├── 20210422-figure1.png
├── 2008.07734-figure1.png
├── 20210408-3rd-agenda.md
├── 20210325-1st-agenda.md
├── 20210401-2nd-agenda.md
├── README.md
├── 20210506-7th-agenda.md
├── 20210415-4th-agenda.md
├── 20210603-10th-agenda.md
├── 20210708-14th-agenda.md
├── 20210610-11th-agenda.md
├── 20210429-6th-agenda.md
├── 20210624-13th-agenda.md
├── 20210617-12th-agenda.md
├── 20210513-8th-agenda.md
├── 20210520-9th-agenda.md
├── 20210422-5th-agenda.md
└── LICENSE
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https://raw.githubusercontent.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/HEAD/2008.07734-figure1.png
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/20210408-3rd-agenda.md:
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1 | # 2021/04/08 - Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
2 |
3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
4 |
5 | * [Clubhouse 2021/04/08 이벤트로 바로가기](https://www.joinclubhouse.com/event/mJDAGZNV)
6 |
7 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
8 | ### Moderator : 전종홍
9 | ### Speaker : 김휘영, 김진성, 권인호, 윤주흥, 하정우, 홍헬렌, 황보율
10 | ### Invited Speaker : 이지민, 천원중
11 | * 소속 기관/학회
12 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
13 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
14 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
15 |
16 | ## 2. 기존 만담 기록
17 | * 2021/03/25 - [1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
18 | * 2021/04/01 - [2nd agenda : EP02 - 만우절 특집 - 2035년 전망](/20210401-2nd-agenda.md)
19 | * 2021/04/08 - [3rd agenda : EP03 - 클친소 특집](/20210408-3rd-agenda.md)
20 |
21 | ## 3. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
22 |
23 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
24 |
25 | 1. 클친소(클럽하우스 친구를 소개합니다)
26 |
27 | 2. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
28 |
29 | * [디지털 트랜스포메이션을 앞당기는 로우코드/노코드 플랫폼](https://brunch.co.kr/@ywkim36/43)
30 | * [No-code AI for pediatric pneumonia detection](https://towardsdatascience.com/no-code-ai-for-pediatric-pneumonia-detection-1641f9c89f31)
31 | * [Code-free deep learning for multi-modality medical image classification](https://www.nature.com/articles/s42256-021-00305-2) - Nature Machine Intelligence
32 | * [AI-facilitated health care requires education of clinicians - The Lancet](https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(21)00722-4/fulltext?rss=yes)
33 | * [Do as AI say: susceptibility in deployment of clinical decision-aids](https://www.nature.com/articles/s41746-021-00385-9) - npj digital medicine
34 | * [인공지능 기반 보건의료 기술 연구개발 동향](https://www.itfind.or.kr/WZIN/jugidong/1985/file8195753632385191208-1985(2021.0.24)-07.pdf)
35 | * [Data, analytics, machine learning, and AI in healthcare in 2021](https://www.zdnet.com/article/data-analytics-machine-learning-and-ai-in-healthcare-in-2021/)
36 | * [대한의료인공지능학회 춘계 학술대회 - 5/21~5/22](http://www.kosaim.org/html/)
37 |
38 | 3. 투자/경제/주식 관련 이슈
39 | * [뷰노, 혁신의료기기소프트웨어 제조기업으로 국내 첫 인증](https://news.v.daum.net/v/20210407151333229)
40 | * [코어라인, 에이뷰 대만 TFDA 인증 획득](http://www.bosa.co.kr/news/articleView.html?idxno=2148149)
41 | * [Nanox and USARAD partner on radiology AI second opinion program](https://www.dotmed.com/news/story/53614)
42 |
43 |
44 | ## 4, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
45 |
46 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
47 |
48 | 추가/수정/발언 참석 원하시는 분들은 [아젠다 이슈](https://github.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/issues/3)에 적어주시면 됩니다.
49 |
50 | ## 5. 토론 요약
51 |
52 | * [3회 토론 요약](https://www.facebook.com/1biit/posts/10159710710586410)
53 |
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/20210325-1st-agenda.md:
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1 | # 2021/03/25 - Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
2 |
3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
4 |
5 | * [Clubhouse 2021/03/25 이벤트로 바로가기](https://www.joinclubhouse.com/event/xXdJZzDx)
6 |
7 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
8 | * 소속 기관/학회
9 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
10 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
11 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
12 |
13 | ## 2. 주제토론: 11시까지 (향후 계획 포함, 가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다)
14 |
15 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
16 |
17 | ~1. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ?~
18 | > * [MIT가 뽑은 10대 기술 중 5개가 AI](https://www.hankyung.com/international/article/202103168636i?fbclid=IwAR2IcPC9m_fz2tPWBJQh0UA5OYexAj2gCALY-85LB1XoiEbOPpZbLkcyi9o)
19 | > 1. GPT3
20 | > 1. ②보고 듣고 느끼고 말하는‘다중 스킬 AI’
21 | > 1. ③질병 모니터링 ‘디지털 동선 추적’
22 | > 1. ④프라이버시 관리 ‘데이터 트러스트’
23 | > 1. ⑤짧은 동영상 제작 공유 ‘틱톡추천 알고리즘’
24 | > * [Realistic High-Resolution Body Computed Tomography Image Synthesis by Using Progressive Growing Generative Adversarial Network: Visual Turing Test](https://medinform.jmir.org/2021/3/e23328/?fbclid=IwAR0SiukWI0q2Vegl1QWhi1_YYouSEkyF2Lq-Ho6vIit3B6kIfcMfIX6FZ6A)
25 |
26 | ~1. 찍먹/부먹 논쟁, 짜장/짬뽕 논쟁~
27 | > * 장비빨/데이터빨 어느게 더 중요하다고 보십니까 ?
28 |
29 | 1. open AI 리포트
30 | * 16개월마다 절반으로 계산량이 감소
31 | * 2012년과 비교해 44배
32 | * 비용절감으로는 11배
33 | * 2013 시작된 딥러닝 열풍, 의료 분야에서 AI가 본격화된 사건/계기를 꼽는다면 ?
34 |
35 | 1. 의료 인공지능을 통해 실제 의사, 환자가 편해지고 있는가 ?
36 | * 실제 현실적 적용/활용 현황이나 도움을 받는 비율은 얼마나 되고 있다고 생각하십니까 ?
37 |
38 | 1. CAD, CDSS 등에 집중되어 있고, 환자 예후예측 등에도 일부 연구가 되고 있는데 또다르게 중요하게 봐야 할 부분들이 있는지 ?
39 |
40 | 1. 의료 인공지능 전문인력의 규모는 ? 계속 늘어나고 있는가 ? 학교 교육과의 연계는 잘 되고 있는가 ?
41 |
42 | 1. AI 전문가 확보와 몸값 상승이 비상인데, 의료 인공지능 전문가의 몸값 상승도 진행되고 있는가 ?
43 |
44 | 1. 의료 인공지능 전문가가 될 수 있나 ? 기본적으로 가져야 할 요건들은 ? 인적 교류는 활발한 편인가 ? 의료 용어를 몰라도 할 수 있나 ?
45 |
46 | 1. 클하 의료 인공지능 클럽을 어떻게 활용할 것인가 ? 학회 활동과 연계하는 것은 어떨지 ?
47 |
48 | 1. GAFAM, 또는 FAAMG 빅테크 기업들의 연구 결과도 자주 살펴 보시나 ?
49 |
50 | 1. 데이터 기반의 No code AI가 의료 현장에도 확산될 수 있을까 ?
51 |
52 | 1. 네이버가 생각하는 의료 인공지능 방향은 ?
53 |
54 | 1. 의료 분야 GPT-3의 연구 사례가 있는가 ?
55 |
56 | 1. 의료 인공지능에서의 윤리 이슈는 잘 검토되고 있다고 보시는지 ? 이루다 사태
57 |
58 | ## 3, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
59 |
60 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
61 |
62 | 오늘 나온 질문들을 간단하게 요약 정리해봤습니다.
63 |
64 | >~Q1) 의료 인공지능 분야가 주료 의료 영상 기반 개발에 집중된 경향이 있는데, 국내 영상 의료기반의 개발 회사들의 경쟁력은 어떻게 된다고 보시는지 ?~
65 | >
66 | >~Q2) MRI tumor segmentation을 잘하려면 어떻게 해야 하는지 ? Network 모델은 deep하게 구성해야 하는지 ?~
67 | >
68 | >~Q3) 해외에서도 국내 의료 데이터를 이용할 수 있는지 ? 공개 의료 데이터셋 작업이 진행되는 것은 있는지 ?~
69 | >
70 | >~Q4) 보험사와 연계한 코드 데이터 활용 등과 관련해 의료 데이터 표준화와 관련한 작업들은 어떤 것들이 있는지 ?~
71 | >
72 | >~Q5) ~
73 | >
74 | >~Q6) 수술 영상을 기반으로 한 수술 부분야에서의 의료 인공지능 기술 응용과 적용 현황은 어떻게 되는지 ?~
75 |
76 | ## 4. 토론 요약
77 |
78 | * [1회 토론 요약](https://www.facebook.com/1biit/posts/10159673623036410)
79 |
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1 | # 2021/04/01 - Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
2 |
3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
4 |
5 | * [Clubhouse 2021/04/01 이벤트로 바로가기](https://www.joinclubhouse.com/event/xXQAqlEg)
6 |
7 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
8 | ### Moderator : 전종홍
9 | ### Speaker : 김휘영, 김진성, 권인호, 윤주흥, 황보율
10 | * 소속 기관/학회
11 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
12 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
13 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
14 |
15 | ## 2. 기존 만담 기록
16 | * 2021/03/25 - [1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
17 |
18 | ## 3. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
19 |
20 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
21 |
22 | 1. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
23 |
24 | * [An international survey on AI in radiology in 1,041 radiologists and radiology residents part 1: fear of replacement, knowledge, and attitude](https://link.springer.com/article/10.1007/s00330-021-07781-5?fbclid=IwAR2Q8fapOHMkXEDce-EW0umd6R5Dm-98-XuzpolB-QxaXqTB_frLnyNkOAA)
25 | * [Contactless Sleep Sensing in Nest Hub](https://ai.googleblog.com/2021/03/contactless-sleep-sensing-in-nest-hub.html)
26 | * [Efficient Feature Transformations for Discriminative and Generative Continual Learning](https://arxiv.org/abs/2103.13558v1)
27 | * [모델 중심에서 데이터 중심으로](https://jiho-ml.com/weekly-nlp-35/)
28 | * [디지털 트랜스포메이션을 앞당기는 로우코드/노코드 플랫폼](https://brunch.co.kr/@ywkim36/43)
29 |
30 | 2. 만우절 특집 - 2035년에 듣고 싶은 의료 인공지능 관련 소식은 ?
31 | * 잠시 과거로 돌아가 봅니다. - [The Coming of Age of Artificial Intelligence in Medicine](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2752210/)
32 | >The number of successes of AI in medicine is likely to grow in the near future. On the opposite side of the general perception that AI is in its winter time, we fully agree with Rodney Brooks [1, 34]:
33 | >
34 | >“there’s this stupid myth out there that AI has failed, but AI is around you every second of the day.”
35 | >
36 | >The new generation of health care information systems and the current bioinformatics research are constantly proving the truth of this sentence.
37 |
38 | * [Artificial Intelligence in Medical Diagnosis](https://www.acpjournals.org/doi/10.7326/0003-4819-108-1-80) : 1988
39 | * [Artificial intelligence in healthcare: past, present and future ](https://svn.bmj.com/content/2/4/230)
40 | * [A short guide for medical professionals in the era of artificial intelligence](https://www.nature.com/articles/s41746-020-00333-z)
41 | * [Machine Learning in Medical Imaging](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1546144017316733)
42 | * [Medical Specialties Involved in Artificial Intelligence Research: Is There a Leader?](https://tasmanmedicaljournal.com/2020/02/medical-specialties-involved-in-artificial-intelligence-research-is-there-a-leader/)
43 |
44 | 3. 만우절 특집 : 의료 인공지능 분야 2035년 전망 결과
45 | * 국내 의료인공지능 기업 중 탑랭커 1-2위의 기업이 살아 남아 100조 시총을 갖는 회사가 될 것이다.
46 | * EMR/PACS 기반 데이터를 소유한 데이터 중심 기업들이 살아남을 것이고, 기술 중심 기업들은 흡수 합병될 것이다.
47 | * 병원과 주요 기업간의 파트너십이 강화될 것이다
48 | * 소비자 중심의 플랫폼 기업(GAFAM 또는 FAAMG)과 의료 분야 전문기업 (G.P.S)의 협력과 경쟁은 계속된다
49 | * 소비자 중심의 기업의 영향력이 커질 것이다
50 | * Autonomous Medical AI가 확산되면서 특정 영역에서는 의료 인공지능과 협력을 필수요소가 될 것이다 (필수 요소를 지키지 않으면 불법이 될수도)
51 | * 의료 인공지능의 암흑기가 새로운 형태로 올 수도 있다.
52 |
53 | ## 4, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
54 |
55 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
56 |
57 | ## 5. 토론 요약
58 |
59 | * [2회 토론 요약](https://www.facebook.com/1biit/posts/10159692208606410)
60 |
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/README.md:
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1 | # AIML-in-Medicine-club
2 |
3 | [의료 인공지능 클럽(AI/ML in Medicine)](https://www.joinclubhouse.com/club/aiml-in-medicine) 이벤트를 위한 저장소입니다.
4 |
5 | 2021년 3월25일 첫 공식 모임을 시작으로 의료 인공지능 분야에 대해 다양한 이야기들을 부담없이 나누고자 하고 있습니다.
6 |
7 | 애초의 의도는 "클생과 현생의 조화 탈피"를 목표로 보다 가볍고 무겁지 않게 진행하는 것이 목표였는데,
8 | 모더레이터의 능력이 부족해 아직은 제대로 진지함을 유지 중에 있습니다.
9 |
10 | 앞으로 계속 진행하면서 의료/바이오 인공지능들을 아우를 수 있는 장으로
11 | 국내외 소식, 개발/구현 이슈, 학술적/산업적 이슈들, 실제 의료인 및 소비자들과 공감하는 이슈들을 좀더 가볍게 논의할 수 있는 자리로 만들고자 하며,
12 | 매주(또는 격주) 목요일 저녁마다 특화된 주제와 형식을 만들수 있도록 다양한 시도들을 하며 계속 이어나갈 수 있도록 해보겠습니다.
13 |
14 | 다음 링크로 접속하시면 초대 없이 클럽하우스와 의료인공지능 클럽 가입도 가능하십니다.
