1장. 인공지능 __다학제적인 과학 __인공지능 검토 ____반응성 기계 ____이성적으로 생각하고 사고하는 제한된 메모리 시스템 ____사람과 같이 사고하는 마음 이론 시스템 ____사람과 다름없이 자각하는 인공지능 시스템 __머신러닝이란? __데이터 과학이란? __실시간 빅데이터에서 학습 __헬스케어 분야에서 인공지능의 응용 ____예측 ____진단 ____맞춤 치료와 행동의 변화 ____신약 개발 ____추적 돌봄 __헬스케어에서 인공지능의 가능성 현실화 ____간극의 이해 ____단절된 데이터 ____적절한 데이터 보안 ____데이터 거버넌스 ____편향 __소프트웨어 __결론
2장. 데이터 __데이터란? __데이터의 형태 __빅데이터 ____데이터양 ____다양성 ____속도 ____가치 ____정확성 ____타당성 ____가변성 ____시각화 __작은 데이터 __메타데이터 __헬스케어 데이터: 작은 또는 큰 사용 사례 ____대기 시간 예측 ____재입원 줄이기 ____예측 분석 ____전자의무기록 ____가치 기반 케어/참여 ____헬스케어 사물 인터넷: 실시간 알림, 경고문 발송, 자동화 ____근거 증심 의학으로 이동 ____공중 보건 __데이터 진화와 애널리틱스 __데이터를 정보로 변환: 빅데이터 사용 ____기술적 애널리틱스 ____진단적 애널리틱스 ____예측 애널리틱스 ____처방적 애널리틱스 __추론 ____연역 ____귀납 ____귀추 __나의 프로젝트에 얼마나 많은 데이터가 필요할까? __빅데이터의 난관 ____데이터의 증가 ____인프라스트럭처 ____전문가 ____데이터 소스 ____데이터의 질 ____보안 __저항 __정책과 거버넌스 __단절화 __데이터 전략의 부재 __시각화 __분석 시간의 고려 __윤리 __데이터 거버넌스와 정보 거버넌스 ____데이터 관리 ____데이터의 질 ____데이터 보안 ____데이터의 이용 가능성 ____데이터의 내용 ____마스터 데이터 관리 ____사용 사례 __빅데이터 프로젝트 배치 __빅데이터 도구 __결론
3장. 머신러닝 __기초 ____에이전트 ____자율성 ____인터페이스 ____성능 ____목표 ____효용 ____지식 ____환경 ____훈련 데이터 ____타깃 함수 ____가설 ____학습자 ____검증 ____데이터셋 ____특징 ____특징 선택 __머신러닝이란? __머신러닝이 전통적인 소프트웨어 엔지니어링과 다른 점 __머신러닝의 기초 ____지도학습 ____비지도학습 ____준지도학습 ____강화학습 ____데이터 마이닝 ____모수적, 비모수적 알고리즘 __머신러닝 알고리즘의 작동법 __머신러닝을 수행하는 방법 ____문제 명시 ____데이터 준비 ____학습법의 선택 ____머신러닝법의 적용 ____방법과 결과 평가 ____편향과 분산 ____최적화 ____결과 보고
4장. 머신러닝 알고리즘 __머신러닝 프로젝트 정의 ____과업(T) ____성능(P) ____경험(E) __머신러닝에 자주 사용되는 라이브러리 __지도학습 알고리즘 ____분류 ____회귀 __의사 결정 트리 ____ID3(Iterative Dichotomizer 3) ____C4.5 ____CART __앙상블 ____배깅 ____부스팅 __선형 회귀 __로지스틱 회귀 __서포트 벡터 머신 __나이브 베이즈 __k-최근접 이웃(kNN) __신경망 ____퍼셉트론 ____인공신경망 __딥러닝 ____피드포워드 신경망 ____순환 신경망: 장단기 메모리 ____컨볼루션 신경망 ____모듈 신경망 ____방사형 기저 신경망 __비지도학습 ____클러스터링 ____K-평균 ____연관 법칙 __차원 축소 알고리즘 __차원 축소 기술 ____누락된 값/결측값 ____낮은 분산 ____높은 상관 ____랜덤 포레스트 의사 결정 트리 ____백워드 특징 제거 ____포워드 특징 구성 ____주성분 분석 __자연어 처리(NLP) __자연어 처리 시작 __전처리: 어휘 분석 ____노이즈 제거 ____어휘 정규화 ____포터 어간 추출 ____객체 표준화 __구문 분석 ____의존성 파싱 ____파트오브스피치 태깅 __의미 분석 __자연어 처리에 사용되는 기술 ____N-그램 ____단어 빈도-역문서 빈도 벡터 ____잠재 의미 분석 ____코사인 유사도 ____나이브 베이즈 분류자 __유전 알고리즘 __머신러닝의 모범 사례와 고려할 점 ____좋은 데이터 관리 ____기준이 될 기초 성능 지표 ____데이터 정제에 들이는 시간 ____훈련 시간 ____적절한 모델의 선택 ____적절한 변수의 선택 ____불필요한 데이터 ____과적합 ____생산성 ____이해도 ____정확도 ____거짓 음성의 영향 ____선형성 ____파라미터 ____앙상블 __사례: 제2형 당뇨병
