Category: 다시 쓰는 생명
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〈배움의 뇌는 어떻게 만들어지는가〉 ― 학습 의지가 강한 사람들의 신경구조에 대하여 질문 왜 어떤 사람은 낯선 것을 기꺼이 배우고,다른 어떤 사람은 같은 상황에서 멈춰 서는가? 관찰 배움을 향한 태도는 단순히 ‘의지력’이나 ‘성격’의 문제가 아니다.그 이면에는 정교하게 구성된 뇌의 회로와 감정의 리듬, 그리고‘지금 이 순간을 받아들이는 방식’이 있다. 새로운 영역을 탐구하고자…
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GLP-1 작용제, 중독 치료제로 진화할 수 있을까? 비만 치료제로 알려진 GLP-1 작용제가 최근 알코올, 니코틴, 약물 중독 치료에 효과가 있을 가능성이 제기되며, 다수의 임상시험이 진행 중이다. 이 약물이 단순한 식욕 억제를 넘어서 뇌의 보상 회로에 작용해 중독 행동 자체를 조절할 수 있다는 것이다. 뇌의 중독 회로: 도파민 시스템 중독은 보상…
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AI-DD의 IP 발생 구조: 5가지 주요 발생 지점 1. 데이터셋 자체 (Data Asset) 핵심 IP 포인트: “AI 모델이 아니라, AI가 학습한 고유 데이터셋 자체가 IP의 시작점일 수 있다.” 2. 모델 알고리즘 자체 (AI Architecture) 핵심 IP 포인트: “모델 구조나 파라미터는 특허보다 영업비밀로 보호되는 경우가 많다.” 3. AI가 제안한 약물 후보물질…
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AI 신약개발 알고리즘, 어떻게 읽을 것인가 ― 생명을 데이터로 다룰 때 우리가 반드시 알아야 할 4가지 시선 AI 기반 신약개발(Artificial Intelligence Drug Discovery, 이하 AI-DD)은 단순한 기술 자동화의 진보가 아닙니다. 인간의 생명이라는 가장 복잡하고 섬세한 구조를 ‘예측 가능한 데이터’로 바꾸어 해석하려는, 전례 없는 도전입니다. 그렇다면 우리는 이 AI 알고리즘들을 어떻게…
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AI-DD 분야별 학습 로드맵 ― 기획, 기술, 임상, 규제, 전략을 연결하는 구조적 탐색 ① [개념 정립 & 기술 기초] 대상: 입문자, 기획자, 전략 리더, CxO목표: AI-DD가 무엇이고 어떻게 작동하는지를 큰 그림에서 이해 단계 학습 주제 추천 자료 1단계 AI-DD 전반 개론 ✔️ 《Artificial Intelligence in Drug Discovery》(Nathan Brown) ✔️ Nature…
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AI-DD Landscape 이해를 위한 추천 리스트 1. 강의・강좌 (무료 또는 유료 MOOC) ① MIT OpenCourseWare: Machine Learning for Healthcare ② HarvardX – Principles, Statistical, and Computational Tools for Reproducible Science ③ Coursera – AI for Medicine (deeplearning.ai) ④ Stanford CS273B – Deep Learning in Genomics and Biomedicine (YouTube) 2. 책…
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AI 기반 신약개발, SaMD로 진입할 때 체크해야 할 7가지 항목 ― AI-DD 스타트업이 반드시 확인해야 할 규제・책임・설계의 구조 AI를 통해 신약을 설계하고, 질병을 예측하며, 환자에게 더 나은 치료 가능성을 제시하는 시대.그러나 한 걸음만 앞으로 나아가면, 그 기술은 의료기기(=SaMD)가 된다. “우리는 SaMD인가 아닌가?”“언제부터 규제 대상이 되는가?”“어떤 항목을 점검해야 미리 준비할 수…
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AI-DD는 SaMD인가? ― 신약개발 인공지능과 의료기기 사이, 그 경계의 구조를 묻다 인공지능이 생명의 언어를 해석하고,데이터를 분자 구조로 바꾸고,질병의 가능성을 예측하는 시대. 이제 제약회사든 스타트업이든,‘AI로 신약을 개발한다’는 말이 낯설지 않다.하지만 여기에 한 가지 중요한 질문이 있다. “AI-DD는 SaMD(의료기기 소프트웨어)인가?” 표면적으로는 단순한 규제 분류처럼 보이지만,사실 이 질문은 AI 시대의 생명과 기술, 법과…
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스타트업이 OpenAI의 HealthBench를 전략적으로 활용하는 방법은 아래와 같이 5가지 핵심 축으로 정리할 수 있습니다. 특히 헬스케어, 디지털 헬스, AI 기반 진단・상담 플랫폼, 혹은 AI-DD(신약개발 AI) 영역에서 활동하는 스타트업에겐 문제 검증, 제품 고도화, 신뢰도 확보, 투자 유치, 규제 대응이라는 측면에서 매우 실질적인 도구가 될 수 있습니다. 1. 제품의 임상적 신뢰성 검증…
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AI는 진단할 수 있을까, 이해할 수 있을까? ― OpenAI HealthBench의 등장과 AI-DD 문명의 윤곽 2025년 5월, OpenAI는 헬스케어 인공지능(AI Health) 분야에서 새로운 이정표를 제시했다.그 이름은 HealthBench.단순한 모델 평가 지표가 아니라, 이 벤치마크는 AI가 ‘인간을 이해하고 신뢰를 형성할 수 있는가’를 실험하는 문명적 장치다. 이번 글에서는 이 HealthBench가 무엇인지, 그리고 그것이 AI…