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AI·데이터 분석 기술 역량입니다.
의료 AI의 성패는 데이터 품질에 달려 있습니다.
이 경험을 바탕으로 차의학연구원에서도 복잡한 AI 모델 개발 과정에서 문제를 기술적 한계로만 보지 않고, 데이터 수집·정제·모델 구조 등 다각적 시각에서 접근하겠습니다.
연구 과정에서 발생하는 알고리즘의 편향, 데이터 품질 저하, 학습 불균형 등의 문제를 해결해 보다 신뢰성 있는 의료 AI 솔루션을 구축하겠습니다.
저는 AI 기술을 통해 '예측 가능한 의료'를 구현하고 싶습니다.
의료 AI 개발에서 가장 중요한 기술적 요소는 무엇이라고 생각하십니까?
AI 모델 개발 시 데이터 불균형 문제를 해결한 경험이 있습니까?
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특히 병원 내 실질적 임상 데이터를 기반으로 한 AI 모델 연구와 바이오 빅데이터 분석 역량은 연구와 의료가 연결된 차병원·바이오그룹만의 차별화된 강점이라고 생각합니다.
AI·데이터 분석 기술 역량입니다.
이 경험은 차의학연구원이 추진하는 AI 진단 보조시스템, 병리 이미지 분석, 환자 예후 예측 연구에 직접 적용될 수 있는 실무적 기반이 됩니다.
의료 데이터 처리 및 임상연계 역량입니다.
차의학연구원에서 다루는 방 대한임상 데이터 역시 정확한 전처리와 알고리즘 설계가 중요하므로, 저는 데이터 사이언티스트로서 연구 효율성을 높이는 역할을 수행할 수 있습니다.
병리·영상 데이터 기반 AI 모델 개발을 통해 진단의 정밀도를 향상시키겠습니다.
저희 팀은 흉부 X-ray 데이터를 이용해 폐렴 진단 AI 모델을 개발했으나, 초기 학습과정에서 데이터 불균형으로 인해 정상이미지의 정확도는 95% 이상인 반면, 폐렴이미지의 정확도는 60% 수준에 머물렀습니다.
이 경험을 바탕으로 차의학연구원에서도 복잡한 AI 모델 개발 과정에서 문제를 기술적 한계로만 보지 않고, 데이터 수집·정제·모델 구조 등 다각적 시각에서 접근하겠습니다.
연구 과정에서 발생하는 알고리즘의 편향, 데이터 품질 저하, 학습 불균형 등의 문제를 해결해 보다 신뢰성 있는 의료 AI 솔루션을 구축하겠습니다.
AI 연구는 객관적 데이터로부터 결과를 도출하지만, 그 과정에서 인간의 판단과 책임이 개입됩니다.
인간 중심의 연구철학-연구의 최종 목표를 기술적 성과가 아닌 '환자의 삶의 질 향상'으로 설정하겠습니다.
저는 기술의 윤리적 책임을 잊지 않고, 연구의 모든 단계에서 인간 중심의 가치를 실천하겠습니다.
의료 AI 개발에서 가장 중요한 기술적 요소는 무엇이라고 생각하십니까?
기술적으로는 데이터 품질과 알고리즘의 해석 가능성이 가장 중요합니다. |
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2025.10.05
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