[미래융합교육원] 건양대학교병원_바이오 메디컬 AI(의료 인공지능) 개발자 교육생 모집(D-38)

경력: 무관(신입포함)

학력: 대졸(4년제) 이상

근무형태: 교육생

급여: 회사내규에 따름

근무지역: 대전 서구

최저임금계산에 대한 알림 하단에 명시된 급여, 근무 내용 등이 최저임금에 미달하는 경우 위 내용이 우선합니다.

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본 채용정보는 교육생을 모집하는 공고입니다.

"2기 최종 추가 모집 – 단 5명만 더 선발합니다! 마지막 합류 기회입니다."

의료 AI와 생명과학의 융합으로 디지털 혁신을 이끄는 미래 헬스케어 인재를 양성합니다.
혁신적인 의료 서비스를 제공하는 건양대학교병원과 함께하는 디지털 실무 중심 바이오메디컬 AI 교육 과정은 의료 현장에서
요구되는 최첨단 디지털 기술을 심도 있게 학습할 수 있는 기회를 제공합니다.

의료 이미지 데이터 분석, 전자의무기록(EMR) 관리, K-MIMIC-III 데이터베이스 활용, AI 모델 학습 등 디지털 헬스케어의
핵심 기술을 다루며, 이론과 실무를 결합한 체계적인 교육을 통해 현장에서 바로 활용 가능한 디지털 전문성을 키울 수 있습니다.

바이오헬스 분야의 디지털 미래를 이끌어갈 당신의 성장을 지원합니다.
지금 바로 도전하세요!

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과정 주요내용

핵심 포인트
ㆍ임상 데이터를 활용한 의료 AI 분석 및 응용 기술 습득
ㆍ의료 현장 전문가와 함께하는 실무 중심 프로젝트
ㆍ바이오헬스 산업 현장에 바로 적용 가능한 AI 실무 역량 제공

주요습득 기술
ㆍK-MIMIC-III 데이터로 AI 기반 의료 솔루션 개발
ㆍ의료 데이터 전처리, 분석, 딥러닝 모델 학습 및 튜닝
ㆍCDSS(임상의사결정 지원 시스템) 통합 및 웹·모바일 응용 구현

협력기업 프로젝트

㈜사이버메드

ㆍ구강진단, 임플란트 수술 시뮬레이션, 수술 전 후 비교 분석 소프트웨어 개발

㈜헬스허브

ㆍ인공지능(AI)과 클라우드 기술을 활용한 의료 영상 플랫폼 개발

교육과정 개요

접수기간	ㆍ 2025년 5월 21일~6월 30일	문의전화	ㆍ042-471-9222 　(미래융합교육원)
교육장소	ㆍ대전 둔산동 시청네거리 미래융합교육원 　(타지역 거주자 숙소 일부지원)	훈련기간	ㆍ25년 7월 22일~26년 1월 28일 　(월~금, 09시~18시)
참여대상	ㆍ컴퓨터공학 관련 전공자, 바이오헬스 　관련 대학 졸업자(예정자), 석사 가능	교육혜택	ㆍ전액 국비지원, 훈련참여수당 　지원, 협력기업 취업연계
과정신청	ㆍQR접속 후 신청 　또는 하단 　수강신청하기 　버튼 클릭	진로	ㆍ의료 인공지능 연구원, 　데이터 분석가, SW 엔지니어 등

