Suehyun Lee, Ph.D
Research Areas:
• Applications of Data Science
• Applications of Data Science
• Artificial Intelligence
• Data Quality Management
• Network Biology & Network Medicine
• Network Biology & Network Medicine
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Seminar
질병관리청, 희귀질환 등록사업 데이터 신뢰도 높인다
질병관리청이 올해 말까지 6000만원의 예산을 투입해 '희귀질환 등록사업 검증 및 질관리 체계 수립 연구'를 추진한다. 이번 연구는 의료기관에서 수집되는 희귀질환 등록 데이터의 정확성과 신뢰성을 높이고, 국가 희귀질환 통계의 품질을 강화하기 위한 것으로, 다기관 기반 데이터의 검증 및 품질관리 체계 마련에 초점을 맞춘다.
연구는 국내외 보건의료 데이터 관리 사례를 분석하고, 기존 희귀질환 통계와 등록 데이터를 비교·검증해 오류 원인을 분석하는 방식으로 진행된다. 아울러 데이터 등록부터 검증, 보완까지 단계별 검증 지침을 마련하고, 의료기관과 등록사업본부의 역할을 반영한 품질관리 운영체계와 업무 매뉴얼을 구축할 계획이다.
이와 함께 완전성·타당성·비교성·적시성 등을 반영한 데이터 품질관리 지표를 개발해 시범 적용하고, 의료기관 유형별 평가보고서와 보상·교육체계도 마련한다. 질병관리청은 이번 연구를 통해 희귀질환 등록자료의 품질을 높여 향후 국가 희귀질환 정책 수립과 통계의 정확성을 한층 강화할 것으로 기대하고 있다.
Seminar
길병원·의약품안전원 MOU…데이터 기반
약물 연구
약물 연구
가천대학교가 과학기술정보통신부·IITP가 추진하는 '생성AI 선도 인재 양성 사업'에 공동연구개발기관으로 참여한다고 28일 밝혔다. 이번 사업은 오는 2029년까지 총 72억5000만원 규모로 추진되는 국가 전략 프로젝트다.
컨소시엄은 페르소나AI를 주관기관으로 가천대·고려대·중앙대가 함께 참여하며, 온디바이스·멀티모달·LLM 기반 차세대 생성형 AI 시스템 개발에 협력한다.
가천대 연구팀은 스마트폰·태블릿·XR 기기 등 다양한 디바이스 환경에서 AI 영상 품질을 자동 최적화하는 '디스플레이 특성 기반 온디바이스 경량 생성형 AI 영상 최적화 기술'을 담당한다. 연구에는 세부과제 책임자인 김정윤 교수를 비롯해 정윤현·최재용 인공지능학과 교수, 이수현 컴퓨터공학과 교수가 참여한다. 연구진은 AI·XR·디지털콘텐츠 분야 융합 연구 경험을 바탕으로 기술 완성도를 높이고, 향후 실감형 미디어와 XR 콘텐츠, 공공·의료 분야 디지털 서비스까지 활용 범위를 확대할 계획이다.
Seminar
길병원·의약품안전원 MOU…데이터 기반
약물 연구
약물 연구
개별 의료기관의 임상 데이터를 국가 단위 의약품 안전 관리 체계와 직접 연결하는 협력 모델이 나왔다. 가천대 길병원은 최근 한국의약품안전관리원(의약품안전원)과 보건의료 데이터 기반 의약품 안전성 연구 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 17일 밝혔다. 정부가 추진하는 보건의료 데이터 표준화 정책의 현장 이행에 속도가 붙을 것으로 기대된다.
양 기관은 이번 협약을 통해 △보건의료 데이터 활용 및 표준화 관련 정보교류 △의약품 안전정보 분석을 위한 정보 공유 △교육·연구·기술·인적 교류 등 다양한 분야에서 협력하기로 했다.
협약은 가천대 길병원이 추진 중인 공통데이터모델(CDM) 확대 구축 사업 참여를 계기로 마련됐다. CDM은 의료기관 간 데이터 구조를 표준화해 개인정보 유출 없이 다기관 환자 데이터를 통합·분석할 수 있는 연구 인프라다. 최근 의약품 안전성 평가와 공공 보건 연구에서 활용도가 높아지고 있다.
