건국대학교병원2
Aug 24, 2026 00:45
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
만들어봤습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
보시는 것은 결과물이 뭘 만들 건가에 대해서 좀 했고요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
처음에는 분석 서버에서 저희가 수검자한테
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
제공하는 결과지에 대한 이미지만 좀 받기로 했었는데
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그러다 보면 이 모델에 대한 검증이 안 될 것 같아서 저희가
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
추후에 이 모델에 대해서 정확성이라든가 분석을
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
하기 위해서 몇 가지 자료를 요청했고요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그거에 대해서 특정 파일로 떨어뜨리기로 약속을 하였습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
결과지라는 부분이 이제 수검자들한테 제공이 되는데요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
오늘 이 결과물을 만들기 위해서 저희가 2년 동안 고생을
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
한 걸로 됩니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그래서 보시면 같이 일단 1회 검진자들은 당의
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
년도에 대한 검진에 대한 결과를 보여드릴 거고요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
만약에 2회면 2회동안 발생되어
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
있는 결과 정보를 보는 겁니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
하지만 3회 이상이라 그러면
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
저희가 해당하는 연수에 비해서 추이를
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
좀 확인해 줄 수 있을 것 같아서 1년 후에
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
대한 예측 모델을 해당하는 결과를 보여줄 수 있다 싶어서
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
해당하는 서비스를 결과지에 포함을 시켰습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
예를 들면 71점이라는 건강점수로 표현했는데요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
이 동그라미 안에 보면 위에가 내가 이번에 검진받았을
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
때의 건강점수고 아래 한 하단이 해당하는 동일
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
연령대에 대한 평균점수입니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그래서 서로가 동일 연령대비해서 내 건강점수가 어떻게 되는지를
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
확인할 수 있게끔 만들어봤습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
AI를 쓰다보면 그냥 만들면 쓰면 되겠지라고 했는데 준비하다
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
보니까 최근에 인공지능기본법이라는 게
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
시행됐습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
7월 20일자로 됐고 저희가 예전에는 결과지에다가 최대한
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
환자분들이 이해할 수 있는 내용을 다 봤는데 그걸 무작정 적으면
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
안 되더라고요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
이 결과지가 AI가 만들었다는 걸 사전에 고지도
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
해야 되고요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그 다음에 AI에 대한 활용하기 때문에
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
교구북에 대한 책임이라든가 의무가 있기 때문에 그걸 서정고지하게 되어 있습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그래서 저희가 결과지에 남겼습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
첫 번째로 남긴 것은 병원 건강검진 데이터를 학습하여 만들어진
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
인공지능이 분석한 건강관리 가이드라고 명시해서
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
이거는 AI가 만든 거야라고 알려줬고요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
두 번째로는 질병의 진단이나 치료는 의료 목적이
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
아닌 일반 안내 목적으로 사용됩니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그래서 저희는 이거는 참고용이지 의료 목적은 아니라고 공지를
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
하였습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
세 번째로는 진단과 검사 및 치료에 대해서는 진료를
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
통한 의사의 처방을 따라야 된다고 해서 의사 처방 우선이라는
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
부분도 내용을 담았습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
마지막으로는 저희 모델의 취약한 점을 안내를
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
했습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
30세 이하와 70세 이상에서는 모델에
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
대한 성능이 너무 나빠서 이걸 사전 보지를 했습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그래서 30세 이하와 70세 이상의 수검자는
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
분석 정확도가 떨어질 수 있다고 해서 적용의 한계 도지를
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
하였습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
결론을 말씀드리면 좀 어려웠던 점에 대해서 한 4가지 정도를 말씀드렸습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
처음에 저희가 AI 예측 모델을 만들었을 때는 여기에
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
참여했던 모델 업체가 다 만들어줄 수 있다라고 시작을 했습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
하지만 그때는 3개월,
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
6개월 자꾸 시작을 했는데 저희가 24년 후반 때 시작했거든요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
근데 벌써 2년이 넘었어요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
2년 거의 다가가 될 정도로 당장 목표를 정했지만
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
만들기는 어려웠고
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
생각했던 목표를 지키기엔 어려웠다는 걸 알았습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
또한 데이터를 하다 보니까 이게 원내 연구잖아요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그러다 보니까 건국대학교에 오셨던 수검자들
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
대상의 데이터다 보니까 우리나라 대한민국 수검자에 대한
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
데이터의 표준이 아닙니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그러다 보니까 그런 부분에 대한 보안에 대한 부분을 숙제로 남겨뒀습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
근데 과연 결과지를 100 % 신뢰할 수 있을까에 대한 검증이 남았는데요
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그거는 저도 솔직히 80
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
%? 50 %?
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
뭐 이렇게 왔다갔다 할 순 있는데요
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그러다 보니까 저희가 장치를 하나 마련했습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
9월에 저희가 오픈하더라도 일단 결과실에서
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
1차적으로 검사 결과 담당 선생님이 검토를 할
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
거고요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
2차는 결과 상담은 의사 선생님들이 합니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
전화 상담과 방문 상담은 의사 선생님들이 하기 때문에 의사
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
선생님이 최종 판단한다는 장치를 만들어
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
결과지에 대한 신뢰성을 높이려고 노력을 하였습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
마지막으로 검증 부분이 있는데요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
이거는 AI가 할 줄 알았는데 결국에 사람의 손이
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
필요합니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
저희가 검증을 거의 6개월 이상 했고요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
각각에 대한 제공된 데이터 150개에 대한 변수를
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S…
Speaker 2 (건국대학교병원2)
일일이 하나씩 검증을 하셨습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
참여했던 교수님도 너무 힘들었고요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
패스트웨어 팀장님도 그 부분에 대해서는 자기도 힘들었다는
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
얘기를 들었습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그만큼 AI에 대한 사용자들은 편리할
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
수 있지만 이 모델을 쓰는 그리고 만들었던 업체들은
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그만한 보충이 있었다는 것을 이번에 이 과정을
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
통해서 알게 됐고요.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
아까 시작했을 때 AX라는
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
얘기를 많이 했습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
앞으로 AI가...
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
AI가 떨어져서 병원도 생활할 수 없을 것 같습니다.
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
AI와 AI 도움을 받아서 병원도 앞으로 나아가기
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
위해서는 저희들도 준비해야 되지만 여러 선생님들
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
그리고 환자분들도 이런 서로 간의 이해가 필요할 것으로 생각이 됩니다.
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
네,
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Speaker 2 (건국대학교병원2)
이상으로 발표를 마치겠습니다.
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Speaker 1 (건국대학교병원2)
감사합니다.
මෙම පරිවර්තනය AI විසින් ජනනය කරන ලදී (ස්වයංක්රීය කථාව හඳුනා). දෝෂ අඩංගු විය හැක - විවේචනාත්මක භාවිතය සඳහා මුල් ශ්රව්ය එරෙහිව තහවුරු. AI ප්රතිපත්තිය
සාරාංශය
මෙම පරිවර්තනය AI සාරාංශයක් ජනනය කිරීමට සාරාංශ ක්ලික් කරන්න.
සාරාංශගත කිරීම...
මෙම පරිවර්තනය ගැන AI අහන්න
මෙම පරිවර්තනය ගැන යමක් අහන්න - AI අදාළ කොටස් සොයා සහ පිළිතුරු දෙනු ඇත.