15 | https://www.clubhouse.com/join/aiml-in-medicine/fvzQHLyQ
16 |
17 | * Moderator
18 | * 전종홍 (한국전자통신연구원 표준연구본부 책임연구원, [@hollobit](https://www.joinclubhouse.com/@hollobit))
19 | * Speaker
20 | * 권인호 (동아대 의과대학 응급의학과 교수, [@ryan.gwon](https://www.joinclubhouse.com/@ryan.gwon))
21 | * 김진성 (연세대 의과대학 방사선종양학교실 교수, [@jinsung](https://www.joinclubhouse.com/@jinsung))
22 | * 김휘영 (연세대 의과대학 융합의학과 교수, [@astaria82](https://www.joinclubhouse.com/@astaria82))
23 | * 윤주흥 (피츠버그 의과대학 교수, [@nekofoot](https://www.joinclubhouse.com/@nekofoot))
24 | * 하정우 (네이버 CLOVA 이사, [@haydn-jw](https://www.joinclubhouse.com/@haydn-jw))
25 | * 황보율 (국립암센터 갑상선암센터 내분비내과, 인공지능사업팀장, [@yulhwangbo](https://www.joinclubhouse.com/@yulhwangbo))
26 | * 홍헬렌 (서울여대 소프트웨어공학과 교수, [@hlhong](https://www.joinclubhouse.com/@hlhong))
27 |
28 | 매주 목요일 진행되는 agenda는 여기에서 공유하고 있습니다.
29 | 좋은 제안이 있으면 언제든 issue나 pull request로 업데이트 해주세요
30 |
31 | * [2021/07/08 - 14th agenda : EP14 - 방종 AI 특집](/20210708-14th-agenda.md)
32 | * 2021/07/01 - 이번주는 더 나은 주제 발굴을 위해 쉽니다 :)
33 | * [2021/06/24 - 13th agenda : EP13 - 데이터중심](/20210624-13th-agenda.md)
34 | * [2021/06/17 - 12th agenda : EP12 - 데이터셋3](/20210617-12th-agenda.md)
35 | * [2021/06/10 - 11th agenda : EP11 - 데이터셋2](/20210610-11th-agenda.md)
36 | * [2021/06/03 - 10th agenda : EP10 - 데이터셋](/20210603-10th-agenda.md)
37 | * 2021/05/27 - 이번주는 국제표준 회의와 일정 중복으로 쉽니다. 다음주에 뵐께요
38 | * [2021/05/20 - 9th agenda : EP09 - 정책과제2부](/20210520-9th-agenda.md)
39 | * [2021/05/13 - 8th agenda : EP08 - 정책과제](/20210513-8th-agenda.md)
40 | * [2021/05/06 - 7th agenda : EP07 - Vuno 특집](/20210506-7th-agenda.md)
41 | * [2021/04/29 - 6th agenda : EP06 - 무물보](/20210429-6th-agenda.md)
42 | * [2021/04/22 - 5th agenda : EP05 - 위험과 한계](/20210422-5th-agenda.md)
43 | * [2021/04/15 - 4th agenda : EP04 - 데이터 증강과 합성](/20210415-4th-agenda.md)
44 | * [2021/04/08 - 3rd agenda : EP03 - 클친소 특집](/20210408-3rd-agenda.md)
45 | * [2021/04/01 - 2nd agenda : EP02 - 만우절 특집 - 2035년 전망](/20210401-2nd-agenda.md)
46 | * [2021/03/25 - 1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
47 |
48 | ## Club 소개
49 |
50 | Welcome! This club is all about the topics of AI/ML technology and applications in Healthcare and Bioinformatics. We encourage open, candid discussions and debates. Please show your professionalism.
51 |
52 | We will host regular/non-regular discussions for our members who come from academies, hospitals, research institutes, enterprise, startup, and venture backgrounds.
53 |
54 | We will cover the discussion topics as below:
55 | - AI/ML technologies and models, learning methods
56 | - Artificial Intelligence and Machine Learning applications in Medicine and Bioinformatics
57 | - Clinical performance evaluation and Software Testing
58 | - Standardization issues on AI/ML Medical devices
59 | - Data quality management and operation procedure
60 |
61 | Follow the club to get alerts for upcoming events. Contact us if you have a proposal for future events. If you want to join in host team also, contact us.
62 |
63 | Moderator/Founder - Jonghong Jeon: [@hollobit](https://www.joinclubhouse.com/@hollobit)
64 |
65 | ## 함께하면 좋은 club
66 | * [Weekly arXiv 만담](https://github.com/jungwoo-ha/WeeklyArxivTalk) - [AI Korea club](https://www.joinclubhouse.com/club/ai-korea)
67 | * [AI 101 인공지능과 비즈니스 club](https://www.joinclubhouse.com/club/ai-101-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%EA%B3%BC-%EB%B9%84%EC%A6%88%EB%8B%88%EC%8A%A4)
68 |
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/20210506-7th-agenda.md:
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1 | # 2021/05/06 - Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
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3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
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5 | * [Clubhouse 2021/05/06 이벤트로 바로가기](https://www.joinclubhouse.com/event/xXLd4aN3)
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7 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
8 | ### Moderator : 전종홍
9 | ### Speaker : 김휘영, 김진성, 하정우, 권인호, 윤주흥, 황보율
10 | ### Invited Speaker : 정규환(뷰노)
11 | * 소속 기관/학회
12 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
13 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
14 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
15 |
16 | ## 2. 기존 만담 기록
17 | * 2021/03/25 - [1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
18 | * 2021/04/01 - [2nd agenda : EP02 - 만우절 특집 - 2035년 전망](/20210401-2nd-agenda.md)
19 | * 2021/04/08 - [3rd agenda : EP03 - 클친소 특집](/20210408-3rd-agenda.md)
20 | * 2021/04/15 - [4th agenda : EP04 - 데이터 증강과 합성](/20210415-4th-agenda.md)
21 | * 2021/04/22 - [5th agenda : EP05 - 위험과 한계](/20210422-5th-agenda.md)
22 | * 2021/04/29 - [6th agenda : EP06 - 무물보](/20210429-6th-agenda.md)
23 |
24 | ## 3. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
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26 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
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28 | 1. 투자/경제/주식 관련 이슈
29 |
30 | 2. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
31 | * [韓 AI 스타트업에 쏟아지는 해외VC ‘러브콜’ - 재이랩스, 마크비전, 슈퍼브에이아이, 베어로보틱스, 팬텀AI](https://platum.kr/archives/162234)
32 | * ["인공지능 데이터 나누고 업계표준 세워라"](https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2021042916332961060) - [Netherlands AI Coalition](https://nlaic.com/en/about-nl-aic/)
33 | * [앤드류 응, 의료 AI 상용화하지 않는 이유에 대해 답하다](http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=138356) - [Healthcare’s AI Future: A Conversation with Fei-Fei Li & Andrew Ng](https://www.youtube.com/watch?v=Gbnep6RJinQ&t=1312s)
34 | * [애플, 구글 과학자 '새미 벤지오' 전격 영입](http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=138344)
35 | * [닥터앤서 2.0 분당서울대병원이 이끈다...자문기업으로 루닛, 뷰노 선정](http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=138371)
36 | * [Machine Learning Faces a Reckoning in Health Research](https://spectrum.ieee.org/the-human-os/artificial-intelligence/medical-ai/machine-learning-faces-a-reckoning-in-health-research)
37 | * [Reproducibility in machine learning for health research: Still a ways to go](https://stm.sciencemag.org/content/13/586/eabb1655.full)
38 | * [New AI model could make clinical trials more inclusive](https://www.stanforddaily.com/2021/04/21/new-ai-model-could-make-clinical-trials-more-inclusive/)
39 | * [Evaluating eligibility criteria of oncology trials using real-world data and AI](https://www.nature.com/articles/s41586-021-03430-5) - Nature
40 | * [AI Challenges For The Health IT Industry: Should We Expect Electronic Doctors?](https://www.forbes.com/sites/forbesbusinessdevelopmentcouncil/2021/04/27/ai-challenges-for-the-health-it-industry-should-we-expect-electronic-doctors/?sh=471382385cd8)
41 | * [7 tips for responsible use of health care AI](https://www.ama-assn.org/practice-management/digital/7-tips-responsible-use-health-care-ai)
42 | * [Artificial Intelligence in Health Care: The Hope, the Hype, the Promise, the Peril (2019)](https://nam.edu/artificial-intelligence-special-publication/) - A Special Publication from the National Academy of Medicine
43 | * [The EU’s draft AI Regulation: key considerations for Life Sciences companies](https://lifesciences.dlapiper.com/post/102gx33/the-eus-draft-ai-regulation-key-considerations-for-life-sciences-companies)
44 |
45 | 5. Special Talk - 정규환 CTO, 부사장 (Vuno)
46 | * [정규환 칼럼- 의료인공지능의 만개를 위하여](http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=138143)
47 | * [Vuno Newsletter 1호](https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/-ttUJaFo8mfQ18U_hFPeLdJLtac9og==?fbclid=IwAR3ef3TruE4zF5MbSF1I7PhCtJLfvm_jjk9qdJZIVhLDS9nFAZwfE07Nt1M)
48 | * [Blind - 뷰노](https://www.teamblind.com/kr/company/%EB%B7%B0%EB%85%B8/)
49 |
50 | ## 4, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
51 |
52 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
53 |
54 | 추가/수정/발언 참석 원하시는 분들은 [아젠다 이슈](https://github.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/issues/8)에 적어주시면 됩니다.
55 |
56 | ## 5. 토론 요약
57 |
58 | * 7회 토론 요약
59 |
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/20210415-4th-agenda.md:
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1 | # 2021/04/15 - Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
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3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
4 |
5 | * [Clubhouse 2021/04/15 이벤트로 바로가기](https://www.joinclubhouse.com/event/MKKNgkpN)
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7 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
8 | ### Moderator : 전종홍
9 | ### Speaker : 김휘영, 김진성, 홍헬렌, 하정우, 권인호, 윤주흥, 황보율
10 | ### Invited Speaker : 배현진(프로메디우스)
11 | * 소속 기관/학회
12 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
13 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
14 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
15 |
16 | ## 2. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
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18 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
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20 | 1. 투자/경제/주식 관련 이슈
21 | * MS의 nuance 인수
22 |
23 | 2. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
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25 | * [대한의학영상정보학회 워크샵 - 4/10](https://ksiim.org/c/202101/agenda/program)
26 | * [BMW, 이미지와 동영상에서 코드없이... 개인 및 특정 객체 정보 보호하는 'AI 익명화 솔루션' 오픈 소스로 공개](http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=20742&fbclid=IwAR1IDEjtNKuAGy5vm3DVrYlNVgOHpFXCKP0GVanyswRIDhX6KqA_NqOG2e0) - [BMW-Anonymization-API github](https://github.com/BMW-InnovationLab/BMW-Anonymization-API)
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28 | 3. Special Talk : Data Augmentation (with 프로메디우스 배현진 대표)
29 | * [프로메디우스ㅣ의료영상 AI 스타트업 기업에게 묻다!(feat. 아산병원 의료영상지능실현연구실) @ youtube](https://www.youtube.com/watch?v=N2Hj1E3z7rQ)
30 | * [딥러닝 기반 의료영상 분석을 위한 데이터 증강 기법 - Data Augmentation Techniques for Deep Learning-Based Medical Image Analyses](https://jksronline.org/DOIx.php?id=10.3348/jksr.2020.0158) - J Korean Soc Radiol. 2020 Nov;81(6):1290-1304. Korean.
31 | * [Realistic High-Resolution Body Computed Tomography Image Synthesis by Using Progressive Growing Generative Adversarial Network: Visual Turing Test](https://medinform.jmir.org/2021/3/e23328/?fbclid=IwAR2qNciqdffBILPooAd6HNXGE7R4uB6ZSy68U5HOWE9vlPAUYZVQyk_aZKw) - JMIR Med Inform 2021;9(3):e23328
32 | * 기타 참고자료들
33 | * [Data augmentation](https://github.com/AgaMiko/data-augmentation-review)
34 | * [데이터 어그먼테이션 연구 동향을 소개합니다](https://www.kakaobrain.com/blog/64)
35 | * [A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning](https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-019-0197-0)
36 | * [Data augmentation using learned transformations for one-shot medical image segmentation](http://www.mit.edu/~adalca/files/papers/cvpr2019_brainstorm.pdf)
37 | * [딥러닝 기반 의료 영상 인공지능 모델의 취약성: 적대적 공격 Exploiting the Vulnerability of Deep Learning-Based Artificial Intelligence Models in Medical Imaging: Adversarial Attacks](https://jksronline.org/DOIx.php?id=10.3348/jksr.2019.80.2.259)
38 | * [Automating Data Augmentation: Practice, Theory and New Direction](http://ai.stanford.edu/blog/data-augmentation/)
39 | * [Data Augmentation in Python: Everything You Need to Know](https://neptune.ai/blog/data-augmentation-in-python)
40 | * [Generative Adversarial Network in Medical Imaging: A Review](https://arxiv.org/abs/1809.07294)
41 | * [A review on medical imaging synthesis using deep learning and its clinical applications](https://aapm.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/acm2.13121)
42 | * [Data augmentation using generative adversarial networks (CycleGAN) to improve generalizability in CT segmentation tasks](https://www.nature.com/articles/s41598-019-52737-x)
43 | * [Learning More with Less: GAN-based Medical Image Augmentation](https://arxiv.org/abs/1904.00838)
44 | * [Medical Image Synthesis for Data Augmentation and Anonymization Using Generative Adversarial Networks](https://arxiv.org/abs/1807.10225)
45 | * [Image synthesis with adversarial networks: A comprehensive survey and case studies](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253521000385?casa_token=ch3dsAtpe-4AAAAA:GmkThvUX2DaVKqbh6oRYYDecosOFdV4LaaeiJ9Pg0Bezk3m7biLeoF0fFYTCrzNmvs2UFV-t4g)
46 | * [Fast AutoAugment (NeurIPS 2019)](https://proceedings.neurips.cc/paper/2019/hash/6add07cf50424b14fdf649da87843d01-Abstract.html?fbclid=IwAR2MuhKn8QtGSW2i1ZUGAW6LSzdaLGum5pDKhkw0bXqJblVBPR46QnlV5mw) - [github](https://github.com/kakaobrain/fast-autoaugment) by Kakao Brain
47 | * [Generating Diverse Synthetic Medical Image Data for Training Machine Learning Models](https://ai.googleblog.com/2020/02/generating-diverse-synthetic-medical.html) - Google AI blog
48 | * [A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning](https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-019-0197-0) - [category diagram](https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-019-0197-0/figures/2)
49 | * [The Future Of Synthetic Health Care Data](https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2020/08/03/the-future-of-synthetic-health-care-data/?sh=53fb053d17b9) - Forbes
50 | * [Synthetic Patient Generation](https://synthetichealth.github.io/synthea/)
51 | * [인공지능을 활용한 "합성 의료데이터":GAN 기술 중심으로](https://www.khidi.or.kr/board/view?pageNum=1&rowCnt=10&no1=379&linkId=48846792&menuId=MENU01783&maxIndex=00488467929998&minIndex=00115057759998&schType=0&schText=&schStartDate=&schEndDate=&boardStyle=&categoryId=&continent=&country=)
52 |
53 | ## 3, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
54 |
55 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
56 |
57 | 추가/수정/발언 참석 원하시는 분들은 [아젠다 이슈](https://github.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/issues/4)에 적어주시면 됩니다.