가천대 길병원은 병원 전자의무기록(EMR) 데이터를 기반으로 의료데이터를 추출해 CDM 형태로 구축하고 있다. 이를 토대로 데이터 품질 검증 및 관리 지침을 마련한다. 아울러 의약품 부작용 분석 코드 수행 결과를 산출해 연구 활용성을 검증할 예정이다.
출처 : 서울경제
Academy
컴퓨터공학과 DAC LAB, 한국인공지능융합기술학회 추계학술대회서 다수 수상
가천대학교 컴퓨터공학과 DAC LAB(지도교수 이수현)소속 교수와 학생이 지난 15일 건양대학교 메디컬캠퍼스에서 열린 ‘2025 한국인공지능융합기술학회(KAICT) 추계학술대회’에서 우수한 성과를 거뒀다.
이수현 교수는 인공지능 및 의료데이터 융합 분야에서의 활발한 연구 활동과 학문적 기여를 인정받아 연구학술상을 받았다.
박사과정생 김석준 학생은 ‘페르소나 기반 LLM을 활용한 조현병 환자 인터뷰 합성데이터 생성 방법론’으로 우수논문상을 받았다. 해당 연구는 가상의 인격인 ‘페르소나(Persona)’를 활용해 실제 정신질환 환자의 인터뷰 특성을 모방한 합성 데이터를 생성하는 모델을 제안한 것으로, 의료데이터 부족 문제 해결 가능성을 제시했다.
학부연구생 이현서 학생은 ‘다중 에이전트 기반 LLM 교차 검증을 통한 질의응답 정확도 향상’ 연구로 우수논문상을 받았다. 연구는 여러 LLM 에이전트가 서로의 답변을 교차 검증하는 구조를 도입해 단일 모델에서 발생할 수 있는 오류·편향을 줄이고, 응답 신뢰도를 높인 점에서 높은 평가를 받았다.
출처 : 가천대학교 (gachon.ac.kr)
기사링크: "컴퓨터공학과 DAC LAB, 한국인공지능융합기술학회 추계학술대회서 다수 수상" - 가천인 (gachon.ac.kr)
Seminar
보건의료정보원, 국바빅 구축사업 데이터뱅크 품질관리 체계 수립 본격화
한국보건의료정보원(원장 염민섭)이 국가통합바이오빅데이터구축사업의 핵심 인프라인 ‘데이터뱅크’의 품질관리체계 수립에 본격 착수했다.
보건의료정보원은 최근 ‘데이터뱅크 품질관리체계 기반 마련 연구’ 착수보고회를 열고, 서울대학교병원 컨소시엄과 함께 데이터 수집부터 활용까지 전주기적 품질관리 절차를 확립하는 연구를 추진한다고 밝혔다.
이번 연구는 AI 기반 품질검증 자동화 기술을 도입해 지속적인 품질개선이 가능한 체계를 마련하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 연구자들이 신뢰성 높은 임상·유전체 데이터를 활용할 수 있도록 지원하고, 데이터뱅크 운영 전반에 품질관리 기준과 지침을 내재화할 계획이다.
국가통합바이오빅데이터구축사업은 국민 100만명의 임상·유전체 데이터를 수집·활용하는 대형 국가사업으로, 데이터의 정확성과 일관성 확보가 연구 신뢰성의 핵심으로 평가된다.
염민섭 원장은 “데이터뱅크는 국가 바이오데이터 인프라의 중심으로, 전주기적 품질관리체계는 데이터 신뢰성과 활용 가치를 높이는 핵심”이라며 “보건의료정보원이 데이터 품질관리의 모범사례를 제시하며 국가 바이오빅데이터 경쟁력을 강화하겠다”고 강조했다.
Academy
DAC LAB, 임민식 석사과정생,
'2025 대한의료정보학회 학회장상' 수상
가천대학교 IT융합공학과 임민식 석사과정생이 지난 8월 대한의료정보학회 학회장상을 수상했다. 대한의료정보학회 학회장상은 매해 의료정보학 분야에서 활발하게 학회 활동을 하고 높은 전공 성취도로 미래 성장 가능성을 보인 인재에게 수여하는 권위 있는 상이다.
