PART 1. 인공지능의 기초

__1장. 인공지능의 기초 개념
____정의
______인공지능의 유형
______인공지능과 데이터 과학
______인간과 기계 간 지능의 확장 연속체
______데이터 분석 연속체
____인공지능과 신경과학
______의사의 두뇌와 기계 지능
______참고 문헌


__2장. 인공지능의 역사
____핵심 인물과 사건
______앨런 튜링과 튜링 머신
______다트머스 회의
______로젠블랫의 퍼셉트론
____핵심 시기와 주요 흐름
______고파이
______컴퓨터 지능
______인공지능 겨울
______참고 문헌


__3장. 의료 인공지능의 역사
____규칙 기반 전문가 시스템
____기타 인공지능 방법론
____도입 실패
____흔한 의료 분야 인공지능의 열 가지 오해
______참고 문헌
____핵심 개념


PART 2. 현재의 데이터 과학과 인공지능

__4장. 헬스케어 데이터와 데이터베이스
____헬스케어 데이터
______빅데이터
______헬스케어 데이터의 난제들
____헬스케어 데이터 관리
______데이터 프로세싱과 저장
______전자 의무 기록 사용과 상호운용성
____헬스케어 데이터베이스
______데이터베이스 관리 시스템
______관계형 데이터베이스
______객체 지향 데이터베이스
______그래프 데이터베이스
____데이터에서 지능까지의 연속체와 인공지능
______참고 문헌


__5장. 머신러닝과 딥러닝
____머신러닝 소개
______데이터 마이닝과 지식 발견
______머신러닝의 역사와 현재 상태
______머신러닝 대 전통적인 프로그래밍
______머신러닝 작업 흐름
______생명공학 분야의 데이터 과학
______의생명 데이터 과학에서의 프로그래밍 언어
______전통적 머신러닝
______장단점
______앙상블 학습
______강화 학습
____신경망과 딥러닝
______퍼셉트론과 다층 퍼셉트론
______딥러닝
______오토인코더 신경망
____모델 성능 평가
______평가 방법
______회귀 모델의 평가
______분류 모델의 평가
____머신러닝과 딥러닝의 근본적인 문제들
______해석 가능성과 설명 가능성
______편향-분산 트레이드오프
______적합fitting
______차원의 저주
______상관 관계 대 인과 관계
______머신러닝 대 딥러닝
______참고 문헌


__6장. 인공지능의 다른 핵심 개념들
____인지 컴퓨팅
____자연어 처리
____로봇공학
______자율 시스템
______로보틱 프로세스 자동화
____인공지능과 관련된 기타 핵심 기술들
______증강 및 가상 현실
______블록체인
______클라우드
______사이버보안
______사물 인터넷
____인공지능과 관련된 핵심 문제들
______편향
______윤리
______안정성
______법
____핵심 개념
____데이터 과학과 인공지능 지식 평가를 위한 10가지 질문
____의료 인공지능을 더 잘 이해하기 위한 10가지 단계
______참고 문헌


PART 3. 의료 인공지능의 현시대

__7장. 의사의 지능과 의료 인공지능
____지능 기반 의료의 논리적 근거
____의료 인공지능의 채용: 앞에 놓여진 과제들
____의사의 인지 구조와 의료 인공지능
____현재 인공지능의 의학적 응용
______참고 문헌


__8장. 전문 과목별 인공지능
____전문 과목별 최근 인공지능 현황
____전문 과목별 인공지능 전략과 응용
______모든 전문 과목을 아우르는 인공지능 응용
______마취과학
______성인 및 소아 심장내과와 심장 외과
______중환자 의학
______피부과
______응급의학
______내분비학
______소화기학
______공중 보건학과 역학
______혈액학
______감염학
______내과 일반 및 가정의학과/일차의료
______신장학
______신경과학(신경과/신경외과/신경정신의학과/심리학)
______산부인과
______종양학
______안과학
______병리학
______소아과
______호흡기내과
______영상의학과
______류마티스학
______고찰 논문과 대표 사례
______외과학
______치과학
______디지털 헬스
______유전체 의학 및 정밀의료
______재활의학과
______재생 의학
______수의학
______의학 교육과 수련
______간호학
______헬스케어 행정
______참고 문헌


__9장. 의료 인공지능의 구현
____핵심 개념
____헬스케어 기관에서의 인공지능 준비도 평가
____성공적인 의료 인공지능 구현을 위한 10가지 요소
____의료 인공지능 구현을 위해 극복해야 할 10가지 장애물
______참고 문헌


PART 4. 인공지능의 미래와 의료 응용

__10장. 인공지능의 미래에 관한 주요 개념
____5G
____강화 현실과 가상 현실
____블록체인과 사이버 보안
____뇌-컴퓨터 인터페이스
____캡슐 네트워크
____클라우드 인공지능
____엣지 컴퓨팅
____내장된 인공지능(만물인터넷)
____퍼지 인지 맵
____생성적 질의 네트워크
____하이퍼그래프 데이터베이스
____로샷 러닝
____뉴로모픽 컴퓨팅
____양자 컴퓨팅
____재귀적 피질 신경망
____스파이킹 신경망
____스웜 지능
____템포랄 컨볼루션 넷
____전이 학습
____데이터와 데이터베이스
______참고 문헌


__11장. 의료 인공지능의 미래
____핵심 개념
______참고 문헌