[협찬] 서평-닥터, 코드를 만나다/유준일, 박현우, 김현수 저 | 군자출판사

닥터, 코드를 만나다 - 코드를 직접 작성하여 익힐 수 있는 의료인을 위한 실무형 워크북
유준일.박현우.김현수 지음 / 군자출판사(교재) / 2025년 3월

[이 글은 초대권(도서)을 제공 받아 주관적인 견해에 의해 작성했습니다]

컬처블룸 카페에서 <닥터, 코드를 만나다>라는 책의 서평 이벤트를 모집하고 계셨다. 의료와 관련된 AI 프로그래밍 관련 책으로, 시중에 AI 개발 책들은 많지만, 의료 AI를 다루는 AI 책은 흔치 않다. 이 책을 읽으면 의료분야에서 AI가 어떻게 쓰이는지 배울 수 있고, 의료 AI 회사에 취업하기도 용이할 것 같았다. 또 이 책의 실전 프로젝트를 따라 해 포트폴리오로 만들어 회사에 제출하여 면접 때 유용할 것 같아서 서평 이벤트를 신청했고 당첨되어서 책을 받게 되었다. 감사합니다.^^ 군자출판사님.^^ 컬처블룸카페님.^^

​책의 저자-유준일

인하대병원 정형외과 부교수, 고관절 질환 및 노인 골절 분야 전문의, 경상국립대병원 감염병 특화 개방형실험실 부단장, (주)디보 공동창업자 및 CTO.

정형외과 고관절 질환, 노인 골절 진단/치료, 의료 IT 및 빅데이터, 근감소증 디지털 바이오마커 연구 전문.

한국형 ARPA-H 프로젝트 내 근감소증 디지털 바이오마커 개발, 보건복지부/한국보건산업진흥원 'RWD 기반 임상근거창출 지원사업' 수행.