임민식 원생은 지난해 6월 대한의료정보학회 춘계학술대회 포스터 발표를 시작으로 2025년 6월 춘계학술대회까지 총3회에 걸쳐 학술대회에 꾸준히 참여해 연구 성과를 공유해 왔다.
주요 연구는 ‘의료 데이터 활용을 위한 데이터 품질평가 프로세스 개발’로, 의료 데이터의 품질 관리와 활용, 의료 AI관련 연구를 진행해 왔다. 또한 대한의료정보학회 산하 MediSign: 의료 신호 데이터 품질 연구모임의 책임자로 활동하며 정형 및 비정형 의료 데이터의 품질 관리·활용 체계 마련에 노력했다.
출처 : 가천대학교 (gachon.ac.kr)
Journal
EHR 데이터 품질관리 프레임워크 국제 학술지 게재
가천대학교 컴퓨터공학과 이수현 교수 연구팀(지도교수 이수현, 박사과정 안도연)이 병원에서 생성되는 전자건강기록(EHR) 데이터를 더 정확하고 효율적으로 관리할 수 있는 새로운 품질관리 체계를 제시했다.
이번 연구는 병원에서 수집되는 전자건강기록 데이터를 인공지능 연구나 의학 연구에 활용하기 위해, ‘데이터의 정확성과 신뢰성’을 어떻게 확보할 수 있을지에 대해 체계적인 방법을 제시한 것으로, 연구팀은 데이터 품질관리 과정을 ‘계획–구축–운영–활용’의 네 단계로 나누고, 각 단계마다 평가할 수 있는 여섯 가지 기준 △완전성 △타당성 △상호운용성 △보안 △적시성 △일치성 을 제시했다.
이 연구는 ‘Challenges for Data Quality in the Clinical Data Life Cycle: Systematic Review’라는 제목으로, 디지털 헬스케어 및 의료정보 분야 SCI(E)급 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research(Q1 저널, IF 5.8, 상위 5.5%)’에 지난달 23일 게재됐다.
출처 : 가천대학교 (gachon.ac.kr)
Journal
AI 기반 유방암 병리 진단 연구 국제 학술지 게재
DAC(Data Science & AI Convergence) 연구실 소속 김준서학생(4학년, 지도교수 이수현)이 이 연구에 제1저자로 참여했다. 이 논문은 유방암과 종양학 분야에서 세계적으로 영향력 있는 SCIE급(Q1, IF 6.1) 국제 학술지 ‘Breast Cancer Research’에 ‘Predicting Nottingham Grade in Breast Cancer Digital Pathology Using a Foundation Model’이라는 제목으로 지난 19일 게재됐다.
연구팀은 유방암 조직 슬라이드 이미지를 분석해 Nottingham 등급(1~3등급)을 자동으로 예측하는 인공지능 모델을 제안했다. 이 모델은 병리학에 특화된 사전학습 모델인 ‘UNI’와 MIL(Multiple Instance Learning)이라는 구조를 결합해, 기존에 전문가가 직접 눈으로 판독하던 병리 진단 과정을 자동화한 것이 특징이다.
출처 : 가천대학교 (gachon.ac.kr)
Academy
DAC LAB 김준서 학생, 대한의료정보학회 춘계학술대회에서 우수 논문상 수상
본교 컴퓨터공학전공 3학년 김준서 학생이 지난달 19일부터 21일까지 가톨릭대학교 성의교정에서 열린 2024년도 대한의료정보학회 춘계학술대회에서 우수 연제상을 수상했다.
발표한 학술연구 제목은 ‘유방암 전체 병리 슬라이드에서의 딥러닝 기반 특징 분석: Lunit DINO 모델을 활용한 히트맵 생성과 병기 예측'으로, Lunit의 DINO 방법론을 통해 유방암 병리 이미지 데이터에서 특징을 추출하여 암 병변을 히트맵으로 시각화하고, 추출한 특징과 환자의 임상 데이터를 결합하여 암 병기를 예측하는 딥러닝 모델을 구축하는 연구를 수행했다.
