장기적으로는 초음파 분석 알고리즘고도화 및 AI 기반 진단 보조기술 개발에 참여하여, 글로벌 의료기기 시장에서 삼성메디슨의 기술적 리더십을 견고히 하는데 기여하고 싶습니다.
따라서 저는 의료 SW 개발자로서 '기술의 선한 방향'을 항상 고민하겠습니다.
의료 SW 개발자로서 어떤 점을 가장 중요하게 생각하시나요?
실시간 심전도 분석 프로젝트 경험처럼, 센서 데이터의 정확도와 처리 속도 사이 균형이 중요한데, 이는 초음파 장비의 영상 처리와 유사한 구조라고 생각합니다.
AI가 의료 SW에 접목될 때 주의할 점은 무엇이라고 생각하시나요?
장기적으로는 초음파 분석 알고리즘고도화 및 AI 기반 진단 보조기술 개발에 참여하여, 글로벌 의료기기 시장에서 삼성메디슨의 기술적 리더십을 견고히 하는데 기여하고 싶습니다.
지금의 저는 기술을 좋아하는 개발자를 넘어서, 기술의 의미를 고민하며 그 가치를 더 깊이 구현하고자 노력하는 사람입니다.
하지만 동시에 개인정보 유출, 과잉수집, 알고리즘 편향 등의 문제가 발생하고 있으며, '의료는 사람을 살리는 기술이지만, 잘못 설계된 기술은 위험할 수 있다'는 경각심이 커지고 있습니다.
캡스톤 디자인 수업에서 '실시간 심전도 분석 및 시각화 시스템'을 개발한 경험이 있습니다. 라즈베리파이와 센서를 활용해 사용자의 심전도 데이터를 수집하고, 이를 웹상에서 실시간 그래프로 보여주는 프로젝트였는데, 초기에는 데이터 수집과 시각화 자체는 순조롭게 진행되었습니다.
문제는 데이터의 노이즈 제거와 실시간 성유지 간의 균형에서 발생했습니다.
심전도 신호는 매우 민감한데, 필터링을 강화하면 신호반응이 지연되고, 실시간성을 강화하면 노이즈가 심해지는 문제가 반복되었습니다.
의료 SW 개발자로서 어떤 점을 가장 중요하게 생각하시나요?
실시간 처리 경험이 많은 것 같은데, 의료장비에 어떻게 적용할 수 있을까요?
실시간 심전도 분석 프로젝트 경험처럼, 센서 데이터의 정확도와 처리 속도 사이 균형이 중요한데, 이는 초음파 장비의 영상 처리와 유사한 구조라고 생각합니다.
데이터를 끊김 없이 처리하고, 동시에 오류를 최소화하는 구조를 구현해본 경험이 초음파 SW 개발에 바로 적용될 수 있다고 봅니다.
AI가 의료 SW에 접목될 때 주의할 점은 무엇이라고 생각하시나요?
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