8편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
폐암은 치사율이 높은 암으로, 조기 진단이 효과적인 치료의 핵심입니다. 딥러닝(DL) 기술은 의료진의 진단 부담을 줄일 수 있지만, 기존 모델들은 정확도와 확장성 문제로 질병 탐지 성능이 저하되는 한계가 있었습니다. 이러한 문제 해결을 위해 병원 간의 협력을 통해 더 나은 질병 탐지 성능을 제공하는 연합 학습(FL) 기반의 전역 데이터 학습 질병 탐지(GDTDD) 모델이 제안되었습니다. 본 연구에서는 먼저 각 병원의 폐 CT 이미지 데이터를 중앙값 필터링으로 전처리한 후, MCAU-Net(multi-Convolutional lay…
파운데이션 모델(FM)의 등장은 계산 보건 분야에 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 사전 학습 데이터와 인간의 지시를 통해 상호작용하는 이 모델들은 데이터 특성 분석, 품질, 규모를 강조하는 데이터 중심 AI 패러다임을 촉발했습니다. 하지만 의료 AI 분야에서 고품질 임상 데이터를 확보하고 처리하는 것은 데이터 양, 주석 처리, 환자 프라이버시, 윤리적 문제 등 오랜 도전 과제였습니다. 본 조사는 FM 시대(모델 사전 학습부터 추론까지)에 걸쳐 의료 워크플로우를 개선하기 위한 광범위한 데이터 중심 접근 방식을 탐구합니다. 특히 A…
의료 AI, 특히 3D 영상 분야의 발전은 포괄적인 데이터셋 부족으로 제약을 받아왔습니다. 본 연구는 3D 의료 영상과 해당 텍스트 보고서를 결합한 공개 데이터셋인 CT-RATE를 소개합니다. CT-RATE는 21,304명의 환자로부터 얻은 25,692개의 비조영 흉부 CT 스캔과 방사선 보고서로 구성됩니다. CT-RATE를 활용하여, 특정 작업 훈련 없이 광범위하게 적용 가능한 CT 중심의 대조 언어-영상 사전 학습 프레임워크인 CT-CLIP을 개발했습니다. 또한, CT-CLIP의 비전 인코더와 사전 학습된 대규모 언어 모델을 …
대규모 언어 모델(LLM)이 헬스케어 분야에 통합되고 있으나, 악의적인 프롬프트 주입 공격에 대한 체계적인 평가가 부족했습니다. 본 연구는 상용 LLM이 안전하지 않은 의료 조언을 유도할 수 있는 프롬프트 주입 공격에 얼마나 취약한지 평가하고, 중간자(man-in-the-middle) 및 클라이언트 측 주입이 현실적인 공격 벡터임을 검증하는 것을 목표로 합니다. 2025년 1월부터 10월까지 표준화된 환자-LLM 대화를 사용한 시뮬레이션 연구를 수행했습니다. GPT-4o-mini, Gemini-2.0-flash-lite, Clau…
컴퓨터 병리학 분야는 자기 지도 학습을 통해 조직 병리 관심 영역(ROI)을 다재다능하고 전이 가능한 특징 표현으로 인코딩하는 파운데이션 모델의 발전으로 변화하고 있습니다. 그러나 이러한 발전이 환자 및 슬라이드 수준의 복잡한 임상 문제를 해결하는 데 적용되는 것은 질병별 코호트의 제한된 임상 데이터, 특히 희귀 질환에 대한 데이터 부족으로 인해 제약을 받습니다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 Transformer 기반의 병리 이미지 및 텍스트 정렬 네트워크(TITAN)를 제안합니다. TITAN은 335,645개의 전…
대규모 언어 모델(LLM)은 유용성을 지향하는 훈련 과정에서 비논리적인 요청에도 순응하여 잘못된 정보를 생성할 수 있는 취약점을 보인다. 이는 모델이 해당 요청의 비논리성을 인지할 지식이 있음에도 불구하고 발생한다. 본 연구는 이러한 취약점이 의료 분야에서 어떻게 나타나는지 조사했으며, 동등 약물 관계를 오해하는 프롬프트를 사용하여 최신 LLM 5종을 평가했다. 연구는 기본 아첨 경향, 거부 허용 및 사실 회상을 강조하는 프롬프트의 영향, 그리고 비논리적 요청 데이터셋을 통한 미세 조정(분포 외 일반화 포함)의 효과를 테스트했다.…
본 연구는 방사선과 파운데이션 모델(RadFM) 개발의 가능성을 탐색한다. 이를 위해 데이터셋 구축, 모델 설계, 그리고 종합적인 평가의 세 가지 관점에서 접근했다. 연구팀은 1,300만 개의 2D 이미지와 61만 5천 개의 3D 스캔을 포함하는 4개의 멀티모달 데이터셋을 구축했으며, 기존 데이터셋과 통합하여 대규모 학습 데이터셋인 MedMD를 완성했다. 또한, 텍스트 입력과 2D 또는 3D 의료 스캔을 통합하여 진단, 시각 질의응답, 보고서 생성, 근거 기반 진단 등 다양한 방사선과 작업을 수행할 수 있는 새로운 모델 아키텍처를…
최근 인공지능, 특히 시각-언어 파운데이션 모델(VLFMs)의 발전은 복잡한 3D 의료 영상 데이터로부터 방사선 보고서 생성을 자동화할 가능성을 보여줍니다. 본 연구는 VLFMs에 대한 23개 연구를 분석하여 모델 아키텍처, 기능, 훈련 데이터셋 및 평가 지표에 중점을 두었습니다. 연구 방법론은 VLFMs 관련 문헌을 체계적으로 검토하고, 각 연구의 핵심 요소를 비교 분석하는 방식으로 진행되었습니다. 이를 통해 방사선학 분야에서 AI의 진화 과정을 추적하고, 현재 기술 수준과 한계를 파악했습니다. 분석 결과, 일관되고 고품질의 …
