질병 예측 인공지능

질병 예측 인공지능 Start

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1. FDNA (미국)

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: FDNA 어린이의 얼굴 사진으로 희귀병을 예측하기 위해, NVIDIA의 CUDA 병렬 프로세싱과 cuDNN 라이브러리를 구축

: 알려진 유전 질환의 환자 얼굴 사진 및 임상적 특징을 기계학습으로 모델링

: 의사들은 구축된 모델을 사용하여, 환자의 희귀병을 조기 예측할 수 있음

: https://www.fdna.com/

2. National Environment Agency (싱가폴 국립 환경청)

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: 싱가폴 국립 환경청은 지역에서 확산될 수 있는 전염병을 예방하기 위한 프로젝트 수립

: 뎅기열(Dengue fever;모기를 통해 감염되는 열대 전염병) 발병 예측 머신러닝 알고리즘 제작

: 현지의 역대 기상 정보 및 뎅기열의 계절별 발생 패턴을 분석하여, 뎅기열 발병을 4개월 전 미리 예측 가능

3. Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL;스탠포드 인공지능 연구소)

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: 피부 병변 이미지 사진을 딥러닝으로 학습시켜, 피부암의 양성과 악성을 구분 짓는 인공지능 모델 제작

*해당 모델은 이미지 판독 정확성이 피부과 전문의 정도로 높음

: 130,000 피부 질환 이미지(2,000개 질환군)를 Training set으로 사용

*오픈 DB와 지역병원에서 이미지 확보

: https://ai.stanford.edu/

#Reference

1) https://www.fdna.com/

2) https://news.developer.nvidia.com/identify-rare-diseases-with-a-selfie/

3) https://venturebeat.com/2018/03/14/ai-could-help-fight-the-spread-infectious-disease-around-the-world/

4) https://blogs.nvidia.com/blog/2017/05/23/ai-app-skin-cancer-diagnosis/

5) https://ai.stanford.edu/

6) https://news.stanford.edu/2017/01/25/artificial-intelligence-used-identify-skin-cancer/

질병 예측 인공지능 End

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