• Seong Ho Park
  • Professor
  • Asan Medical Center

Curriculum Vitae

Education

1996. 서울대학교의과대학, 의학사
2006. 서울대학교의과대학, 의학박사

Professional Experience

2006-2010. 울산대학교 의과대학, 서울아산병원, 조교수
2011-2016. 울산대학교 의과대학, 서울아산병원, 부교수
2017-현재. 울산대학교 의과대학, 서울아산병원, 교수

Research Interests

위장관 영상진단, 임상역학, 생물통계학

Honors & Awards

2017. 대한영상의학회 연구영향력 대상
2015. 대한영상의학회 태준영상의학상

Publications

1. Park HJ, Jang JK, Park SH (corresponding), Park IJ, Kim JH, Baek S, Hong YS. Restaging Abdominopelvic Computed Tomography Before Surgery After Preoperative Chemoradiotherapy in Patients With Locally Advanced Rectal Cancer. JAMA Oncol 2018;4(2):259-262.
2. Park SH (corresponding), Lee JH, Lee SS, Kim JC, Yu CS, Kim HC, Ye BD, Kim MJ, Kim AY, Ha HK. CT Colonography for Detection and Characterisation of Synchronous Proximal Colonic Lesions in Patients with Stenosing Colorectal Cancer. Gut 2012;61(12):1716-22.
3. Lee SS, Park SH (corresponding), Kim HJ, Kim SY, Kim MY, Kim DY, Suh DJ, Kim KM, Bae MH, Lee JY, Lee SG, Yu ES. Non-invasive Assessment of Hepatic Steatosis: Prospective Comparison of the Accuracy of Imaging Examinations. J Hepatol 2010;52(4):579-85.

Abstract

의학 진단 및 예측을 위한 인공지능 기술의 올바른 임상적 검증을 위한 방법

가까운 미래에 인공지능이 진단, 위험도 평가, 예후 예측과 같은 임상진료 분야에 의미있는 영향을 미칠것으로 기대된다. 하지만, 인공지능 기술의 의료 적용에 대한 높은 기대와는 달리 제대로 된 임상검증의 사례는 현재로서는 찾아 보기 어렵고 따라서 인공지능이 실제 임상진료에 쓰이는 예도 매우 드물다. 인공지능이 환자에게 위해를 가하지 않고 안전하게 진료에 도움을 주기 위해서는 임상 도입에 앞서 적절히 설계된 임상연구를 통한 철저한 체계적 사전 검증이 필요하다. 의학 진단 및 예측을 위한 인공지능의 성능을 올바로 검증하기 위해서는 인공지능 알고리즘 개발에 사용되지 않은 외부자료를 이용하여 검증을 하는 것이 중요한데, 단순한 외부자료가 아니라 여러 기관에서 스펙트럼에 의한 비뚤림을 최소화하여 모아진 외부자료를 이용하는 것이 매우 중요하다. 더 나아가 인공지능의 궁극적 임상검증은 단지 성능 검증이 아니라 인공지능을 진료에 이용함으로써 환자의 치료 결과에 도움이 된다는 것을 직접 증명해야 한다.