이 연구는 딥러닝을 이용한 자동화된 분석 기법으로 병리 이미지에서 병변을 정확히 시각화하고, 암 병기를 예측하여 조기 진단과 맞춤형 치료 계획 수립에 기여했다. 이는 의료진의 진단 시간을 단축시키고, 환자의 생존율을 높이며, 치료 비용을 절감할 수 있다는 점에서 기여가 크다는 평가를 받았다.
김준서 학생은 지난해 신설된 DAC(Data Science & AI Convergence) LAB(지도교수 이수현 교수)에서 의료데이터를 기반으로 생성형 AI, 컴퓨터 비전, 데이터 품질 개선, LLM(Large-Language-Model), 약물부작용 및 바이오 연구 등 다양한 분야에서 연구를 진행하고 있다.
출처 : 가천대학교 (gachon.ac.kr)
Seminar
이선희교수 연구팀 '우울증 치료를 위한
디지털 바이오마커 개발사업' 선정
이선희 간호학과 교수 연구팀이 식품의약품안전처(이하 ‘식약처’)와 ‘미래의료환경 대응 의료기기 평가기술 개발 연구’에 대한 착수보고회를 시작으로, 우울증 환자를 대상 디지털 치료기기의 임상 검증을 위한 디지털 바이오마커 개발에 착수했다. 가천대학교 간호학과 이선희 교수가 연구책임자로 진행하는 이번 사업은 오는 2026년까지 총 사업비 6억 원을 지원받아 “AI 간호과학연구소”를 중심으로 길병원 정신건강의학과, 가천대 컴퓨터공학과와 협력하여 우울증 치료용 디지털 치료기기의 임상 검증을 위한 디지털 바이오마커’ 개발을 목표로 하고 있다.
이번에 새롭게 개발하는 우울증 디지털 바이오마커는 기존 우울증 검사의 한계를 극복하기 위해 빅데이터와 우울증 환자데이터를 구축하고, AI와 머신러닝 기법을 통해 바이오마커 후보 발굴 통해 객관적인 유효성 평가 변수를 개발하게 된다. 사업 1년 차인 올해는 AI 허브 등 빅데이터를 이용한 우울증 디지털 바이오마커 후보 발굴에 주력하고, 2년 차인 2025년에는 우울증 환자 자료 구축을 통해 발굴된 후보 디지털 바이오마커에 대한 검증을, 마지막 해인 2026년에는 우울증 디지털 바이오마커 확정 및 우울 디지털 치료기기 임상시험 설계 가이드라인 개발을 해 나갈 예정이다.
출처 : 연구소식 (gachon.ac.kr)
Academy
가천대 이수현 조교수, 대한의료정보학회
추계학술대회 정보의학학술상 수상
가천대학교 컴퓨터공학과 이수현 조교수가 11월 30일 분당서울대학교병원에서 열린
대한의료정보학회 추계학술대회에서 정보의학학술상을 수상했다.
이 교수는 2022년 의료정보학회 ‘스마트데이터 연구회’를 창립했고 다양한 학술 논문, 국가
연구 사업을 진행한 공로로 학술상을 수상했다.
이날 열린 학술대회에서 ‘슬기로운 의료정보학 연구 생활’을 주제로, 스마트데이터를 위한 품질관리 및 데이터 기반의 약물감시 연구결과를 발표했다.
이수현 교수는 “앞으로 후학 양성과 연구 매진을 통해 의료정보학 분야의 발전을 위해 노력할 것”이라고 말했다.
출처 : 가천뉴스 (gachon.ac.kr)
Seminar
개방형 바이오 빅데이터 포럼 창립식
서울대병원 융합의학기술원이 주최하고 대한보건의료정보사관리협회, 대한의료정보학회, 부산대융합의학기술원, 의료정보리더스포럼, 한국대학정보화협의회 등이 후원한 '개방형 바이오 빅데이터 포럼'이 지난 26일 창립식을 열고 정식 발족했다.
