유전체 정보 기반의 정밀의료
정밀의료 시대의 도래 어떤 부분들을 준비해야 할까요?
I. 정밀의료 시대의 도래: 정밀의료의 핵심: P4
II. 정밀의료의 변곡점: 유전체 정보의 획득
III. 정밀의료 시대의 데이터: 빅데이터 기반 정밀의료
IV. 유전체 비즈니스 트렌드: 의료를 넘어 실생활로
V. 정밀의료 시대의 준비
예방차원에서 정밀의료에 유전체와 빅데이터를 응용하면 질병을 예방하거나 최소한 심각해지기 전에 질병의 원인을 진단할 수 있습니다.
유전체 정보 기반의 정밀의료
정밀의료 시대의 도래 어떤 부분들을 준비해야 할까요?
I. 정밀의료 시대의 도래: 정밀의료의 핵심: P4
II. 정밀의료의 변곡점: 유전체 정보의 획득
III. 정밀의료 시대의 데이터: 빅데이터 기반 정밀의료
IV. 유전체 비즈니스 트렌드: 의료를 넘어 실생활로
V. 정밀의료 시대의 준비
예방차원에서 정밀의료에 유전체와 빅데이터를 응용하면 질병을 예방하거나 최소한 심각해지기 전에 질병의 원인을 진단할 수 있습니다.
“미드로 알아보는 빅데이터 전략과 활용” 주제로 미드를 기반으로 빅데이터를 활용한 서비스, 콘텐츠, 커뮤니케이션 전략을 어떻게 접근 해야하는지를 분석한 발표 자료 입니다. 강의자료에 관한 문의 및 추가정보는 마켓캐스트(www.marketcast.co.kr)를 참고해주시기 바랍니다.
2018 Privacy Global Edge에서 발표한 자료입니다. (2018.6.29.15:00 발표)
[요약]
인공지능(AI) 시대가 도래했다. 개인정보 이용 목적과 같은 동의 사항에 대해 사전적, 명시적, 개별적, 구체적 동의를 받아야 개인정보 처리를 할 수 있는 개인정보 활용 법제도를 갖고 있는 우리나라에서는 개인정보 활용을 위해서는 비식별조치를 통해 비개인정보에 가까운 정보로 치환하는게 궁극의 과제이다.
인공지능이 똑똑하지 못하면 개인식별을 제대로 못해 오히려 개인의 정보를 제대로 보호하지 못하고 유출하게 되고, 개인에게 맞춤형 서비스를 해 주지 못하게 된다.
똑똑하지 못한 인공지능과 똑똑한 인공지능간 싸움의 결론은 당연히 똑똑한 인공지능이 선택받게 된다. AI 시대에 개인정보보호 중심의 개인정보보호법제도에 조화로운 패러다임의 전환이 없이는 정보주체들은 조만간 똑똑하지 않은 한국의 인공지능 서비스를 이용하기를 꺼려해 개인정보의 엑소더스가 일어날 것이고, 우리나라는 정보진공상태인 정보좀비국가가 되고 말 것이다.
[대책]
ㅇ비식별정보의 개념 재정립, 동의 배제 - 그 자체로 식별할 수 없는 한 비식별정보. 비식별정보는 동요건 배제
1. 비식별정보는 동의 없이 활용
식별정보, 비식별정보 2트랙으로 나누어 식별정보에만 동의제도를 적용
식별가능정보는 그 자체로 개인을 식별할 수 없는 정보라서 동의를 받을 수도 없으므로 동의제도 적용은 모순.
동의 적용 없이 그 자체로 이용하게 하되, 개인식별행위는 엄격금지(처벌규정 도입)
2. 동의제도 선택제 도입
동의를 받을 떄에 개별적 사전동의형(Opt-In), 포괄동의(One Click Consent)+사후동의배제 형(Opt-Out)을 정보주체가 선택
3. 형사처벌보다 시정명령
정부가 개인정보처리방침을 심사해서 최적화, 표준화
4. 정부의 소비자 보호 관점의 개인정보보호 업무
엄격한 동의 보다는 합목적성으로 불법성 판단
“미드로 알아보는 빅데이터 전략과 활용” 주제로 미드를 기반으로 빅데이터를 활용한 서비스, 콘텐츠, 커뮤니케이션 전략을 어떻게 접근 해야하는지를 분석한 발표 자료 입니다. 강의자료에 관한 문의 및 추가정보는 마켓캐스트(www.marketcast.co.kr)를 참고해주시기 바랍니다.
