150명이 참여한 ‘꿈의 AI 의료진’ 양성 프로젝트의 놀라운 성과

Bridge2AI: Building A Cross-disciplinary Curriculum Towards AI-Enhanced Biomedical and Clinical Care

북미 20개 주에서 150명 참여하는 AI 의료진 양성 프로젝트

미국 국립보건원(NIH)의 Bridge2AI 컨소시엄이 인공지능과 바이오메디컬 분야를 융합한 혁신적인 교육과정을 성공적으로 구축했다고 발표했다. 이 프로그램은 현재 북미 전역에서 30명 이상의 연구자(멘티)와 100명 이상의 멘토가 참여하는 대규모 교육 네트워크로 운영되고 있다.

Bridge2AI 훈련·모집·멘토링 워킹그룹(TRM-WG)이 개발한 이 교육과정은 기존의 단편적인 AI 교육의 한계를 극복하고, 개인별 맞춤형 학습 경로를 제공하는 것이 특징이다. 특히 의료 현장에서 AI 기술이 빠르게 도입되고 있는 상황에서 이론과 실무를 연결하는 교육 모델을 제시했다는 점에서 주목받고 있다.

의료진부터 데이터과학자까지, 6가지 유형별 맞춤 교육

이 교육과정의 핵심은 학습자를 6가지 페르소나로 분류하여 개인별 특성에 맞는 교육 계획을 수립하는 것이다. 의료진(Healthcare Professional), 임상연구자(Clinical Research Scientist), 생물정보학자(Bioinformatician), 임상시스템엔지니어(Clinical Systems Engineer), 행동데이터과학자(Behavioral Data Scientists), 공중보건분석가(Public Health Analyst)로 구분되는 이들 페르소나는 각각 다른 학습 목표와 경로를 갖는다.

각 페르소나는 임상 지식 및 응용, 분자생물학 및 오믹스 데이터, 생명윤리 및 법적 표준, 데이터 사이언스 및 통계, AI 알고리즘 및 이론, 프로그래밍 및 컴퓨팅 등 6개 핵심 영역에서 현재 수준과 목표 수준을 평가받는다. 이를 통해 개인별 맞춤 학습 계획이 수립되며, 멘토들은 이 계획에 따라 체계적인 지도를 제공한다.

6단계 순환 시스템으로 구축한 실시간 업데이트 교육 모델

Bridge2AI의 교육과정은 학습건강시스템(Learning Health System, LHS) 모델을 기반으로 설계되었다. 이 모델은 증거 기반 실무, 지속적 학습, 의료 이해관계자 간 협력을 핵심 원칙으로 한다.

교육 프레임워크는 문제 정의, 데이터 수집, 지식 생성, 실무 통합, 모니터링 평가, 반복적 개선의 6단계로 구성된다. 이를 통해 학습자의 피드백과 새로운 기술 동향을 반영하여 교육 내용을 지속적으로 업데이트할 수 있는 시스템을 구축했다. 특히 실제 데이터셋을 활용한 프로젝트 수행을 통해 이론과 실무를 연결하는 교육을 제공한다.

음성 진단부터 당뇨병 예측까지, 4개 실전 프로젝트로 배우는 AI

Bridge2AI는 음성 바이오마커(Voice), 세포지도 AI(CM4AI), 임상치료 네트워크(CHoRUS), 당뇨병 아틀라스(AI-READI) 등 4개의 그랜드 챌린지를 운영하고 있다. 각 챌린지는 고유한 바이오메디컬 AI 도메인을 다루며, 윤리적으로 수집된 AI 준비 데이터셋을 개발한다.

음성 바이오마커 챌린지는 음성을 질병 진단의 생체지표로 활용하는 연구를 진행하며, 세포지도 AI는 프로테오믹스 질량분석법과 CRISPR/Cas9 유전자 편집 기술을 활용해 인간 세포의 시공간적 구조를 매핑한다. 임상치료 네트워크는 전자건강기록(EHR), 파형, 영상, 텍스트 데이터를 통합하여 급성 질환 회복 모델을 개발하고, 당뇨병 아틀라스는 제2형 당뇨병의 발병과 역전 과정을 추적하는 시간 지도를 구축한다.

FAQ

Q1: Bridge2AI 교육과정이 기존 AI 교육과 다른 점은 무엇인가요?

A1: Bridge2AI는 개인별 맞춤형 학습 경로를 제공하며, 6가지 학습자 페르소나를 기반으로 체계적인 멘토링을 제공합니다. 또한 실제 바이오메디컬 데이터를 활용한 프로젝트 중심 교육으로 이론과 실무를 연결하는 것이 특징입니다.

Q2: 누가 이 교육 프로그램에 참여할 수 있나요?

A2: 의료진, 임상연구자, 생물정보학자, 임상시스템엔지니어, 행동데이터과학자, 공중보건분석가 등 바이오메디컬 AI 분야에 관심이 있는 다양한 전문가들이 참여할 수 있습니다. 현재 북미 20개 주 34개 도시와 캐나다 3개 도시에서 150명 이상이 참여하고 있습니다.

Q3: 이 교육과정에서 윤리적 고려사항은 어떻게 다뤄지나요?

A3: 모든 학습자는 ‘AI 윤리 및 사회적 인식(ESAI)’ 모듈을 필수적으로 이수하며, 데이터 프라이버시, 데이터 무결성, 의료 분야에서의 책임감 있는 AI 사용 등을 학습합니다. 특히 윤리적으로 수집된 데이터만을 사용하도록 엄격하게 관리됩니다.

해당 기사에 인용한 논문 원문은 링크에서 확인 가능하다.

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.