[닥터, 코드를 만나다]

 

코드를 직접 작성하며 읽힐 수 있는 의료인을 위한 실무형 워크북인

'닥터, 코드를 만나다'는 AI와 함께 성장하는 미래의 의사들: 의대생과 전공의를 위한 필수 가이드북이라고

할 수 있을 것 같습니다.

AI 시대의 의료 전문가 되기: 전공의, 의대생, 개발자를 위한 로드맵이 될 수 있는 내용들이

자세히 담겨있어서 실질적인 도움을 주는 것이 이 책의 가장 큰 장점입니다.

 

임상 연구와 데이터 분석의 열쇠, 파이썬에 대해서도 자세히 알려주고

의사의 새로운 파트너, AI: 파이썬으로 시작하는 의료 혁신의 여정에 대해서도 자세히 안내해줍니다.

 

의료 AI 개발의 7단계 파이프라인: 데이터 마이닝부터 모델 배포까지 알려주는 것이

이 책의 유익함입니다.

의료 AI의 기초: 머신 러닝과 딥 러닝의 핵심 개념

의료 AI 개발의 필수 도구: 주요 프레임워크 총정리

의료 현장의 머신 러닝: 주요 기법과 임상 응용

의료 혁신을 이끄는 딥 러닝: 주요 기법과 임상 응용

의료 AI의 최신 트렌드: 첨단 기술과 도구들

영상 이미지 분석을 위한 딥 러닝, 시계열 자료 분석을 위한 딥 러닝

의료 기록의 새로운 패러다임: LLaMA 모델과 AI의 만남

AI로 진화하는 의대 족보: GPT-4 스마트 학습 혁명

 

의료 AI 발전의 핵심은 양질의 데이터셋 확보라는 것을 이 책을 통해 자세히 알게 되었습니다.

표준화된 데이터셋이나 잘 구축된 자체 데이터가 있으면 AI 모델 개발에 몇 개월이면 충분할 수 있지만

데이터 확보에만 2~3년이 걸릴 수 있다고 합니다.

의사 개발자로서 AI 모델에 대한 이론적 지식도 중요하지만,

실제 진료 과정에서 수집한 데이터를 바탕으로 어떤 모델을 개발할지

그 방향을 결정하는 능력이 매우 중요하다는 것도 알게 되었습니다.

의사는 뛰어난 코딩 실력도 필요하지만, 병원에서 일하며 다양한 검사를 접할 때 AI를

더 효율적이고 효과적으로 개발하여 활용할 방법을 고민하는 데 이 책이 큰 도움이 될듯합니다.

 

저에게는 어렵지만, 그래도 많은 생각을 하게 해주는 고마운 책입니다.