책의 목차

목차

CH 01. AI와 함께 성장하는 미래의 의사들: 의대생과 전공의를 위한 필수 가이드

I. 서론: 우리의 미래, 앞으로 어떻게 될까요?

II. AI 시대의 의료 전문가 되기: 전공의, 의대생, 개발자를 위한 로드맵

III. 의료 AI 입문: 파이썬 설치와 Google Colab 활용 가이드

IV. 의학 연구자를 위한 AI 개발 환경 설정 가이드

CH 02. 임상 연구와 데이터 분석의 열쇠, 파이썬 알아보기

I. 의료 정보 처리를 위한 파이썬 기초: 데이터 타입과 구조

II. 의학 공식의 새로운 접근: 파이썬으로 Anion Gap 이해하기

III. 파이썬으로 구현하는 고칼륨혈증 감별 진단: TTKG에서 알고리즘까지

IV. 파이썬으로 구현하는 쿠싱증후군 진단 알고리즘: 복잡한 의학 지식을 코드로 정리하기

V. 파이썬으로 구현하는 CHA2DS2-VASc 점수 계산기: for문과 while문의 활용

VI. 파이썬 클래스와 모듈로 구현하는 고칼륨혈증 관리 시스템

VII. 의사의 새로운 파트너, AI: 파이썬으로 시작하는 의료 혁신의 여정

CH 03. 의료 AI의 모든 것: 기초 개념부터 최신 기술까지

I. 의료 AI 개발의 7단계 파이프라인: 데이터 마이닝부터 모델 배포까지

II. 의료 AI의 기초: 머신 러닝과 딥 러닝의 핵심 개념 이해하기

III. 의료 AI 개발의 필수 도구: 주요 프레임워크 총정리

IV. 의료 현장의 머신 러닝: 주요 기법과 임상 응용

V. 의료 혁신을 이끄는 딥 러닝: 주요 기법과 임상 응용

VI. 의료 AI의 최신 트렌드: 첨단 기술과 도구들

CH 04. 의료 인공지능 개발의 출발선: 환경 구축부터 리소스 탐색까지

I. 의대생과 전공의를 위한 의료 AI 코드 탐험: Github, Hugging Face, Papers with Code 활용법

II. 의대생과 전공의를 위한 의료 AI 데이터셋 가이드

III. 의료 인공지능 개발의 게임 체인저: LLM의 활용과 가능성

CH 05. 영상 이미지 분석을 위한 딥 러닝

I. MedMNIST와 MONAI: 의료 AI 연구의 효율적인 시작점

II. No Specific Change? AI로 풀어가는 chest X-ray 판독의 도전

III. Complete Anatomy를 넘어서: AI로 구현하는 개인화된 3D 인체 모델

IV. 근육을 읽는 AI의 눈: 정형외과 수술의 정밀한 평가를 위하여

V. 30초의 압박에서 자동화된 분석까지: 의학 교육과 기술의 만남

VI. 개원 의사의 필수 도구: 초음파와 AI의 시너지

VII. MediaPipe BlazePose: 의료 현장의 움직임 분석을 혁신하는 실시간 자세 추정 기술

CH 06. 시계열 자료 분석을 위한 딥 러닝

I. 아침 7시의 악몽 탈출하기: 딥 러닝으로 혈당 관리 혁신

II. AI의 청진기: 딥 러닝이 읽어내는 심장의 리듬

CH 07. 생성형 AI 및 자연어 처리

I. 의료 기록의 새로운 패러다임: LLaMA 모델과 AI의 만남

II. AI로 진화하는 의대 족보: GPT-4 스마트 학습 혁명

CH 08. Medical GitHub: 미래 의사를 위한 AI 플레이그라운드

책의 특징

책의 저자님은 정형외과 전문의이자 인공지능을 연구하는 교수로서, 의료 현장에서 인공지능의 잠재력과 인공지능의 도전 과제를 직접 목격하셨다고 하신다. 책의 저자님은 젊은 의료인들이 인공지능에 대한 깊은 관심을 보이면서도, 실제로 이를 학습하고 응용하는 데 어려움을 겪는 모습을 보며 안타까움을 느끼셨다고 하신다. 이 책 <닥터, 코드를 만나다>는 이러한 고민에서 시작되었다고 하신다. 저자님은 현직 의료 인공지능 개발자들과 협력하여. 의료계 동료들이 쉽게 접근할 수 있는 실용적인 가이드를 이 책으로 만드셨으며, 이 책은 인공지능의 기초 개념부터 실제 의료 현장에서의 적용 사례까지, 의료인의 시각에서 체계적으로 다루고 있다.

책의 장점

이 책은 의료 인공지능 실무서로, 초보 의사들도 쉽게 이해할 수 있는 교습서이며, 또한 실제 연구에 적용했던 코드들을 체계적으로 정리하여 실용적인 워크북 형태로 만들어줘서 실제 연구에 적용했던 코드들을 익힐 수 있어서 실전성과 실무성이 뛰어나다. 데이터 수집, 분석, 코딩 작업이 책에 담겨져 있어 책의 완성도가 높고 다양한 것들을 배울 수 있다는 장점이 있다. 또 이 책은 의료 AI에 관심 있는 다양한 배경의 독자들을 위해 작성되어 있어 주요 대상 독자인 전공의, 의대생, 의료 AI 개발자들이 그룹별로 이 책을 활용할 수 있고 그룹별로 어떻게 활용할 수 있는지도 정리되어 있어 범용성이 뛰어나다. 또 시중에 많은 AI 관련 책들이 출간되어 있지만 의료에 특화된 AI 관련 책은 찾아보기가 힘들다. 그러나 이 책은 의료분야 AI를 다루는 책이라 흔치 않은 희귀성이 있는 책이기도 하다.

책의 후기

이 책은 의과대학 학생, 전공의, 전문의 그리고 의료 연구자들이 인공지능을 이해하고 활용하는 데 실질적인 도움이 되어서 유용한 책이라는 생각이 들었다. 우리가 자주 사용하는 AI의 기능들이 의료 쪽에서는 어떻게 쓰이는지 배울 수 있었고, 의료 AI 분야로 창업하거나 취업을 희망하는 사람들에게 이 책이 큰 도움이 될 수 있다는 생각이 들었다. 어렵고 복잡할 수 있는 진료 과정, 진단 과정을 컴퓨터 코드로 작성하는 것이 흥미롭고 재미있기도 하였으며 인공지능의 발전이 기대되기도 하였다. 인공지능이 더 발전하면 병의 진료와 병의 진단을 지금보다 더 빠르고 지금보다 더 편리하게 할 수 도 있겠다는 생각이 들기도 하였다. 책의 프로젝트 중 딥러닝으로 혈당을 예측하는 프로젝트가 있었는데 아버지가 당뇨를 앓고 계셔서 가장 눈이 갔고 가장 흥미로웠던 프로젝트다. 혈당을 예측하는 것이 신기했다.

'이 리뷰는 컬처블룸을 통해 출판사에서 도서를 제공 받아, 직접 읽고 작성한 리뷰입니다.'

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