AI와 정밀 의료(인공지능총서)
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출판사 리뷰
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AI로 여는 정밀 의료, 한 사람을 위한 혁명
정밀 의료는 '필요한 사람에게, 최적의 시기에, 정확한 치료'를 구현하려는 의학의 새 패러다임이다. 이 책은 유전체·단백체·마이크로바이옴과 생활·환경 데이터를 통합하고, AI가 그 복잡성을 해석해 개인 맞춤 치료를 가능케 하는 과정을 입체적으로 설명한다. CYP2D6·CYP2C19 등 유전 변이와 약물 반응, SSRI의 이질적 효과, 데이터 범람과 임상 맥락 연결의 난제를 사례로 짚고, 진단·예후·치료 최적화, 실시간 위험 감지까지 임상 적용의 현재를 제시한다.
설명가능성, 편향·프라이버시, 규제와 거버넌스, 인간 개입(Human-in-the-Loop)을 원칙으로 삼아 '평균의 의학'을 넘어 '모두를 위한 의학'으로 나아가는 설계도를 제안한다. 유전체 해석과 영상·생체신호를 아우르는 멀티모달 학습, 디지털 트윈, 적응형 임상시험, 약물 재창출까지를 따라가며, 데이터 표준화와 상호운용성 등 구현 조건을 짚는다. 무엇보다 AI를 만능 열쇠로 보지 않고 인간 전문가의 판단과 증거중심설계를 결합해 안전성과 형평성을 확보하는 로드맵을 제시한다. 실천 체크리스트와 국내 적용 전략을 담아 현장의 변화를 구체화한다.
정밀 의료는 '필요한 사람에게, 최적의 시기에, 정확한 치료'를 구현하려는 의학의 새 패러다임이다. 이 책은 유전체·단백체·마이크로바이옴과 생활·환경 데이터를 통합하고, AI가 그 복잡성을 해석해 개인 맞춤 치료를 가능케 하는 과정을 입체적으로 설명한다. CYP2D6·CYP2C19 등 유전 변이와 약물 반응, SSRI의 이질적 효과, 데이터 범람과 임상 맥락 연결의 난제를 사례로 짚고, 진단·예후·치료 최적화, 실시간 위험 감지까지 임상 적용의 현재를 제시한다.
설명가능성, 편향·프라이버시, 규제와 거버넌스, 인간 개입(Human-in-the-Loop)을 원칙으로 삼아 '평균의 의학'을 넘어 '모두를 위한 의학'으로 나아가는 설계도를 제안한다. 유전체 해석과 영상·생체신호를 아우르는 멀티모달 학습, 디지털 트윈, 적응형 임상시험, 약물 재창출까지를 따라가며, 데이터 표준화와 상호운용성 등 구현 조건을 짚는다. 무엇보다 AI를 만능 열쇠로 보지 않고 인간 전문가의 판단과 증거중심설계를 결합해 안전성과 형평성을 확보하는 로드맵을 제시한다. 실천 체크리스트와 국내 적용 전략을 담아 현장의 변화를 구체화한다.
목차
목차
정밀 의료의 혁명이 시작되다
01 의료 인공지능의 역사
02 의료 인공지능의 사례
03 유전체 혁명: 정밀 의료의 기반
04 의료 영상의 미래: AI의 눈으로 보는 질병
05 빅데이터와 전자 건강 기록: 의료의 디지털 혁명
06 맞춤형 치료 시대: AI가 설계하는 개인화 의료
07 수술실의 혁명: AI 로봇과 함께하는 수술
08 언어 모델과 의료 빅데이터: AI가 읽는 의학 지식
09 윤리와 보안
10 미래의 의료
01 의료 인공지능의 역사
02 의료 인공지능의 사례
03 유전체 혁명: 정밀 의료의 기반
04 의료 영상의 미래: AI의 눈으로 보는 질병
05 빅데이터와 전자 건강 기록: 의료의 디지털 혁명
06 맞춤형 치료 시대: AI가 설계하는 개인화 의료
07 수술실의 혁명: AI 로봇과 함께하는 수술
08 언어 모델과 의료 빅데이터: AI가 읽는 의학 지식
09 윤리와 보안
10 미래의 의료
저자
저자
김효정
가톨릭대학교 바이오메디컬소프트웨어학과 교수이자 PHI (Precision & Provenance Health Informatics) Lab 책임교수다. 서울대학교 의생명정보학연구실(SNUBI)에서 "정밀의학을 위한 임상유전체데이터모델"로 의료정보학 박사 학위를 받았다. 연세의료원 의료정보실에서는 항암화학요법과 항생제 처방 특화 시스템을 설계·개발했고, 삼성서울병원 미래의학연구소 박사후연구원과 성균관대학교 삼성융합의과학원 연구교수로 재직하며 유방암 레지스트리 구축에 기여했다. 카카오헬스케어 선행기술연구소에서는 ML/LLM 데이터 엔지니어로 근무하며, 인공지능을 적용한 다기관 의료데이터 활용 및 실증 연구를 수행했다. 학계와 의료 현장, 산업계를 넘나드는 이론적 기반과 경험을 토대로, 정밀 의료와 다층적 헬스케어 빅데이터, 실사용 근거(RWE) 창출, 정보시스템 지능화와 데이터 거버넌스를 축으로 활발한 다학제 연구를 이어 가며, 정밀의료 시대가 요구하는 신뢰할 수 있는 의료 데이터 활용과 과학적 데이터 플랫폼 구축·운용에 기여하고 있다.
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