AI의료4 디지털 치료제 (게임화 재활, AR 헬스케어, 텔레 리햅) 솔직히 저는 게임이나 스마트폰이 치료에 쓰인다는 말을 처음 들었을 때 반신반의했습니다. 교육 현장에서 매일 디지털 기기를 마주하면서도, 그것이 '의료'와 연결될 거라고는 생각하지 못했습니다. 그런데 직접 이 분야를 들여다보니, 우리가 지금 생각보다 훨씬 빠르게 바뀌는 치료의 시대 한복판에 서 있다는 걸 깨달았습니다.게임화 재활, 지루함이 사라진 치료실교단에 서면서 늘 고민하는 문제가 하나 있습니다. 아이들이 알아야 하는 내용인데, 왜 이렇게 금방 흥미를 잃을까 하는 것입니다. 그 답을 저는 의외로 재활 치료 분야에서 찾았습니다.관절 수술 후 회복이나 근력 강화에는 최소 8주에서 12주의 꾸준한 운동이 필수입니다. 문제는 그 과정이 몹시 단조롭다는 점입니다. 같은 동작을 반복하다 보면 환자들이 중도에 포기.. 2026. 6. 22. 냉동 인간 (유리화, 신경 보존, AI 의료) 오늘은 냉동인간에 대해 이야기 해보겠습니다.현재 전 세계에서 약 150여 구의 시신이 영하 196도 액화 질소 탱크 안에 보관되어 있습니다. 처음 이 수치를 접했을 때 솔직히 영화 이야기인 줄 알았습니다. 교육 현장에서 AI가 바꿔놓은 일상을 매일 목격하는 입장에서, 이제 기술이 '죽음'이라는 경계선마저 넘보고 있다는 사실이 낯설면서도 묘하게 현실감 있게 다가왔습니다.유리화와 신경 보존, 냉동 인간의 과학냉동 인간 기술의 핵심은 유리화(Vitrification)입니다. 여기서 유리화란 동결 방지제를 세포 내부에 주입하여 수분을 바깥으로 빼내고, 시신을 얼음이 아닌 젤리 형태의 무정형 고체 상태로 만드는 과정을 의미합니다. 일반적인 냉동 방식으로는 물이 얼면서 뾰족한 얼음 결정이 생성되고, 이것이 세포막을.. 2026. 6. 21. AI 의료 혁신 (진단 정확도, 의사 역할, 교육 현장) 오늘은 AI 의료 혁신에 대해 이야기 해보겠습니다. AI가 의사 단독보다 더 정확하게 의료 질문에 답한다는 연구 결과가 나왔습니다. 교육 현장에 있는 저로서는 이 소식이 낯설지 않았습니다. AI가 이미 교실 안에서도 교사와 학생 모두의 방식을 바꿔놓고 있으니까요.진단 정확도, AI가 의사를 앞서기 시작했다오픈AI는 2024년, 거대 언어 모델(LLM)의 의학적 실력을 평가하기 위해 헬스벤치(HealthBench)라는 벤치마크를 개발했습니다. 여기서 LLM이란 방대한 텍스트 데이터를 학습한 대형 언어 기반 AI 모델을 의미하며, 의료 분야에서는 진단 보조나 임상 질문 응답에 활용됩니다. 헬스벤치는 5,000개의 의학적 질문과 시나리오로 구성된 평가 세트로, 과거의 의사 면허 시험보다 훨씬 복잡하고 실제 임.. 2026. 6. 20. AI 의료의 현재 (의료 혁신, AI 진단, 미래 전망) 오늘은 AI의료의 현재를 이야기해보겠습니다.교육 현장에서 일하다 보면 AI가 얼마나 빠르게 우리 일상 깊숙이 파고들었는지 실감합니다. 그런데 최근 의료 분야 이야기를 접하고 나서는 솔직히 좀 다른 감정이 들었습니다. 편리함의 문제가 아니라, 생사가 달린 영역에서까지 AI가 의사를 대체하기 시작했다는 사실이 단순한 기술 발전으로 느껴지지 않았거든요.의료 현장, AI가 조용히 들어온 자리여러분은 병원에서 MRI나 X-ray 결과를 기다릴 때 그 판독을 누가 하는지 생각해 보신 적 있으신가요?제가 교육 현장에서 일하면서 AI를 처음 접했을 때가 생각납니다. 학생들이 숙제를 들고 오더니 "선생님, 이제 ChatGPT 돌리면 다 나와요"라고 했을 때, 처음엔 반신반의했습니다. 그런데 실제로 써봤더니 정말이더군요... 2026. 6. 19. 이전 1 다음
