이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
소아청소년과 로테이션 중 진행 중인 후향적 증례 연구에 보조로 참여했습니다. 저는 특정 감염 질환으로 입원한 소아 환자의 임상 데이터를 전자 차트에서 추출하고, 연령대별 항생제 반응 기록을 정리하는 역할을 맡았습니다. 수집 기준이 명확하지 않은 항목이 생겼을 때 담당 교수에게 바로 확인하는 방식을 유지했는데, 초반에 임의로 처리했다가 교정을 받은 경험 이후 기준이 애매한 경우 꼭 확인 원칙을 세웠습니다. 활용 결로는 이 경험이 논문 읽는 방식을 바꿔줬는데, 방법론 섹션에서 어떤 기준으로 환자를 선택했는지를 더 주의 깊게 보게 됐습니다. 직접 논문 작성에 참여하지는 못했지만, 데이터 정제 과정이 연구 품질에 얼마나 직접 영향을 주는지를 체감한 것이 가장 큰 학습이었습니다.
소아청소년과 연구 보조 경험 중 가장 기억에 남는 장면은 항생제 반응 데이터를 연령대별로 분류하는 과정에서 예상치 못한 패턴을 발견했을 때였습니다. 만 5세 미만 군에서 특정 항생제 복용 후 발열 지속 기간이 다른 연령대보다 짧게 나타났는데, 이 패턴이 기존 문헌에서 충분히 다뤄지지 않았다는 걸 데이터를 정리하면서 스스로 발견했습니다. 교수님께 보고하자 그 분석이 논문 결론부 일부에 반영됐고, 데이터를 단순히 정리하는 역할이 아니라 실제 해석에 기여했다는 경험이 처음이었습니다. 그때 처음으로 데이터를 다루는 일이 단순 작업이 아니라 질문을 만드는 과정이라는 걸 실감했고, 그 이후 데이터를 보는 방식이 달라졌습니다. 보조 역할이었지만 그 경험이 연구에 대한 관심을 키웠습니다.
연구 보조에서 배운 것 중 임상에서 직접 쓰인 건 데이터 검토 시 예외값을 바로 무시하지 않는 태도였습니다. 연구 중에 이상하게 높거나 낮은 수치를 볼 때마다 입력 오류인지 실제 임상 이상인지를 먼저 구분하는 과정을 반복했는데, 그 습관이 임상 실습에서 검사 결과지를 볼 때 바로 결론으로 건너뛰지 않고 원인 가능성을 함께 체크하는 방식으로 이어졌습니다. 연구에서는 오류를 걸러내는 것이 목적이었다면, 임상에서는 그 숫자 뒤에 무엇이 있는지 질문하는 것이 핵심이라는 점이 달랐습니다. 연구 경험이 임상 판단에 직접 닿는다는 걸 작은 습관 하나가 다른 장면에서 쓰이는 방식으로 처음 경험했습니다. 그 연결이 이후 공부 방향을 잡는 데 기준이 됐습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한양대학교병원(서울) 의사 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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