본문/내용
1. 지원 동기
저는 기술이 사람의 생명을 구할 수 있다는 믿음으로 연구자의 길을 선택했습니다. 인공지능이 의료 현장에 접목될 수 있다는 사실을 처음 깨달은 건 학부 시절 병원 데이터를 분석하는 과제를 수행하면서였습니다. 환자 상태를 단순한 수치가 아닌 의미 있는 패턴으로 해석할 수 있다는 점이 인상 깊었고, 데이터 분석의 방향을 생명과학 중심으로 확장하고 싶다는 확신이 들었습니다. 이후 대학원에서는 의료데이터 기반 예측 모델링을 연구하면서 의료 AI 분야의 실제 한계와 가능성을 직접 체감했습니다. 그 과정에서 의료 현장은 기술만으로는 해결되지 않는 복잡한 문제를 지니고 있으며, 의료진의 판단과 환자 개별 데이터의 상호작용이 중요하다는 것을 배웠습니다.
AI 연구를 진행하면서 가장 흥미로웠던 부분은 임상 데이터의 다양성을 기술적으로 해석하는 과정이었습니다. 예를 들어, 전자의무기록(EMR) 데이터에는 수천 개의 변수와 결측치가 존재하지만, 이를 단순히 정리하는 것만으로는 임상적 통찰을 얻기 어렵습니다. 대학원 연구실에서 환자 생체신호와 검사 데이터를 통합 분석하는 프로젝트를 수행하며, 데이터의 구조적 불균형을 해결…