58 |
59 | ## 4. 토론 요약
60 |
61 | * [4회 토론 요약](https://www.facebook.com/1biit/posts/10159730044391410)
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/20210603-10th-agenda.md:
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1 | # 2021/06/03 - 10th Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
2 |
3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
4 |
5 | * [Clubhouse 2021/06/03 이벤트로 바로가기](https://www.clubhouse.com/event/ma19yznL)
6 | * [클럽 하우스 가입과 의료 인공지능(AI/ML in Medicine) 클럽 가입 신청을 동시에 하는 방법](https://www.clubhouse.com/join/aiml-in-medicine/fvzQHLyQ?fbclid=IwAR0_nnP9gHvug6Mhs-8gpy7AK1Q-CGxiQG7f_hq49sfHNljQUCfVnxFVBg8)
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8 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
9 | ### Moderator : 전종홍
10 | ### Speaker : 김휘영, 김진성, 하정우, 신수용, 권인호, 윤주흥, 황보율
11 | ### Invited Speaker :
12 | * 소속 기관/학회
13 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
14 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
15 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
16 |
17 | ## 2. 기존 만담 기록
18 | * 2021/03/25 - [1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
19 | * 2021/04/01 - [2nd agenda : EP02 - 만우절 특집 - 2035년 전망](/20210401-2nd-agenda.md)
20 | * 2021/04/08 - [3rd agenda : EP03 - 클친소 특집](/20210408-3rd-agenda.md)
21 | * 2021/04/15 - [4th agenda : EP04 - 데이터 증강과 합성](/20210415-4th-agenda.md)
22 | * 2021/04/22 - [5th agenda : EP05 - 위험과 한계](/20210422-5th-agenda.md)
23 | * 2021/04/29 - [6th agenda : EP06 - 무물보](/20210429-6th-agenda.md)
24 | * 2021/05/06 - [7th agenda : EP07 - 뷰노](/20210506-7th-agenda.md)
25 | * 2021/05/13 - [8th agenda : EP08 - 정책과제](/20210513-8th-agenda.md)
26 | * 2021/05/20 - [9th agenda : EP09 - 정책과제2](/20210520-9th-agenda.md)
27 |
28 | ## 3. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
29 |
30 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
31 |
32 | 1. 투자/경제/주식 관련 이슈
33 |
34 | 2. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
35 | * [재외국민 비대면 진료 : ‘코로나 사각지대’ 놓인 재외국민을 국내 의료진이 진료](http://sandbox.korcham.net/Service/Main/appl/Main.asp)
36 | * [AI헬스케어 시장,연평균 50% 성장...국내 의료 AI업계,글로벌 가속화](https://www.pharmnews.com/news/articleView.html?idxno=104800)
37 | * [미 AI 종사자들은 얼마나 벌까? 일하기 좋은 기업은 어디일까?](http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=138821)
38 | * [AI가 만드는 ‘Medical AI’를 시작합니다](https://www.skt.ai/kr/press/detail.do?seq=66&fbclid=IwAR2NxfgwWwnsobCiF4K7hyT_3V8-WRN6Loj0gUkPsUB6SEkHgtiLauuulwo)
39 | * [파킨슨병 조기진단 '휴런 AI', 유럽진출 '눈앞'](http://www.e-conomy.co.kr/news/articleView.html?idxno=30817)
40 | * [Samsung and Bayer invest in A.I. doctor app Ada Health](https://www.cnbc.com/2021/05/27/samsung-and-bayer-invest-in-ai-doctor-app-ada-health.html?fbclid=IwAR2FFRN3ISl2V1mT2VouaOS7TPUokrMq1qVxPSNBo9rme7R9hkbjsvz40j8)
41 | * [How does AI promise to shape the future of medical physics?](https://www.auntminnieeurope.com/index.aspx?sec=ser&sub=def&pag=dis&ItemID=620216)
42 | * [Artificial intelligence–enabled electrocardiograms for identification of patients with low ejection fraction: a pragmatic, randomized clinical trial](https://www.nature.com/articles/s41591-021-01335-4)
43 | * [Analytics Insight has selected top startups that are using AI mental health treatments.](https://www.analyticsinsight.net/top-start-ups-to-use-artificial-intelligence-in-mental-healthcare/)
44 | * [The European Health Data Space: an opportunity for the public health community](https://epha.org/the-european-health-data-space-an-opportunity-for-the-public-health-community/)
45 | * [European health data space - Responding to the questionnaire](https://ec.europa.eu/info/law/better-regulation/have-your-say/initiatives/12663-A-European-Health-Data-Space/public-consultation_en)
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48 | 3. Special Talk - Dataset과 테스팅
49 | * Q1: 인공지능 의료기기 분야(또는 의료 인공지능 분야)에서는 KLUE 같은 것을 못만들까 ?
50 | * [KLUE Day](https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1489810094693377)
51 | * Q2: 어떻게하면 효과적인 성능평가와 객관적 성능 비교 평가를 가능하도록 할 수 있을까 ?
52 | * 임상 시험이 객관적인 성능평가를 보장할 수 있을까 ?
53 | * [Key challenges for delivering clinical impact with artificial intelligence](https://bmcmedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12916-019-1426-2) - BMI Medicine
54 | * [Machine learning is booming in medicine. It’s also facing a credibility crisis](https://www.statnews.com/2021/06/02/machine-learning-ai-methodology-research-flaws/)
55 | * [Common pitfalls and recommendations for using machine learning to detect and prognosticate for COVID-19 using chest radiographs and CT scans](https://www.nature.com/articles/s42256-021-00307-0) - Nature Machine Intelligence
56 | * [AI for radiographic COVID-19 detection selects shortcuts over signal](https://www.nature.com/articles/s42256-021-00338-7) - Nature Machine Intelligence
57 | * [How medical AI devices are evaluated: limitations and recommendations from an analysis of FDA approvals](https://www.nature.com/articles/s41591-021-01312-x.epdf?sharing_token=8BNOnt1UUOf0iPsJ9yU0J9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0M6PlZXWQqbgCrdZtSbNOnPDQlhZJ-fPz8LJ4JqCoxGYshqBh62049hIhMSEfJaE7pKaceG00AD1FUBHLZ5YShokEBQWoF6kBbZitEELPDqWu-9esaFE8DcbdQ1QAgRChw%3D&utm_source=STAT+Newsletters&utm_campaign=fdec4d0d0d-health_tech_4-6-21_COPY_01&utm_medium=email&utm_term=0_8cab1d7961-fdec4d0d0d-152708089) - Nature
58 | * [Dataset search @google](https://datasetsearch.research.google.com/)
59 | * [Browse SoTA > Medical @paperwithcode](https://paperswithcode.com/area/medical)
60 | * Q3: 효과적인 성능 평가용 Dataset이란 ? 현재 연구자들은 이런 Dataset을 만들고 사용하고 있나 ?
61 | * Q4: 효과적인 성능 평가용 Dataset을 어떻게 만들 수 있을까 ?
62 | * Q5: 차별화된 시험 방법이 필요할까 ?
63 | * Q6: 합성 데이터 활용과 Trustworthiness 검증 방법은 ?
64 |
65 | ## 4, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
66 |
67 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
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69 | 추가/수정/발언 참석 원하시는 분들은 [아젠다 이슈](https://github.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/issues/11)에 적어주시면 됩니다.
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71 | ## 5. 토론 요약
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73 | * [10회 토론 요약](https://www.facebook.com/1biit/posts/10159861234586410)
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/20210708-14th-agenda.md:
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1 | # 2021/07/08 - 14th Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
2 |
3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
4 |
5 | * [Clubhouse 2021/07/08 이벤트로 바로가기](https://www.clubhouse.com/event/MdO3jng7)
6 | * [클럽 하우스 가입과 의료 인공지능(AI/ML in Medicine) 클럽 가입 신청을 동시에 하는 방법](https://www.clubhouse.com/join/aiml-in-medicine/fvzQHLyQ?fbclid=IwAR0_nnP9gHvug6Mhs-8gpy7AK1Q-CGxiQG7f_hq49sfHNljQUCfVnxFVBg8)
7 |
8 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
9 | ### Moderator : 김진성, 김휘영
10 | ### Speaker : 천원중, 이지민, 신수용, 하정우, 권인호
11 | ### Invited Speaker :
12 | * 소속 기관/학회
13 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
14 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
15 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
16 |
17 | ## 2. 기존 만담 기록
18 | * 2021/03/25 - [1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
19 | * 2021/04/01 - [2nd agenda : EP02 - 만우절 특집 - 2035년 전망](/20210401-2nd-agenda.md)
20 | * 2021/04/08 - [3rd agenda : EP03 - 클친소 특집](/20210408-3rd-agenda.md)
21 | * 2021/04/15 - [4th agenda : EP04 - 데이터 증강과 합성](/20210415-4th-agenda.md)
22 | * 2021/04/22 - [5th agenda : EP05 - 위험과 한계](/20210422-5th-agenda.md)
23 | * 2021/04/29 - [6th agenda : EP06 - 무물보](/20210429-6th-agenda.md)
24 | * 2021/05/06 - [7th agenda : EP07 - 뷰노](/20210506-7th-agenda.md)
25 | * 2021/05/13 - [8th agenda : EP08 - 정책과제](/20210513-8th-agenda.md)
26 | * 2021/05/20 - [9th agenda : EP09 - 정책과제2](/20210520-9th-agenda.md)
27 | * 2021/05/27 - 국제표준 회의와 일정 중복으로 휴방
28 | * 2021/06/03 - [10th agenda : EP10 - 데이터셋](/20210603-10th-agenda.md)
29 | * 2021/06/10 - [11th agenda : EP11 - 데이터셋2](/20210610-11th-agenda.md)
30 | * 2021/06/17 - [12th agenda : EP12 - 데이터셋3](/20210617-12th-agenda.md)
31 | * 2021/06/24 - [13th agenda : EP13 - 데이터 중심 평가](/20210624-13th-agenda.md)
32 | * 2021/07/01 - 더 나은 주제 발굴을 위해 휴방
33 | * 2021/07/08 - [14th agenda : EP14 - 방종 AI 특집](/20210708-14th-agenda.md)
34 |
35 |
36 | ## 3. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
37 |
38 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
39 |
40 | 1. 투자/경제/주식 관련 이슈
41 |
42 | 2. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
43 | * [WHO, 보건분야 AI의 6가지 원칙 담은 보고서 발간](http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=139346)
44 | * [Ethics and governance of artificial intelligence for health](https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200)
45 | * [제12차 혁신성장 BIG3 추진회의 개최 - ②-3 소프트웨어 의료기기 육성을 위한 제도개선 방안](https://www.moef.go.kr/nw/nes/detailNesDtaView.do?searchBbsId=MOSFBBS_000000000028&menuNo=4010100&searchNttId=MOSF_000000000055648)
46 | * [AI, 암 조기 발견에 획기적 능력 발휘...CADU AI는 의료기기로 최초 승인돼](http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=139424)
47 | * [SK 바이오 팜, 2030 년까지 글로벌 Top 10 헬스 케어 기업 목표](http://www.koreabiomed.com/news/articleView.html?idxno=11537)
48 | * [혁신의료기기SW 제조 인증 2·3호에 루닛과 코어라인](https://zdnet.co.kr/view/?no=20210704101935&fbclid=IwAR2FE7X5qpPdYbPBt5-UheLR06v864kWcciWsUoQSr3ImKVJ-2OqXVXZS9o)
49 | * [(정규환 칼럼) 의료인공지능의 만개를 위한 기술적 고려사항](http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=139181&fbclid=IwAR2mmsEql8de6wr-PTygUgiNYmstMpRwFn1RVGsix3o4GsWfWrp873f23jA)
50 | * ['가치 평가’ 난항 의료AI, 해외선 어떻게 평가할까](https://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=2012284)
51 | * [[보건산업브리프 Vol.328] 혁신성에 근거한 디지털헬스케어의 가치 평가 필요성](https://www.khidi.or.kr/board/matrixView?linkId=48858473&menuId=MENU01783&titleId=452212&searchCodeNm1=%EB%8F%99%ED%96%A5/%EC%A0%95%EC%B1%85/%EC%A0%9C%EB%8F%84&searchCodeNm2=%EB%B3%B4%EA%B1%B4%EC%82%B0%EC%97%85%EC%B4%9D%EA%B4%84&searchCode1=0001&searchCode2=0008)
52 | * [Korea lacks evaluation criteria for AI-using medical devices](https://www.koreabiomed.com/news/articleView.html?idxno=11559)
53 | * [[바이오] "병원가기 전 AI문진 받으세요"…성큼 다가온 비대면 의료서비스](https://www.mk.co.kr/news/it/view/2021/07/654078/)
54 | * [정부, 재택의료센터 도입 추진..."집 안에서 진료 받는다"](https://www.ajunews.com/view/20210707133924892)
55 | * [의료용 AI 소프트웨어 발전 가속화…고령-치매영역 기대](https://www.dementianews.co.kr/news/articleView.html?idxno=3992)
56 | * [클라우드로 의료데이터 연구한다…네이버클라우드 연내 '데이터박스' 출시](https://www.etnews.com/20210705000125?mc=em_006_0001)
57 | * [힐세리온, 일반인용 ‘AI 초음파 자가 진단기’ 개발 추진](https://www.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/1002265.html)
58 | * [VUNO Embeds AI-powered Algorithms in Samsung’s Premium Mobile X-ray System](https://www.itnonline.com/content/vuno-embeds-ai-powered-algorithms-samsung%E2%80%99s-premium-mobile-x-ray-system)
59 | * [뷰노 “AI 기반 솔루션 '뷰노메드 딥카스', 심정지 예측 성능 확인”](https://www.rapportian.com/news/articleView.html?idxno=136231)
60 | * [Chest X-ray AI solution which detects 124 clinical findings launched](https://www.med-technews.com/news/ai-and-vr-in-healthcare/chest-x-ray-ai-solution-launched-which-detects-124-clinical-/)
61 | * [Effect of a comprehensive deep-learning model on the accuracy of chest x-ray interpretation by radiologists: a retrospective, multireader multicase study](https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(21)00106-0/fulltext) - The Lancet Digital Health
62 | * [정필모 의원 '인공지능법 제정안', 포털·의료 AI 판단 설명 의무화](http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=139381)
63 | * [인공지능 육성 및 신뢰 기반 조성 등에 관한 법률안 - 정필모의원등23인, 제2111261호(2021. 7. 1.). 제388회 국회(임시회)](https://opinion.lawmaking.go.kr/gcom/nsmLmSts/out/2111261/detailRP)
64 | * [인공지능 관련 의안 현황](https://opinion.lawmaking.go.kr/gcom/nsmLmSts/out?sortCol=&sortOrder=&sugCd=21&sgtCls=&cptOfiOrgCd=&searchStDtNew=&searchEdDtNew=&rslRsltNmL=&rslRsltNmR=&scCptPpostCmt=&scPpsUsr=&stDtFmt=&edDtFmt=&scBlNm=scBlNm_blNm&scBlNmSct=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5)
65 | * [Will radiology AI increase workloads for radiologists?](https://www.auntminnie.com/index.aspx?sec=ser&sub=def&pag=dis&ItemID=132817)
66 | * [Workload of diagnostic radiologists in the foreseeable future based on recent scientific advances: growth expectations and role of artificial intelligence](https://insightsimaging.springeropen.com/articles/10.1186/s13244-021-01031-4)
67 | * [5 healthcare AI deals made in 2021](https://www.beckershospitalreview.com/artificial-intelligence/5-healthcare-ai-deals-made-in-2021.html)
68 | * [Contributed: Top 10 Use Cases for AI in Healthcare](https://www.mobihealthnews.com/news/contributed-top-10-use-cases-ai-healthcare)
69 | * [Life in 2050: A Glimpse at Medicine in the Future](https://interestingengineering.com/life-in-2050-a-glimpse-at-medicine-in-the-future)
70 |
71 | 3. Special Talk - 방종 AI 특집
72 |
73 | ## 4, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
74 |
75 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
76 |
77 | 추가/수정/발언 참석 원하시는 분들은 [아젠다 이슈](https://github.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/issues/15)에 적어주시면 됩니다.