개방형 바이오 빅데이터 포럼은 400개 민간기업·기관·병원 등의 참여를 목표하고 있다. 데이터 큐레이션 등 바이오 빅데이터에 필요한 각 전문 분야별 분과를 구성해 활동한다. 각 분과마다 전문가들이 자발적으로 참여해 활동하는 구조다. 포럼 임시 의장은 김경환 서울대병원 융합의학기술원장(심장혈관흉부외과장 교수)이 맡았다. 이영호 가천대 컴퓨터공학과 교수가 총괄기획을 담당한다.
다음달에는 국회에서 개방형 국가 바이오 빅데이터에 대한 기술·산업 연구방향과 법·제도 분야를 고찰하는 대토론회를 개최할 예정이다. 이 자리에서 개방형 국가 바이오 빅데이터 범 민간 태스크포스팀(TFT) 구성안을 소개할 계획이다. 창립식에는 바이오 빅데이터의 체계적인 구축·활용 필요성에 공감하는 다양한 소속 전문가들이 참여해 미래 의료에 기여하기 위한 의견을 나눴다. 각 병원과 의대에서 활약하는 의료 데이터 분야 전문가뿐만 아니라 유전체, 정보통신기술(ICT), 소프트웨어 등 유관 기업 관계자가 다수 참석했다.
다음달에는 국회에서 개방형 국가 바이오 빅데이터에 대한 기술·산업 연구방향과 법·제도 분야를 고찰하는 대토론회를 개최할 예정이다. 이 자리에서 개방형 국가 바이오 빅데이터 범 민간 태스크포스팀(TFT) 구성안을 소개할 계획이다. 창립식에는 바이오 빅데이터의 체계적인 구축·활용 필요성에 공감하는 다양한 소속 전문가들이 참여해 미래 의료에 기여하기 위한 의견을 나눴다. 각 병원과 의대에서 활약하는 의료 데이터 분야 전문가뿐만 아니라 유전체, 정보통신기술(ICT), 소프트웨어 등 유관 기업 관계자가 다수 참석했다.
Academy
DAC LAB, 학술대회 우수논문상 등 수상
본교 컴퓨터공학과 DAC (Data Science & AI Convergence) LAB(지도교수 이수현)의 홍고르출 연구교수(Dashdondov Khongorzul)와 일반대학원 IT융합공학과 박사과정 안도연 대학원생이 지난 8월19일 배재대에서 열린 2023년도 한국인공지능융합기술학회 하계학술대회에서 우수논문상을 각각 수상했다. 같은 LAB의 컴퓨터공학과 3학년 나경민 학생도 학술대회 부대행사로 열린 제6회 전국 스마트 IoT 아이디어 경진대회에서 우수상(학회장상)을 수상했다.
홍고르출 연구교수는 ‘조건부 특징 추출 기반 융합 데이터셋 구축 방법론 개발’이라는 논문에서 질병관리청의 Covid-19 확진 및 사망자 데이터셋과 국민건강영양조사(KNHANES) 데이터셋을 결합하여, Covid-19와 합병증 간의 상관관계를 파악하고, 머신러닝에 적용하여 학습하는 작업을 수행했다. 이 연구는 Covid-19와 만성질환간의 상관관계를 임상적으로 밝혔다는 점에서 학문적·기술적인 기여가 크다는 평가를 받았다.
안도연 대학원생은 ‘ADL(Adversarial Distortion Learning) 모델 기반의 의료 이미지 데이터 품질개선 연구’논문에서 MRI(Magnetic Resonance Image) 이미지의 왜곡으로 인한 노이즈를 해결하기 위해 ADL을 활용해 이미지 데이터의 품질 향상 방법을 연구했다. 모델성능 평가지표로 PSNR(Peak-to-Noise Ratio)을 사용하고 개선된 이미지를 제시함으로써 이미지 데이터의 품질 관리의 중요성을 강조했다.
나경민 학생은 ‘ADS-GAN : Chest X-Ray데이터를 이용한 합성의료데이터 생성 연구’에서 이미지 합성 데이터 생성과정에서 개인정보 누출 가능성을 감소시키고, 합성 의료데이터 사용 연구를 활성화하는 결과를 제안했다. 이 아이디어는 새로운 보건 연구 데이터의 필요성과 데이터의 익명성을 충족했다는 점에서 연구의 독창성을 인정받았다.
