이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
소화기내과 연구업적을 기반으로 앞으로 집중하고 싶은 방향은 내시경 진단 정확도 향상과 조기 병변 발견을 위한 AI 보조 기술 적용 연구입니다. 기존 결로는 내시경 케이스 분석과 병리 소견 비교 연구에 참여했고, 이 과정에서 진단 일치율의 변동 요인에 관심이 생겼습니다. 다음 방향 결에서는 대규모 내시경 이미지 데이터셋을 활용한 조기 진단 모델 검증 연구를 진행하고 싶고, 임상 데이터와 AI 분석을 연결하는 방향이 실제 진료 개선에 가장 직결된다고 봅니다. 실행 결로는 관련 연구팀 협업 탐색·데이터 수집 설계·프로토콜 작성을 단계적으로 진행하는 방식으로 시작하겠습니다. 한계 결에서는 AI 모델 개발 자체보다 임상 유효성 검증이 더 어렵고 시간이 걸린다는 점을 인식하고 있고, 연구 현실성을 유지하면서 진행하겠습니다.
AI 보조 내시경 연구를 계획할 때 아이디어가 실제 연구로 이어지려면 구체적인 자원과 협업 구조가 먼저 필요하다는 것을 이전 연구 경험에서 배웠습니다. 좋은 연구 방향이 있어도 데이터 접근 경로와 협업 파트너 없이는 시작할 수 없다는 것이 현실입니다.
이 방향을 실행하기 위해 내시경 이미지 데이터 접근 가능 기관 파악 / AI 연구팀과의 협업 가능성 확인 / 연구 프로토콜 초안 작성을 순서대로 정해뒀습니다. 각 단계의 시간 추정치도 함께 잡아두는 것이 현실적 계획이라고 생각합니다. 아이디어 단계에서 자원 확보 계획까지 한 번에 정리하는 것이 연구 실행의 시작이라는 것을 알고 있습니다.
지금도 연구 계획은 방향보다 그 방향을 실행하기 위한 첫 번째 단계가 명확한 것이 중요하다고 생각합니다. 그 첫 번째 단계가 있어야 방향이 현실이 됩니다.
AI 보조 내시경 연구 방향을 계획할 때 임상 유효성 검증이 AI 모델 개발보다 훨씬 어렵고 시간이 더 걸린다는 점을 먼저 인정해야 한다고 생각합니다. 연구 계획에서 이 부분을 과소평가하면 중간에 방향이 꺾이는 자리가 생긴다는 것을 이전 연구에서 경험했습니다.
그래서 첫 단계는 대규모 데이터셋 검증이 아닌 소규모 파일럿 연구로 시작하는 것이 현실적이라고 판단했습니다. 파일럿에서 무엇이 되고 되지 않는지를 먼저 파악하고, 그 결과를 바탕으로 다음 규모를 결정하는 방식이 맞다고 생각합니다. 큰 연구를 한 번에 하려는 것보다 작은 검증을 먼저 하는 것이 실제로 더 빠른 경우가 많습니다.
지금도 연구에서 한계를 먼저 인정하는 것이 더 현실적인 계획의 출발점이라는 것을 알고 있습니다. 한계를 모른 채 시작하면 중간에 멈추는 연구가 됩니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한양대학교병원(서울) 의료진 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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