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영상의학분야에서 AI의 활용과 법적 책임 -미국의 AI 진단시스템을 소재로 하여- = Usage of AI and Legal Responsibility in Radiology -About AI based Computer-aided detection/Diagnosis(AI-CAD) System-
저자
박정기 (경북대학교)
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2022
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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209-236(28쪽)
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The fourth industrial revolution is defined as the industrial revolution of the next generation in which state of the art information and communication technologies such as AI(artificial intelligence),IOT(Internet of Things),big data and mobile are fused into economy and society in general to create changes and usage of AI exists at its core. Healthcare is the field where key technologies of the era of the foutth industrial revolution are combined. Various products that utilize AI are being developed in medicine and IBM’s Watson or Google’s deep learning based AI are representative examples. Since medical AI recognizes regular patterns by learning immense quantities of data, it is expected to affect medical branches associated with diagnostic tests the most.
Especially the field of radiology that offers diagnosis from images like X-rays, ultrasound, and MRI(Magnetic Resonance Imaging) is considered to be the fastest in puttiing AI into practice and vast innovation of image is expected in terms of automatic shooting of images,radiologist readings, supporting examinations, efficiency of procedure, and impprovement in quality. Computer aided diagnosis(CAD)software and automated diagnostic solution which used AI technology are being certified as medical devices in United States and they shall be appliied widely in medical sites worldwide.
In medical image diagnosis, inevitable misdiagnosis is unavoidable. Misdiagnosis is easy to occur when large amounts of images are provided due to group checkups and thus there are increasing demands for diagnostic aid from radiologists. However,if bad results should happen because of AI diagnosis, there are questions about who shall be legally responsible and such liability issues are potentially problematic in the near future.
This paper considers these problems by categorizing AI_CAD in three types. The first type, the second reader CAD, enables the radiologist to use computer results as a ‘secondary opinion’. The second type is concurrent reader CAD in which the radiologist employs CAD results as references before deciphering. The third type, the first reader CAD, provides independent interpretation results and sorts the images to selects ones that need to be ascertained by a radiologist.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.61 | 0.61 | 0.61 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.66 | 0.79 | 0.779 | 0.25 |
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