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인더스트리

[트릭's 뉴스레터] August 2019

안녕하세요, AITRICS 입니다 😊

지난 한 달동안 AITRICS와 인공지능 & 헬스케어 업계에 대한 소식을 정리하여 전달드립니다.

 

함께 확인해보시죠!

 

 

 

[AITRICS 소식] 

 

1) AI기업 'AITRICS' 국내 첫 '인텔 AI 빌더 프로그램' 선정_중앙일보

인공지능(AI) 전문 기업 AITRICS는 엔터프라이즈 AI 플랫폼 채택 가속화를 위한 ‘인텔 AI 빌더 프로그램’에 한국 스타트업 최초로 AITRICS가 선정됐다고 29일 밝혔다. ‘인텔 AI 빌더’는 인공지능 분야 산업을 활성화시키고 유망한 AI 스타트업을 발굴하기 위해 인텔에서 진행하는 프로그램이다. AITIRCS는 인텔이 제공하는 다양한 기술과 혜택을 활용하여 자사 제품인 병원 내 패혈증 예측 솔루션 ‘바이탈케어(VitalCare)’의 성능을 끌어올릴 에정이다. 

2) [AI Tech 2019_AITRICS] AI 기반 의료 서비스, 현대 의학 문제점 해결 가능할까?_헬로티

최근 질환은 만성질환으로 바뀌고 있다. 만성질환은 발병하면 치료가 잘 안 된다. 유병장수라는 말이 있을 정도다. 때문에 점점 예방 진료 형태로 전환되어야 한다. 이를 위해서는 개인의 발병 확률을 파악해야 한다. 건강검진이나 외래 진료를 바탕으로 확률을 파악할 수 있는데, AITRICS는 이를 기반으로 다양한 만성질환 발병 위험도를 제공하고 있다. 또 다른 문제는 의료 서비스 비용이 비싸다는 것이다. 만약에 의료진이 진료 업무를 효율적으로 할 있는 툴이 있다면 이는 전체적인 의료 서비스 비용을 줄이는 데 도움을 줄 것이다.

 

3) "AI도 모르는 건 모른다고 할 수 있어야 한다"_지디넷

AITRICS는 AI가 어떻게 결과 값을 도출했는지 확인할 수 있도록 딥러닝 모델의 의사결정 과정을 해석하는 인터프리테이션 모듈과 결과에 대한 불확실성을 계산하여 신뢰도를 제공하는 베이시안 뉴럴 네트워크를 도입했다. 또한 AI의 신뢰도를 높이기 위해 결과 값과 함께 처리 과정을 순서도 함께 제공하려 하고 있다.

 

[업계 소식

 

1) 떠오르는 인공지능 의사…디지털 헬스케어의 미래는?_데일리매거진 

인공지능 의사의 시장 규모는 점점 커지고 있다. 의학 분야 AI 시장이 연간 49.6% 성장률을 보이며 2025년 시장 규모는 18억 1천200억 달러에 달할 것으로 예측됐다. 또한 국내 의사 및 의과대학교 학생들 중 35.4%가 인공지능이 의사 직종을 대체할 수 있다고 생각하는 것으로 밝혀졌다. 이미 국내 병원에서는 IBM이 개발한 치료법 추천 AI ‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)’를 도입했다. 이 인공지능 의사는 의료 정보 빅데이터를 통해 의사에게 성공률 높은 치료법을 제시한다. 인공지능 의사는 사람이 찾기 힘든 것도 찾아낸다.

 

2) 인공지능, 법률자문까지 넘본다...'변호사 vs AI' 첫 대결_연합뉴스 

법률전문가인 변호사와 법률 인공지능(Legal AI)이 법률자문 능력을 겨루는 대회가 열린다. AI가 법률서비스 영역에서도 인간의 역할을 대체할 수 있을지 관심이 집중된다. 7일 법조계에 따르면 한국인공지능법학회와 대법원 산하 사법정책연구원은 이달 29일 오후 1시 서울 서초동 변호사회관에서 'Legal AI의 현재와 미래'를 주제로 제1회 법률인공지능 콘퍼런스를 연다. 행사에서는 변호사들로만 이뤄진 변호사팀과 변호사와 AI로 이뤄진 Legal AI팀이 각종 계약서 검토자문 능력을 겨루는 경진대회가 실시될 예정이다.

