Medical Physics

나름 내 블로그에서 많이 찾는 글이.. MR 관련된 내용이다. ㅋㅋ

mpjinsung.tistory.com/60

그래서

오랜만에 강의영상을 하나 올려봄! 

시간도 길고. 재미도 없어서 조회수는 안 오르지만.

나중에 이 내용도 기억을 못할 수 있고. 

지금의 느낌? 도 남겨두면 추억이 될테니까.

일단 기억으로 남겨둠.. 

누가 보면. 참 이상한 놈이다.. 라고 생각하겠으나. ㅎㅎ

으라차차차!! ㅋㅋ 

youtu.be/LtbfjdjwZmo

youtu.be/i_O17onL7DQ

의료 인공지능 youtube를 찍어보려고.

관련 우리나라 상장사 2개를 찾아보다.

네이버의 자료만! ㅋ.ㅋ

이전에 올린 글처럼. 실제 임상에서 활용하기 위해.

JLK는 14개 장기 37 solution을 제공! (고생이 많겠음.. ㅠㅠ)

대표적인 몇개만 계약(1-2억원 규모)을 한 것으로 보이고,

Hello data, health 플랫폼으로 확장되는 것처럼 보임.

14년 창업, 19년 상장.

Syntekabio는 창업 10년만에 상장!

유전체 분석 플랫폼 기술로 다양한 신약개발에 참여하는 것으로 보임

홈페이지가 좀 더 업뎃되면 좋을 듯 ㅎ

신기한 건.

두 회사 모두 2019년 12월 상장했는데.

네이버 기준 2020년 매출이 분기별 1-2억이다.

뭔가 저렇게 해야하는건가? -_-; ㅎㅎ

궁금한 것은.

저 회사는 현재 어떤 '인력'이 가장 매력적일까? ..

그런 건 어디서 공유 안하시나.. ㅎㅎ

암튼 짧게 홈페이지를 살펴보고 내린 결론.

암튼 의료 인공지능 'Company'가 크게 성장하려면.

B2B가 더 맞지 않나 싶다.

문제는 누구랑.. 하느냐? ㅎㅎ

그리고 성공한 이후.

B2C에 도전! ㅋㅋ

추가로!! 두 회사의 '주가' 그래프가. 너무 비슷 ㅎㅎ

이건 우리나라 '환경'에 영향을 많이 받는다는 증거겠죠? ㅎㅎ

어떤 일들이 있었는지는 모르겠지만!!

www.rsna.org/education/ai-resources-and-training/ai-imaging-in-practice

페이스북에서 이영한 교수님의 강의를 보다가, 

찾아본 RSNA의 Imaging AI in Practice 관련된 사이트.

사실 의료 인공지능이 많은 주목과 관심을 받고 있지만.

저것을 실제 임상으로 활용하기 위해서는 생각보다 많은 작업이 필요하다.

왜냐고?

아래가 이 프로그램에서 이야기하고 있는 전체 workflow인데, 

이 workflow를 AI 가 원활히 작동되도록 바꾸기 위해서는.

음.. 솔직히 불가능할 정도의 노력이 필요하다.

차라리 병원을 새로 새우는 것이 낫다. ㅎㅎ 

흠.. 아무리 생각해도.. 불가능할 것 같다.. 독재자가 있어야 가능할 듯. ㅎㅎ 암튼!!! 

내가 일하는 방사선종양학과.. 와는 다르게.

일반적인 영상의학과 및 병원 전체에 인공지능을 실제 활용하기 위해서 해결해야하는 문제가 생각보다 많다.

그 중 내가 생각해온 것들은 주로 4가지이다. 

1. 수가 - 이건 너무 기니까 이야기하지 말자. ㅋㅋㅋㅋ

   - 이야기해도 이해하려면 쉽지 않다. 

   - 그냥 인공지능 알고리즘은 비교적 도입이 쉬우나, 그 뒤에 여러 시스템/사람들을 위한 '돈'을 받을 수 있을지.. 의문이다. ㅎㅎ

2. 진단해야하는 질병 종류 

   - 몇개의 '질환'에 대한 진단을 AI로 진단하는 시스템을 병원에 만들 것인가? 

