__1장. 인공지능의 기초 개념 ____정의 ______인공지능의 유형 ______인공지능과 데이터 과학 ______인간과 기계 간 지능의 확장 연속체 ______데이터 분석 연속체 ____인공지능과 신경과학 ______의사의 두뇌와 기계 지능 ______참고 문헌
__2장. 인공지능의 역사 ____핵심 인물과 사건 ______앨런 튜링과 튜링 머신 ______다트머스 회의 ______로젠블랫의 퍼셉트론 ____핵심 시기와 주요 흐름 ______고파이(GOFAI) ______컴퓨터 지능 ______인공지능 겨울 ______참고 문헌
__3장. 의료 인공지능의 역사 ____규칙 기반 전문가 시스템 ____기타 인공지능 방법론 ____도입 실패 ____흔한 의료 분야 인공지능의 열 가지 오해 ______참고 문헌 ____핵심 개념
PART 2. 현재의 데이터 과학과 인공지능
__4장. 헬스케어 데이터와 데이터베이스 ____헬스케어 데이터 ______빅데이터 ______헬스케어 데이터의 난제들 ____헬스케어 데이터 관리 ______데이터 프로세싱과 저장 ______전자의무기록 사용과 상호운용성 ____헬스케어 데이터베이스 ______데이터베이스 관리 시스템 ______관계형 데이터베이스 ______객체지향 데이터베이스 ______그래프 데이터베이스 ____데이터에서 지능까지의 연속체와 인공지능 ______참고 문헌
__5장. 머신러닝과 딥러닝 ____머신러닝 소개 ______데이터 마이닝과 지식 발견 ______머신러닝의 역사와 현재 상태 ______머신러닝 대 전통적인 프로그래밍 ______머신러닝 작업 흐름 ______생명공학 분야의 데이터 과학 ______의생명 데이터 과학에서의 프로그래밍 언어 ______전통적 머신러닝 ______장단점 ______앙상블 학습 ______강화 학습 ____신경망과 딥러닝 ______퍼셉트론과 다층 퍼셉트론 ______딥러닝 ______오토인코더 신경망 ____모델 성능 평가 ______평가 방법 ______회귀 모델의 평가 ______분류 모델의 평가 ____머신러닝과 딥러닝의 근본적인 문제들 ______해석 가능성과 설명 가능성 ______편향-분산 트레이드오프 ______적합fitting ______차원의 저주 ______상관 관계 대 인과 관계 ______머신러닝 대 딥러닝 ______참고 문헌
__6장. 인공지능의 다른 핵심 개념들 ____인지 컴퓨팅 ____자연어 처리 ____로봇공학 ______자율 시스템 ______로보틱 프로세스 자동화 ____인공지능과 관련된 기타 핵심 기술들 ______증강 및 가상현실 ______블록체인 ______클라우드 ______사이버보안 ______사물 인터넷 ____인공지능과 관련된 핵심 문제들 ______편향 ______윤리 ______안정성 ______법 ____핵심 개념 ____데이터 과학과 인공지능 지식 평가를 위한 10가지 질문 ____의료 인공지능을 더 잘 이해하기 위한 10가지 단계 ______참고 문헌
PART 3. 의료 인공지능의 현시대
__7장. 의사의 지능과 의료 인공지능 ____지능 기반 의료의 논리적 근거 ____의료 인공지능의 채용: 앞에 놓여진 과제들 ____의사의 인지 구조와 의료 인공지능 ____현재 인공지능의 의학적 응용 ______참고 문헌
__8장. 전문 과목별 인공지능 __전문 과목별 최근 인공지능 현황 __전문 과목별 인공지능 전략과 응용 ____모든 전문 과목을 아우르는 인공지능 응용 ____마취과학(Anesthesiology) ____성인 및 소아 심장내과(Cardiology)와 심장 외과(Cardiac Surgery) ____중환자 의학(Critical Care Medicine) ____피부과 ____응급의학 ____내분비학(Endocrinology) ____소화기학 ____공중 보건학과 역학(Public Health, Epidemiology) ____혈액학 ____감염학(Infectious Disease) ____내과 일반 및 가정의학과/일차의료(Internal and Family Medicine/Primary Care) ____신장학(Nephrology) ____신경과학(Neurosciences)(신경과(Neurology)/신경외과(Neurosurgery)/신경정신의학과(Psychiatry)/심리학(Psychology)) ____산부인과 ____종양학 ____안과학(Ophthalmology) ____병리학(Pathology) ____소아과 ____호흡기내과 ____영상의학과 ____류마티스학(Rheumatology) ____외과학(Surgery) ____치과학(Dentistry) ____디지털 헬스 ____유전체 의학 및 정밀의료(Genomic Medicine, Precision/Personalized Medicine) ____재활의학과 ____재생 의학(Regenerative Medicine) ____수의학(Veterinary Medicine) ____의학 교육과 수련(Medical Education and Training) ____간호학(Nursing) ____헬스케어 행정(Healthcare Administration) ____참고 문헌
__9장. 의료 인공지능의 구현 ____핵심 개념 ____헬스케어 기관에서의 인공지능 준비도 평가 ____성공적인 의료 인공지능 구현을 위한 10가지 요소 ____의료 인공지능 구현을 위해 극복해야 할 10가지 장애물 ______참고 문헌
PART 4. 인공지능의 미래와 의료 응용
__10장. 인공지능의 미래에 관한 주요 개념 ____5G ____증강현실과 가상현실 ____블록체인과 사이버 보안 ____뇌-컴퓨터 인터페이스 ____캡슐 네트워크 ____클라우드 인공지능 ____엣지 컴퓨팅 ____내장된 인공지능(만물인터넷) ____퍼지 인지 맵 ____생성적 질의 네트워크 ____하이퍼그래프 데이터베이스 ____로샷 러닝 ____뉴로모픽 컴퓨팅 ____양자 컴퓨팅 ____재귀적 피질 신경망 ____스파이킹 신경망 ____스웜 지능 ____템포랄 컨볼루션 넷 ____전이 학습 ____데이터와 데이터베이스 ______참고 문헌