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| 직무형 질문1: 의료 AI 연구개발의 핵심가치는 무엇이라고 보는가
직무형 질문2: 의료 데이터를 다루는 데 있어 가장 중요한 원칙은 무엇인가
직무형 질문3: AI 모델 개발 과정에서 가장 중요하게 생각하는 단계는?
직무형 질문4: 의료영상/유전체/임상 데이터 중 어떤 데이터 경험이 있는가
직무형 질문5: 모델 성능 향상보다 더 중요한 '의료AI 관점의 기준'은 무엇인가
직무형 질문6: 의료 데이터의 불균.. |
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| 의료 AI 연구는 데이터 과학, 임상지식, 윤리적 판단이 함께 작동해야 성공할 수 있습니다.
입사 후에는 CHARI의 AI 솔루션 개발팀에서 데이터 분석과 모델 설계 경험을 바탕으로, 의료진의 업무 효율성을 높이는 연구를 수행하고 싶습니다.
저는 환자와 의료진이 신뢰할 수 있는 기술을 연구하는 사람으로 성장하겠습니다.
대학원에서 의료영상 데이터를 활용한 연구를 진행할 때, 데이터 접근권이 제한된 .. |
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| 의료 데이터는 정답이 불완전하다.
저는 "AI 기술이 실제 임상 문제를 해결하는 경험"을 목표로 의료·바이오데이터를 꾸준히 연구해왔습니다.
임상 데이터
의료데이터는
의료데이터는 단순 통계보다는 "의학적 해석 기반 전 처리"가 중요하기 때문에
데이터 표준화
의학적 의미가 있는 AI 모델을 만드는 연구형 엔지니어"이 되는 것이 목표입니다.
저는 의학적 의미를 구현하는 AI 모델을 만드는 연구형 Dat.. |
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| 차의학연구원은 인체줄기세포, 유전체, AI 융합의학 등 미래의학 분야를 선도하는 연구기관으로, 제가 가진 데이터 분석 및 AI 기술을 의료연구에 실질적으로 적용할 수 있는 이상적인 환경이라고 생각합니다.
연구 데이터의 윤리적 처리와 협업 능력입니다.
AI 연구는 기술만큼 데이터의 윤리적 관리가 중요합니다.
임 상·유전체 데이터를 통합하여 AI 기반 질병 예측 모델의 정확도를 높이고, 의료 데이터.. |
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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.. |
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| 의료현장의 데이터가 기술로 환자의 생명을 바꿀 수 있다는 사실을 직접 경험하면서 차의학연구원에 관심을 갖게 되었습니다.
이 경험을 통해 의료 데이터의 한계를 기술 적으로 보완하는 방법을 배웠습니다.
저는 차의학연구원이 추진하는 정밀의료와 AI 기반 진단기술 연구에 실질적으로 기여하고 싶습니다.
차의학연구원에서도 복잡한 의료 데이터 문제에 부딪힐 때마다 이런 태도로 접근해 새로운 AI 솔.. |
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| 저는 데이터가 사람의 생명을 바꾸는 시대에, 의료 데이터를 가장 인간적인 방식으로 다루는 연구기관이 차의학연구원이라고 생각합니다.
대학원에서는 인공지능과 의료 데이터의 접목을 본격적으로 연구했습니다.
차의학연구원의 AI-Data엔지니어는 단순히 기술을 적용하는 역할이 아니라, 의료 데이터를 통해 생명과학의 새로운 가능성을 여는 역할이라고 생각합니다.
대학원 시절부터 생체 데이터 분석과.. |
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