의료 AI 입문

의료 분야에도 인공지능의 시대가 온다!
현역 의사가 알려주는, 국내 최초 의료 AI 입문서

정말 의사의 80%가 사라질까? 거대한 AI 물결이 우리 생활 곳곳에 영향을 미치기 시작했다. 많은 직종을 AI가 대체할 것이며, 의사 또한 예외가 아니다. 딥러닝의 일인자인 캐나다 토론토대학의 제프리 힌튼 교수는 “5년이 지나면 영상 진단은 대부분 딥러닝이 도맡게 되어 영상의학과 의사는 필요 없을 것이다!”라고 말했다. 그의 주장처럼 AI가 의사를 대체하게 된다면 격변하는 인공지능 시대에 대응하기 위해 무엇을 해야 할까? 바로 인공지능을 이해하는 것부터 시작해야 한다.
영상의학과 전문의이자 이 책의 저자 야마시타 야스유키는 AI가 의료 분야의 패러다임을 바꿀 것을 직감하고, 임상의를 비롯한 수많은 의료 관계자가 AI를 직관적으로 이해할 수 있도록 이 책을 집필했다. 의료 종사자에게 꼭 필요한 인공지능의 기초 이론을 알려주는 개론서로 머신러닝, 딥러닝, 인공 뉴런, 신경망 등 AI의 핵심 이론과 알고리즘을 소개한다. 특히 어려운 이론이나 용어는 이해하기 쉽도록 MRI, CT 등 의료와 관련된 예시와 풍부한 그림을 보여주며 설명한다. 뿐만 아니라 의료와 인공지능이 어떤 관계에 있는지, 의료 분야에 AI가 어떻게 적용될지 등 의료 AI에 관한 현재와 미래를 통찰력 있게 분석한다. 이 거대한 의료 인공지능의 숲으로 들어가 보고 싶다면 일독하길 권한다. 인공지능에 생소한 의료 종사자는 물론 곧 AI와 함께 활약할 젊은 의학도에게 유용한 지침서가 될 것이다.

의사가 의료 AI에 대체되지 않으려면?
현역 의사가 전하는 의료 AI의 과거와 현재, 그리고 미래
2017년 구글의 알파고가 세계 바둑 챔피언인 중국의 커제를 이겼다. IBM의 인공지능 왓슨은 어떤 의사도 진단해내지 못한 특수 케이스의 백혈병을 단 10분 만에 정확히 진단해냈다. 이처럼 AI 열풍은 산업계뿐 아니라 의료계에도 이미 불어 닥쳤다. AI 분야 최고의 석학인 캐나다 토론토대학의 제프리 힌튼 교수는 “5년이 지나면 영상 진단은 대부분 딥러닝이 도맡게 되어 영상의학과 의사는 필요 없을 것이다!”라고 경고했으며, 미국의 발명가이자 미래학자인 레이 커즈와일 박사는 “적어도 2045년부터는 인간의 지능과 인공지능의 능력이 역전되어 싱귤래리티에 도달할 것이다”라고 예언했다. 세계의 전문가들이 조언하는 것처럼 AI가 인간, 그중에서 의사를 대체하게 된다면 우리는 무엇을 어떻게 준비해야 할까?
영상의학과 전문의이자 이 책의 저자 야마시타 야스유키는 AI가 의료 분야의 패러다임을 바꿀 것을 직감하고, 임상의를 비롯한 수많은 의료 관계자가 AI를 쉽게 이해할 수 있도록 이 책을 집필했다. AI의 역사와 의료 인공지능의 최신 동향, 그리고 미래를 내다보며 의료와 인공지능이 어떤 관계에 있는지, 인공지능 시대에 대응하기 위해 무엇을 준비해야 할지 조언한다. 특히 영상 진단, 영상 처리, 진료 지원, 정밀의학, 예방 의료, 간병 등 다양한 의료 분야에 응용할 수 있는 AI를 세세히 알려준다. 뿐만 아니라 정말 의사가 AI에 대체될 것인지, 어느 의료 분야가 AI에 먼저 영향을 받을 것인지, AI로 인한 의료 사고에 대한 책임소재는 어떻게 할 것인지 등 의료 인공지능을 둘러싼 다양한 이슈들도 담았다. AI라는 거센 물결에 어떻게 대처해야 할지, 무엇을 준비해야 할지 깜깜해하던 의료인들이라면 주저 없이 이 책을 집어 들자. 의료 AI라는 거대한 세계에 한 발 더 가까이 다가가는 계기가 될 것이다.

