지 포착합니다. 2020년대 초반까지만 해도 최첨단 영상 분석은 방사선 전문의의 영역이었지만, 현재는 AI 진단 보조 시스템이 많은 병원에서 실전 배치되어 .. 2025. 8. 1. AI와 죽음 – ‘디지털 불멸’이 가능한가? “죽음은 끝일까, 아니면 데이터로 계속 살아갈 수 있을까?”AI 기술이 인간의 삶을 넘어 죽음 이후의 세계에까지 손을 뻗치고 있습니다. 예전 같으면 공상과학 영화에서나 가능했을 디지털 불멸(digital immortality)의 개념이, 이제는 기술적 실험이 되고, 스타트업의 비즈니스 모델이 되고, 가족의 기억 유지 수단이 되고 있습니다.이 글에서는 AI 기술이 어떻게 ‘죽음 이후의 삶’을 모방하고 있는지, 실제 사례는 무엇이 있는지, 그리고 그에 따른 철학적·윤리적 문제는 무엇인지를 살펴보겠습니다. 1. AI가 '죽은 사람'을 말하게 하다 – 실제 사례들AI 기술은 이제 단순히 데이터를 분석하거나 자동으로 문장을 생성하는 수준을 넘어서, 사망한 사람의 말투, 성격, 사고방식까지 재현하는 수준에 이르렀습.. 2025. 7. 29. 알고리즘이 만든 사회적 차별 우리는 종종 기술을 ‘중립적’이라고 생각합니다. 특히 인공지능이나 알고리즘 같은 시스템은 감정이나 편견이 없기 때문에 더 공정할 것이라 기대하죠. 하지만 현실은 그 반대입니다. 알고리즘은 ‘사람이 만든 데이터’를 학습하며, 그 안에 숨은 사회적 편견과 차별을 고스란히 답습합니다. 심지어는 그 차별을 더 은밀하고 체계적으로 재생산합니다.데이터는 왜 ‘중립적’이지 않은가?우리는 종종 데이터를 '객관적인 숫자'로 받아들입니다. 인간은 편견이 있어도, 숫자는 진실을 말해준다고 믿기 쉽습니다. 하지만 데이터는 진공 상태에서 생성되지 않습니다. 데이터는 현실을 반영한 것이 아니라, 현실을 '기록한 방식'의 산물입니다. 예를 들어, 범죄 데이터를 살펴보면 특정 지역의 범죄율이 높다고 판단할 수 있습니다. 그러나 이 .. 2025. 7. 12. AI가 판단한 범죄자 얼굴 오늘날 범죄 수사와 치안 유지에도 인공지능(AI)의 기술이 빠르게 도입되고 있습니다. 특히 CCTV 분석, 범죄 지역 예측, 용의자 추적 등에서 AI 알고리즘이 효율적인 도구로 떠오르고 있는데요. 하지만 이 편리함 뒤에는 매우 민감한 문제가 숨어 있습니다. AI가 과연 ‘누가 범죄자처럼 보이는가’를 판단할 자격이 있을까요? 더 심각한 것은, 이 판단이 인간 사회의 편견과 차별을 그대로 학습했다는 점입니다.범죄 예측 알고리즘, 어떻게 작동할까?‘범죄 예측 알고리즘’이란, 과거 범죄 데이터를 학습해 범죄 발생 가능성이 높은 시간대와 장소, 심지어 사람까지 예측하는 기술입니다. 대표적인 시스템으로는 미국의 PredPol(Predictive Policing)이 있습니다. 이 시스템은 경찰이 작성한 범죄 보고서를.. 2025. 7. 11. 이전 1 2 3 4 5 다음