5장. 지능을 위한 학습 성과 평가 __모델 개발과 작업 과정 ____모델을 평가하는 두 가지 접근법이 있는 이유 ____평가 지표 __비대칭 데이터셋, 변칙 값, 희소 데이터 __파라미터와 하이퍼파라미터 __하이퍼파라미터 튜닝 __하이퍼파라미터 튜닝 알고리즘 ____그리드 서치 ____랜덤 서치 __다변량 테스팅 ____어떤 지표를 평가에 사용해야 하는가? ____상관은 인과와 다르다 ____얼마만큼의 차이가 정말로 중요한 차이인가? ____검정법, 통계적 검증력, 효과 크기 ____보고자 하는 성능 지표의 분포 확인 ____적절한 p 값 결정 ____얼마나 많은 관측 값이 필요한가? ____얼마나 오랫동안 다변량 테스팅을 실행해야 하는가? ____데이터 분산 ____분포 이동 알아내기 ____모델의 변경 내용 기록
6장. 인공지능의 윤리 __윤리란? ____데이터 과학 윤리학이란? ____데이터 윤리학 __고지에 입각한 동의 __선택의 자유 __데이터에 대한 동의가 항상 절대적 기준인가? __대중의 이해 __데이터는 누구의 소유인가? __데이터는 어떤 목적으로 사용될 수 있는가? __프라이버시: 누가 나의 데이터를 볼 수 있는가? __데이터가 어떻게 미래에 영향을 미칠까? ____치료 우선순위 결정 ____새로운 치료와 관리법 결정 ____더 많은 실제 생활 증거 ____약물 개발 능력 향상 __연결을 통한 치료법의 최적화: 한계가 있을까? __보안 __인공지능과 머신러닝의 윤리학 ____기계의 편향 ____데이터 편향 ____사람에 의한 편향 ____지능 편향 ____편향 수정 ____편향은 나쁜 것인가? __예측의 윤리학 ____예측 설명 ____실수에 따른 보호 ____타당성 ____알고리즘이 비도덕이지 않게 예방 ____의도하지 않은 결과 __복잡하고 지능적인 시스템의 주도권을 인간이 유지하는 방법 __지능 __건강 지능 __누가 책임을 지는가? __최초 문제 __공정함 정의 __어떻게 기계가 우리의 행동과 상호 교류에 영향을 주는가? ____인간성 ____행동과 중독 ____경제와 고용 __미래에 대한 영향 __신처럼 행동하기 __과대광고와 세상을 시끌 법석하게 만들기 __이해관계자의 수용과 정렬 __정책, 법률, 규제 __데이터와 정보 거버넌스 __너무 많은 정책의 단점 __글로벌 표준과 제도 __인공지능을 인류로 취급해야 하는가? __기관 내부에서 데이터 윤리학 적용 ____윤리 강령 ____윤리 프레임워크 고려 __데이터 과학자를 위한 히포크라테스 선서 __프레임워크 감사
7장. 헬스케어의 미래 __양에서 질로 이동 __근거 중심 의학 __맞춤 의학 __미래의 비전 __연결된 의학 ____질병과 상태 관리 ____가상 비서 ____원격 모니터링 __약물 순응도 __접근 가능한 진단 검사 __스마트 임플란트 __디지털 건강과 치료법 __교육 __웰니스에 대한 인센티브 __인공지능 ____기록에 대한 데이터 마이닝 ____대화형 인공지능 ____더 좋은 의사 만들기 ____맞춤형 보조기 __가상현실과 증강현실 ____가상현실 ____증강현실 ____융합현실 ____통증 관리 ____물리 치료 ____인지 재활 ____간호와 수련 ____가상 진료와 수업 __블록체인 ____공급망 검증 ____웰니스에 대한 인센티브 ____환자 데이터 접근 __로봇 ____로봇 수술 ____외골격 로봇 ____입원 환자 케어 ____동무되기 ____드론 __스마트 장소 ____스마트 홈 ____스마트 병원 __환원주의 __혁신 대 숙의
8장. 사례 연구 __사례 연구의 선정 __사례 연구의 선정 결과 __사례 연구: 당뇨 발 관리용 이미징 인공지능 및 이환율과 사망률을 개선하기 위한 의료 전달 체계에 대한 우선순위 결정 ____배경 ____인지적 시각 ____프로젝트 목표 ____도전 과제 ____결론 __사례 연구: 제2형 당뇨병 자기 관리를 위한 디지털 저탄수화물 프로그램의 결과: 단일군 종단 연구 1년 추적 결과 ____배경 ____목적 ____방법 ____결과 ____관찰된 현상 ____결론 __사례 연구: 확장 가능하고 참여를 유도하는 뇌전증 디지털 치료법 ____배경 ____근거 중심 적용 ____센서 기반 디지털 프로그램 ____연구 ____프로젝트 영향 ____예비 분석 __사례 연구: 새로운 증강 및 가상현실을 이용한 주니어 의사 교육 프로그램의 결과 ____배경 ____목표 ____프로젝트 설명 ____결론 __사례 연구: 빅데이터, 큰 영향, 큰 윤리: 데이터로 환자 위험도 진단 ____배경 ____플랫폼 서비스 ____약물 순응도, 효능과 약물에 대한 부담 ____커뮤니티 포럼 ____인공지능을 사용한 환자 상호작용에 대한 우선순위 결정 ____실세계 근거 ____예측 분석의 윤리적인 함의 ____사물 인터넷의 통합 ____결론