핵심만 깊고 쉽게 배운다!
의료 종사자가 반드시 알아야 할 AI 핵심 개론 총망라
AI에 대한 뜨거운 관심만큼이나 AI를 다룬 책은 넘쳐난다. 종류도 가지각색이다. 300페이지가 넘는 두꺼운 이론서, 도저히 이해할 수 없는 수학 공식으로 가득 찬 책 등. 하지만 의료에 관련된 AI를 다룬 책은 전무하다. 곧 의료 분야에도 들이닥칠 AI를 받아들이고 활용하려면 의료 AI에 대한 이해가 먼저다. 이를 재빨리 인식한 저자 야마시타 야스유키 교수는 의료 AI의 핵심 개론을 총망라해 한 권의 책으로 펴냈다. 이 책은 의료 종사자에게 꼭 필요한 인공지능의 기초 이론을 알려주는 개론서로 머신러닝, 딥러닝, 인공 뉴런, 신경망 등 AI의 주요 개념과 알고리즘을 소개한다. 특히 어려운 이론이나 용어는 의료와 관련된 다양한 사례를 통해 이해하기 쉽도록 전달하고 있다. 수만 개의 의료 데이터에서 의학적 통찰을 도출하는 인공지능, 이미지 형식의 의료 데이터를 분석·판독하는 인공지능, 고도의 학습모델을 활용해 질병을 예측하는 인공지능 등을 풍부한 그림과 함께 설명한다.
자, 이제 인공지능을 배우기 위한 첫걸음으로 이 책을 가볍게 넘겨보자! 분명 의료 인공지능의 큰 그림을 이해하는 데 도움이 될 것이다. 뿐만 아니라 의료 현장에서 AI를 접하거나 활용해야 할 사람에겐 의료 AI 분야를 깊게 배울 수 있는 시작점과 이정표가 되어줄 것이다.

더 이상 쉬운 인공지능 책은 없다!
의료에 관련된 예시와 풍부한 그림 설명으로, 100% 이해되는 의료 AI 최강 지침서
이 책은 일단 쉽다. 책 전반에 다양한 그림, 그래프, 예시 사진들이 펼쳐져 있어 그 어떤 AI 책보다 이해하기 쉽고 매우 흥미진진하다. 아무리 중요한 개념이라도 어려운 용어와 읽히지 않는 설명으로 채워져 있으면 한 줄 읽기도, 한 장 넘기기도 쉽지 않다. 범접하기 힘들 것 같은 AI에 흥미를 일으키려면 무엇보다 쉬워야 한다. 술술 읽히는 동시에 이해되어야 한다. 이 책이 그렇다. 저자는 AI 전문가가 아니다. 현역 의사로 영상의학과 전문의이다. 그래서 의료 AI에 대해 반드시 알아야 할 개념과 알고리즘을 의료 종사자들이 쉽게 이해할 수 있도록 관련 예시와 그림으로 채웠다. 전립선암의 MRI를 분석해 신경망이 진단을 내리는 사례, MRI의 T2 강화영상에 세로 방향의 엣지를 검출하는 필터를 사용해 영상의 세로 성분만 추출하는 사례, 5가지 종류의 간종양을 가진 수만 개의 다이내믹 CT 영상에서 딥러닝을 이용해 악성 간종양을 감별하는 사례 등을 보여주며 설명하는 식이다. 즉 의료 분야에 AI가 어떻게 응용되는지 가장 쉽게 알려주며 100% 이해할 수 있게 구성했다. 인공지능에 입문하고자 하지만 AI는 어렵다는 인식으로 꽉 차 있는 의학도와 젊은 의료인이라면 이 책을 강력 추천한다. 그 어떤 책보다 쉽게 의료 AI를 완벽 독파할 수 있는 최강의 지침서가 될 것이다.  

지은이 : 야마시타 야스유키
1981년 가고시마대학 의학부 졸업
 구마모토대학 의학부 방사선과 입국
1989년 가고시마대학 의학부 부속병원 방사선과
 미국 텍사스대학 MD앤더슨 암센터
1990년 구마모토대학 의학부 부속 방사선과 강사
2001년 구마모토대학 의학부 방사선의학 강좌 교수
2003년 구마모토대학 대학원 생명과학연구부 방사선 진단학분야 교수
2019년 제78회 일본의학방사선학회총회 회장

영상의학과 전문의인 저자는 AI가 의료 분야의 패러다임을 바꿀 것임을 직감하고, 임상의를 비롯한 수많은 의료 관계자가 AI를 직관적으로 이해할 수 있도록 이 책을 집필했다. 의료 종사자들에게 꼭 필요한 인공지능의 기초 이론을 알려주는 개론서로 의료와 인공지능이 어떤 관계에 있는지, 의료 분야에 AI가 어떻게 응용되는지 등 의료 AI에 관한 현재와 미래를 내다본다.

옮긴이 : 양형규

대한민국에서 내로라하는 대장항문외과 전문의이자 의학박사. 연세대학교 의과대학을 졸업하고, 동 대학원에서 박사과정을 수료했다. 1986년 구리시에 양외과, 1996년 남양주시 금곡동에 양병원, 2005년 서울 강동구에 서울양병원을 개원해 현재 의료원장을 지내고 있다. 격변하는 인공지능 시대에 대응하고자 2019년에는 서울대학교에서 바이오 최고경영자과정, 카이스트에서 뉴프런티어 4차 산업혁명과정을 이수했으며, 2020년에는 매일경제에서 진행하는 빅데이터 인공지능 최고위과정을 이수했다.
펴낸 책으로는 《꿈이 밥 먹여준다니까!》, 《누구나 10kg 빠진다! 하루 두 끼 다이어트》, 《치질 백과》, 《대장암 뿌리 뽑기》, 《변비 뿌리 뽑기》, 《닥터 건강검진》 등 20여 권이 있다. 또 통증이 극히 적은 거상점막하절제술을 국내 최초 개발한 뒤 기술과 수술 동영상 등 모든 술기를 담은 의료 전문서적 《치핵, hemorrhoid》를 국내뿐 아니라 미국 스프링거 출판사에서도 출간했다.