안녕하십니까.

오는 수요일(9월 16일) 오후 4:00에 아래와 같이 2026년 하반기 정규 콜로키움이 진행될 예정입니다.

발표 후에는 연사와의 대화시간(5:00-5:40) 및 저녁 식사가 예정되어 있으니 많은 참여 부탁드립니다.

발표자: 서우영 박사 (University of Ulsan College of Medicine)

호스트: 장다정 박사

장소: 장영실홀 331-2 및 원격 연결

일시: 9월 16일 (수) 오후 4:00

접속주소: https://us06web.zoom.us/j/84840334355?pwd=3FUkcuaYwNQwscjoUSo3ulk6KPPo6x.1

교육학점: 천문연 소속 현장참석자의 경우 필수 0.5 학점 부여

제목: 의료 AI, 지금 병원에서는 무슨 일을 하고 있을까?

초록: 

천문학과 의료는 서로 매우 다른 분야처럼 보이지만, 데이터를 통해 직접 볼 수 없는 대상의 상태를 추론한다는 점에서는 흥미로운 공통점을 가진다. 천체에서 도달한 신호로 물리적 특성을 추정하듯, 의료에서는 전자의무기록과 생체신호를 통해 환자의 상태와 앞으로 발생할 위험을 파악한다. 그러나 의료 데이터는 연구를 위해 통제된 조건에서 수집되기보다 진료 과정에서 만들어지고, 결측과 측정 오류, 선택 편향을 포함하며, 관찰과 동시에 이루어지는 의료적 개입이 대상의 상태를 계속 변화시킨다는 특징이 있다. 천문학에서 의료데이터 연구로 분야를 옮긴 경험을 바탕으로, 본 발표에서는 약 20만 건의 수술 생체신호와 30만 건의 전자의무기록을 연구 가능한 코호트로 구축하는 과정과 서로 다른 형태의 의료 데이터를 분석할 때 마주하는 문제들을 소개한다. 이어서 EMR 기반 수술 예후 예측, 생체신호 딥러닝을 이용한 혈역학적 상태 추정, 심음 기반 수액반응성 평가 등의 사례를 통해 데이터가 어떻게 임상적 의사결정으로 연결되는지를 살펴본다. 그리고 후향적 모델 개발에서 전향적 검증, 나아가 수술실 운영 최적화에 이르기까지 의료 AI의 적용 범위를 살펴보며 의료 AI의 현주소를 짚어본다.

진행언어: 한국어

슬라이드언어: 한국어

원격 접속 방법 :

A. 웹 브라우저: Chrome을 추천하며 아래 주소를 실행시 Zoom 구동을 위한 프로그램이 설치될 수 있음

B. 접속 주소: https://us06web.zoom.us/j/84840334355?pwd=3FUkcuaYwNQwscjoUSo3ulk6KPPo6x.1

C. 유의사항: 접속 후 "마이크는 뮤트로 설정" - 기본설정은 뮤트로 되어있음 > 질의 응답시간에는 마이크를 사용해서 질문 가능함

천문연 콜로키움 위원회 (김종수, 선광일, 이창원, 문홍규, 한정열, 홍성욱)

운영위원회 (김진호, 유영삼, 송상헌, 강지현, 박성홍, 이희재)

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Dear all,

The KASI's regular colloquium is scheduled at Sep. 16, as shown below.

A conversation session with speakers and dinner are scheduled after the colloquium.

Speaker: Dr. Seo Woo-Young (University of Ulsan College of Medicine)

Host: 장다정 박사

Place: Jang Yeong-sil Hall 331-2 & Online

Time: September 16 (Wed) 4:00 pm 

Access: https://us06web.zoom.us/j/84840334355?pwd=3FUkcuaYwNQwscjoUSo3ulk6KPPo6x.1

KASI Educational credits: 0.5 educational credits are awarded to off-line attendees.

Title: 의료 AI, 지금 병원에서는 무슨 일을 하고 있을까?

Abstract: 

천문학과 의료는 서로 매우 다른 분야처럼 보이지만, 데이터를 통해 직접 볼 수 없는 대상의 상태를 추론한다는 점에서는 흥미로운 공통점을 가진다. 천체에서 도달한 신호로 물리적 특성을 추정하듯, 의료에서는 전자의무기록과 생체신호를 통해 환자의 상태와 앞으로 발생할 위험을 파악한다. 그러나 의료 데이터는 연구를 위해 통제된 조건에서 수집되기보다 진료 과정에서 만들어지고, 결측과 측정 오류, 선택 편향을 포함하며, 관찰과 동시에 이루어지는 의료적 개입이 대상의 상태를 계속 변화시킨다는 특징이 있다. 천문학에서 의료데이터 연구로 분야를 옮긴 경험을 바탕으로, 본 발표에서는 약 20만 건의 수술 생체신호와 30만 건의 전자의무기록을 연구 가능한 코호트로 구축하는 과정과 서로 다른 형태의 의료 데이터를 분석할 때 마주하는 문제들을 소개한다. 이어서 EMR 기반 수술 예후 예측, 생체신호 딥러닝을 이용한 혈역학적 상태 추정, 심음 기반 수액반응성 평가 등의 사례를 통해 데이터가 어떻게 임상적 의사결정으로 연결되는지를 살펴본다. 그리고 후향적 모델 개발에서 전향적 검증, 나아가 수술실 운영 최적화에 이르기까지 의료 AI의 적용 범위를 살펴보며 의료 AI의 현주소를 짚어본다.

Language: Korean

Slide Language: Korean

Remote access procedure:

A. Web browser: Chrome - When executing the address below, a program for additional zoom operation can be installed.

B. Access: Go to https://us06web.zoom.us/j/84840334355?pwd=3FUkcuaYwNQwscjoUSo3ulk6KPPo6x.1

C. Notice: After join, Please mute your microphone. - The default setting is microphone mute. > After the presentation, during the Q&A session, you can use the microphone to ask questions.

KASI Colloquium committee (Jongsoo Kim, Kwang-Il Seon, Chang Won Lee, Hong-Kyu Moon, Jeong-Yeol Han, Sungwook Hong)

Working committee (Jinho Kim, Young Sam Yu, Sanghun Song, Jihyun Kang, Hee-Jae Lee, Sung-Hong Park)