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인더스트리

[트릭's 뉴스레터] February 2020

안녕하세요, AITRICS 입니다 😊

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

 

함께 확인해보시죠!

 

 

 

 

[AITRICS 소식] 

 

1) AITRICS, 아랍에미리트 주최 2020 TIP 서밋 파이널라운드 진출_테크월드  

인공지능 스타트업 AITRICS가 아랍에미리트(UAE) 정부가 주최하는 2020 TIP 서밋에 참가해 결선 파이널리스트에 오르는 성과를 이뤘다고 발표했다. 본 서밋은 UAE 국가 혁가 혁신 전략의 일환으로, UAE를 포함한 세계의 주요 과제를 해결할 수 있는 스타트업 생태계 발전을 목표로 한다. 올해 행사에는 헬스케어, 환경, 에너지 3개 분야에 걸쳐 1200여개 스타트업이 참가했다. AITRICS는 이번 대회에서 자체 머신러닝 기술을 활용하여 개발한 의료 인공지능 솔루션 ‘VitalCare(바이탈케어)’와 ‘RiskCare(리스크케어)’를 소개하며 헬스케어 부문 파이널리스트로 선정됐다.

 

[업계 소식

 

1) 인공지능이 꼽은 미래기술 '인간과 자연의 공존'_아시아경제 

인공지능이 최근 12년간 1600만 건의 논문 정보를 빅데이터로 분석한 결과 향후 7년 이내에 가장 눈부신 발전을 보일 기술 분야는 '환경'이 꼽혔다. 수소 에너지를 비롯한 에너지 기술, 이산화탄소 자원화, 자율주행, 생물다양성 연구 등 환경을 지키면서도 인간의 풍요로움을 더할 수 있는 기술들이 발전할 것으로 내다봤다. 한국과학기술정보연구원(KISTI) 미래기술분석센터와 명지대 데이터사이언스 연구실(김도현 교수)은 공동 개발한 미래예측모형을 통해 2020년대 중반까지 성장할 미래유망 기술을 선정했다. 이 모형은 기술의 미래를 가늠할 수 있는 핵심 정보를 빅데이터 기반으로 구성하고, 딥러닝 기술을 접목했다.

 

2) "인공지능 통한 구글헬스, 향후 5~10년 내 성과 개선 기대"_아주경제

구글 헬스는 2018년부터 조직화됐으며 이듬해 초 입사한 데이비드 파인버그(전 게이징거 CEO)가 이끌어 왔다. 하지만 직원들 대부분이 구글 내 다른 그룹으로 재배치돼 흩어져 있었다. 최근 아마존, 애플, 페이스북, 마이크로소프트 등 글로벌 IT 기업들이 헬스산업에 주력하고, 내부적으로 팀을 꾸리자 구글도 사업 강화에 나섰다. 새 구글 헬스 부서는 의사들이 의료 기록을 검색하고 소비자를 위해 건강 관련 구글 검색 결과를 향상시키는 등의 새로운 아이디어를 탐구 중이다. 동시에 기존 팀들을 통합하고 있다.

 

3) 인공지능 스타트업에 대한 기회 살펴보기_스타트업투데이 

2019년 12월 17일 화요일 열린 제53회 국무회의에서 과학기술정보통신부를 비롯한 전 부처가 참여해 ‘IT 강국을 넘어 AI 강국으로’라는 제목으로 ‘AI 국가전략’을 발표하고 관련 자료를 배포했습니다. 2019년 10월 28일 ‘대통령 인공지능 기본구상’을 발전시킨 것입니다. 경제·사회 전반의 혁신을 위한 3대 분야 9대 전략 100대 실행과제를 제시했습니다. 세계를 선도하는 AI 생태계 조성, AI 인재 양성, 차세대 지능형 정부로 전환, AI 윤리 정립 및 사람 중심 AI 실현을 세부 내용으로 담고 있습니다. AI를 통해 창출되는 경제 효과는 최대 455조 원 규모로 예상하고 있으며, 국민들의 삶의 질을 2030년까지 세계 10위로 도약시킨다는 계획입니다.

