의료데이터 거버넌스
CDM DB 메인터넌스, 데이터 정제·큐레이션, DRB 행정
내가 다루는 문제
- 의료데이터 거버넌스CDM DB · DRB · 데이터 정제
병원 데이터가 연구와 운영에 쓰이기까지 필요한 구조와 절차를 다룹니다.
- CDM 기반 후향적 코호트 연구임상 가설 · 변수 정의 · 분석 설계
자궁내막증과 COX-2 inhibitor의 연관성을 CDM 연구로 검증했습니다.
- 병원형 AI 도구 설계RAG · LangGraph · 로컬 LLM
환자정보, 보안, 업무흐름 제약 안에서 비식별화 챗봇을 설계했습니다.
- AI 도구의 조직 내 확산스터디 리딩 · LLM 실습 세미나 운영
원내 스터디에서 시작해 Claude Code, Text2SQL, AI agent 실습으로 확장했습니다.
작업으로 확인하기
- 01
AI 도구를 조직 안에서 직접 만져보게 하기
스터디 리딩에서 시작해, 원내 직원 대상 LLM 실습 세미나 운영으로 확장한 사례입니다. 도구 설명보다 실습, 환경 세팅, 튜터링을 중심에 두었습니다.
- 02
환자정보 제약 안에서 AI 도구의 자리를 찾기
환자 데이터를 외부 모델에 그대로 올릴 수 없다는 제약에서 출발해, CSV 비식별화 흐름을 로컬 LLM과 도구 호출 구조로 설계했습니다.
- 03
반복 작업을 데이터 처리 문제로 다시 보기
한 장씩 편집해야 할 것처럼 보이던 태아심박동 스캔 비식별화 작업을 OCR과 이미지 패턴 인식 문제로 바꿨습니다.
- 04
임상 질문을 CDM 연구로 번역하기
자궁내막증과 COX-2 inhibitor의 연관성을 CDM 기반 후향적 코호트 연구로 설계하고 분석했습니다.
- 05
LLM의 가능성과 한계를 직접 확인하기
RAG가 자리 잡기 전, Llama 계열 모델을 직접 파인튜닝해 의료기기 위해도 등급 분류를 실험했습니다. 이후 병원 AI 도입을 볼 때의 균형 감각이 된 작업입니다.
시간선
- 2025 – 2026병원 내 LLM 실습 세미나 추진기획 / 추진 / 운영원내 직원 대상 3회차 실습 세미나 추진도구 소개가 아니라, 병원 직원이 직접 AI agent를 만져보는 자리로 설계교차영역 통합비정형 문제의 실행화지식 전파
- 2025비식별화 챗봇 단독 개발팀장 / 단독 개발agentic 도구로 단독 구축한 csv 비식별화 챗봇환자 데이터를 외부 모델에 올리기 전 단계의 비식별화 흐름을 챗봇으로 설계문제 재정의교차영역 통합자기주도 학습비정형 문제의 실행화
- 2023LLM 파인튜닝으로 의료기기 등급 분류기 시도수업 프로젝트 / 단독 진행단독 학기 프로젝트로 만든 LLM 분류기RAG가 자리 잡기 전, Llama 파인튜닝으로 의료기기 등급 분류의 한계를 직접 확인문제 재정의빠른 도메인 진입자기주도 학습비정형 문제의 실행화
- 2022태아심박동 영상 비식별화 자동화데이터관리 실무OCR·컨투어 자동화로 약 1주 마무리한 장씩 편집하던 스캔 이미지를 픽셀과 패턴 인식 문제로 재정의문제 재정의자기주도 학습비정형 문제의 실행화
- 2022 – 2024비전공자로 시작한 CDM 연구와 SCI 1저자 논문석사 연구SCI 1저자 게재 (Yonsei Medical Journal, 2024)의학·역학·CDM을 새로 익히며 임상 가설을 데이터 구조와 연구 설계로 번역문제 재정의빠른 도메인 진입자기주도 학습교차영역 통합