저는 지멘스헬시니어스 연구직 인턴으로서, 의료영상 데이터를 기반으로 한 AI 학습 모델 설계 및 검증 분야에서 실질적인 기여를 하는 것을 단기 목표로 설정하고 있습니다.
장기적으로는 의료영상 데이터의 노이즈 제거 및 정규화 기술, 그리고 적은 학습 데이터에서도 정확도를 높일 수 있는데이터 증강기법에 대한 연구를 통해 헬스케어 AI의 정확도와 신뢰성을 향상시키는 데 기여하고 싶습니다.
이 과정을 통해 단순히 모델 성능을 높이는 데에 그치지 않고, '의료데이터를 어떻게 신뢰성 있게 다룰 것인가'라는 관점에서 기술을 재해석하게 되었고, 이는 제가 지멘스헬시니어스에서 수행하고 싶은 연구방식과도 깊이 닿아 있다고 느낍니다.
지멘스헬시니어스의 연구현장에서 저는 이와 같은 태도와 습관을 통해 실질적인 기술 기여는 물론, 연구문화에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 인턴이 되고자 합니다.
지멘스헬시니어스는 헬스케어 기술 분야에서 단순한 진단기기 제조를 넘어, AI와 데이터 기반의 정밀 의료를 실현하고 있는 글로벌 리더입니다.
지멘스헬시니어스는 독일 지멘스 그룹에서 분사된 세계적인 의료기기 및 헬스케어 솔루션 기업으로, 영상 진단, 치료, 실험실 진단, 디지털 헬스 및 AI 기반 정밀 의료 등 전방위적인 헬스케어 서비스를 제공하고 있습니다.
저는 지멘스헬시니어스 연구직 인턴으로서, 의료영상 데이터를 기반으로 한 AI 학습 모델 설계 및 검증 분야에서 실질적인 기여를 하는 것을 단기 목표로 설정하고 있습니다.
장기적으로는 의료영상 데이터의 노이즈 제거 및 정규화 기술, 그리고 적은 학습 데이터에서도 정확도를 높일 수 있는데이터 증강기법에 대한 연구를 통해 헬스케어 AI의 정확도와 신뢰성을 향상시키는 데 기여하고 싶습니다.
나아가지멘스헬시니어스의 국제적인 연구네트워크를 기반으로 국내외 연구진과의 협업 경험을 쌓고, 글로벌 헬스케어 이슈에 대한 기술적 해결책을 제시하는 연구자로 성장하고 싶습니다.
이 과정을 통해 단순히 모델 성능을 높이는 데에 그치지 않고, '의료데이터를 어떻게 신뢰성 있게 다룰 것인가'라는 관점에서 기술을 재해석하게 되었고, 이는 제가 지멘스헬시니어스에서 수행하고 싶은 연구방식과도 깊이 닿아 있다고 느낍니다.
유전자 발현 데이터, 병리 이미지, 환자 전자의 무기록 등 다양한 헬스케어 데이터 유형에 대한 해석 경험은, 의료영상이라는 단일 영역에 머무르지 않고 융합적 시야로 문제를 접근하는 데 큰 도움이 되었습니다.
또한 교내 AI 연구동아리에서 진행한 '노년인지 장애 예측 모델 설계' 프로젝트에서는 영상기반이 아닌 수치형 데이터로 학습 모델을 설계하며, 변수 중요도 분석, 라벨 불균형 대응, 모델 해석 가능성 향상 등 다양한 측면에서 고민했습니다.
이처럼 저는 다양한 헬스케어 데이터와 모델 유형에 대한 실험적 경험을 바탕으로, 실제 연구개발 과정에서 생길 수 있는 문제들에 유연하게 대응할 수 있는 태도와 기초역량을 갖추고 있다고 생각합니다.
데이터의 표준화와 해석 가능성 부족이 가장 큰 문제라고 생각합니다.
협업 시가장 중요하게 생각하는 태도는 무엇인가요?