78 |
79 | ## 5. 토론 요약
80 |
81 | * 14회 토론 요약
82 |
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/20210610-11th-agenda.md:
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1 | # 2021/06/10 - 11th Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
2 |
3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
4 |
5 | * [Clubhouse 2021/06/10 이벤트로 바로가기]()
6 | * [클럽 하우스 가입과 의료 인공지능(AI/ML in Medicine) 클럽 가입 신청을 동시에 하는 방법](https://www.clubhouse.com/join/aiml-in-medicine/fvzQHLyQ?fbclid=IwAR0_nnP9gHvug6Mhs-8gpy7AK1Q-CGxiQG7f_hq49sfHNljQUCfVnxFVBg8)
7 |
8 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
9 | ### Moderator : 전종홍
10 | ### Speaker : 김휘영, 김진성, 하정우, 신수용, 권인호, 윤주흥, 황보율
11 | ### Invited Speaker : 박정환, 조수익
12 | * 소속 기관/학회
13 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
14 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
15 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
16 |
17 | ## 2. 기존 만담 기록
18 | * 2021/03/25 - [1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
19 | * 2021/04/01 - [2nd agenda : EP02 - 만우절 특집 - 2035년 전망](/20210401-2nd-agenda.md)
20 | * 2021/04/08 - [3rd agenda : EP03 - 클친소 특집](/20210408-3rd-agenda.md)
21 | * 2021/04/15 - [4th agenda : EP04 - 데이터 증강과 합성](/20210415-4th-agenda.md)
22 | * 2021/04/22 - [5th agenda : EP05 - 위험과 한계](/20210422-5th-agenda.md)
23 | * 2021/04/29 - [6th agenda : EP06 - 무물보](/20210429-6th-agenda.md)
24 | * 2021/05/06 - [7th agenda : EP07 - 뷰노](/20210506-7th-agenda.md)
25 | * 2021/05/13 - [8th agenda : EP08 - 정책과제](/20210513-8th-agenda.md)
26 | * 2021/05/20 - [9th agenda : EP09 - 정책과제2](/20210520-9th-agenda.md)
27 | * 2021/06/03 - [10th agenda : EP10 - 데이터셋](/20210603-10th-agenda.md)
28 |
29 | ## 3. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
30 |
31 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
32 |
33 | 1. 투자/경제/주식 관련 이슈
34 |
35 | 2. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
36 | * [인공지능(AI)을 발명가로 기재한 특허출원, 가능할까?](https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=209585)
37 | * [AI 연평균 14% 크는데…AI 기업, 구인난 심각](https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=01853206629079096&mediaCodeNo=257)
38 | * [2020 인공지능 산업실태조사 보고서](https://spri.kr/posts/view/23214?code=research)
39 | * [中 최초 딥 러닝 '사이버 학생' 탄생, 美와 AI 경쟁 성큼](https://www.hankookilbo.com/News/Read/A2021060416260001864)
40 | * [Wudao: 1.75T (MoE) multimodal pretrained model by BAAI](https://www.globaltimes.cn/page/202106/1225172.shtml)
41 | * [Inside the $5 Million Competition Defining the Future of Artificial Intelligence](https://www.wired.com/sponsored/story/inside-the-dollar5-million-competition-defining-the-future-of-artificial-intelligence/)
42 | * [Apple iOS 15 And Healthtech: This Is The Next Generation Of Health](https://www.forbes.com/sites/johnkoetsier/2021/06/07/apple-ios-15-and-healthtech-this-is-the-next-generation-of-health/)
43 | * [Apple advances personal health by introducing secure sharing and new insights](https://www.apple.com/newsroom/2021/06/apple-advances-personal-health-by-introducing-secure-sharing-and-new-insights/)
44 | * [iOS 15: Biggest WWDC news and everything you need to know](https://www.imore.com/ios-15-faq)
45 | * [How wearable AI could help you recover from covid](https://www.technologyreview.com/2021/06/09/1025889/wearable-ai-body-sensor-covid-chicago/)
46 | * [Artificial intelligence enhances efficacy of sleep disorder treatments](https://www.sciencedaily.com/releases/2021/06/210608113257.htm)
47 | * [AI outperforms humans in creating cancer treatments, but do doctors trust it?](https://www.sciencedaily.com/releases/2021/06/210603111932.htm)
48 | * [Clinical integration of machine learning for curative-intent radiation treatment of patients with prostate cancer](https://www.nature.com/articles/s41591-021-01359-w) - Nature Medicine
49 | * [UPMC Starts Artificial Intelligence Company to Combat Chronic Disease](https://healthitanalytics.com/news/upmc-starts-artificial-intelligence-company-to-combat-chronic-disease)
50 | * [Dr. Google Just Got Smarter](https://www.cdotrends.com/story/15646/dr-google-just-got-smarter)
51 | * [FDA Clears AI-Based Diagnostic Aid for Autism Spectrum Disorder](https://www.psychiatryadvisor.com/home/news/fda-clears-ai-based-diagnostic-aid-for-autism-spectrum-disorder/)
52 | * [Infermedica launches paediatrics AI pre-diagnostics solution](https://www.med-technews.com/news/ai-and-vr-in-healthcare/infermedica-paediatrics-ai-pre-diagnostics-solution/)
53 | * [Clinical AI Technology Leader Mendel Raises $18M in New Capital](https://www.businesswire.com/news/home/20210607005621/en/Clinical-AI-Technology-Leader-Mendel-Raises-18M-in-New-Capital)
54 |
55 |
56 | 3. Special Talk - Dataset과 테스팅
57 | * Q1: 인공지능 의료기기 분야(또는 의료 인공지능 분야)에서는 KLUE 같은 것을 못만들까 ?
58 | * [KLUE Day](https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1489810094693377)
59 | * Q2: 어떻게하면 효과적인 성능평가와 객관적 성능 비교 평가를 가능하도록 할 수 있을까 ?
60 | * 임상 시험이 객관적인 성능평가를 보장할 수 있을까 ?
61 | * [Key challenges for delivering clinical impact with artificial intelligence](https://bmcmedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12916-019-1426-2) - BMI Medicine
62 | * [Machine learning is booming in medicine. It’s also facing a credibility crisis](https://www.statnews.com/2021/06/02/machine-learning-ai-methodology-research-flaws/)
63 | * [Common pitfalls and recommendations for using machine learning to detect and prognosticate for COVID-19 using chest radiographs and CT scans](https://www.nature.com/articles/s42256-021-00307-0) - Nature Machine Intelligence
64 | * [AI for radiographic COVID-19 detection selects shortcuts over signal](https://www.nature.com/articles/s42256-021-00338-7) - Nature Machine Intelligence
65 | * [How medical AI devices are evaluated: limitations and recommendations from an analysis of FDA approvals](https://www.nature.com/articles/s41591-021-01312-x.epdf?sharing_token=8BNOnt1UUOf0iPsJ9yU0J9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0M6PlZXWQqbgCrdZtSbNOnPDQlhZJ-fPz8LJ4JqCoxGYshqBh62049hIhMSEfJaE7pKaceG00AD1FUBHLZ5YShokEBQWoF6kBbZitEELPDqWu-9esaFE8DcbdQ1QAgRChw%3D&utm_source=STAT+Newsletters&utm_campaign=fdec4d0d0d-health_tech_4-6-21_COPY_01&utm_medium=email&utm_term=0_8cab1d7961-fdec4d0d0d-152708089) - Nature
66 | * [Dataset search @google](https://datasetsearch.research.google.com/)
67 | * [Browse SoTA > Medical @paperwithcode](https://paperswithcode.com/area/medical)
68 | * Q3: 효과적인 성능 평가용 Dataset이란 ? 현재 연구자들은 이런 Dataset을 만들고 사용하고 있나 ?
69 | * Q4: 효과적인 성능 평가용 Dataset을 어떻게 만들 수 있을까 ?
70 | * Q5: 차별화된 시험 방법이 필요할까 ?
71 | * Q6: 합성 데이터 활용과 Trustworthiness 검증 방법은 ?
72 |
73 | ## 4, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
74 |
75 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
76 |
77 | 추가/수정/발언 참석 원하시는 분들은 [아젠다 이슈](https://github.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/issues/11)에 적어주시면 됩니다.
78 |
79 | ## 5. 토론 요약
80 |
81 | * 11회 토론 요약
82 |
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/20210429-6th-agenda.md:
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1 | # 2021/04/29 - Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
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3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
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5 | * [Clubhouse 2021/04/29 이벤트로 바로가기](https://www.joinclubhouse.com/event/mWJ9pBEL)
6 |
7 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
8 | ### Moderator : 전종홍
9 | ### Speaker : 김휘영, 김진성, 하정우, 권인호, 윤주흥, 황보율
10 | ### Invited Speaker :
11 | * 소속 기관/학회
12 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
13 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
14 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
15 |
16 | ## 2. 기존 만담 기록
17 | * 2021/03/25 - [1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
18 | * 2021/04/01 - [2nd agenda : EP02 - 만우절 특집 - 2035년 전망](/20210401-2nd-agenda.md)
19 | * 2021/04/08 - [3rd agenda : EP03 - 클친소 특집](/20210408-3rd-agenda.md)
20 | * 2021/04/15 - [4th agenda : EP04 - 데이터 증강과 합성](/20210415-4th-agenda.md)
21 | * 2021/04/22 - [5th agenda : EP05 - 위험과 한계](/20210422-5th-agenda.md)
22 |
23 | ## 3. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
24 |
25 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
26 |
27 | 1. 투자/경제/주식 관련 이슈
28 |
29 | 2. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
30 | * [구글도 병원 눈치 보는 ‘의료 AI연구’, 결국 인센티브가 해답](https://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=2009950)
31 | * [KTL, 의료영상 AI 챌린지 ‘클라리파이’ 대상 수상](http://www.bosa.co.kr/news/articleView.html?idxno=2149403)
32 | * [음성인식으로 의료AI의 지평을 넓히다](https://www.hankyung.com/it/article/202104219420i)
33 | * [손으로 의무기록지 쓰는 의사는 옛말…AI 의료녹취 시장 뜬다](https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=03772006629020384&mediaCodeNo=257)
34 | * [“1년만 고객사 4배 늘어”…의료AI 스타트업 본격 성장세](https://cm.asiae.co.kr/article/2021041510163606011)
35 | * [인공지능에 눈돌린 의료기기 공룡들…수조원 집중 투자](http://www.medicaltimes.com/Users/News/NewsView.html?mode=view&ID=1140296&REFERER=NP)
36 | * [Top 121 Startups developing AI for Medicine and Healthcare](https://www.ai-startups.org/top/medicine/)
37 | * [9 healthcare AI companies to watch in 2021](https://www.beckershospitalreview.com/artificial-intelligence/9-healthcare-ai-companies-to-watch-in-2021-per-forbes.html) - [Forbes source](https://www.forbes.com/sites/alanohnsman/2021/04/26/ai-50-americas-most-promising-artificial-intelligence-companies/?sh=4dafaa6d77cf)
38 | * [TOP 10 VC INVESTORS IN THE AI TECH SPACE RIGHT NOW](https://www.analyticsinsight.net/top-10-vc-investors-in-the-ai-tech-space-right-now/)
39 | * [The EU Is Proposing Regulations On AI—And The Impact On Healthcare Could Be Significant](https://www.forbes.com/sites/saibala/2021/04/25/the-eu-is-proposing-regulations-on-ai-and-the-impact-on-healthcare-could-be-significant/?sh=515eb5629be6)
40 | * [코로나19로 EU 데이터 보호규정 및 AI 준비의 한계 노출](https://library.etri.re.kr/service/data/etri-insight/down.htm;jsessionid=7991B0000C98A2D82DB0716005973A34?id=778)
41 | * [Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/proposal-regulation-european-approach-artificial-intelligence)
42 | * [Most radiologists using AI favor ‘home-grown’ algorithms over commercially available tools](https://www.healthimaging.com/topics/ai-emerging-technologies/radiologists-ai-home-grown-algorithms-fda-tools)
43 | * [2020 ACR Data Science Institute Artificial Intelligence Survey](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1546144021002933) - JACR
44 | * [To buy or not to buy—evaluating commercial AI solutions in radiology (the ECLAIR guidelines)](https://link.springer.com/article/10.1007/s00330-020-07684-x) - European Radiology (2021)
45 | * [Creating Synthetic Wound Datasets With Generative Adversarial Networks](https://www.unite.ai/creating-synthetic-wound-datasets-with-generative-adversarial-networks/)
46 | * [WG2AN: Synthetic wound image generation using generative adversarial network](https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1049/tje2.12033)
47 | * [New AI model could make clinical trials more inclusive](https://www.stanforddaily.com/2021/04/21/new-ai-model-could-make-clinical-trials-more-inclusive/)
48 | * [Evaluating eligibility criteria of oncology trials using real-world data and AI](https://www.nature.com/articles/s41586-021-03430-5) - Nature
49 | * [AI Challenges For The Health IT Industry: Should We Expect Electronic Doctors?](https://www.forbes.com/sites/forbesbusinessdevelopmentcouncil/2021/04/27/ai-challenges-for-the-health-it-industry-should-we-expect-electronic-doctors/?sh=471382385cd8)
50 | * [7 tips for responsible use of health care AI](https://www.ama-assn.org/practice-management/digital/7-tips-responsible-use-health-care-ai)
51 | * [Artificial Intelligence in Health Care: The Hope, the Hype, the Promise, the Peril (2019)](https://nam.edu/artificial-intelligence-special-publication/) - A Special Publication from the National Academy of Medicine
52 |
53 | 5. Special Talk : 의료 인공지능의 단점, 위험, 그리고 한계 (부제: 과연 의료 인공지능 비즈니스로 돈벌 수 있을까? 시장과 비즈니스를 키우기 위해 필요한 것은?)