2018 Privacy Global Edge에서 발표한 자료입니다. (2018.6.29.15:00 발표)
[요약]
인공지능(AI) 시대가 도래했다. 개인정보 이용 목적과 같은 동의 사항에 대해 사전적, 명시적, 개별적, 구체적 동의를 받아야 개인정보 처리를 할 수 있는 개인정보 활용 법제도를 갖고 있는 우리나라에서는 개인정보 활용을 위해서는 비식별조치를 통해 비개인정보에 가까운 정보로 치환하는게 궁극의 과제이다.
인공지능이 똑똑하지 못하면 개인식별을 제대로 못해 오히려 개인의 정보를 제대로 보호하지 못하고 유출하게 되고, 개인에게 맞춤형 서비스를 해 주지 못하게 된다.
똑똑하지 못한 인공지능과 똑똑한 인공지능간 싸움의 결론은 당연히 똑똑한 인공지능이 선택받게 된다. AI 시대에 개인정보보호 중심의 개인정보보호법제도에 조화로운 패러다임의 전환이 없이는 정보주체들은 조만간 똑똑하지 않은 한국의 인공지능 서비스를 이용하기를 꺼려해 개인정보의 엑소더스가 일어날 것이고, 우리나라는 정보진공상태인 정보좀비국가가 되고 말 것이다.
[대책]
ㅇ비식별정보의 개념 재정립, 동의 배제 - 그 자체로 식별할 수 없는 한 비식별정보. 비식별정보는 동요건 배제
1. 비식별정보는 동의 없이 활용
식별정보, 비식별정보 2트랙으로 나누어 식별정보에만 동의제도를 적용
식별가능정보는 그 자체로 개인을 식별할 수 없는 정보라서 동의를 받을 수도 없으므로 동의제도 적용은 모순.
동의 적용 없이 그 자체로 이용하게 하되, 개인식별행위는 엄격금지(처벌규정 도입)
2. 동의제도 선택제 도입
동의를 받을 떄에 개별적 사전동의형(Opt-In), 포괄동의(One Click Consent)+사후동의배제 형(Opt-Out)을 정보주체가 선택
3. 형사처벌보다 시정명령
정부가 개인정보처리방침을 심사해서 최적화, 표준화
4. 정부의 소비자 보호 관점의 개인정보보호 업무
엄격한 동의 보다는 합목적성으로 불법성 판단
기술은 곁에 있다. 시험관 아기들이 많다 보니 쌍둥이들이 많이 늘어났다. 디지털 트윈은 현실과 똑같은 디지털 쌍둥이를 만들어 더 나은 현실의 결과를 만들어 낸다. 수집한 다양한 정보를 가상에서 분석하고 최적화하는 방안을 도출하는 지능형 융합기술이다. NASA, GE가 먼저 제품 설계부터 공장 운영 감시, 작업량 예측, 생산 손실 예측, 고장 진단/예측 등에 활용했다. 제조업뿐 아니라 다양한 분야에 적용할 수 있다. 핵심기술은 모사, 관제, 모의, 연합, 자율의 단계로 진행된다. 보건의료 분야에도 인구 집단 모델링으로 헬스케어 서비스를 개선하고 의료진의 치료에 관련된 의사결정을 개선한다. 환자를 컴퓨터 모델링으로 치료법을 사전 테스트하여 최적화 후 실제 적용한다. 막대한 시간과 돈이 투자되는 신약 개발 임상 실험에도 적용하여 합병증과 위험 부담 줄일 수 있는 대안을 만들어 낸다. 국내외 사례도 담았다.