Seminar
품질관리 없는 바이오빅데이터를 활용한
의료 인공지능의 한계
정부 주도의 다양한 의료 빅데이터 구축사업이 시행되고 있지만 의료 챗GPT에 활용하기에는 데이터 품질이 충분치 않다는 지적이 제기됐다. 보건의료데이터 구축도 중요하지만 고품질 데이터를 체계적으로 확보하는 전략이 시급하다는 분석이다.
서울대학교병원은 BioGeniOs사업단이 최근 개최한 '품질 관리없는 바이오 빅데이터를 활용한 의료 인공지능의 한계' 토론회에서는 이같은 의견이 제기됐다고 밝혔다.
의료AI를 위해 품질이 관리된 데이터를 별도 정의해야 한다는 의견이 제기됐다.
이수현 가천대학교 컴퓨터공학과 조교수(헬스IT센터 부센터장)는 “의료 분야 데이터는 양적으로도 방대하지만 종류·형태·속성이 각 기관과 질병에 따라 매우 다양하다”면서 “각 병원에서 현재처럼 단순 기술적 방법만으로 2차 데이터를 생성하면 빅데이터 분석과 AI 학습용 데이터 등으로 사용하는데 한계가 있어 별도 정의가 필요하다”고 말했다.
서울대학교병원은 BioGeniOs사업단이 최근 개최한 '품질 관리없는 바이오 빅데이터를 활용한 의료 인공지능의 한계' 토론회에서는 이같은 의견이 제기됐다고 밝혔다.
의료AI를 위해 품질이 관리된 데이터를 별도 정의해야 한다는 의견이 제기됐다.
이수현 가천대학교 컴퓨터공학과 조교수(헬스IT센터 부센터장)는 “의료 분야 데이터는 양적으로도 방대하지만 종류·형태·속성이 각 기관과 질병에 따라 매우 다양하다”면서 “각 병원에서 현재처럼 단순 기술적 방법만으로 2차 데이터를 생성하면 빅데이터 분석과 AI 학습용 데이터 등으로 사용하는데 한계가 있어 별도 정의가 필요하다”고 말했다.
출처 : 전자신문 (etnews.com)
Academy
한국인공지능융합기술학회(회장 박준모 연세대교수)는 지난 18~19일까지 배재대학교 정보과학관에서 열린 2023년도 하계학술대회가 성공리에 개최됐다고 23일 밝혔다.
각 대학의 대학원생들과 연구자들이 인공지능, 데이터사이언스, 지능형 ICT서비스 기술 분야에서 성취한 연구업적과 성공적인 개발사례, 산업현장의 성과가 담긴 우수한 논문 약100편이 구두와 포스터 세션을 통해 발표, 토론 등을 가졌다. 이번 하계학술대회에선 특별행사로 우수한 학부생들의 캡스톤디자인, 졸업작품 결과를 공유하기 위한 "제6회 스마트IoT 아이디어 경진대회"에 많은 학생들이 참여하여 본인들의 역량을 한껏 발휘하는 장이 펼쳐졌다. 그 결과 부산 정보산업진흥원장 상을 배재대학교팀이 수상의 영광을 거머쥐었다. 또한 현장참석이 어려운 다른 지역 발표자들을 위한 온라인 세션이 별도로 마련되어 큰 호응을 받았다.
출처 : 디지털타임스(https://www.dt.co.kr/)
각 대학의 대학원생들과 연구자들이 인공지능, 데이터사이언스, 지능형 ICT서비스 기술 분야에서 성취한 연구업적과 성공적인 개발사례, 산업현장의 성과가 담긴 우수한 논문 약100편이 구두와 포스터 세션을 통해 발표, 토론 등을 가졌다. 이번 하계학술대회에선 특별행사로 우수한 학부생들의 캡스톤디자인, 졸업작품 결과를 공유하기 위한 "제6회 스마트IoT 아이디어 경진대회"에 많은 학생들이 참여하여 본인들의 역량을 한껏 발휘하는 장이 펼쳐졌다. 그 결과 부산 정보산업진흥원장 상을 배재대학교팀이 수상의 영광을 거머쥐었다. 또한 현장참석이 어려운 다른 지역 발표자들을 위한 온라인 세션이 별도로 마련되어 큰 호응을 받았다.