   - 관련된 AI 회사나 알고리즘의 관리?는 어떻게 할것인가? 각각에 활용되는 imaging protocol들은 어쩔 것인가?

   - 몇개의 회사가 필요한 것인가?

   - 각각의 회사의 FDA 승인을 받은 AI 알고리즘들은 해당병원 데이터에 Validation이 가능한가? 

   - 여긴 없지만, 병리는 어떻게 할 것인가? 

3. 기존 프로그램과의 연동 

   - PACS, EMR 등 과의 연동(표준 등)은 쉬울 것인가? 

   - 그 회사들이 '돈 받지 않고 최선을 다해 잘 해드릴께요' 할 것을 기대하는 것은 아닌가.  

4. 사람 

   - 사실 이게 제일 중요하다. 내가 볼 때는.

   - 저 일을 가능하게 만드는 구심점과 사람들이 필요하다. 정말 '과' 하나가 필요할 것이라고 생각한다 ㅎㅎ

궁금하신 분들은.

저 홈페이지에는 총 4개의 비디오가 있는데, 마지막에 lunit이 잠시 나온다. 

자랑스러운 마음도 들지만, 아쉬운 느낌도 있다.  ㅠ.ㅠ

암튼 이번 Imaging AI in Practice 의 승자는 지멘스... 가 아닌가 싶다. 

플랫폼이 이렇게 무섭다. 

시간 없으신 분은 아래의 영상 2개만 봐도 좋을 것 같다. 

youtu.be/qHdYbC6BOBM

youtu.be/fUFnrwVSvL8

Nanox 동영상을 채널에 올렸는데, 

매일 150~200 조회가 되는 것처럼 보인다, 꾸준한 유입. ㅎㅎ

2편도 나름대로 조회가 되는 것처럼 보이고. 

최근 주식시장의 열기에 큰 힘을 받는 것처럼 보인다!! 

1편이 10,000뷰가 되면 3편을 만들겠다고 스스로 이야기했는데.

생각보다는 빨리 만들어야겠다. 

미리 이 그래프를 보고 이야기할 껄 그랬다. -_-; 

한 3달.. 여유가 생기기를 바랬는데.. 

사실 조금 더 기초적인 영상들을 만들고 싶은 생각이 있는데, 

트렌드를 따라가지 않을 수는 없는 것인가. ㅎㅎ  

암튼 다음으로 올라올 영상은 MR 기본 원리 강의! 

세상이 아무리 빠르게 발전하고, 

사람들이 '돈'에 대한 관심이 많아서 '응용'에만 집중하지만, 

중요한 것은 기본이라는 생각을 많이 한다. 

특히 지금 일본에서 업체들이 장비를 세팅하는 것들을 직접 보면, 

기초적인 기술들이 얼마나 중요한지를 다시금 느끼게 된다.

사람들이 youtube를 하면 돈 번다고 생각을 하는데, 

나의 컨텐츠도 그렇게 되기는 어려울 것이고!! 

단순한 정보제공. 그리고 반복적인 강의를 싫어하는 성격 탓.. 이라고 해야할 듯! ㅎㅎ 

그래도 궁금한 사람들을 위해서

youtube로 수익을 창출하려면,

기본적으로 아래의 조건이 만족이 되어야한답니다!!!

저는 아마 저 조건을 만족하기가 쉽지 않을꺼예요!! ㅎㅎ 

참고하시기를!!

SMART: Severance Medical data-driven ARtificial intelligent Theragnosis Lab

이름이 조금 거창하기는 하지만,

세브란스의 Ph.D 중심으로 연합 연구실을 만들어가보기로 했다.

실제 병원의 데이터를 다루는 사람들의.

애환. 세미나. 노력. 성과 들이 앞으로 나타나게 될 것으로 기대가 된다.

처음은 어색하기도 하고. 그랬지만, 

앞으로 나아지리라 생각하며.

조만간 홈페이지가 나오면.

그 때 본격적인 공개를!!!