54 | * 이슈1 - 건강보험 수가 및 수익 모델
55 | * 이슈2 - 인허가 및 규제 프레임워크
56 | * 이슈3 - 기술 및 성능
57 | * 이슈4 - 신뢰
58 | * [Artificial Intelligence and Human Trust in Healthcare: Focus on Clinicians](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7334754/)
59 | * [Trust and medical AI: the challenges we face and the expertise needed to overcome them](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33340404/) - [arXiv PDF](https://arxiv.org/abs/2008.07734)
60 | 
61 | * [4 Barriers to Adopting Artificial Intelligence in Healthcare and How to Overcome Them](https://healthcareweekly.com/4-barriers-to-adopting-artificial-intelligence-in-healthcare/)
62 | * [Google’s medical AI was super accurate in a lab. Real life was a different story](https://www.technologyreview.com/2020/04/27/1000658/google-medical-ai-accurate-lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/)
63 |
64 | 6. 특별 주제
65 | * [의료/ 헬스케어 분야에서의 설명 가능 인공지능(Explainable AI) 연구 동향](https://www.bioin.or.kr/board.do?cmd=view&bid=tech&num=305909)
66 | * [A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Toward Medical XAI](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9233366)
67 |
68 | 4. 스피드 퀴즈: 찍먹/부먹 논쟁, 짜장/짬뽕, 민초파/반민초파 논쟁~
69 | * 장비빨/데이터빨/인재빨 중 어느게 더 중요하다고 보십니까 ?
70 |
71 | 5. 의료 인공지능을 통해 실제 의사, 환자가 편해지고 있는가 ?
72 | * 실제 현실적 적용/활용 현황이나 도움을 받는 비율은 얼마나 되고 있다고 생각하십니까 ?
73 |
74 | 6. AI 전문가 확보와 몸값 상승이 비상인데, 의료 인공지능 전문가의 몸값 상승도 진행되고 있는가 ?
75 |
76 | 7. 의료 인공지능 전문가가 될 수 있나 ? 기본적으로 가져야 할 요건들은 ? 인적 교류는 활발한 편인가 ? 의료 용어를 몰라도 할 수 있나 ?
77 |
78 | 8. 의료 인공지능에서의 윤리 이슈는 잘 검토되고 있다고 보시는지 ? 이루다 사태
79 |
80 | ## 4, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
81 |
82 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
83 |
84 | 추가/수정/발언 참석 원하시는 분들은 [아젠다 이슈](https://github.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/issues/7)에 적어주시면 됩니다.
85 |
86 | ## 5. 토론 요약
87 |
88 | * 6회 토론 요약
89 |
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/20210624-13th-agenda.md:
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1 | # 2021/06/24 - 13th Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
2 |
3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
4 |
5 | * [Clubhouse 2021/06/24 이벤트로 바로가기](https://www.clubhouse.com/event/Md07DWjq)
6 | * [클럽 하우스 가입과 의료 인공지능(AI/ML in Medicine) 클럽 가입 신청을 동시에 하는 방법](https://www.clubhouse.com/join/aiml-in-medicine/fvzQHLyQ?fbclid=IwAR0_nnP9gHvug6Mhs-8gpy7AK1Q-CGxiQG7f_hq49sfHNljQUCfVnxFVBg8)
7 |
8 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
9 | ### Moderator : 전종홍
10 | ### Speaker : 김휘영, 김진성, 하정우, 신수용, 권인호, 윤주흥, 황보율, 박정환
11 | ### Invited Speaker :
12 | * 소속 기관/학회
13 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
14 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
15 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
16 |
17 | ## 2. 기존 만담 기록
18 | * 2021/03/25 - [1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
19 | * 2021/04/01 - [2nd agenda : EP02 - 만우절 특집 - 2035년 전망](/20210401-2nd-agenda.md)
20 | * 2021/04/08 - [3rd agenda : EP03 - 클친소 특집](/20210408-3rd-agenda.md)
21 | * 2021/04/15 - [4th agenda : EP04 - 데이터 증강과 합성](/20210415-4th-agenda.md)
22 | * 2021/04/22 - [5th agenda : EP05 - 위험과 한계](/20210422-5th-agenda.md)
23 | * 2021/04/29 - [6th agenda : EP06 - 무물보](/20210429-6th-agenda.md)
24 | * 2021/05/06 - [7th agenda : EP07 - 뷰노](/20210506-7th-agenda.md)
25 | * 2021/05/13 - [8th agenda : EP08 - 정책과제](/20210513-8th-agenda.md)
26 | * 2021/05/20 - [9th agenda : EP09 - 정책과제2](/20210520-9th-agenda.md)
27 | * 2021/06/03 - [10th agenda : EP10 - 데이터셋](/20210603-10th-agenda.md)
28 | * 2021/06/10 - [11th agenda : EP11 - 데이터셋2](/20210610-11th-agenda.md)
29 | * 2021/06/17 - [12th agenda : EP12 - 데이터셋3](/20210617-12th-agenda.md)
30 | * 2021/06/24 - [13th agenda : EP13 - 데이터 중심 평가](/20210624-13th-agenda.md)
31 |
32 | ## 3. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
33 |
34 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
35 |
36 | 1. 투자/경제/주식 관련 이슈
37 |
38 | 2. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
39 | * [CVPR 2021 - Medical Computer Vision Workshop](https://sites.google.com/view/cvprmcv21)
40 | * [AI 기본법 제정 공청회 18일 개최…"최소규제·산업육성"](http://www.inews24.com/view/1376969)
41 | * [인공지능 육성 및 신뢰 기반 조성 등에 관한 법률안 입법공청회](https://www.youtube.com/watch?v=zQX8FOyVp2M) (6/18)
42 | * ['진흥·규제' 두마리 토끼 잡는 'AI 기본법' 나올까](http://www.inews24.com/view/1377389) inews
43 | * ["AI에 민사적 책임 전가 방지"…'AI 설명요구권' 법안 나온다](https://n.news.naver.com/article/092/0002225352?cds=news_edit) Zdnet
44 | * [[기자수첩] 미래 성장 동력 AI기술 발전, 법적 규제 신중해야](http://www.inews24.com/view/1378392)
45 | * [식약처, 소프트웨어 의료기기 임상 승인 절차 간소화](https://newsis.com/view/?id=NISX20210617_0001480346&cID=13104&pID=13100)
46 | * [제7차 신산업 현장애로 규제혁신 방안](https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148889027)
47 | * [의료 인공지능 기업 '딥노이드', 7월말 코스닥 상장 예정](https://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=25319)
48 | * [폐암·뇌졸중 데이터 개방…'AI 의료서비스' 키운다](https://www.mk.co.kr/news/it/view/2021/06/595473/)
49 | * [AI 성장 이끄는 ‘데이터라벨링’ 스타트업 활약 눈길](https://platum.kr/archives/165225)
50 | * [LG전자, 의료장비 사업 뛰어든다 - 인공지능(AI) 탑재한 디지털 엑스레이 검출기 선봬... '각종 폐 질환 잡아낸다'](https://news.g-enews.com/view.php?ud=202106221347233308becd74a0af_1&ssk=g130000mainedit&md=20210622144324_R)
51 | * [[기고] G7 보건복지부 장관 성명서의 의미와 기대](http://m.medipana.com/index_sub.asp?NewsNum=279176)
52 | * [AI 간병인·로봇 선원…5년내 'AI인턴 시대' 열린다](https://www.mk.co.kr/news/it/view/2021/06/588677/)
53 | * [AI 4대천왕 앤드류 응, 모델 아닌 ‘데이터 중심’ 강조하는 캠페인 개최](http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=139080)
54 | * [‘Nobody is catching it’: Algorithms used in health care nationwide are rife with bias](https://www.statnews.com/2021/06/21/algorithm-bias-playbook-hospitals/)
55 | * [Algorithmic Bias Playbook](https://www.chicagobooth.edu/-/media/project/chicago-booth/centers/caai/docs/algorithmic-bias-playbook-june-2021.pdf)
56 | * [Insilico Medicine Raises $255 Million in Series C Financing Led by Warburg Pincus](https://www.prnewswire.com/in/news-releases/insilico-medicine-raises-255-million-in-series-c-financing-led-by-warburg-pincus-844321051.html)
57 | * [Google downsizes health division, reorganizes consumer-health team](https://www.mobihealthnews.com/news/google-downsizes-health-division-reorganizes-consumer-health-team)
58 | * [Experts Doubt Ethical AI Design Will Be Broadly Adopted as the Norm Within the Next Decade](https://www.pewresearch.org/internet/2021/06/16/experts-doubt-ethical-ai-design-will-be-broadly-adopted-as-the-norm-within-the-next-decade/)
59 |
60 | 3. Special Talk - Data 중심 접근들
61 | * [Data strategy to support delivery of patient centred care](https://www.gov.uk/government/news/data-strategy-to-support-delivery-of-patient-centred-care) - GOV.UK
62 | * [Data saves lives: reshaping health and social care with data (draft)](https://www.gov.uk/government/publications/data-saves-lives-reshaping-health-and-social-care-with-data-draft/data-saves-lives-reshaping-health-and-social-care-with-data-draft)
63 | * [Framework for Data Preparation Techniques in Machine Learning](https://machinelearningmastery.com/framework-for-data-preparation-for-machine-learning/?fbclid=IwAR2jbN365NGrWBxQu_MI-XFgo2T9irXKiNp8G1J65LGPKwDbk43x_j181BI)
64 | * [The future of digital health with federated learning](https://www.nature.com/articles/s41746-020-00323-1) - NPJ
65 | * [Federated Learning on Clinical Benchmark Data: Performance Assessment](https://www.jmir.org/2020/10/e20891) - JMIR
66 | * [Federated learning for healthcare informatics](https://link.springer.com/article/10.1007/s41666-020-00082-4)
67 | * [Federated learning in medicine: facilitating multi-institutional collaborations without sharing patient data](https://www.nature.com/articles/s41598-020-69250-1) - scientific reports
68 | * [Collaborative learning without sharing data](https://www.nature.com/articles/s42256-021-00364-5) - Nature machine learning
69 | * [End-to-end privacy preserving deep learning on multi-institutional medical imaging](https://www.nature.com/articles/s42256-021-00337-8)
70 | * [Swarm Learning for decentralized and confidential clinical machine learning](https://www.nature.com/articles/s41586-021-03583-3) - Nature
71 | * AI/ML-MD의 변경관리 이슈 - Homogeneous/global vs. Heterogeneous/local
72 | * The domain of an MLMD environmental change refers to the scope or applicable extent of the change, which can be categorized as either homogeneous or heterogeneous. Homogeneous changes are uniform changes that occur universally (sometimes referred to as global changes; note that global does not denote around-the-world). Heterogeneous changes are non-uniform changes that can be specific to one clinic, region, demographic, etc. (sometimes referred to as local changes).
73 |
74 | ## 4, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
75 |
76 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
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78 | 추가/수정/발언 참석 원하시는 분들은 [아젠다 이슈](https://github.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/issues/14)에 적어주시면 됩니다.
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80 | ## 5. 토론 요약
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82 | * 13회 토론 요약
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1 | # 2021/06/17 - 12th Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
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3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
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5 | * [Clubhouse 2021/06/17 이벤트로 바로가기](https://www.clubhouse.com/event/MR3vj2WA)
6 | * [클럽 하우스 가입과 의료 인공지능(AI/ML in Medicine) 클럽 가입 신청을 동시에 하는 방법](https://www.clubhouse.com/join/aiml-in-medicine/fvzQHLyQ?fbclid=IwAR0_nnP9gHvug6Mhs-8gpy7AK1Q-CGxiQG7f_hq49sfHNljQUCfVnxFVBg8)
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8 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
9 | ### Moderator : 전종홍
10 | ### Speaker : 김휘영, 김진성, 하정우, 신수용, 권인호, 윤주흥, 황보율
11 | ### Invited Speaker : 박정환, 조수익
12 | * 소속 기관/학회
13 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
14 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
15 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
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17 | ## 2. 기존 만담 기록
18 | * 2021/03/25 - [1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
19 | * 2021/04/01 - [2nd agenda : EP02 - 만우절 특집 - 2035년 전망](/20210401-2nd-agenda.md)
20 | * 2021/04/08 - [3rd agenda : EP03 - 클친소 특집](/20210408-3rd-agenda.md)
21 | * 2021/04/15 - [4th agenda : EP04 - 데이터 증강과 합성](/20210415-4th-agenda.md)
22 | * 2021/04/22 - [5th agenda : EP05 - 위험과 한계](/20210422-5th-agenda.md)
23 | * 2021/04/29 - [6th agenda : EP06 - 무물보](/20210429-6th-agenda.md)
24 | * 2021/05/06 - [7th agenda : EP07 - 뷰노](/20210506-7th-agenda.md)
25 | * 2021/05/13 - [8th agenda : EP08 - 정책과제](/20210513-8th-agenda.md)
26 | * 2021/05/20 - [9th agenda : EP09 - 정책과제2](/20210520-9th-agenda.md)
27 | * 2021/06/03 - [10th agenda : EP10 - 데이터셋](/20210603-10th-agenda.md)
28 | * 2021/06/10 - [11th agenda : EP11 - 데이터셋2](/20210610-11th-agenda.md)
29 | * 2021/06/17 - [12th agenda : EP12 - 데이터셋3](/20210617-12th-agenda.md)
30 |
31 | ## 3. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
32 |
33 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
34 |
35 | 1. 투자/경제/주식 관련 이슈
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37 | 2. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
38 | * [AI 기본법 제정 공청회 18일 개최…"최소규제·산업육성"](http://www.inews24.com/view/1376969)
39 | * [인공지능 육성 및 신뢰 기반 조성 등에 관한 법률안 입법공청회](https://www.youtube.com/watch?v=xkOXvm52FVo) (6/18)
40 | * [의료 AI 루닛 상장 파란불…‘AA' 등급으로 기평 통과](https://signalm.sedaily.com/NewsView/22NMSLX8K9/GX1102)
41 | * [한 달 새 벌써 4곳… 삼성, 헬스케어 투자 늘리는 이유는?](https://www.etoday.co.kr/news/view/2034347)
42 | * [연세대 AI대학원 개원…매년 50명 선발해 전문인재 양성](https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=03201286629080408&mediaCodeNo=257)
43 | * [최병욱 의료AI학회장 “의료 AI 확산 관건 수가 문제, 집중 탐구할 것”](http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=138973)
44 | * [‘의료계 중심’ 벗어나야 디지털 헬스케어 발전… 비용·윤리문제 해결이 관건](http://www.munhwa.com/news/view.html?no=2021061701032721080002)
45 | * [[라포 인사이트] 빅데이터·AI 장착 'SW 의료기기' 시대 왔는데...식약처는 어디쯤?](http://www.rapportian.com/news/articleView.html?idxno=135736)
46 | * [4차 산업혁명 시대, 인공지능(AI)과 빅데이터 분야 표준화 시급](https://www.kats.go.kr/content.do?cmsid=240&mode=view&page=&cid=22436) - 국가기술표준원
47 | * [보건의료 데이터‧인공지능 혁신전략(’21～’25년) 수립](http://www.mohw.go.kr/react/al/sal0301vw.jsp?PAR_MENU_ID=04&MENU_ID=0403&page=1&CONT_SEQ=365938) - 보건복지부
48 | * [[biz칼럼] AI 산업의 데이터 갈증 해소할 데이터댐 개방](https://www.hankyung.com/opinion/article/2021061335261)
49 | * [미 정부, AI 연구에 정부 데이터 공유 위한 TF 발족](https://www.mk.co.kr/news/world/view/2021/06/565938/)
50 | * [The Biden Administration Launches the National Artificial Intelligence Research Resource Task Force](https://www.whitehouse.gov/ostp/news-updates/2021/06/10/the-biden-administration-launches-the-national-artificial-intelligence-research-resource-task-force/)
51 | * [당신의 진짜 나이는 몇 살입니까?...AI 모델로 생체 나이 정확한 측정 가능해졌다](http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=138963)
52 | * [G7 Health Ministers’ Communique](https://www.g7uk.org/g7-health-ministers-meeting-communique-oxford-4-june-2021/?fbclid=IwAR2IJNBr5NhJaNRd6TRhdgx2ajBXHCRBi_P_e6vFg6a1qSICjfypKz723iU)
53 | * [G7 보건의료 관계장관회의 성명 요약](https://www.facebook.com/1biit/posts/10159892660191410)
54 | * [권덕철 장관, 주요 7개국(G7) 보건장관회의 참석(6.4.)](https://www.mohw.go.kr/react/al/sal0301vw.jsp?PAR_MENU_ID=04&MENU_ID=0403&page=3&CONT_SEQ=365964)
55 | * [4 ways machine learning is fixing to finetune clinical nutrition](https://www.aiin.healthcare/topics/precision-medicine/4-ways-machine-learning-fixing-finetune-clinical-nutrition)
56 | * [The Age of Artificial Intelligence: Use of Digital Technology in Clinical Nutrition](https://link.springer.com/article/10.1007/s40137-021-00297-3)
57 | * [AI can now convincingly mimic cybersecurity experts and medical researchers](https://theconversation.com/study-shows-ai-generated-fake-reports-fool-experts-160909)
58 | * [Synthetic Data: Changing Race In Facial Images To Address Bias In Medical Datasets](https://www.unite.ai/changing-race-in-facial-images-to-address-bias-in-medical-datasets/)
59 | * [These creepy fake humans herald a new age in AI](https://www.technologyreview.com/2021/06/11/1026135/ai-synthetic-data/)
60 | * [Datagen](https://www.datagen.tech/technology/)
61 | * [Government pledges £36m boost for diagnostics under national AI Lab](https://www.digitalhealth.net/2021/06/government-pledges-36m-boost-for-diagnostics-under-national-ai-lab/)
62 |
63 | 3. Special Talk - Dataset과 테스팅
64 | * Q1: 인공지능 의료기기 분야(또는 의료 인공지능 분야)에서는 KLUE 같은 것을 못만들까 ?