출처 : 디지털타임스(https://www.dt.co.kr/)
Seminar
의료인공지능(AI)을 제대로 활용하는 의사 양성을 위해 의과대학들이 학생 수준에 맞는 맞춤형 교육프로그램 개발에 적극 나서야 한다는 주장이 제기됐다.
삼성융합의과학원 디지털헬스학과 차원철 교수(삼성서울병원 응급의학과)는 11일 오후 JW메리어트서울에서 ‘의료인공지능의 시대, 의학교육이 나아가야 할 방향’을 주제로 열린 토론회에서 이같이 말했다. 이번 토론회는 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원, 대한민국의학한림원, 가톨릭의대 의료정보학교실이 공동 주최했다.
차 교수는 의료인 스스로 인공지능 도구를 개발해야 한다는 동기 부여를 위해 인공지능 개발 교육이 필요하다고 했다.
출처 : 청년의사(http://www.docdocdoc.co.kr)
삼성융합의과학원 디지털헬스학과 차원철 교수(삼성서울병원 응급의학과)는 11일 오후 JW메리어트서울에서 ‘의료인공지능의 시대, 의학교육이 나아가야 할 방향’을 주제로 열린 토론회에서 이같이 말했다. 이번 토론회는 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원, 대한민국의학한림원, 가톨릭의대 의료정보학교실이 공동 주최했다.
차 교수는 의료인 스스로 인공지능 도구를 개발해야 한다는 동기 부여를 위해 인공지능 개발 교육이 필요하다고 했다.
출처 : 청년의사(http://www.docdocdoc.co.kr)
Journal
이수현 교수 연구팀, 의료정보학 분야 저명 학술지‘JMIR (Journal of Medical Internet Research)’ 게재 (IF=7.08)
건양의대 정보의학교실 이수현 교수 연구팀은 의료 빅데이터를 활용한 약물 부작용 참조 표준 개발 논문을 의료정보학 분야 저명 학술지인 ‘JMIR (Journal of Medical Internet Research)’에 게재하였다. 신약 개발이 활발해짐에 따라 3상 임상시험에서 발견되지 않은 약물 부작용이 많이 보고되고 있고, 이를 위해서는 의약품 안전성 평가를 위해 데이터 기반의 사용 가능하고 신뢰할 수 있는 표준이 필요하다. 이 교수팀이 개발한 참조 표준 세트(Reference Standard for Adverse Drug Reactions, RS-ADR)는 1344개의 약물과 4485개의 약물 부작용 (6,027,840 약물-약물 부작용 쌍)으로 구성되어 있다.
Seminar
대한의료정보학회 RWD/RWE『스마트데이터』 연구회 세미나 개최
대한의료정보학회 연구모임인 ‘스마트데이터연구회’가 오는 26일 오후 5시 보건의료데이터 품질 관리와 활용 강화 방안을 모색하는 세미나를 온·오프라인으로 개최하였다.
스마트데이터연구회는 보건의료데이터 활용 강화를 위한 RWD/RWE 추출 표준화와 데이터 품질관리 방법론을 연구하는 단체이다.
스마트데이터연구회는 보건의료데이터 활용 강화를 위한 RWD/RWE 추출 표준화와 데이터 품질관리 방법론을 연구하는 단체이다.
Academy
2022 대한의료정보학회 춘계학술대회 심포지엄 Smart Patients 연구회: OpenNotes의 가능성과 챌린지
2022년 6월 23일(목)-24일(금) 원주세브란스기독병원에서 열린 2022년 대한의료정보학회 춘계학술대회에서 'SmartPatients 연구회:OpenNotes의 가능성과 챌린지' 심포지움을 진행하였다. 이수현 교수는 OpenNotes의 실현 사례와 응용방안으로서 어플리케이션 개발 및 적용에 대하여 발표하였다.