융합전공 개요 및 설치 필요성
개요
정밀의료 융합전공에서는 데이터 관련 지식과 더불어 실제 의료, 바이오 현장에서 필요한 다양한 실무적 지식을 갖춘, 지역 IT산업-의료-의생명 분야를 연계할 수 있는 정밀의료 분야 융합 전문인력 양성을 목표로, 의료, 바이오 관련 기초·응용 지식과 함께 첨단 IT 기술과 융합한 종합적인 교육을 실시하고자 한다
강원지역 내 8개 대학의 교수자원, 인프라 및 교육 노하우를 활용하여 공동교육과정을 협업하여 구축하고, 직무, 경험, 문제 해결 중심의 교육과 지역/산업체 연계 지역사회 수요기반 교육을 지향하여 ‘정밀의료와 디지털리터러시’, ‘데이터 중심 사고 및 의료ㆍ의생명 데이터 분석’ 등의 전공역량을 강화하는 것을 목적으로 한다
특히 정밀의료 관련 공학적 지식 이외에 정밀의료 실현에 필요한 빅데이터, 머신러닝 등 데이터 분석 관련 교육을 제공하고. 산업체 연계를 통한 체계적인 실습 과정과 실무 위주의 프로젝트 기반 교육을 통하여 창의적이고 실용적인 융합 인재의 양성을 목표로 함
설치 필요성
유전체 분야의 기술진보와 유전체 분석 비용 감소로 본격적인 개인 유전체 분석시대가 도래할 것으로 예상, 정밀의료가 일상생활 속으로 깊숙이 자리 잡으며 가까운 미래에는 의료 사물인터넷, DIY 진단ㆍ가상케어, 블록체인, 의료용 소프트웨어 등이 정밀의료 현실화를 촉진하는 선도적인 기술이 될 것으로 전망됨, 이에 따라 의학 분야에 대한 이해와 의료 빅데이터 처리, AI 활용 등 첨단기술 활용능력을 갖춘 융복합 인력양성의 중요성과 필요성이 대두
강원도의 핵심 디지털 뉴딜 사업인 「강원 정밀의료 빅데이터산업 육성」을 위한 강원 정밀의료 빅데이터 서비스 플랫폼 구축사업 및 정밀의료 규제자유 특구사업 추진과 이를 뒷받침하는 산업재편(기존 바이오산업을 정밀의료 빅데이터로 전환)을 위한 전문인력 양성이 필요
강원도는 의료분야 핵심 빅데이터 메카로 성장 중이며 강원도 정주 요건에 맞는 정밀의료 빅데이터 지역 전문인재 양성이 필요, 특히 2023년부터 정부(보건복지부 등)에서는 ‘의사 전문인력’, ‘의과학자’ 등의 집중양성을 추진하려고 하나, 보건의료데이터ㆍAI 전문인력의 수도권 선호로 인해 지역 정주 인재양성을 위한 도내 대학과 지자체의 적극적인 지원이 필요하다.
융합전공 발전 가능성
교육목표
- 데이터 관련 지식과 더불어 실제 의료, 바이오 현장에 필요한 다양한 실무적 지식을 갖추고 있어 지역 IT-의료-의생명 분야를 연계할 수 있는 정밀의료 분야 융합 인재를 양성한다.
- 생명현상에 대한 이해를 바탕으로 빅데이터, AI를 활용하여 생명, 의약 관련 지역 산업의 지속 성장을 견인하는 정밀의료 데이터 전문가를 양성한다.
- 의학 분야에 대한 이해를 바탕으로 의료 빅데이터 처리와 AI 활용을 통해 진단과 치료를 혁신할 수 있는 융합형 의료AI 전문가를 양성한다.
발전전략
- 3학년 과목에는 데이터 분석을 위해 선행되어야 하는 다양한 기초 전공 과목을 배정, 공개 데이터 교육 센터(Open Data Education Center)를 활용하여 정밀의료 실현에 필요한 빅데이터와 머신러닝에 대한 기본적인 원리 이해 교육에 중점
- 학년 전공심화 과정에는 세부 과정을 1) 의료AI 트랙, 2) 의생명데이터과학 트랙으로 나누어 데이터 기반 기술혁신과 유기적으로 연결될 수 있도록 구성
- 의료AI 트랙 : 다양한 의료 데이터(영상, 이미지, 텍스트, 수치, 시그널 등)를 분석할 수 있는 기계학습, 딥러닝 기반의 기초 및 심화 전공 교육을 구성하고, 의료 분야의 다양한 문제 해결을 위한 방법론 교육을 통한 의료정보시스템 관련 실무 인력양성
- 의생명데이터과학 트랙 : 유전체(오믹스)를 비롯하여 의료바이오 빅데이터 분석을 위한 기초 및 심화 전공 교육을 구성하고, 정밀의료 실현에 필요한 데이터 분석 방법론 교육을 통한 바이오제약 관련 실무 인력양성
- 실무형 교육 : 트랙 공통 교육과정으로 프로젝트 기반 캡스톤 교과목을 통해 실무역량을 배양, 딥러닝 이해, 데이터 법 등 실제 산업 현장에서 필요한 학습을 제공
- 더존비즈온, 네이버, 네이버클라우드, 삼성SDS, 건강보험심사평가원, 국민건강보험공단 등과 의료인공지능 실무, 고급통계 실무 등 기업/기관 맞춤형 특화 교과목을 운영, 실제 산업체에서 필요로 하는 실무적 내용에 대한 교육을 제공하고 교육과정에 있어 지역 수요 반영 정도를 강화
융합전공 이수 및 진로
이수에 대한 학사지도
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- 과정별 수료학점
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- 복수전공 : 36학점 이상
- 부전공 : 21학점 이상
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- 데이터 필수 과정
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- 복수전공 : 최소 12학점
- 부전공 : 최소 6학점
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- 전공심화 과정
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- 복수전공 : 최소 18학점
- 부전공 : 최소 9학점
융합전공 참여 학생이 기존 이수한 교과목 중 융합전공 교과목과 동일 교과목이거나 그에 상응하는 교과목으로 인정되는 경우 최대 12학점까지 융합전공 취득학점으로 인정할 수 있다.
진로 방향
의료정보 표준화, 의료정보시스템 구축, 정밀의료 빅데이터 생성, 운영 및 분석, 의료 AI 모델 설계 및 개발
- 임상 데이터웨어하우스, LIS(임상병리정보시스템) 등 병원 운영과 연구에 필요한 의료 정보 시스템 개발을 위한 인력 수요가 높음
- 양질의 의료서비스 개발을 위한 의료데이터 관리 및 의료정보 데이터 표준화 분야의 인력 수요가 높음
- 의료데이터 중심병원 지원사업을 통한 징밀의료 데이터 관리 및 질환별 특화 DB 개발 활성화 추진
- 병원전산정보시스템 및 전자의무기록(EMR) 관리 담당
인공지능 활용 신약 정보 탐색, 신약 부작용 예측, 약물 설계 지원 분야
- 신약 개발 AI 플랫폼 세계시장은 평균 40.8%로 성장하여 2025년 약 20억 1510만 달러로 성장할 것으로 전망
- 인공지능 기술과 신약 개발 과정을 접목하여 AI 전문기업과 제약사의 공동연구 및 협약을 통한 의약품 개발 및 신약 개발 활성화에 따른 관련 인력 수요가 높음
대표적인 진로 분야
진로분야 | 선수과목 | 대표과목 |
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