AI 생활 활용274 AI 병원 감염 관리: 감염 확산 경로를 추적하는 인공지능의 역할 병문안을 가면서 손소독제를 몇 번이나 사용했는지 생각해 본 적이 있다. 병원 복도마다 손 위생의 중요성을 알리는 문구가 붙어 있지만, 실제로 관련 수칙이 얼마나 잘 지켜지는지 방문객이 직접 파악하기는 쉽지 않다. 병원 내 감염은 한 환자에게서 시작되더라도 여러 사람과 공간을 거치며 확산될 수 있기 때문이다. 감염이 확인된 뒤에는 감염 발생 시점과 환자의 이동 경로, 의료진과의 접촉, 병실 환경 등을 함께 살펴봐야 한다. 이러한 정보를 사람이 일일이 확인하는 데는 시간과 노력이 필요하다. 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 손 위생 수행 여부를 모니터링하고 감염 확산 패턴을 분석하려는 연구와 기술 개발이 진행되고 있다. AI는 병원 감염 관리에서 어떤 역할을 할 수 있을까? 손 위생 모니터링부터 감염 위험 .. 2026. 10. 13. AI 의사결정 기준표: 선택지가 많을 때 후회를 줄이는 비교법 노트북을 새로 사려고 여러 제품의 사양을 비교한다고 생각해 보세요. 후보를 여덟 개나 열어놓고 가격, 무게, 배터리, 사후지원까지 살펴보다 보면 처음에는 쉽게 결정할 수 있을 것 같았던 일도 복잡해질 수 있습니다. 어렵게 하나를 골랐는데도 다른 제품이 더 나았을지 궁금해질 수 있습니다. 이럴 때는 제품을 더 많이 비교하기보다, 무엇을 중요하게 생각하는지 먼저 정리해 보는 방법이 있습니다. 가격이 가장 중요한지, 휴대성이 중요한지, 아니면 오래 사용할 수 있는지가 중요한지 기준을 정하면 비교할 때 살펴볼 항목이 분명해집니다. 이 글에서는 AI를 활용해 개인의 의사결정 기준표를 만드는 방법을 소개합니다. 다만 기준표가 모든 사람의 고민이나 후회를 줄여준다고 단정할 수는 없습니다. 선택지가 많을 때 비교 과정.. 2026. 10. 12. AI와 점검하는 아이 사진 개인정보: 공유 전 부모가 확인할 5가지 아이의 어린이집 재롱잔치 사진이나 가족 나들이 영상은 소중한 추억입니다. 예쁜 순간을 가족이나 지인과 나누고 싶은 마음도 자연스럽습니다. 하지만 사진을 자세히 살펴보면 아이의 얼굴뿐 아니라 다른 아이들의 모습, 교실 이름표, 자주 방문하는 장소처럼 생각하지 못했던 정보가 함께 담겨 있을 수 있습니다. 2022년 세이브 더칠드런이 SNS에 게시물을 올린 적 있는 0~11세 자녀 부모 1,000명을 대상으로 조사한 결과, 86.1%가 자녀의 사진이나 영상을 올린 적이 있다고 답했습니다. 반면 자녀 사진·영상·글을 올린 부모 중 자녀의 동의를 구해본 적이 있다는 응답은 44.6%였습니다. 이러한 수치는 자녀 사진 공유가 많은 가정에서 이루어지는 일인 동시에, 게시 전에 한 번 더 생각해 볼 필요가 있는 주제임.. 2026. 10. 12. AI로 유튜브 강의 정리하기: 영상의 핵심과 실천 과제를 뽑아내는 법 1시간짜리 강의 영상을 끝까지 보고도 "그래서 내가 뭘 하면 되지?"라는 생각이 들 때가 있습니다. 영상의 내용은 이해했지만, 실제 행동으로 이어질 만한 한 줄이 남지 않은 것입니다. 이번 글에서는 강의 영상을 정리할 때 스크립트 확보부터 구간 나누기, 핵심 주장 정리, 실천 과제 작성까지 이어지는 과정을 단계별로 살펴보고, 각 단계에서 AI에게 어떤 질문을 하면 좋은지 정리해 보겠습니다. 목차1. 영상을 다시 보지 않고 정리하려면 텍스트부터 확보하세요2. AI에게 질문하는 순서: 한 번에 요약하기보다 단계별로3. 비교표로 살펴보는 강의 정리 순서4. AI가 정리한 내용은 영상과 한 번 대조하세요FAQ (자주 묻는 질문)1. 영상을 다시 보지 않고 정리하려면 텍스트부터 확보하세요AI를 활용해 강의 내용을.. 2026. 10. 10. AI 섬망 감지: 입원 중 갑작스러운 혼란을 빠르게 알아채는 데이터 수술 후 부모님이 갑자기 낯선 사람을 알아보지 못하거나, 밤에 병실에서 혼자 중얼거리는 모습을 본다면 놀랄 수 있습니다. 나중에 의료진에게서 ‘섬망’이라는 말을 듣고서야 일시적인 뇌 기능 이상과 관련된 증상이라는 사실을 알게 되는 경우도 있습니다. 섬망은 증상이 나타났다 사라지기를 반복할 수 있어 의료진이 환자의 상태를 확인하는 순간에는 변화가 뚜렷하지 않을 수도 있습니다. 이러한 관찰의 어려움을 줄이기 위해 최근에는 전자의무기록과 머신러닝을 활용해 섬망 발생 위험을 예측하려는 연구와 시스템 도입이 이어지고 있습니다. 이번 글에서는 관련 연구 사례와 예측 시스템의 특징, 보호자가 알아두면 좋은 관찰 사항을 살펴봅니다. 목차1. 섬망은 왜 알아채기 어려울까?2. AI는 어떤 데이터로 섬망 위험을 예측할까?.. 2026. 10. 9. AI 딥워크 입문: 오래 앉아 있기보다 몰입을 시작하는 조건 만들기 예전엔 책상에 3시간을 앉아 있으면 그만큼 일을 많이 했다고 생각했습니다. 그런데 막상 돌아보면 중간중간 메신저를 확인하고 이메일을 열어보느라 실제로 몰입한 시간은 30분도 안 됐던 날이 많았습니다. 오래 앉아 있는 것과 깊이 몰입하는 것은 완전히 다른 문제였습니다. 이 글은 앉아 있는 시간을 무작정 늘리는 대신, AI와 함께 몰입이 시작되기 쉬운 조건을 만들어보는 방법에 관한 이야기입니다. 1. 왜 오래 앉아 있어도 몰입은 안 되는가몰입이 잘 안 되는 이유는 단순히 의지력이 부족해서라기보다 작업 전환 자체에 비용이 발생하기 때문인 경우가 많습니다. 여러 심리학 연구에서는 한 가지 일에 집중하지 않고 작업을 자주 전환할 경우 생산성이 최대 40%까지 떨어질 수 있다는 결과가 보고되고 있습니다. 알림 하나.. 2026. 10. 5. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 46 다음