Healthcare & medicine innovation 2020년대 보건의료 혁신 Jahee Lee
미래를 정확하게 예측할 수는 없지만, 헬스케어 분야의 관계자들과 대담을 통해 보건의료에 큰 영향을 끼칠 12가지 혁신을 논의했다. 2020. 10. 25일 Time 기사는 병원의 초음파 장치보다 50배 저렴한 휴대폰 연결로 작동하는 주머니 크기 장치, 재활을 가속하는 가상 현실, 폐종양 확인에 의료 전문가보다 뛰어난 인공 지능 등은 지금 놀라운 속도로 의학을 변화시키는 혁신의 일부일 뿐이라고 언급한다. 드론으로 의약품과 검체물을 나르고 착용식 스마트 장치는 클라우드의 빅데이터와 연결된다. 의학 연구, 약물 개발, 라이프 스타일 연구 등을 위한 강력한 도구를 갖게 될 것이다. 암 진단 정확도가 인간의 수준을 넘어선 인공 지능이 샅샅이 뒤져 모든 의학 논문을 학습하기 시작했다. 3D 인쇄 출력한 심장이 몸 안에 자리를 잡는다. 쇼핑센터에서 진료와 처방하는 시스템도 선보인다.
This document discusses the blurring line between diagnostics and prediction in genomics. It notes that 23andMe forced the FDA to create a new classification for predictive diagnostics, allowing people to learn their health risks in advance. This also allows companies to establish direct relationships with patients. The document also lists companies in the FDA's Pre-Cert Pilot Program, including Apple, Fitbit, Johnson & Johnson, and others in tech, medical devices, pharma, startups and non-profits. It provides sources from Deloitte analyses and the FDA on digital health and pre-certification programs.
The document appears to be about the INCHINA Forum 2018 which focused on improving health, patient satisfaction, and reducing healthcare costs through precision medicine. It discusses precision medicine approaches for improving treatment, references studies on this topic, and promotes the Journal of Precision Medicine as a resource. The forum also examined applications of precision medicine from genomics and highlighted ongoing research efforts.
Genomics is blurring the line between diagnostics and prediction. Companies like 23andMe and Apple are looking at how direct relationships with consumers and sensors can detect health risks and conditions early. Google's subsidiary Verily is also exploring using sensors to monitor health and enable interventions. As the cost of genome sequencing declines significantly, consumers are increasingly able to learn about their genetic risks and traits through direct-to-consumer services, with the global market for these services expected to grow substantially in coming years.
강의 자료로 사용했던 2017년 유전체 산업 동향 자료!
유전체 산업 동향과 유전체 산업이 극복해야 할 문제점에 대해
정리해 보았습니다. 다들 어떻게 생각하시나요?
A Problem awaiting solution
i. I felt sometimes like I was reading a horoscope
ii. By reason
iii. The persistence of users
iv. Enhancing the public awareness
v. How to get the data
vi. The data is always yours
* 연구개발 계획서는 사이언스를 이야기하는 리서치 계획이 아니 며, 목적한 곳으로 가기 위한 계획서이다.
* Not Research plan telling Science!
* Target Product Profile (TPP)는 연구개발과정에서의 핵심 의사결정 기준이다.
This document provides information on personal genomics services companies around the world. It lists over 50 companies across North America, Europe, and Asia/Oceania that provide health-related and wellness-focused personal genomics services. The companies are categorized based on the type of genetic testing and services offered. Major players in each region are highlighted, such as 23andMe and Ancestry in North America, deCODE genetics and DNAFit in Europe, and WeGene and Macrogen in Asia/Oceania.
부경대 의공학과에서 취업 관련 특강에서 발표한 내용 입니다.
#대학생활_#직장생활 나는 어떤 꿈을 꾸어야할까?
1) "취업보다는 나의 인생이 중요하다!"
그러나, 아이러니 하게 인생에 대한 고민이 취업에 도움이 된다!!
2) 면접관으로 입사 지원자들을 상대하며 느낀 생생한 리얼 스토리를 전해 드립니다.
8. 인공지능이란?
머신러닝? 딥러닝?
컴퓨터에 답이 정해진 샘플 데이터를 넣으면서 반복적으로 학습을
시킨 후, 새로운 문제가 나타나면 스스로 답을 찾을 수 있도록 하는 것.
딥 러닝의 가장 중요한 역할을 본다면 “학습에 의한 예측”
컴퓨터가 스스로 훈련하면서 패턴을 찾아내 분류하는 기술적 방식
사물이나 데이터를 군집화하거나 분류(Classification)하는 데 사용되는 기술적 방식
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