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1.지원동기
[미래를 여는 정밀의료의 열정] 첨단 유전체 분석 기술과 빅데이터를 활용한 정밀의료 분야에서의 연구 경험을 바탕으로, 환자 맞춤형 치료법 개발에 기여하고자 지원하게 되었습니다. 학부 재학 시 유전체 데이터 분석 프로젝트에서 500여 명의 유전자 데이터를 처리하며 R과 파이썬을 활용하여 15% 이상의 유의미한 유전적 패턴을 발견하였고, 이를 토대로 논문 2편을 학회에 발표하였습니다. 이후 국내 최대 병원과 협력하여 진행한 암 유전자 변이 분석 프로젝트에서는 3000건 이상의 환자 데이터를 분석하여 치료 반응률이 20% 이상 향상되는 유전적 바이오마커를 제시하였으며, 이를 통해 실제 임상 적용 가능성을 높였습니다. 정밀의료 실천을 위해서는 유전체와 임상 데이터를 융합하는 고도화된 분석이 필수로, 대규모 데이터 처리 역량과 통계 해석 능력을 갖추고 있음이 본 연구의 강점입니다. 또한, 대학원 과정에서는 최신 인공지능 기법을 접목한 질병 예측 모델 개발에 참여하여 감정인공지능 기술을 활용하여 진단 정확도를 25% 향상시킨 사례가 있으며, 이를 토대로 예측 정확도 향상에 기여할 수 있다고 확신합니다. 경희대학교 의과대학 정…