65 | * [KLUE Day](https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1489810094693377)
66 | * Q2: 어떻게하면 효과적인 성능평가와 객관적 성능 비교 평가를 가능하도록 할 수 있을까 ?
67 | * 임상 시험이 객관적인 성능평가를 보장할 수 있을까 ?
68 | * [Key challenges for delivering clinical impact with artificial intelligence](https://bmcmedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12916-019-1426-2) - BMI Medicine
69 | * [Machine learning is booming in medicine. It’s also facing a credibility crisis](https://www.statnews.com/2021/06/02/machine-learning-ai-methodology-research-flaws/)
70 | * [Common pitfalls and recommendations for using machine learning to detect and prognosticate for COVID-19 using chest radiographs and CT scans](https://www.nature.com/articles/s42256-021-00307-0) - Nature Machine Intelligence
71 | * [AI for radiographic COVID-19 detection selects shortcuts over signal](https://www.nature.com/articles/s42256-021-00338-7) - Nature Machine Intelligence
72 | * [How medical AI devices are evaluated: limitations and recommendations from an analysis of FDA approvals](https://www.nature.com/articles/s41591-021-01312-x.epdf?sharing_token=8BNOnt1UUOf0iPsJ9yU0J9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0M6PlZXWQqbgCrdZtSbNOnPDQlhZJ-fPz8LJ4JqCoxGYshqBh62049hIhMSEfJaE7pKaceG00AD1FUBHLZ5YShokEBQWoF6kBbZitEELPDqWu-9esaFE8DcbdQ1QAgRChw%3D&utm_source=STAT+Newsletters&utm_campaign=fdec4d0d0d-health_tech_4-6-21_COPY_01&utm_medium=email&utm_term=0_8cab1d7961-fdec4d0d0d-152708089) - Nature
73 | * [Dataset search @google](https://datasetsearch.research.google.com/)
74 | * [Browse SoTA > Medical @paperwithcode](https://paperswithcode.com/area/medical)
75 | * Q3: 표준화된 데이터셋을 만들 수 있나 ?
76 | * 표준 데이터를 만들 수 있는 영역에 한계가 있음 - 영상도 프로토콜/기기에 따라 다르다
77 | * 검사 시약이 바뀌면 레퍼런스가 바뀌는 문제 - CDM으로도 해결 못하고 있음
78 | * 리버스 엔지니어링의 문제 - 초대규모 데이터셋 대응 가능할까 ?
79 | * 시험용 데이터셋을 학습 데이터로 활용하는 문제를 어떻게 해결할 수 있나 ?
80 | * 영상 이외 데이터들은 어떻게 ?
81 | * Q4: 효과적인 성능 평가용/벤치마크용 Dataset을 어떻게 만들 수 있을까 ?
82 | * Q5: 차별화된 시험 방법이 필요할까 ?
83 | * Q6: 합성 데이터 활용과 Trustworthiness 검증 방법은 ?
84 |
85 | ## 4, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
86 |
87 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
88 |
89 | 추가/수정/발언 참석 원하시는 분들은 [아젠다 이슈](https://github.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/issues/13)에 적어주시면 됩니다.
90 |
91 | ## 5. 토론 요약
92 |
93 | * 12회 토론 요약
94 |
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/20210513-8th-agenda.md:
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1 | # 2021/05/13 - Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
2 |
3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
4 |
5 | * [Clubhouse 2021/05/13 이벤트로 바로가기](https://www.joinclubhouse.com/event/MKo4bgAN)
6 |
7 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
8 | ### Moderator : 전종홍
9 | ### Speaker : 김휘영, 김진성, 하정우, 권인호, 윤주흥, 황보율
10 | ### Invited Speaker :
11 | * 소속 기관/학회
12 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
13 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
14 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
15 |
16 | ## 2. 기존 만담 기록
17 | * 2021/03/25 - [1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
18 | * 2021/04/01 - [2nd agenda : EP02 - 만우절 특집 - 2035년 전망](/20210401-2nd-agenda.md)
19 | * 2021/04/08 - [3rd agenda : EP03 - 클친소 특집](/20210408-3rd-agenda.md)
20 | * 2021/04/15 - [4th agenda : EP04 - 데이터 증강과 합성](/20210415-4th-agenda.md)
21 | * 2021/04/22 - [5th agenda : EP05 - 위험과 한계](/20210422-5th-agenda.md)
22 | * 2021/04/29 - [6th agenda : EP06 - 무물보](/20210429-6th-agenda.md)
23 | * 2021/05/06 - [7th agenda : EP07 - 뷰노](/20210506-7th-agenda.md)
24 |
25 | ## 3. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
26 |
27 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
28 |
29 | 1. 투자/경제/주식 관련 이슈
30 |
31 | 2. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
32 | * [KoSAIM 2021 춘계학술대회 - 5/21~5/22](https://www.kosaim.org/html/?pmode=BBBS0007100001&smode=view&seq=78)
33 | * 네이버의 광폭 행보
34 | * [NAVER AI NOW - 5/25](https://naver-ai-now.kr/)
35 | * [네이버·서울대, '초대규모 AI 연구센터' 공동 설립](http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=001&oid=011&aid=0003907985)
36 | * [2021 NAVER Search Colloquium Global Re:Search](http://naversearchconf.naver.com/)
37 | * [인공지능 이용 ‘의료 진단방법’ 특허출원 ‘급증’](https://www.akomnews.com/bbs/board.php?bo_table=news&wr_id=44417) - [특허청 보도자료](https://kipo.go.kr/kpo/BoardApp/UnewPress1App?board_id=press&catmenu=m03_05_01&c=1003&seq=18923)
38 | * [정부, ‘의료데이터셋‧인공지능’ 개발에 945억 투입](https://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=2010473)
39 | * [국내 의료 AI 기업들, 미국 임상종양학회에서 존재감 드러내나](http://www.biotimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=5910)
40 | * [Artificial intelligence shows promise spotting small bone fractures invisible to humans on X-rays](https://www.radiologybusiness.com/topics/artificial-intelligence/artificial-intelligence-small-bone-fractures-x-rays) - JAMA Network Open: [Development and Validation of a Deep Learning Model Using Convolutional Neural Networks to Identify Scaphoid Fractures in Radiographs](https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2779578?resultClick=1)
41 | * [An international survey on AI in radiology in 1041 radiologists and radiology residents part 2: expectations, hurdles to implementation, and education](https://www.healthimaging.com/topics/ai-emerging-technologies/60-radiologists-ethical-legal-issues-hinder-ai) - European Radiology (2021) [An international survey on AI in radiology in 1041 radiologists and radiology residents part 2: expectations, hurdles to implementation, and education](https://link.springer.com/article/10.1007/s00330-021-07782-4)
42 | * [Does artificial intelligence in medicine have to be more perfect than humans?](https://innovationorigins.com/en/does-artificial-intelligence-in-medicine-have-to-be-more-perfect-than-humans/)
43 | * [Patients may not take advice from AI doctors who know their names](https://www.sciencedaily.com/releases/2021/05/210511092004.htm) - CHI2021 : [Do You Feel Special When an AI Doctor Remembers You? Individuation Effects of AI vs. Human Doctors on User Experience](https://programs.sigchi.org/chi/2021/program/content/56869)
44 | * [How AI may hold the key to faster rare disease diagnosis](https://medcitynews.com/2021/05/how-ai-may-hold-the-key-to-faster-rare-disease-diagnosis/)
45 | * [Huma, which uses AI and biomarkers to monitor patients and for medical research, raises $130M](https://techcrunch.com/2021/05/11/huma-which-uses-ai-and-biomarkers-to-monitor-patients-and-for-medical-research-raises-130m/)
46 | * [‘Nurses Are Essential’ to AI Integration in Healthcare](https://healthtechmagazine.net/article/2021/05/nurses-are-essential-ai-integration-healthcare)
47 | * [Philips Global Survey Finds Healthcare Leaders to Increase AI Investment Post COVID-19 Pandemic](https://www.hospimedica.com/covid-19/articles/294788188/philips-global-survey-finds-healthcare-leaders-to-increase-ai-investment-post-covid-19-pandemic.html)
48 | * [Exclusive: Andreessen Horowitz just invested in this A.I. health care startup](https://fortune.com/2021/05/11/exclusive-andreessen-horowitz-just-invested-in-this-a-i-health-care-startup/)
49 | * [XCO and Atlazo Announce Joint Venture to Commercialize Virtual Healthcare Products Leveraging Edge AI System-on-Chip Technology](https://www.prnewswire.com/news-releases/xco-and-atlazo-announce-joint-venture-to-commercialize-virtual-healthcare-products-leveraging-edge-ai-system-on-chip-technology-301287902.html)
50 | * [AI in MedTech: Risks and Opportunities of Innovative Technologies in Medical Applications](https://www.medtechintelligence.com/feature_article/ai-in-medtech-risks-and-opportunities-of-innovative-technologies-in-medical-applications/)
51 | * [7 tips for responsible use of health care AI](https://www.ama-assn.org/practice-management/digital/7-tips-responsible-use-health-care-ai)
52 | * [Artificial Intelligence in Health Care: The Hope, the Hype, the Promise, the Peril (2019)](https://nam.edu/artificial-intelligence-special-publication/) - A Special Publication from the National Academy of Medicine
53 | * [The EU’s draft AI Regulation: key considerations for Life Sciences companies](https://lifesciences.dlapiper.com/post/102gx33/the-eus-draft-ai-regulation-key-considerations-for-life-sciences-companies)
54 | * [EU '인공지능 법안' 산업 촉매 될까, 족쇄 될까](https://www.hankyung.com/opinion/article/2021051119941?fbclid=IwAR2Rpn9L714-CpxWItnbEs5v6kZxAn5DjoM8VH957Q82-oVoAYs5bBD5T0Y)
55 |
56 | 3. Special Talk - AI 국가 경쟁력 강화를 위한 정책 과제 발굴 BS - 헬스케어 분야
57 | * Brain storming 자료
58 | * [웹 페이지(로그인 불필요)](https://bit.ly/3uTfOIl)
59 | * [읽기 모드-권한 요청 후 편집 가능 (로그인 필요)](https://bit.ly/2SLkUYQ) - 공동 편집 작업용
60 | * 참고 자료
61 | * 대한의료인공지능학회 백서 2020
62 | * [인공지능 시대를 준비하는 법·제도·규제 정비 로드맵 마련](https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=user&mId=113&mPid=112&bbsSeqNo=94&nttSeqNo=3179749)
63 | * [「인공지능 국가전략」1주년 주요 성과 및 향후계획 - 2020.12.23, 관계부처합동](https://www.4th-ir.go.kr/article/download/745)
64 | * [보건의료데이터·인공지능혁신전략_이상영 - 2021년 제1차 보건의료데이터 혁신포럼(4.22)](https://www.k-his.or.kr/boardDownload.es?bid=0025&list_no=270&seq=2)
65 | * [선진국 AI 공공 정책 활용 현황과 시사점 - 중소기업연구원](https://www.kosbi.re.kr/front/functionDisplay?menuFrontNo=13&menuFrontURL=front/newsInfoDetail?documentId=21157)
66 | * [AI 경쟁력 비교 사례: 국가 AI 전략 중심](https://library.etri.re.kr/service/data/etri-insight/down.htm?id=803) by ETRI
67 | * [National Security Commission on Artificial Intelligence - Final Report](https://www.nscai.gov/wp-content/uploads/2021/03/Full-Report-Digital-1.pdf)
68 | * [NSCAI Executive Summary](https://www.nscai.gov/wp-content/uploads/2021/03/Final_Report_Executive_Summary.pdf)
69 | * [KISA Report-4월호_001 미국 인공지능 국가 안보 위원회(NSCAI) 보고서 주요 내용과 의미 (한상기/ 테크프론티어 대표)](https://www.kisa.or.kr/public/library/IS_View.jsp?mode=view&p_No=158&b_No=158&d_No=522&cPage&ST=TC&SV&fbclid=IwAR2bCNawK9uQpD4oH-PWCPWkigxRm3x_lN1ega1LV6GcWvs4c0J3CByNZx4)
70 | * [2016-2019 Progress Report: Advancing Artificial Intelligence R&D](https://now.k2base.re.kr/portal/trend/mainTrend/view.do?poliTrndId=TRND0000000000038013&menuNo=200004)
71 | * [Artificial Intelligence (AI) Strategy - HHS](https://www.hhs.gov/sites/default/files/final-hhs-ai-strategy.pdf)
72 | * [The National AI in Health and Adult Social Care Strategy](https://www.nhsx.nhs.uk/ai-lab/ai-lab-programmes/the-national-ai-in-health-and-adult-social-care-strategy/)
73 | * [European Commission AI Watch](https://knowledge4policy.ec.europa.eu/ai-watch_en)
74 | * [AI4Health Task Force - CIFAR](https://cifar.ca/ai/national-program-of-activities/ai4health-task-force/)
75 | * [AI & Health Care: A Fusion of Law & Science. An Introduction to the Issues](https://cifar.ca/wp-content/uploads/2021/03/210218-ai-and-health-care-law-and-science-v8-AODA.pdf)
76 | * [Report: Health AI Index for China](https://www.elsevier.com/connect/report-health-ai-index-for-china)
77 | * [Artificial Intelligence Index Report 2021](https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2021/03/2021-AI-Index-Report_Master.pdf) - [CHAPTER 7: AI Policy and National Strategies](https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2021/03/2021-AI-Index-Report-_Chapter-7.pdf)
78 |
79 | ## 4, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
80 |
81 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
82 |
83 | 추가/수정/발언 참석 원하시는 분들은 [아젠다 이슈](https://github.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/issues/9)에 적어주시면 됩니다.
