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김하나
한빛아카데미 2026.02.27.
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소개

목차

[PART 01] 의료 경영과 AI의 기초

CHAPTER 01. 의료 경영과 AI의 만남

CHAPTER 02. 의료 데이터와 품질 관리

CHAPTER 03. AI 기술의 진화와 의료의 재구성

CHAPTER 04. 윤리·규제·신뢰성과 XAI


[PART 02] AI와 병원 운영의 재해석

CHAPTER 05. 병원 운영 가치 사슬과 AI 활용 영역

CHAPTER 06. AI 프로젝트의 설계와 지속 거버넌스 구축


[PART 03] 지능형 의료 생태계의 탄생과 확장

CHAPTER 07. AI-VFM 기반 의료 생태계의 재편

CHAPTER 08. 지능형 병원의 설계

CHAPTER 09. 의료 AI 시대의 미래 전망

저자 소개 1

서울대학교에서 의학 석사 학위를 받고 동 대학원에서 기술경영경제정책 전공으로 공학 박사 학위를 받은, 의학과 기술경영을 아우르는 독보적인 융합 전문가다. 현재 KAIST 기술경영학부 연구교수 및 혁신전략정책연구소 겸임교수로 재직하며 연구와 교육에 매진하고 있다. OECD의 STI(Science, Technology and Innovation)에서 글로벌 혁신 정책을 연구했으며, KAIST 과학영재교육연구원 pre?urp 데이터 분석 연구실 지도교수로서 차세대 과학기술 인재 양성에 기여했다. 미래학자의 시선으로 AI 데이터 사이언스, AI/ML 응용 및 연구 방법론을 강연하며 미래
서울대학교에서 의학 석사 학위를 받고 동 대학원에서 기술경영경제정책 전공으로 공학 박사 학위를 받은, 의학과 기술경영을 아우르는 독보적인 융합 전문가다. 현재 KAIST 기술경영학부 연구교수 및 혁신전략정책연구소 겸임교수로 재직하며 연구와 교육에 매진하고 있다. OECD의 STI(Science, Technology and Innovation)에서 글로벌 혁신 정책을 연구했으며, KAIST 과학영재교육연구원 pre?urp 데이터 분석 연구실 지도교수로서 차세대 과학기술 인재 양성에 기여했다. 미래학자의 시선으로 AI 데이터 사이언스, AI/ML 응용 및 연구 방법론을 강연하며 미래 교육의 나침반 역할을 하고 있다. 국내외 저명 학술지에 다수의 연구 성과를 발표하였으며, 게재지 평균 인용지수(IF) 6.59, 세계 평균 대비 피인용 횟수(FWCI) 1.83을 기록하는 등 양적·질적으로 모두 탁월한 연구 역량을 입증하고 있다. 주요 연구 분야는 행동경제학, 빅데이터 경영, 기업 혁신 전략, 국가 혁신 정책, 스타트업 생태계 등이다. 저서로는 《AI 통계》(한빛아카데미, 2024), 《생성형 AI 개론 Step by Step GPT》(도서출판청람, 2025)가 있다.

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품목정보

발행일
2026년 02월 27일
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크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
파일/용량
PDF(DRM) | 6.39MB ?
글자 수/ 페이지 수
약 497쪽 ?
ISBN13
9791173409363

출판사 리뷰

의사·병원 경영진·헬스케어 기업·보험자·정책 입안자까지
AI가 바꿀 의료 현장에서 일하는 모든 이들을 위한 책


이 책은 의료 AI가 본격적으로 도입되는 의료 현장을 기술의 관점이 아닌 경영과 제도의 관점에서 해석하며 관계자들이 어떤 준비를 해야 하는지 알려줍니다. 단순히 AI 기술을 소개하는 데 그치지 않고, 의료 시스템 전체가 지능화될 미래상을 ‘지능형 병원’이라는 하나의 로드맵으로 정리합니다.

1부는 의료 데이터의 구조와 AI 알고리즘, 설명 가능성(XAI), 글로벌 규제 체계를 통해 지능형 의료 생태계를 이해하기 위한 기초 언어를 설명합니다. 2부는 환자 흐름, 자원·인력 배치, 문서·청구 구조, 운영·재무 가치 흐름 등 병원 내부의 운영 체계를 해부하고, AI가 병원을 어떻게 하나의 지능형 운영 시스템으로 재편하는지를 다룹니다. 3부는 병원 내부를 넘어 보험자·정부·산업·지역사회 전체가 연결되는 의료 생태계의 구조를 살피고, 그 확장된 환경 속에서 등장할 병원의 최종 형태인 ‘지능형 병원’을 설계합니다. 이를 통해 의료 직업·산업·정책의 정책이 어떻게 재편될 것인지 전망하며, AI 시대 의료 시스템의 미래를 제시합니다.

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