오랜 기간 환자들은 자신의 증상에 대한 답을 찾기 위해 ‘닥터 구글’을 찾았습니다. 방대한 온라인 정보의 바다에서 길을 헤매고, 때로는 그럴듯하지만 사실과 동떨어진 정보에 현혹되어 불필요한 불안감과 잘못된 지식을 얻는 경우가 다반사였습니다. 하버드 의과대학의 마크 수치 교수는 이 과정을 ‘환자의 불안을 공격하고 잘못된 정보를 줄이는’ 싸움에 비유하기도 했습니다. 하지만 이제 거대한 언어 모델(LLM)이 의료 정보의 지형을 … 더 읽기
의료 진단의 세계는 늘 정밀함과 신속함 사이의 균형을 찾아왔습니다. 특히 육안으로 수천 개의 세포를 분석해야 하는 혈액암 진단은 오랜 경험과 숙련된 전문성이 요구되는 영역이죠. 인간 전문가의 눈과 판단에 의존하는 만큼, 피로도나 주관성으로 인한 오진의 가능성을 완전히 배제할 수는 없었습니다. 하지만 이제, 생성형 AI가 이 난제를 해결하고 진단의 새로운 지평을 열고 있습니다. ‘CytoDiffusion’: 미묘한 차이를 포착하는 … 더 읽기
최근 IT 업계는 OpenAI가 공개한 ‘ChatGPT Health’ 소식으로 뜨겁습니다. 사용자들의 건강 및 의료 기록을 안전하게 연동하여 개인 맞춤형 건강 대화를 제공하겠다는 포부는, 마치 AI 주치의 시대를 예고하는 듯합니다. 사용자의 의료 기록을 기반으로 진료 지침 요약, 의사 진료 준비, 검사 결과 이해 등을 돕겠다는 계획은 분명 매력적인 비전입니다. 혁신의 뒤편에 드리운 그림자 OpenAI는 이미 매주 2억 … 더 읽기
AI가 의료 산업에 가져올 미래는 늘 뜨거운 감자였습니다. 정교한 진단 로봇, 환자 맞춤형 치료법 제안 등 화려한 청사진이 지배적이죠. 하지만 여기, 매일 병원의 재정에 직접적인 타격을 입히는, 그러나 흔히 간과되던 ‘수술실 운영 효율성’이라는 숨겨진 문제에 AI의 날카로운 칼날을 들이댄 스타트업이 있습니다. 테크크런치 AI 에디터 러셀 브랜덤이 Akara의 공동 창립자이자 CEO인 코너 맥긴과 나눈 대화를 통해, … 더 읽기