 

4) 원격의료 도입 필요성 일깨운 코로나 사태_파이낸셜뉴스

코로나19가 무서운 속도로 확산되면서 원격의료의 필요성이 재확인되고 있다. 특히 대구·경북 지역은 확진자가 무더기로 늘어나면서 음압병실 등 격리병동의 수용능력이 한계를 보이고 있다. 이로 인해 병원 내 감염 우려도 커지고 있다. 더 큰 문제는 일반환자도 2·3차 감염 우려로 병원 가기를 꺼리게 된다는 점이다. 의료진이나 면역력이 떨어진 환자가 밀폐공간에서 감염자와 접촉하면 바이러스가 확산될 개연성이 커지는 건 불문가지다. 2015년 메르스(중동호흡기증후군) 사태 때도 이를 익히 경험했다.

 

5) Three Ways AI And ML Are Making A Difference In Healthcare Behind The Scenes_Forbes

Much of the buzz you hear about artificial intelligence (AI) or machine learning (ML) in healthcare is about its clinical applications, whether assisting doctors with diagnoses or customizing cancer treatment plans. But healthcare is a big industry, and the financial and administrative sides are immense and complex. The reality is AI and ML are powerful tools revolutionizing many of the healthcare processes that, although not medical in nature, directly affect provider efficiency and productivity — as well as the patient experience.

 

6) The Future of Artificial Intelligence in Healthcare_Software advice

What is the future of artificial intelligence (AI) in healthcare? It’s a big question that almost every medical professional has had cause to ask recently, and the answer is even bigger. In fact, at this moment, the answer is something along the lines of, “We don’t exactly know yet, but it’s going to be monumental.” There are, of course, current applications for AI being used and developed today that we can look at to inform our prediction of how AI will be used in healthcare in the future, and that’s exactly what we’re going to cover here. By the end of this article, we will have an answer to our question.

 

7) Why AI systems should be recognized as inventors_TNW

Existing intellectual property laws don’t allow AI systems to be recognized as inventors, which threatens the integrity of the patent system and the potential to develop life-changing innovations. Current legislation only allows humans to be recognized as inventors, which could make AI-generated innovations unpatentable. This would deprive the owners of the AI of the legal protections they need for the inventions that their systems create.

 

8) AI success depends on good datasets, strategic alignment_Healthcare IT News

Given all the relentless hype about its artificial intelligence and its transformative potential for healthcare, it would be understandable if some health systems might be casting about in search of AI or machine learning projects they could try.

But that sort of rushed, ad hoc approach is precisely the wrong one to take, says Tushar Mehrotra, senior vice president of analytics at Optum. "The only way you are going to get value out of AI is to link the clinical or business problem to the organization’s overall strategy and make sure you have a rich enough data set to train the model so it generates actionable insights," said Mehrotra.

 

9) AI is not just another technology project_VB

AI, unlike any other initiative is a business transformation enabler and not another technology system implementation that business users need to be trained on. Traditionally, businesses choose either the classic waterfall approach of linear tasks, or the agile approach, where teams review and evaluate solutions as they are tested out. In contrast, implementing AI technology requires a different approach altogether. AI requires that you look at a problem and see if there’s a way to solve it by reframing the business process itself. 

 

10) Machine Learning, Artificial Intelligence, Virtual Reality And Retailers_Forbes

Retail today looks completely different than it did five years ago, and five years from now it will look completely different than it does today. Technology is advancing at a pace that requires retailers to not just keep pace with these changes, but stay ahead of the adoption curve in order to remain competitive and top of mind for consumers. The past five years have focused largely on the sophistication of omnichannel retail. This essentially entailed putting nice wrappers around a number of backend technologies to present a frictionless user experience to the customer.