 

3) 은행권 핵심 파고드는 AI 바람...딥러닝 기술 적용 업무 고도화_EBN 

은행권이 기존 단순 업무에만 적용했던 AI(인공지능) 기술을 전문성이 필요한 업무로까지 확산시키고 있다. 은행들이 활용하는 AI 기술이 머신러닝 기술로 점점 더 고도화되는 만큼 전문업무에도 점차 도입되는 모습이다. 19일 은행권에 따르면 최근 시중은행들은 기존 단순 인증이나 상담업무에 적용했던 AI기술을 보이스피싱 차단, 감사관리, 대출 심사는 물론 신입 사원 채용 시스템 등 전문 업무에도 확대 적용하고 있다.

 

4) 길병원, 세계 첫 IBM 인공지능 의사 왓슨 현지화 진행_데일리메디

가천대 길병원이 IBM 인공지능(AI) 의사인 왓슨 헬스와 협력해 왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)의 한국 시장을 위한 기능 추가 및 확장 작업에 돌입한다. 길병원 인공지능암센터는 지난 2016년 도입한 왓슨 포 온콜로지가 국내 의료환경에서 보다 많이 활용될 수 있도록 기능을 추가하고 확장하는 작업을 위해 IBM과 긴밀하게 협력할 방침이다. 길병원은 건강보험 심사평가원(HIRA)의 급여 기준 정보를 추가하기 위한 가이드와 지원을 제공한다. 

 

5) 글로벌 AI 100대 기업 중 한국 기업이 없는 이유_IT조선

인공지능(AI) 기술을 활용해 데이터를 분석하고 틈새시장을 공략하는 서비스테크에 관심이 높아진다. 국내 스타트업임에도 불구하고 해외 데이터를 이용해 시장에서 두각을 나타내는 기업도 등장했다. 반면 한국 시장은 인프라가 부실해 이 영역이 활성화되기엔 부족하다는 지적이다. 데이터 기반 산업이 제대로 꽃 필 기회를 얻지 못한다고 분석한다. AI 기술이 4차 산업혁명 시대 핵심 경쟁력으로 자리 잡지만 정작 글로벌 AI 100대 기업 중에는 한국 기업이 없는 이유도 여기에 있다. 

6) AI 프로젝트 확산을 '확' 앞당기는 5가지 방법_CIO Korea

AI 프로젝트 준비와 추진에 수년이 소요될 수 있다. 최근 조사에 따르면 응답자 중 28%만이 첫해에 AI 계획 단계를 통과한 것으로 나타났다. 그 이유는 (최소한 그 어느 때보다도 크게 확장되고 있는 일련의 산업 사용례에서의) 상대적인 기술 성숙도, 광범위한 통합 요건 등 관련된 복잡성의 수준, 제한된 기업 경험, 내부 기술의 부재 등 다양한 요소가 AI 편견뿐 아니라 거버넌스, 위험, 규제 우려, 광범위한 변화관리 요건 등과 관련되어 있기 때문이다. 

 

7) AI-Based Finance is the Future We Should All be Prepared For_Koreathefintechtimes

Artificial Intelligence has made huge strides in terms of popularity over the course of just a couple of years. They pretty much aren’t a sector where it wouldn’t be relevant, but there are some that amplify their efficiency to next-level proportions through the implementation of the technology. One of those sectors is Finance and everything that has to do with it. Banking, trading, analysis, lending and etc are the centrepieces which are used to build the AI-based financial future that most companies covet.

 

8) All The Recent Advancements In Medical AI_Analyticsindiamag

Artificial intelligence encompasses a multitude of technologies, including but not limited to analysing and discovering patterns in data. Advances in mathematics, computing power, cloud computing and algorithm design have accelerated the development of methods that can be used to analyse, interpret and make predictions using these data sources. The field of healthcare is data-intensive — combining not only huge volumes of disparate and complex sources of data but also complex classifications and meanings. 

 

9) Engancing trust in artificial intelligence: Audits and explanations can help_CIO

There is a lively debate all over the world regarding AI’s perceived “black box” problem. Most profoundly, if a machine can be taught to learn itself, how does it explain its conclusions? This issue comes up most frequently in the context of how to address possible algorithmic bias. One way to address this issue is to mandate a right to a human decision per the General Data Protection Regulation’s (GDPR) Article 22.  Here in the United States, Senators Wyden and Booker propose in the Algorithmic Accountability Act that companies be compelled to conduct impact assessments.