84 |
85 | ## 5. 토론 요약
86 |
87 | * 8회 토론 요약
88 |
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/20210520-9th-agenda.md:
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1 | # 2021/05/20 - Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
2 |
3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
4 |
5 | * [Clubhouse 2021/05/20 이벤트로 바로가기](https://www.joinclubhouse.com/event/m7LzYRdz)
6 |
7 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
8 | ### Moderator : 전종홍
9 | ### Speaker : 김휘영, 김진성, 하정우, 권인호, 윤주흥, 황보율
10 | ### Invited Speaker : 박정환, 신수용
11 | * 소속 기관/학회
12 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
13 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
14 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
15 |
16 | ## 2. 기존 만담 기록
17 | * 2021/03/25 - [1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
18 | * 2021/04/01 - [2nd agenda : EP02 - 만우절 특집 - 2035년 전망](/20210401-2nd-agenda.md)
19 | * 2021/04/08 - [3rd agenda : EP03 - 클친소 특집](/20210408-3rd-agenda.md)
20 | * 2021/04/15 - [4th agenda : EP04 - 데이터 증강과 합성](/20210415-4th-agenda.md)
21 | * 2021/04/22 - [5th agenda : EP05 - 위험과 한계](/20210422-5th-agenda.md)
22 | * 2021/04/29 - [6th agenda : EP06 - 무물보](/20210429-6th-agenda.md)
23 | * 2021/05/06 - [7th agenda : EP07 - 뷰노](/20210506-7th-agenda.md)
24 | * 2021/05/13 - [7th agenda : EP08 - 정책과제](/20210513-8th-agenda.md)
25 |
26 | ## 3. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
27 |
28 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
29 |
30 | 1. 투자/경제/주식 관련 이슈
31 |
32 | 2. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
33 | * [인공지능 의료기기(AI/ML MD) 기술 표준 동향 세미나 (5/24)](https://www.onoffmix.com/event/237865)
34 | * [Analyzing artificial intelligence plans in 34 countries](https://www.brookings.edu/blog/techtank/2021/05/13/analyzing-artificial-intelligence-plans-in-34-countries/) - [How different countries view artificial intelligence](https://www.brookings.edu/research/how-different-countries-view-artificial-intelligence/), [What explains governments interest in artificial intelligence? A signaling theory approach](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0313592621000667?dgcid=coauthor)
35 | * [How AI Vendors Can Navigate the Health Care Industry](https://hbr.org/2021/05/how-ai-vendors-can-navigate-the-health-care-industry) by HBR
36 | * [Current state and the future of AI in clinical care](https://reconstrategy.com/wp-content/uploads/2021/03/2019-AI-in-Healthcare-Where-AI-Meets-Clinical-Care-Whitepaper-Part-II.pdf)
37 | * [Machine learning model for predicting out-of-hospital cardiac arrests using meteorological and chronological data](https://heart.bmj.com/content/early/2021/04/22/heartjnl-2020-318726) - BMJ Heart, [ScienceDaily](https://www.sciencedaily.com/releases/2021/05/210517194656.htm)
38 | * [Using AI to help find answers to common skin conditions](https://blog.google/technology/health/ai-dermatology-preview-io-2021/) by Google
39 | * [“Apples and pears are similar, but still different things.” Bipolar disorder and schizophrenia- discrete disorders or just dimensions ?](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0165032721003967) - Journal of Affective Disorders
40 | * [Harnessing The Power Of AI In MS Diagnosis, Monitoring, And Treatment](https://www.meddeviceonline.com/doc/harnessing-the-power-of-ai-in-ms-diagnosis-monitoring-and-treatment-0001)
41 | * [How AI may hold the key to faster rare disease diagnosis](https://medcitynews.com/2021/05/how-ai-may-hold-the-key-to-faster-rare-disease-diagnosis/)
42 | * [Bias a Chief Barrier to Artificial Intelligence in Healthcare](https://healthitanalytics.com/news/bias-a-chief-barrier-to-artificial-intelligence-in-healthcare) - Lancet : [Ensuring that biomedical AI benefits diverse populations](https://www.thelancet.com/journals/ebiom/article/PIIS2352-3964(21)00151-1/fulltext)
43 | * [PathAI Announces Completion of $165 Million Financing for Advancing Medicine with AI-powered Pathology](https://www.prnewswire.com/news-releases/pathai-announces-completion-of-165-million-financing-for-advancing-medicine-with-ai-powered-pathology-301293418.html)
44 | * [Huma, which uses AI and biomarkers to monitor patients and for medical research, raises $130M](https://techcrunch.com/2021/05/11/huma-which-uses-ai-and-biomarkers-to-monitor-patients-and-for-medical-research-raises-130m/)
45 | * [Exclusive: Andreessen Horowitz just invested in this A.I. health care startup](https://fortune.com/2021/05/11/exclusive-andreessen-horowitz-just-invested-in-this-a-i-health-care-startup/)
46 | * [XCO and Atlazo Announce Joint Venture to Commercialize Virtual Healthcare Products Leveraging Edge AI System-on-Chip Technology](https://www.prnewswire.com/news-releases/xco-and-atlazo-announce-joint-venture-to-commercialize-virtual-healthcare-products-leveraging-edge-ai-system-on-chip-technology-301287902.html)
47 | * [AI in MedTech: Risks and Opportunities of Innovative Technologies in Medical Applications](https://www.medtechintelligence.com/feature_article/ai-in-medtech-risks-and-opportunities-of-innovative-technologies-in-medical-applications/)
48 | * [7 tips for responsible use of health care AI](https://www.ama-assn.org/practice-management/digital/7-tips-responsible-use-health-care-ai)
49 | * [Artificial Intelligence in Health Care: The Hope, the Hype, the Promise, the Peril (2019)](https://nam.edu/artificial-intelligence-special-publication/) - A Special Publication from the National Academy of Medicine
50 | * [The EU’s draft AI Regulation: key considerations for Life Sciences companies](https://lifesciences.dlapiper.com/post/102gx33/the-eus-draft-ai-regulation-key-considerations-for-life-sciences-companies)
51 | * [EU '인공지능 법안' 산업 촉매 될까, 족쇄 될까](https://www.hankyung.com/opinion/article/2021051119941?fbclid=IwAR2Rpn9L714-CpxWItnbEs5v6kZxAn5DjoM8VH957Q82-oVoAYs5bBD5T0Y)
52 |
53 | 3. Special Talk - AI 국가 경쟁력 강화를 위한 정책 과제 발굴 BS - 헬스케어 분야
54 | * Brain storming 자료
55 | * [웹 페이지(로그인 불필요)](https://bit.ly/3uTfOIl)
56 | * [읽기 모드-권한 요청 후 편집 가능 (로그인 필요)](https://bit.ly/2SLkUYQ) - 공동 편집 작업용
57 | * 참고 자료
58 | * 대한의료인공지능학회 백서 2020
59 | * [과기정통부, 신뢰할 수 있는 인공지능 구현 전략 발표](https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=user&mId=113&mPid=112&pageIndex=2&bbsSeqNo=94&nttSeqNo=3180239&searchOpt=ALL&searchTxt=)
60 | * [인공지능 시대를 준비하는 법·제도·규제 정비 로드맵 마련](https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=user&mId=113&mPid=112&bbsSeqNo=94&nttSeqNo=3179749)
61 | * [「인공지능 국가전략」1주년 주요 성과 및 향후계획 - 2020.12.23, 관계부처합동](https://www.4th-ir.go.kr/article/download/745)
62 | * [보건의료데이터·인공지능혁신전략_이상영 - 2021년 제1차 보건의료데이터 혁신포럼(4.22)](https://www.k-his.or.kr/boardDownload.es?bid=0025&list_no=270&seq=2)
63 | * [선진국 AI 공공 정책 활용 현황과 시사점 - 중소기업연구원](https://www.kosbi.re.kr/front/functionDisplay?menuFrontNo=13&menuFrontURL=front/newsInfoDetail?documentId=21157)
64 | * [AI 국가전략의 글로벌 지형 - 정보통신정책연구원](http://kisdi.re.kr/kisdi/common/premium?file=1%7C14810)
65 | * [AI 경쟁력 비교 사례: 국가 AI 전략 중심](https://library.etri.re.kr/service/data/etri-insight/down.htm?id=803) by ETRI
66 | * [디지털 뉴딜](https://digital.go.kr/front/main/main.do)
67 | * [미국 인공지능 기술 정책 현황 및 전망](https://gtonline.or.kr/data/download.do?data_sid=236039&attach_seq=43089)
68 | * [미국의 인공지능 전략 방향과 시사점 - 산업연구원](https://www.kiet.re.kr/kiet_web/?sub_num=650&state=view&idx=9636)
69 | * [NATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE INITIATIVE](https://www.ai.gov/)
70 | * [National Security Commission on Artificial Intelligence - Final Report](https://www.nscai.gov/wp-content/uploads/2021/03/Full-Report-Digital-1.pdf)
71 | * [NSCAI Executive Summary](https://www.nscai.gov/wp-content/uploads/2021/03/Final_Report_Executive_Summary.pdf)
72 | * [KISA Report-4월호_001 미국 인공지능 국가 안보 위원회(NSCAI) 보고서 주요 내용과 의미 (한상기/ 테크프론티어 대표)](https://www.kisa.or.kr/public/library/IS_View.jsp?mode=view&p_No=158&b_No=158&d_No=522&cPage&ST=TC&SV&fbclid=IwAR2bCNawK9uQpD4oH-PWCPWkigxRm3x_lN1ega1LV6GcWvs4c0J3CByNZx4)
73 | * [2016-2019 Progress Report: Advancing Artificial Intelligence R&D](https://now.k2base.re.kr/portal/trend/mainTrend/view.do?poliTrndId=TRND0000000000038013&menuNo=200004)
74 | * [Artificial Intelligence (AI) Strategy - HHS](https://www.hhs.gov/sites/default/files/final-hhs-ai-strategy.pdf)
75 | * [The National AI in Health and Adult Social Care Strategy](https://www.nhsx.nhs.uk/ai-lab/ai-lab-programmes/the-national-ai-in-health-and-adult-social-care-strategy/)
76 | * [European Commission AI Watch](https://knowledge4policy.ec.europa.eu/ai-watch_en)
77 | * [AI4Health Task Force - CIFAR](https://cifar.ca/ai/national-program-of-activities/ai4health-task-force/)
78 | * [AI & Health Care: A Fusion of Law & Science. An Introduction to the Issues](https://cifar.ca/wp-content/uploads/2021/03/210218-ai-and-health-care-law-and-science-v8-AODA.pdf)
79 | * [Report: Health AI Index for China](https://www.elsevier.com/connect/report-health-ai-index-for-china)
80 | * [Artificial Intelligence Index Report 2021](https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2021/03/2021-AI-Index-Report_Master.pdf) - [CHAPTER 7: AI Policy and National Strategies](https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2021/03/2021-AI-Index-Report-_Chapter-7.pdf)
81 | * [FDA Releases Artificial Intelligence/Machine Learning Action Plan](https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-releases-artificial-intelligencemachine-learning-action-plan)
82 |
83 | ## 4, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
84 |
85 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
86 |
87 | 추가/수정/발언 참석 원하시는 분들은 [아젠다 이슈](https://github.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/issues/9)에 적어주시면 됩니다.
88 |
89 | ## 5. 토론 요약
90 |
91 | * 9회 토론 요약
92 |
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/20210422-5th-agenda.md:
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1 | # 2021/04/22 - Agenda (KST PM 10:00 ~ PM 11:30)
2 |
3 | “클생과 현생의 불일치”를 목표로 하는 고품격 의료 인공지능 주제 만담을 시작해봅니다.
4 |
5 | * [Clubhouse 2021/04/22 이벤트로 바로가기](https://www.joinclubhouse.com/event/PGX53Nlb)
6 |
7 | ## 1. 스피커 소개 (각 1분 미만)
8 | ### Moderator : 전종홍
9 | ### Speaker : 김휘영, 김진성, 하정우, 권인호, 윤주흥, 황보율
10 | ### Invited Speaker : 신수용(성균관대), 최정필(코어라인소프트)
11 | * 소속 기관/학회
12 | * 하고 계시는 일/관심 연구 주제
13 | * 홍보나 리쿠르팅 하실 내용 등등
14 | * 자랑하실 내용, 심지어 장기자랑도 가능^^
15 |
16 | ## 2. 기존 만남기록
17 | * 2021/03/25 - [1st agenda : EP01 - 첫만담](/20210325-1st-agenda.md)
18 | * 2021/04/01 - [2nd agenda : EP02 - 만우절 특집 - 2035년 전망](/20210401-2nd-agenda.md)
19 | * 2021/04/08 - [3rd agenda : EP03 - 클친소 특집](/20210408-3rd-agenda.md)
20 | * 2021/04/15 - [4th agenda : EP04 - 데이터 증강과 합성](/20210415-4th-agenda.md)
21 |
22 | ## 3. 주제토론: 11시까지 (가능한 범위까지만 하고 차주로 넘깁니다. 스피커들과 협의 과정에서 변경될 수 있습니다)
23 |
24 | ### 추가했으면 하는 주제나 안건이 있으면 언제든 github/email/기타 DM 등을 이용해 이슈나 코멘트로 남겨주세요.
