07-01 Live Session

Live Session

커리어

• 어떤 기술을 아느냐가 아닌 결과를 내는데 초점

• 내가 하는 일에 결과는 내는데 필요한 기술의 배움에 초점

• Virtuous cycle

• 변화를 두려워하지 않고 계속 배우려는 것이 전문성

• 큰회사가 아니더라도 사수가 없더라도 내가 스스로 전문성을 가질 수 있는 것.

  • 내가 회사에 최전선에 있는 위치에 있을 수 있는.

• 면접은 한 만큼 는다. 닥치는대로 해봐라.

• 자기검열 금지

• One way door vs Two way door
  • One way door: 문열고 나가면 다시 못돌아옴
  • 지금 내가 하려는 것이 위험하고 재미가 있다면, 10년 뒤에도 이 선택이 어떻게 될까
  • 젊을수록 후회안할거 같은 선택.
• 주니어에게 바라는 점
  • 피드백을 잘 받아들이고 개선하는가
  • 기술습득 중심에서 영향력(리더십, 팀으로)
  • 긍정적인가
• 배움이 중요하고 변화를 두려워하지 않는 것
• 작은 실패를 반복하며 잘하고 즐기는 일을 찾는 것
• 회사의 명성 보다 같이 일하는 사람들이 중요 (매니저나 사수)
  • 면접할 때 보자

의료

• 중단기적으로 의사의 역할에 대해 재고가 필요
  • 데이터 관련 교육 (Data Literacy)이 절대적으로 필요
  • 환자와의 진료/대화에 더 많은 시간 쏟기
    • compassionomic에 따르면 공감을 더 잘하는 의사와 질병 치료 효과에 영향이 있음
• 미래의 의사 모습
  • 현대 비행기의 기장 역할이 좋은 예
    • 조종사들은 매번 비행마다 안전을 체크하는
  • 인공지능 기반의 각종 진단과 치료 정보를 제공받고 그걸 기반으로 의료 서비스 제공
    • 이를 통해 효율적이고 오진이 적은 의료서비스 제공
  • 의사들의 진료전 체크리스트
    • 병원에서 생기는 많은 이차감염은 의사/간호사들의 비위생적인 행동으로 발생
  • 이렇게 간단하지만 체크리스트가 필요함
• 어느 도메인이건 데이터는 3단계의 발전 과정을 거침
  • 데이터의 측정과 수집
    • 이전과는 달리 개인 소유 기기에서 발생하는 데이터들이 점점 더 많아지고 있음
      • 애플과 구글이 의료분야에서 강자로 떠오르는 이유
      • 애플 FDA 승인기능 3가지: 낙상, 심전도, 부정맥
    • 이런 데이터는 병원 측정/수집 데이터에 비해 더 최근 데이터
  • 데이터의 통합
    • 앞서 수집된 데이터들이 통합되어야 함. 의료 DW
  • 데이터의 응용
    • 예측 의학
    • 예방 의학
  • 개인화된 의료가 가능해질 날이 멀지 않았음
    • 집단 중심에서 개인 중심으로의 전환
      • 집단 중심: 기본적으로 무작위 대조 시험(Randomized contraolled Trial) 기반
      • 집단중심은 기본적으로 어느 집단에 가장 좋은 한가지 해결책을 찾는 것.
  • 미국 의료데이터 통합 시스템인 EMR은 많은 문제가 있음
    • 거의 모든 병원이 EMR 을 사용. 다양한 벤더 버전이 존재하며 이들간에 상호 호환성이 떨어짐
    • 병원에서 쓰는 플랫폼에 먼저 기록후, EMR에 기록하고 소송때문에 두루뭉실하게 씀
    • 그리고 EMR 데이터는 보통 3개월에서 6개월 늦게 입력이 되어서 진료시 믿기 힘들며, 구조자체가 환자 중심이 아닌 리포트 중심
  • 새로운 형태의 의료 DW 가 나올 것으로 예상
    • 환자 중심 그리고 보다 실시간(스마트 폰 등을 통한 계속적인 데이터 수집과 통합)으로 동작

EMR 이란(Electronic Medical Record)

• 개인의 각종 의료정보가 디지털화된 DB
  • EHR 이라고 부리기도 함
• 다양한 벤더들이 존재:
• 벤더들간의 호환성이 덜어져서 이를 보완하기 위한 다양한 프로토콜이 존재
  • HL7: 다양한 의료기관들간에 임상 데이터를 주고받기 위한 국제 표준안을 말함
  • FHIR: EMR 레코드를 교환하는데 필요한 데이터 포맷과 API를 기술하는 표준
• EMR의 문제
  • 환자 중심이 아니라 어떤 서브시가 제공되었는지 중심이고 의사들간의 정보교환에 초점
    • 즉 이미 벌어진 일에 대한 리포트. 향후 예방이나 모니터링에 대해서는 신경 x
  • 데이터가 구조화된 형태가 아니라 주로 텍스트
  • 법적인 책임을 피하기 위해 텍스트 자체가 분명하지 않게 쓰여짐

디지털 헬스케어의 트렌드와 인공지능의 역할

• 비대면 원격 진료에 가속이 붙음
  • Kaiser Permanente: 비디오 진료 시작
  • 당일진료 가능: 대면진료의 경우 보통 2주일을 기다려야 했음.
• 원격 환자 모니터링도 가속이 붙음
  • 지병이 있는 노인 환자군을 대상으로 병원 입원 예방에 초점
  • 미국 병원의 경우 보통 3일 입원시 1600만원 정도
• 사람 뿐만 아니라 애완동물 진료 시장도 변화하고 있음
  • Airvet

애플의 큰 그림

• 아이폰과 애플워치 중심 의료데이터 플랫폼 개발중
• 다양한 부속 플랫폼 개발

구글헬스와 베릴리

• 의료 고나련 연구와 개발을 하는 구글 프로젝트로 시작 후 베릴리라는 회사로 분사
• 구글의 베이스라인 프로젝트
  • 의료 연구는 질병이 잇는 사람들이 아니라 정상인의 데이터를 수집하는 것에서 시작해야 한다는 믿음에서 시작된 연구. 일종의 건강에 대한 지도를 만드는 것을 목표로 함
• 구글 헬스 2기
  • 구글내의 헬스 관련 팀 구글 브레인 딥마인드의 AI 과학자들이 모여 연구개발
    • 구글 검색과 지도에 신뢰할 수 있는 의료 관련 정보를 노축
    • 여러 의료기고나과 협업하여 의사들의 작업능률을 올려주는 툴 개발
    • 이미지 분석 기반 진단
    • 각종 의료 관련 리서치
• 구글의 fitbit 인수

디지털 헬스케어 기업들의 상장과 인수

• 텔라닥
• 리봉고
• 다수의 기업들

투자 금액 급증

원격환자 모니터링 (REMOTE PATIENT MONITORING)

• End to end

Risk Scoring: 환자치료 우선순위

의료 이미지 분석

데이터 편향 이슈

Dimension Reduction을 사용해서 학습데이터셋에 노출은 안되게 하는 방법을 사용하긴 함.

QUERY SET에 TEST과 너무 다른 데이터가 들어올 경우

• 오프라인 테스트

• 실제 테스트(온라인에서): AB 테스트 형태로

• 백엔드와 커뮤니케이션을 잘하는 사람이 빛을 봄.

Explainable AI