이 책 괜찮다. 무엇인가를 시작한다는 것은 중요한데, 잘 시작하지 못하는 사람들을 위한 책이라고 본다. 마지막 챕터에 요약이 잘 되어 있으니 급하면 그것만 봐도 되지 않을까 싶다.
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Development of a Conjunctivitis Outpatient Rate Prediction Model Incorporating Ambient Ozone and Meteorological Factors in South Korea
지난 화요일 강의에 있던 논문을 찾아서 읽어 보았다. PM10은 알러지 결막염과 관련성이 없다. 눈물이 다 막아줘서 그런가.. 아무튼 이 연구에서는 O3가 중요한 예측 인자임을 알 수 있다. 그 밖에도 유용한 정보라면 모델 계발에 있어서 양수/음수가 나오는 것은 모델 선정에 어렵기 때문에 일정 수치를 더해서 양수로 바꾸어주는 방법을 알게 되었다. 예측 모델의 계발과 관련되어 추상적인 정보라도 알게 되어서 다행이다.
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Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images
병리 이미지와 관련된 AI는 보통 사진을 스캔한 후 쪼개고, 그 쪼갠 이미지에서 연구 대상이 병변을 표시해 주는 것으로 시작한다. 이 연구에서는 그런거 없이도 진단명과 그에 상응하는 증례를 이용한 정보만으로도 분류가 가능하다는 것을 보여주었다. 물론 연구에 사용한 증례는 전립선과 피부, 림프절 전이 병변으로 이미 연구가 많이 이루어진 흔한 분야이다.
