이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
정밀의료 관련 연구 경험은 수업 바이오인포매틱스 프로젝트에서였습니다. 공개 유전체 데이터셋을 활용해서 특정 유전자 변이 패턴으로 환자 집단을 분류하는 머신러닝 모델을 개발하는 과제였습니다. 데이터 전처리 단계에서 결측값 비율이 높은 변수를 처리하는 방법과 고차원 유전체 데이터의 차원 축소에 많은 시간을 썼습니다. PCA와 UMAP으로 데이터를 시각화했을 때 집단 간 분리가 어느 정도 되는 패턴을 확인할 수 있었습니다. 분류 모델에서는 랜덤 포레스트와 로지스틱 회귀를 비교했는데, 해석 가능성이 중요한 의료 데이터 특성상 변수 중요도를 설명할 수 있는 모델의 실용성이 높다는 점을 배웠습니다. 결과에서 주목한 건 어떤 유전자 변수가 분류에 기여했는지였습니다. 아직 초기 단계의 연구 경험이지만 데이터 품질과 해석 가능성이 임상 연구 모델의 핵심이라는 관점을 갖게 됐습니다.
정밀의료 연구에서 제가 가장 부딪힌 어려움은, 고차원 유전체 데이터의 차원 축소였습니다. 수업 바이오인포매틱스 프로젝트에서 유전자 변이 패턴으로 환자 집단을 분류하는 모델을 만들 때, 변수가 너무 많고 결측값 비율이 높아 그대로는 분석이 안 됐습니다. 그래서 제가 들고 간 절차는, 먼저 결측값 비율이 높은 변수를 처리하고, PCA와 UMAP으로 차원을 줄여 집단 간 분리가 보이는지를 시각화로 확인하는 일이었습니다. 분리 패턴을 본 뒤 분류로 넘어갔습니다. 한 번 풀고 끝내지 않고 전처리 기준을 정리해 남겼습니다. 다만 도움 받은 자리도 인정합니다. UMAP 파라미터 해석은 조교의 조언을 빌렸고, 저는 수업 프로젝트 수준이라 실제 임상 데이터의 규모나 품질 문제까지는 다뤄 보지 못했습니다. 그래서 차원 축소에 부딪힌 경험을 토대로, 그 정밀의료 분석 역량을 더 키우려 합니다.
정밀의료 연구에서 제가 의식한 건, 정확도만이 아니라 해석 가능성을 기준으로 모델을 고르는 일입니다. 의료 데이터는 어떤 변수가 왜 그 결과를 냈는지 설명할 수 있어야 임상에서 쓸 수 있기 때문입니다. 그래서 저는 수업 바이오인포매틱스 프로젝트에서 환자 집단 분류에 랜덤 포레스트와 로지스틱 회귀를 비교했는데, 변수 중요도를 설명할 수 있는 모델의 실용성이 높다는 걸 배웠습니다. 결과에서 주목한 것도 어떤 유전자 변수가 분류에 기여했는지였습니다. 데이터 품질과 해석 가능성이 임상 연구 모델의 핵심이라는 관점을 갖게 됐습니다. 다만 한계도 인정합니다. 저는 초기 단계 연구 경험이라, 공개 데이터셋으로 다룬 수준이지 실제 임상 데이터를 수집·설계하거나 결과를 임상 전환으로 이어 본 경험은 없습니다. 그래서 해석 가능성을 기준으로 모델을 고른 경험을 토대로, 그 연구 역량을 더 키우려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 고려대학교의료원 바이오·제약 연구 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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