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의학분야의 머신러닝 활용
오늘은 의학분야에 사용된 인공지능을 살펴보고자 합니다.
해당 연구에서는 인공지능 기술과 데이터 사이언스가 활용되었습니다.
연구진은 뇌종양 세포의 DNA 특성을 실시간으로 해독하고 분석하기 위해 인공지능을 개발하였습니다.
이 인공지능인 'CHARM'은 종양 조직 시료의 이미지 정보를 기반으로 학습되었습니다.
먼저, 종양 조직 시료를 얼려 얇게 잘라 이미지 데이터를 생성하고 이를 인공지능에 입력하여 학습시켰습니다.
이 학습 과정에서 데이터 사이언스 기술 중 하나인 기계학습(Machine Learning) 알고리즘이 사용되었습니다.
인공지능은 많은 종양 시료 데이터를 분석하여 종양의 유전자 변이에 따른 특성을 자동으로 파악하도록 학습되었습니다.
인공지능은 종양 세포의 모양, 세포핵의 형태, 주변 부종 등의 시각적인 특징을 분석하고 암의 공격성, 세포 밀도 등을 예측하는 데 활용되었습니다.
이러한 분석은 데이터 사이언스에서 이미지 분석과 패턴 인식 기술을 사용하여 수행되었습니다.
또한, 인공지능은 유전자 변이와 암의 특성 간의 관계를 파악하기 위해 통계 분석 및 패턴 인식 알고리즘을 활용하였을 것으로 추정됩니다.
이렇게 인공지능과 데이터 사이언스 기술이 결합하여 암세포의 유전자 분석 및 종양 특성 파악에 활용되었습니다.
이를 통해 수술 중에 실시간으로 종양의 분자 특성을 알 수 있으며, 이를 기반으로 의사들은 적절한 치료 방법을 결정할 수 있습니다.
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