25 |
26 | 1. 투자/경제/주식 관련 이슈
27 |
28 | 2. 인공지능 기반 의료기기 성능 평가 가이드라인 개발
29 | * 개요 소개 : 대한의료인공지능학회 (KoSAIM), 대한영상의학회 임상연구네트워크 (KSR; RINK-CR)
30 | * 참고자료: 식약처 가이드라인
31 | * [빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기 허가심사 가이드라인(민원인 안내서)-2019](http://www.nifds.go.kr/brd/m_15/view.do?seq=12743)
32 | * [인공지능 기반 의료기기의 임상 유효성 평가 가이드라인(민원인 안내서)-2019](http://www.nifds.go.kr/brd/m_15/view.do?seq=12744)
33 | * [대장암 영상검출·진단보조 소프트웨어 안전성·성능 및 임상시험계획서 평가 가이드라인(민원인 안내서)-2020](http://www.nifds.go.kr/brd/m_15/view.do?seq=12931)
34 | * [뇌 영상검출·진단보조 소프트웨어 안전성·성능 및 임상시험계획서 평가 가이드라인(민원인 안내서)-2020](http://www.nifds.go.kr/brd/m_15/view.do?seq=12929)
35 | * [전립선암 영상검출·진단보조 소프트웨어 안전성·성능 및 임상시험계획서 평가 가이드라인(민원인 안내서)-2020](http://www.nifds.go.kr/brd/m_15/view.do?seq=12930)
36 | * [관상동맥협착 대상 임상의사결정지원시스템(CDSS) 의료기기 임상시험계획서 작성 가이드라인(민원인 안내서)-2019](http://www.nifds.go.kr/brd/m_15/view.do?seq=12740)
37 | * [허혈성 뇌졸중 대상 임상의사결정지원시스템(CDSS) 의료기기 임상시험계획서 작성 가이드라인(민원인 안내서)-2019](http://www.nifds.go.kr/brd/m_15/view.do?seq=12739)
38 | * [폐암, 폐결절 대상 임상의사결정지원시스템(CDSS) 의료기기 임상시험계획서 작성 가이드라인(민원인 안내서)-2019](http://www.nifds.go.kr/brd/m_15/view.do?seq=12742)
39 | * [유방암 대상 임상의사결정지원시스템(CDSS) 의료기기 임상시험계획서 작성 가이드라인(민원인 안내서)-2019](http://www.nifds.go.kr/brd/m_15/view.do?seq=12741)
40 | * 참고자료: 건강보험심사평가원 가이드라인
41 | * [AI기반 의료기술(병리학 분야)의 급여 평가 가이드라인 마련 연구-2019](http://repository.hira.or.kr/handle/2019.oak/2267)
42 | * [AI기반 의료기술(영상의학 분야)의 급여여부 평가 가이드라인 마련 연구-2019](http://repository.hira.or.kr/handle/2019.oak/764)
43 | * [혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인-AI기반 의료기술(영상의학분야) & 3D 프린팅 이용 의료기술-2019](https://www.korea.kr/archive/expDocView.do?docId=38853)
44 | * [혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인_AI 기반 병리학분야 의료기술-2020](https://www.hira.or.kr/bbsDummy.do?pgmid=HIRAA020041000100&brdScnBltNo=4&brdBltNo=10255&pageIndex=1)
45 | * 참고자료: 유관학회 가이드라인
46 | * [대한병리학회-디지털 병리 가이드라인 권고안-2020](https://www.jpatholtm.org/upload/media/jptm-2020-08-27-suppl1.pdf)
47 | * 참고자료: 해외
48 | * [FDA-Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan](https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-releases-artificial-intelligencemachine-learning-action-plan)
49 | * [AMIA Position Paper Details Policy Framework For AI/ML-Driven Decision Support](https://www.amia.org/news-and-publications/press-release/amia-position-paper-details-policy-framework-aiml-driven-decision)
50 |
51 | 4. 최근에 개인적으로 가장 임팩트가 있었다고 생각하시는 의료 인공지능 관련 뉴스나 논문, 연구주제 등에서 하나를 꼽아 보신다면 ? (스피커들이 뽑아오신 뉴스를 소개)
52 | * [한국-미국 인공지능(AI) 기술 격차 1.8년…수년째 이어지는 이유는?](https://www.itbiznews.com/news/articleView.html?idxno=35103)
53 | * [의료 분야 AI 기업, 의료산업 첨단화 이끈다](http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=24637)
54 | * [코어라인소프트, '아주대학교의료원'과 MOU 체결](https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2021042010505718386)
55 | * [세계 100대 AI 스타트업 없는 한국…“유니콘 육성해야”](https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20210405/106244510/1)
56 | * [Are Medical AI Devices Evaluated Appropriately?](https://hai.stanford.edu/news/are-medical-ai-devices-evaluated-appropriately)
57 | * [EU 집행위 'AI 규제안' 제안..."위험한 AI 사용 금지"](https://www.ytn.co.kr/_ln/0104_202104221317535550)
58 | * [Health-related data sharing을 위해 GDPR이 요구하는 10가지 사항](https://sooyongshin.wordpress.com/2018/10/15/health-related-data-sharing%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%B4-gdpr%EC%9D%B4-%EC%9A%94%EA%B5%AC%ED%95%98%EB%8A%94-10%EA%B0%80%EC%A7%80-%EC%82%AC%ED%95%AD/)
59 | * [코로나19로 EU 데이터 보호규정 및 AI 준비의 한계 노출](https://library.etri.re.kr/service/data/etri-insight/down.htm;jsessionid=7991B0000C98A2D82DB0716005973A34?id=778)
60 | * [Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/proposal-regulation-european-approach-artificial-intelligence)
61 |
62 | 5. Special Talk : 의료 인공지능의 단점, 위험, 그리고 한계 (부제: 과연 의료 인공지능 비즈니스로 돈벌 수 있을까? 시장과 비즈니스를 키우기 위해 필요한 것은?)
63 | * [“AI, 의료 대체 아닌 증강 방향으로 나아가야”](https://www.sciencetimes.co.kr/news/ai-%EC%9D%98%EB%A3%8C-%EB%8C%80%EC%B2%B4-%EC%95%84%EB%8B%8C-%EC%A6%9D%EA%B0%95-%EB%B0%A9%ED%96%A5%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EB%82%98%EC%95%84%EA%B0%80%EC%95%BC/)
64 | * [의료 AI의 현재와 미래](https://hineca.kr/1868)
65 | * [의료분야 인공지능 활용 현황과 미래 전망’ 논의](https://kast.tistory.com/985) - [제38차 한림국제심포지움](https://event-us.kr/kast/event/24385)
66 | * [2021년 제1차 보건의료데이터 혁신포럼(4.22)](https://www.k-his.or.kr/board.es?mid=a10309000000&bid=0025)
67 | * 이슈1 - 건강보험 수가 및 수익 모델
68 | * [AI 의료기기 허가는 '36건', 건보 적용은 '0건'](https://www.wowtv.co.kr/NewsCenter/News/Read?articleId=A202008100289)
69 | * [Digital Health (5) – 수가](https://sooyongshin.wordpress.com/2019/12/28/digital-health-5-%EC%88%98%EA%B0%80/)
70 | * [Top medical device companies are investing in AI](https://www.medicaldevice-network.com/comment/medical-device-companies-ai/)
71 | * [Top 121 Startups developing AI for Medicine and Healthcare](https://www.ai-startups.org/top/medicine/)
72 | 
73 |
74 | * 이슈2 - 인허가 및 규제 프레임워크
75 | * [뷰노, 국내 1호 식약처 ‘혁신의료기기소프트웨어 제조기업 인증’ 획득](http://www.biotimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=5719)
76 | * [인공지능(AI) 적용 의료기기 53건 허가](http://www.hitnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=19712)
77 | * [AI/ML-Enabled Medical Devices — 4 Keys To Obtain Global Regulatory Approval](https://www.meddeviceonline.com/doc/ai-ml-enabled-medical-devices-keys-to-obtain-global-regulatory-approval-0001)
78 | * 이슈3 - 기술 및 성능
79 | * [How medical AI devices are evaluated: limitations and recommendations from an analysis of FDA approvals](https://www.nature.com/articles/s41591-021-01312-x.epdf?sharing_token=8BNOnt1UUOf0iPsJ9yU0J9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0M6PlZXWQqbgCrdZtSbNOnPDQlhZJ-fPz8LJ4JqCoxGYshqBh62049hIhMSEfJaE7pKaceG00AD1FUBHLZ5YShokEBQWoF6kBbZitEELPDqWu-9esaFE8DcbdQ1QAgRChw%3D&utm_source=STAT+Newsletters&utm_campaign=fdec4d0d0d-health_tech_4-6-21_COPY_01&utm_medium=email&utm_term=0_8cab1d7961-fdec4d0d0d-152708089) - Nature
80 | * [“AI의료, ‘99% 정확도’ 보다 중요한 것이 있다”](https://byline.network/2020/10/29-84/)
81 | * [인공지능(AI)은 의료진단 분야를 어떻게 바꿀까](http://www.prolog.kr/news/articleView.html?idxno=503)
82 | * [Opinion: AI Could Aid Cancer Diagnosis, but Caution Is Needed](https://www.the-scientist.com/critic-at-large/opinion-ai-could-aid-cancer-diagnosis-but-caution-is-needed-68584)
83 | * [AI Adoption in Healthcare: 10 Pros and Cons](https://www.byteant.com/blog/ai-adoption-in-healthcare-10-pros-and-cons/)
84 | * [Artificial Intelligence in Medicine – Part 3: Is There a Downside to AI in Medicine?](http://sperlingmedicalgroup.com/downsides-to-artificial-intelligence-in-medicine/)
85 | * [Artificial Intelligence for COVID-19: Rapid Review](https://www.jmir.org/2020/10/e21476/)
86 | * 이슈4 - 신뢰
87 | * [Artificial Intelligence and Human Trust in Healthcare: Focus on Clinicians](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7334754/)
88 | * [Trust and medical AI: the challenges we face and the expertise needed to overcome them](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33340404/) - [arXiv PDF](https://arxiv.org/abs/2008.07734)
89 |
90 | * [4 Barriers to Adopting Artificial Intelligence in Healthcare and How to Overcome Them](https://healthcareweekly.com/4-barriers-to-adopting-artificial-intelligence-in-healthcare/)
91 | * [Google’s medical AI was super accurate in a lab. Real life was a different story](https://www.technologyreview.com/2020/04/27/1000658/google-medical-ai-accurate-lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/)
92 | * 이슈5 - 법적/윤리적
93 | * [의료 AI 잘 쓰려면 법적 문제 해결해야](http://www.medup.co.kr/news/articleView.html?idxno=130)
94 | * [Ethical and legal challenges of artificial intelligence-driven healthcare](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7332220/)
95 | * [인공지능 시대를 준비하는 법·제도·규제 정비 로드맵 마련](https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=user&mId=113&mPid=112&bbsSeqNo=94&nttSeqNo=3179749)
96 | * [Top Ten Legal Considerations for Use and/or Development of Artificial Intelligence in Health Care](https://www.natlawreview.com/article/top-ten-legal-considerations-use-andor-development-artificial-intelligence-health)
97 |
98 | 6. 특별 주제
99 | * [의료/ 헬스케어 분야에서의 설명 가능 인공지능(Explainable AI) 연구 동향](https://www.bioin.or.kr/board.do?cmd=view&bid=tech&num=305909)
100 | * [A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Toward Medical XAI](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9233366)
101 |
102 | 4. 스피드 퀴즈: 찍먹/부먹 논쟁, 짜장/짬뽕, 민초파/반민초파 논쟁~
103 | * 장비빨/데이터빨/인재빨 중 어느게 더 중요하다고 보십니까 ?
104 |
105 | 5. 의료 인공지능을 통해 실제 의사, 환자가 편해지고 있는가 ?
106 | * 실제 현실적 적용/활용 현황이나 도움을 받는 비율은 얼마나 되고 있다고 생각하십니까 ?
107 |
108 | 6. AI 전문가 확보와 몸값 상승이 비상인데, 의료 인공지능 전문가의 몸값 상승도 진행되고 있는가 ?
109 |
110 | 7. 의료 인공지능 전문가가 될 수 있나 ? 기본적으로 가져야 할 요건들은 ? 인적 교류는 활발한 편인가 ? 의료 용어를 몰라도 할 수 있나 ?
111 |
112 | 8. 의료 인공지능에서의 윤리 이슈는 잘 검토되고 있다고 보시는지 ? 이루다 사태
113 |
114 | ## 4, 자유토론 및 질의응답: 11시30분까지
115 |
116 | 누구든 자유롭게 발언 신청하고 질문을 해주시면 됩니다.
117 |
118 | 추가/수정/발언 참석 원하시는 분들은 [아젠다 이슈](https://github.com/hollobit/AIML-in-Medicine-club/issues/6)에 적어주시면 됩니다.
119 |
120 | ## 5. 토론 요약
121 |
122 | * [5회 토론 요약](https://www.facebook.com/1biit/posts/10159748335901410)
123 |
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/LICENSE:
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1 | Apache License
2 | Version 2.0, January 2004
3 | http://www.apache.org/licenses/
4 |
5 | TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION
6 |
7 | 1. Definitions.
8 |
9 | "License" shall mean the terms and conditions for use, reproduction,
10 | and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document.
11 |
12 | "Licensor" shall mean the copyright owner or entity authorized by
13 | the copyright owner that is granting the License.
14 |
15 | "Legal Entity" shall mean the union of the acting entity and all
16 | other entities that control, are controlled by, or are under common
17 | control with that entity. For the purposes of this definition,
18 | "control" means (i) the power, direct or indirect, to cause the
19 | direction or management of such entity, whether by contract or
20 | otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the
21 | outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity.
22 |
23 | "You" (or "Your") shall mean an individual or Legal Entity
24 | exercising permissions granted by this License.
25 |
26 | "Source" form shall mean the preferred form for making modifications,
27 | including but not limited to software source code, documentation
28 | source, and configuration files.
29 |
30 | "Object" form shall mean any form resulting from mechanical
31 | transformation or translation of a Source form, including but
32 | not limited to compiled object code, generated documentation,
33 | and conversions to other media types.
34 |
35 | "Work" shall mean the work of authorship, whether in Source or
36 | Object form, made available under the License, as indicated by a
37 | copyright notice that is included in or attached to the work
38 | (an example is provided in the Appendix below).
39 |
40 | "Derivative Works" shall mean any work, whether in Source or Object
41 | form, that is based on (or derived from) the Work and for which the
42 | editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications
43 | represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes
44 | of this License, Derivative Works shall not include works that remain
45 | separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of,
46 | the Work and Derivative Works thereof.
47 |
48 | "Contribution" shall mean any work of authorship, including
49 | the original version of the Work and any modifications or additions
50 | to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally
51 | submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner
52 | or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of
53 | the copyright owner. For the purposes of this definition, "submitted"
54 | means any form of electronic, verbal, or written communication sent
55 | to the Licensor or its representatives, including but not limited to
56 | communication on electronic mailing lists, source code control systems,
57 | and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the
58 | Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but
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176 | END OF TERMS AND CONDITIONS
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179 |
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