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헬스케어 분야 머신러닝 기술 활용 및 동향

< 목  차 >

Ⅰ. 개요
Ⅱ. 주요국 정책동향
Ⅲ. 시장규모
Ⅳ. 머신러닝 학습방법
Ⅴ. 관련업계 및 기술동향
Ⅵ. 요약 및 시사점

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Ⅰ. 개  요

○ 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(Artificial Intelligence)을 구현하는 구체적인 알고리즘으로서, 대용량의 데이터에 대해 알고리즘을 적용하고 컴퓨터를 통해 ‘학습’시켜 분석 작업을 수행할 수 있도록 기술을 개발하는 분야

- 알고리즘을 이용해 데이터를 파악하고, 모델을 적용해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 현상에 대한 판단이나 예측이 가능함

- 아무리 용량이 큰 데이터라도 학습 모델을 빠르게 적용함으로써, 복잡한 분석에서도 정확한 예측 결과를 도출할 수 있음

자료: IBM(2018)

[그림1] 인공지능과 머신러닝

○ 빅데이터(Big Data), 클라우드(Cloud), 사물인터넷(Internet of Things) 기술 등과 복합적으로 상호작용하며, 통계학, 데이터 마이닝, 데이터 사이언스 등 다양한 영역과 관련되어 있음

자료: SAS(2014)
[그림2] 머신러닝과 관련 기술간 관계

- 특히, 빅데이터 분야와의 결합을 통해 데이터의 감지·이해·실행·학습 등 다양한 기능을 수행하며 의료영상 처리, 위험 분석, 진단, 신약 개발 등 헬스케어 산업 전 분야에 적용되어 큰 기여를 하고 있음 *(의료·보건기관) 환자의 질병 진단·예측·치료 및 전염병 확산 경로를 파악 및 예측
*(보험사) 개인 맞춤형 보험 상품 개발 및 보험사기 가능성 탐지
*(제약사) 신약개발 과정의 효율성과 정확성 제고
*(의료IT) 각종 진단 시스템 개발 및 개인 건강관리 서비스 지원

- 헬스케어 분야의 데이터 생산과 관련 시장규모의 지속적인 확대로 세계 주요국의 인공지능&머신러닝 관련 정책적 지원 및 기술 개발은 계속 이어질 것으로 보임
 

자료: Markets and Markets(2019)
[그림3] 헬스케어 분야 데이터 분석·저장·관리 시장 성장률
 

...................(계속)

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