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Ⅰ. 서론

Review, Opportunities, and Threats` 서론 최근 몇 년 간, 머신러닝(Machine Learning, ML)의 발전은 의료 분야에서 많은 기대와 주목을 받고 있다. 데이터와 기술의 발전, 특히 빅데이터와 인공지능(AI)의 출현은 의료 서비스의 혁신적인 변화를 이끌어내고 있으며, ML은 이러한 변화의 핵심적인 동력 중 하나로 자리 잡고 있다. 의료 데이터는 환자의 건강 기록, 진단 정보, 유전자 정보, 치료 및 약물 반응 등을 포함하여 방대한 양의 데이터를 포함하고 있으며, 이러한 데이터는 머신러닝 알고리즘을 통해 분석되고 활용될 수 있다. ML 기술은 질병 조기 진단, 맞춤형 치료 계획, 치료 효과 예측 등 다양한 의료 분야에서 적용되고 있으며, 특히 영상 분석, 유전자 분석, 전자 건강 기록 분석에서 두드러진 성과를 보여주고 있다. 그러나 의료 분야에서 머신러닝의 적용은 단순히 기술의 도입을 넘어서, 여러 가지 기회와 도전 과제를 동시에 안고 있다. 우선, ML은 데이터를 분석하여 질병의 패턴을 발견하고 미래의 건강 문제를 예측하는 데 큰 장점을 제공하며, 이는 의사결정 지원 시스템이나 진단 보조에도 기여하고 있다. 예를 들어, 의료 이미지를 분…