상세커리큘럼

교과목명	세부내용	훈련시간
재량교과	ㆍOT, 프로젝트 발표, 취업특강, 수료식	16
임상의사결정 지원시스템과 의료 이미지 데이터의 역할	ㆍ임상의사결정지원시스템(CDSS) 개요 및 필요성 ㆍ의료 이미지 데이터의 역할, 클라우드기반의 CDSS	30
바이오메디컬 데이터 사이언스 (PYTHON, SQL)	ㆍ데이터 분석을 위한 Python 라이브러리 ㆍ데이터베이스 개념 및 SQL ㆍPython과 클라우드 기반 데이터베이스연동	100
K-MIMIC-III 데이터 베이스 활용	ㆍK-MIMIC-III 개요 및 활용 　※ K-MIMIC-III (대규모 공개 의료 데이터베이스) ㆍ데이터 접근 및 다운로드 방법 ㆍ데이터의 법적 및 윤리적 사용 가이드라인	80
의료 데이터 전처리 및 클렌징	ㆍ결측값 처리, 데이터 정규화, 데이터 통합과 같은 　전처리 기법 이해 ㆍNLP 개요, 의료 텍스트 데이터 전처리, 텍스트 임베딩 　기법, 임상 노트에서 정보 추출 및 분류 ㆍ주요 의료 이미지 데이터셋 　(LUNA16, MURA, NIH Chest X-rays, ISIC) ㆍ의료 데이터 수집 방법 및 윤리적 고려사항 ㆍ의료 데이터 전처리 ㆍ의료 이미지 데이터 증강 기법, 클래스 불균형 문제	40
의료 데이터 분석 및 처리	ㆍ데이터의 통계적 분석 ㆍ의료 영상 데이터 특성추출 및 시각화 및 신호처리 　알고리즘 ㆍ이미지등록, 세분화 를 위한 이미지 처리 알고리즘 ㆍ샘플링기반 베이지안추론과 환자상태 예측 ㆍ생존분석을 통한 치료효과 분석	40
피처 엔지니어링과 머신러닝	ㆍ피처 엔지니어링, feature selection, 차원 축소 기법 학습 ㆍ혈압, 심박수 등 생체 자료의 resampling과 특성 통합 　방법 이해 ㆍ임상 데이터의 signal data 특성추출 및 통계 기반 거리 　측정 알고리즘 적용 ㆍ생존분석을 위한 통계적 모델	80
의료데이터를 활용한 딥러닝 모델 학습 및 튜닝	ㆍ(K)MIMIC-III 데이터를 이용한 딥러닝 모델 적용 사례 ㆍCNN과 전이학습 모델 ElasticNet, ViT 등을 이용한 　분류 모델 구현 ㆍ환자 임상 데이터 자동 라벨링 도구 구현 ㆍEnsemble 모델 및 Explainable AI(XAI)를 활용한 　모델 분석과 예측 성능 향상	120
모델 평가 및 개선	ㆍ혼동 행렬의 구성 및 해석 방법 ㆍROC 곡선 및 AUC 계산과 해석 ㆍ오버피팅 및 언더피팅 문제 해결 방법	40
CDSS 도구 통합 및 구현	ㆍCDSS 시스템의 전체 아키텍처 설계 및 　Frontend/Backend 개발 방법 ㆍDashboard 중심의 모니터링과 Mobile Management ㆍ종합 처치 추천 시스템 통합	80
CDSS 도구 테스트 및 배포	ㆍ전체 시스템의 통합 테스트 방법 ㆍ사용자 테스트 방법 및 피드백 수집 ㆍAWS, GCP, Azure 등을 이용한 클라우드 배포 ㆍ시스템 유지 보수 및 업데이트 방법	40
현장실무교과_의료 임상 데이터 처리 및 관리와 IRB/DRB	ㆍ임상데이터 처리 절차 및 방법 ㆍIRB/DRB 처리 절차 학습	40
프로젝트	ㆍK-MIMIC 자료를 이용한 의료 예측 모델 구성 ㆍ의료 이미지 데이터를 이용한 신속진단 CDSS 모델 구축	320
총 훈련시간		1026

수강후기

1	강사님을 만나면서 다양한 프로그램과 언어를 폭넓게 다룰 수 있었습니다. 많은 것을 배울 수 있었고, 정말 좋은 경험이었습니다.
2	열정적이고 훌륭한 선생님과 친절하게 도움 주신 교육원 직원분들 덕분에 무사히 수료할 수 있었습니다. 여러 교육원 중 미래융합교육원을 선택하길 잘했다고 생각합니다.
3	짧은 시간에 정말 많은 것을 배워 조금 벅차게 느껴지기도 했지만, 되돌아보니 값진 시간이었습니다. 다른 과정보다도 다양한 툴과 기술을 다뤄볼 수 있어 취업에 큰 도움이 되었습니다.
4	선생님 감사합니다! 짧은 시간 안에 이렇게나 다양하게 배울 수 있을 줄 몰랐어요. 이론뿐 아니라 실습을 통해 실제로 그 기술들을 활용해 볼 수 있어서 좋았습니다.
5	선생님의 열정 덕분에 많은 것을 배우고 성장할 수 있었습니다. 선생님 최고입니다!
6	비전공자여도 배우겠다는 마음이 있다면 충분히 따라갈 수 있는 과정입니다. 정말 많이 배워갑니다
7	세심하게 지도해 주신 덕분에 큰 성장을 할 수 있었습니다. 단순히 강의 내용만이 아니라 공부 방법이나 생활적인 부분까지 조언해 주셔서 더 의미 있는 시간이었습니다. 도와주신 다른 수강생분들께도 감사합니다.
8	AI 딥러닝 모델을 활용한 팀 프로젝트를 진행했는데, 협업 능력 향상에 큰 도움이 되었습니다.
9	미래융합교육원 훈련과정 덕분에 제 인생이 바뀌었습니다. 감사합니다!

수강신청 하러가기

해당 과정은 건양대학교병원과 대전 미래융합교육원이 협력하여 진행하는 프로그램입니다.
과정에 대한 문의는 대전 미래융합교육원으로 연락 주시기 바랍니다. 감사합니다.
문의전화 : 042-471-9222

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근무지위치

(35235) 대전 서구 계룡로491번길 86, 2~4층 대전 1호선 탄방역에서 500m 이내

지도 보기

접수기간 및 방법

남은 기간 00 일 00:00:00

시작일: 2025.05.21 00:00
마감일: 2025.06.30 23:59

지원방법
접수양식: 제출서류
성적증명서, 소지자격증서, 경력증명서

마감일은 기업의 사정, 조기마감 등으로 변경될 수 있습니다.

지원자 통계

이 공고에 지원한 회원들이 궁금하다면?

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경력, 성별, 학력 등의 현황을 확인하세요!

지원자수: 1명

건양대학교병원_바이오 메디컬 AI(의료 인공지능) 개발: 1명

성별 현황

지원자수1

남자: 100%; 1 명

여자: 0%; 0 명

연령별 현황

20대

1

30대

0

40대

0

50대

0

60대 이상

0

학력별 현황

고졸이하

0

2~3년제

1

4년제

0

석사

0

박사

0

경력별 현황

신입

1

1년 미만

0

1~3년

0

3~5년

0

5년 이상

0

포트폴리오 및 기타문서 제출

1

동영상: 1명

기업정보

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