『K Genome Compass』のカバーアート

K Genome Compass

K Genome Compass

著者: Dr. Min-Seob Lee
無料で聴く

このコンテンツについて

게놈박사 이민섭 작가의 새로운 저서 "호모 인텔리전스 게놈 나침반"의 신간 도서 소개입니다. 이 책은 과학, 철학, 기술을 융합하여 인간 존재와 진화에 대한 새로운 인공지능(AI)시대에 유전자의 관점에서 세상의 통찰을 제공하고자 합니다. 저자는 인간을 단순한 생물학적 존재가 아닌, 유전체 정보, 환경, 그리고 AI를 통해 지속적으로 진화하는 정보 기반 존재(Homo Intelligence)로 재정의합니다. 주요 내용은 인간 진화의 역사, 유전자의 역할과 후성유전학, AI와 인간 유전체의 관계, 그리고 미래 인류가 마주할 윤리적 질문들을 다룹니다. 궁극적으로 이 책은 유전체를 미래를 탐색하는 나침반으로 제시하며, 변화하는 시대 속에서 스스로를 이해하고 진화의 방향을 설계할 것을 제안합니다.

Min Lee 2025
衛生・健康的な生活
エピソード
  • EDGC NICE NIPT Service
    2025/05/19

    EDGC NICE, a non-invasive prenatal testing (NIPT) service developed by one of the original NIPT pioneers. It highlights EDGC's foundational role and extensive timeline of innovations in the field, emphasizing their proprietary end-to-end process, including specialized tubes and reference materials, which ensures quality control. The service is notable for offering the earliest validated testing window and utilizes an AI-powered analysis engine for enhanced accuracy. EDGC NICE is presented as a globally trusted and regulated platform, operating in numerous countries and distinguished from typical NIPT providers by its origin, early testing capability, advanced technology, and comprehensive infrastructure.

    続きを読む 一部表示
    11 分
  • EDGC NICE NIPT 검사
    2025/05/19

    EDGC NICE라는 비침습 산전 검사(NIPT) 기술을 소개하고 있습니다. 이 기술은 세계 최초 NIPT 개발자에 의해 설계되었으며, 임신 6주부터 검사가 가능하여 기존 NIPT보다 더 이른 시기에 검진을 제공합니다. 또한, 인공지능(AI) 기반의 정밀 분석 알고리즘샘플 수집부터 보고까지 전 과정을 자체 개발 및 통제하는 기술력을 통해 높은 정확성과 신뢰성을 확보하고 있습니다. 글로벌 30개국 이상에서 사용되고 있으며, 다양한 국제 인증을 획득하여 세계 최고 수준의 품질과 서비스를 자랑합니다.

    続きを読む 一部表示
    6 分
  • OncoCatch S Multi-omics early cancer screening
    2025/06/18

    This academic article explores enhancing lung cancer detection by integrating various biological data with machine learning. The researchers investigated using liquid biopsy multi-omics data, specifically analyzing tumor markers, cell-free DNA (cfDNA) concentrations, and copy number variations (CNVs) from blood samples. They found that while individual data types offered some diagnostic power, combining these multi-omics data with machine learning algorithms significantly improved the accuracy in distinguishing lung cancer patients from healthy individuals, particularly in later stages of the disease. The study highlights the potential for developing more precise and non-invasive diagnostic models for lung cancer.

    続きを読む 一部表示
    16 分

K Genome Compassに寄せられたリスナーの声

カスタマーレビュー:以下のタブを選択することで、他のサイトのレビューをご覧になれます。