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 > 의료·AI 융합 교육 통해 디지털 헬스케어 선도 인재 양성
> 향후 5년간 총 47.5억 원(연간 10억 원, 첫 해 7.5억 원) 지원받아 사업 운영 예정
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> 경희가 보건복지부가 주관하는 ‘2025년 의료 인공지능 특화 융합인재 양성 사업’에 선정됐다. 인공지능 기술과 의료의 융합을 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 인재를 육성하는 국가 전략 사업이다. 사업 선정으로 경희대는 총 47.5억 원(연간 10억 원, 첫 해 7.5억 원)을 지원받아 5년간 사업을 운영한다. 의과대학 오동인 교수가 단장, 의과대학 연동건 교수, 전자정보대학 이진석 교수가 부단장이다. 이들을 만나 사업에 관해 들었다. <편집자 주>
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> 인공지능 역량 중요해지는 시대, 기술력과 의학 지식 두루 갖춘 인재 양성
> Q. ‘의료 인공지능 특화 융합인재 양성 사업’의 선정 의미가 궁금하다.
> 오동인(이하 ‘오’) 보건복지부가 주관하며 한국보건산업진흥원이 운영하는 사업이다. 의학계열과 공학계열 인재가 대상이다. 인공지능이 우리 생활 속으로 들어왔다. 과거에는 디지털 리터러시가 중요 업무 능력이었다면 인공지능 시대에는 인공지능의 사용 역량이 중요해졌다. 의료인력도 동일한 역량이 필요하다. 그렇기에 의과대학, 치과대학, 한의과대학 등 의학 분야와 생체의공학과, 인공지능학과 등 기술력을 갖춘 첨단학과가 융합해 의료 인공지능을 다루거나 개발할 수 있는 전문 인재를 양성하려는 사업이다.
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> 연동건(이하 ‘연’) 사업을 준비하며 의학과 공학, 인공지능을 아우르는 6+3 협의체를 구성했다. 의과대학, 치과대학, 한의과대학, 전자정보대학, 소프트웨어융합대학, 경희의료원, 경희의과학연구원, 경희디지털헬스센터, 의료인공지능 기업협의체 등이 협력한다. ‘VISION(Various·Intelligent·Specialized·Improve·Obvious·Network)’이란 목표로 △다차원 의료데이터 전문 인재 양성(V) △지능적 융합 교육 시스템 개발 및 구축(I) △의료인공지능 분야에 특화된 교육환경(S) △지속적으로 발전 가능한 시스템 구축(I) △확실한 방향성 제시(O) △의학/인공지능 협력 네트워크 구축(N) 등을 세부 목표로 설정했다. 다양한 사업체, 전국 8개 권역외상센터와 협력을 강화하고 실무형 프로젝트 기반 교육을 시행해 학사과정에서 총 140명, 석·박사과정에서 70명의 인재를 양성한다.
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> 이진석 교수(이하 ‘이’) 쉽게 설명하면 의대생은 ‘임상에서 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있을까’를 고민해 도출한 교육과정을 이수한다. 인공지능 기술 그 자체와 활용 등에 대한 이해를 높일 수 있다. 인공지능 기술을 배우는 공학계열 학생은 의학 분야의 요구과 임상적 배경지식을 배운다. 진정한 의료 인공지능에 대한 학문과 기술을 다룰 계획이다.
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> Q. 학생들의 성장에 영향을 크게 줄 수 있는 사업이다. 학생들의 변화를 예측해 보자.
> 이 이공계 학생은 인공지능 기술 그 자체를 공부한다. 기술을 배우고 취업을 앞두면 기술의 활용에 대해 고민하게 된다. 진로를 고민해야 하기 때문이다. 의료 인공지능 기업은 임상 지식을 갖춘 인공지능 기술자를 원한다. 임상 지식을 갖고 인공지능을 배우는 것과 지식이 없는 상황에서 배우는 것의 차이는 명확하다. 학생들에게 새로운 진로가 생길 수 있다. 학생이 지식과 경험을 쌓는 과정에서 목표 의식도 생길 것으로 기대한다. 임상적 문제를 목격하고 그것을 해결하려는 시도를 통해서다. 이런 과정에서 자연스럽게 문제 해결 능력을 갖춘 인재로 성장할 수 있다.
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> 연 학생을 위한 지식 습득의 측면에서 교육 과정을 세밀하게 구성했다. 이와 함께 중요하게 생각한 지점이 산학연병(산업·학계·연구소·병원) 교육 프로그램이다. 대학 이후에 갈 현장에서 어떤 기술을 쓰는지 학생이 체험한다. 카카오헬스케어를 포함해 다양한 사업체와 협력할 계획이다. 또한 전국 8개 권역외상센터와의 연계 연구와 같은 실무형 프로젝트 기반 교육을 시행한다. 스마트 리서치 매칭 시스템, 디지털 리서치 샌드박스 등 인공지능 기반 연구 플랫폼도 운영한다. 교육과정을 이수하는 학생을 위해 이수 인증제, 장학금, 대학원 진학 연계, 산학 프로젝트와 같은 다양한 지원 방안도 마련했다.
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> 오 다른 교육 기관의 운영 사례도 참고했다. 인공지능을 전문으로 교육한 기관이 있었다. 인공지능을 위한 프로그래밍 기술을 가르치는 기관이었다. 설립 초기에는 교육 수요자의 반응이 뜨거웠는데, 지금은 그 열기가 사그라졌다. 이유가 있다. 프로그래밍 능력만 요구하는 사회가 아니기 때문이다. 전문화된 배경지식을 바탕으로 현장에서 활용할 수 있는 인공지능 모델을 만들 수 있는 능력과 의료 현장을 이해할 수 있는 경험이 필요하다.
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> 의·치·한 학부생을 위한 ‘AI Doctor Track’, 공학계열 학부생을 위한 ‘Medical AI Track’의 마이크로디그리 과정과 대학원생을 위한 ‘Advanced Medical AI Track’ 융합전공 등 3가지로 특화된 교육 이수 체계를 수립했다. 학생들은 이러한 과정을 통해 업계의 전문 지식(Domain Knowledge)에서 시작해 인공지능을 활용하고, 개발하는 능력까지 키우는 점이 다른 교육과정과 다르다.
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