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단순한 의료기기 제조를 넘어, AI와 SW를 기반으로 '정확한 진단과 인간중심의 의료'를 구현하는 삼성메디슨의 비전은 저의 개발 철학과 정확히 맞닿아 있습니다.
가장 기술적으로 도전적이었던 프로젝트는 "초음파 의료영상에서 종양 부위를 자동탐지하는 AI 기반 분할(Segmentation) 시스템 개발"이었습니다.
AI 기술이 의료현장에 적용되는 과정을 직접 구현하고 싶었습니다.
의료SW는 사람의 생명을 다루는 기술로, 단순한 개발이 아닌 사회적 책임이 필요합니다.
클라우드 기반 의료 데이터 통합'과 '실시간 진단 보조시스템'입니다.
AI 영상 처리 알고리즘과 클라우드 의료 데이터 시스템을 융합하는 개발자가 되고 싶습니다.
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장기적으로는 삼성메디슨의 글로벌 AI 헬스케어 솔루션 개발 프로젝트에 참여해, 초음파 영상 데이터의 '지능형 자동진단 시스템'을 실현하고 싶습니다.
나아가 인류의 생명을 지키는 기술 혁신의 한 축으로서 "정확한 진단으로 더 건강한 세상"을 만드는 개발자가 되겠습니다.
그곳에서 의료영상 데이터(DICOM) 처리시스템을 구현하며 처음으로 생명과 직결된 데이터를 다루는 책임감을 느꼈습니다.
또한, 대학 3학년 때 아버지가 심장 초음파 검사를 받으셨을 때, 의료진이 정확한 판단을 위해 여러 번의 검사를 반복하는 모습을 보며 'AI가 이를 보조할 수 있다면 얼마나 많은 생명을 더 빨리 구할 수 있을까'라는 문제의식을 갖게 되었습니다.
현재의 저를 만든 가장 큰 사건은 '인간의 생명을 위한 기술개발'에 처음으로 성공적인 결과를 낸 그 순간이었습니다.
삼성메디슨이 추진하는 AI 진단 보조시스템 또한 '정확하고 윤리적인 의료'를 구현한다는 목표 아래 발전해야 하며, 저 역시 그러한 방향성을 견지하는 개발자로 성장하고자 합니다.
가장 기술적으로 도전적이었던 프로젝트는 "초음파 의료영상에서 종양 부위를 자동탐지하는 AI 기반 분할(Segmentation) 시스템 개발"이었습니다.
이 프로젝트의 목표는 영상의 노이즈가 많고 경계가 불명확한 초음파 이미지에서 정확하게 병변 부위를 분리해내는 것이었습니다.
밝기·대비 조절, 좌우 반전, 랜덤노이즈 삽입 등을 통해 데이터의 다양성을 확보함으로써 모델의 일반 화성능을 향상시켰습니다.
정확도와 속도의 균형을 맞추기 위한 경량화 모델 적용을 시도했습니다.
의료 SW 개발 시 가장 중요한 원칙은 무엇이라고 생각합니까?
의료 SW 개발은 다학제적 협력이 필수입니다.
클라우드 기반 의료 데이터 통합'과 '실시간 진단 보조시스템'입니다. |
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2025.11.06
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