매일, AI 기사를 만나보세요

보다보면 나만의 아이디어가 떠오를지도?

의료 인공지능 기술 봇물…활용성 저하와 AI 신뢰도가 문제

작성자
오더
작성일
2023-11-21 07:28
조회
333

한 기업이 세계보건기구(WHO)의 기준을 충족하는 엑스레이 판독을 위한 인공지능(AI)를 개발했으나, 이를 활용하던 초등학교에서 어린이에게는 적합하지 않은 판독을 내리는 사례가 발생했습니다.

이 문제는 AI의 데이터 편향으로 인한 것으로, 성인 결핵 데이터만을 학습한 결과, 어린이 환자에 대한 판독 민감도가 떨어졌습니다.

이러한 사례를 통해 의료분야에서의 AI 신뢰도 문제가 부각되고 있습니다.

이러한 신뢰도에는 데이터 편향, 데이터 불균형, 데이터의 환경차이 장비 문제 등이 있습니다.

@ 생각해봐야 할 것@

1. 의료 AI의 한계와 문제점: 이 기사를 통해 AI가 얼마나 정확하고 안전하게 의료 분야에서 활용될 수 있는지에 대한 의문이 생깁니다.

데이터 편향으로 인한 오류는 환자 진단과 치료에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이에 대한 신뢰성 확보가 중요합니다.

2. 데이터 편향과 사회적 문제: AI가 사용하는 데이터가 특정 집단에 치우쳐 있을 경우, 결과도 해당 집단에 편향될 수 있습니다.

이는 사회적인 차별과 불평등을 야기할 수 있으며, 특히 의료 분야에서는 진단의 정확성이 중요하기 때문에 심각한 문제로 작용할 수 있습니다.

3. AI의 설명가능성과 신뢰성 향상: 설명 가능한 AI 기술이 주목받고 있으나, 아직까지는 편향 문제를 완전히 해결할 수 있는 정도는 아닙니다.

의료 AI가 활용되는 과정에서 이러한 기술을 어떻게 적용하고 발전시켜 나갈지에 대한 연구가 더 필요합니다.

4. 의료 현장에서의 AI 도입 어려움: 기술적인 측면뿐 아니라 의료 현장에서 AI 도입이 어려운 이유 중 하나는 환경의 차이입니다.

환자 데이터를 수집하고 학습시키는 환경이 실제 의료 현장과 차이가 있을 경우, AI가 실제 상황에서 정확한 판단을 내리기 어렵습니다.

#인공지능윤리 #인공지능뉴스 #인공지능기사 #AI #AI기사 #인공지능세특 #세특 #입시 #AI세특 #GPT #GPT4 #ChatGPT

#인공지능용어 #인공지능지식 #인공지능상식 #AI상식 #AI용어 #AI지식 #AI공부 #인공지능공부 #AI개발 #의료AI

#데이터편향 #인공지능 #신뢰성 #설명가능AI #의료현장AI

전체 0