성균관대학교 삼성융합의과학원: 디지털헬스학과 진학을 고민하는 분들께

/

대학원 진학을 결정하게 되면 하나 둘 포기해야하는게 생깁니다. 작게는 여가시간에서부터 많게는 몇년치의 연봉에 해당하는 수입 (과 결혼 적령기에 결혼하기) 등등 이요… 그럼에도 불구하고 대학원 진학을 고민하는 친한 친구, 후배들의 연락을 받고 있는데, 그 진지한 고민에 조금이라도 도움이 되었으면 하는 마음에 몇자 적어봅니다.

들어가기에 앞서 지극히 개인적 경험/견해를 바탕으로 적은 글임을 밝힙니다.

오버뷰

삼성융합의과학원(SAIHST)은 성균관대학교의 분과대학으로, 삼성서울병원과 협업을 통해 연구를 수행하는 융합 대학원입니다. 4개 학과가 있는데 그중 디지털헬스학과는 주로 정통적 의료정보학의 토픽들을 커버하고 있는 실용적-실험적 접근법을 취하는 학문분야입니다. (실은 의료정보학과로 이름을 바꿔도 위화감이 없을 정도의 커리큘럼입니다…) 이러한 학문 특성으로 인해, 의료분야를 중심으로 다양한 전공자들이 입학하고, 한문장으로 연구주제를 표현하는것이 어려울 정도로 연구 스펙트럼이 넓습니다.

디지털헬스학과는 삼성서울병원 정보전략실과 밀접하게 연관되어 있습니다. 랩을 운영하시는 많은 교수님들께서 병원 내 정보전략실을 비롯한 다양한 정보 관련 부서의 보직을 가지고 계시고, 이는 실제적-실용적 연구 기회로 이어집니다. 연구에 대한 의지가 많으신 교수님과, 일상에서 쉽게 접근이 불가능한 의료정보분야를, 원없이 탐색할 수 있다는 점이 저희 학과의 특장점입니다. 당연하게도 무척 철저한 IRB의 연구 승인을 득한 후에요^^;;

개인적으로는, 저희 랩 차교수님을 비롯한 SAIHST의 많은 교수님들을 실력 뿐 아니라 인격적으로도 존경의 마음을 갖고 있습니다. 사실 대학원에 진행학는 많은 학생들이 김박사넷, 하이브레인넷 등 커뮤니티 서칭을 통해 대학원에 대한 기괴한 소문들을 접하며 진학 전 마음의 준비를 하는것도 부정할 수 없는 현실인데요. 수년간 대학원 생활을 하며, 그런곳에 올릴만한 불합리한 경험을 겪은 기억이 없습니다. 여기에 상술한 우수한 연구환경을 더하면, 국내에서 손꼽히는 좋은 교육기관이라고 생각합니다. (단, 연구환경 != 연구실환경…)

랩 소개

다른 랩에 대해서 적는것이 무척 조심스럽습니다. 그럼에도 불구하고 이 파트를 굳이 적는 이유는, 컨택 주시는 분들의 선호 연구주제가 저희랩보다 다른랩에 더 fit 하다고 느껴지는 경우가 종종 있어왔기 때문입니다. 안타깝게도 SAIHST 교수님들께서 너무 바쁘신지라 학과 홈페이지에 정보 업뎃에 크게 신경을 못쓰시는 분들이 많으시고, 개별 홈페이지를 아직 구축하지 못한 랩들도 여전히 존재합니다. 이 섹터의 목적은 좋은 교수님들의 랩이 학생을 받는지 조차 몰라서 컨택조차 못하는것이 안타까워, 학과 내부에 있는 외부인 입장에서 봐왔던 모습을 간략하게나마 적어보는 것이니, 각 랩 내부에 관계자가 보신다면 넓은 아량으로 이해 부탁드립니다. 혹 내용에 문제가 있다고 느끼시거나, 보완, 수정, 삭제하고 싶으신 내용은 언제든 말씀 주세요 😀

저희 학과에서 학생을 받아 랩을 운영하시는 교수님은 총 7분이 계십니다.

  • 차원철 교수님 (정보전략실) <– 스마트 헬스 연구실(저희 랩)
    • 구성: bio, 통계, 간호, 컴공 등등
    • 연구분야: 응급, 중환자 분야 중개연구: 시스템 개발-임상적용-적용이후 평가의 cycle 전 과정
    • 특이사항: 파트학생들도 차별없이 연구 가능. 응급의학과 교수님들과 원활한 협업.
  • 강미라 교수님 (정보전략실)
    • 구성: 통계학, 컴퓨터 공학 등
    • 연구분야: 의료표준기반 의료정보 연구 (예: CDM 등)
    • 특이사항: 교수님께서 학생들의 진로를 적극(!!!!) 보살펴주십니다.
  • 조주희 교수님 (임상역학센터)
    • 구성: bio, 통계, 간호 등
    • 연구분야: 사용자-행동과학-디지털헬스를 연계하는 중개연구. 디지털 헬스 관련하여서는 암환자를 대상으로 IoT 디바이스, Patient Reported Outcome, 챗봇 등. 이 외에도 임상역학 연구 설계-수행등에 특장점이 있는 랩
    • 특이사항: 개인적으로 저희랩과 겹치는 부분이 무척 많은 랩으로 느끼고 있습니다. 그래서 조주희 교수님 수업을 열심히 들으면 저희랩에서도 더 재미있는 연구를 체계적으로 할 수 있게 되는 느낌입니다 ㅎㅎ
  • 김경아 교수님 (의료AI센터)
    • 구성: 통계학 (통계, 혹은 통계와 밀접한 관련이 있는 학과)
    • 연구분야: 연 수백건은 족히 넘을듯한 통계자문을 수행하시는 교수님 밑에서 체계적으로 통계학-기계학습을 배울 수 있는 랩.
    • 특이사항: 랩미팅에 타 랩 학생들이 들을 수 있도록 허용하는 분위기입니다.
  • 신수용 교수님 (의료빅데이터 센터)
    • 구성: 의무기록사, 컴퓨터 공학 등
    • 연구분야: 기계학습을 비롯한 의료정보학분야 전반에 대해 연구하는 랩
    • 특이사항: 대학원생이 가질수 있는 백 여덟가지 번뇌를 같이 고민해 주시는 항상 감사한 교수님…
  • 원홍희 교수님
    • 랩 구성: 다양한 학부 출신의 랩원들
    • 연구분야: 유전체를 중심으로 연구하시되, 몇몇 학생들은 유전체가 아닌 기계학습 특히 영상 딥러닝 분야 등
    • 특이사항: 기회가 될 때마다 지도교수님을 찬양(!?)하는 학생들과, 랩에 들어가기 위해 인턴하면서 대기하고 있는 학생들
  • 이병기 교수님
    • 랩 구성: 컴퓨터 공학
    • 연구주제: 의료 표준, 의료정보 교류 등

관심사별 랩 추천

의료서비스 기획-임상적용 및 실증을 공부해보고싶으신 지원자 분들께는 저희 랩이나 조주희 교수님 랩을 강력 추천합니다. 저희 랩은 조금더 active하게 시행착오를 통해 배우는 느낌이라면, 조주희 교수님네 랩은 이론을 기반으로 탄탄하게 연구를 배울 수 있는 것 같습니다.

기계학습, 소위 인공지능 등 데이터 분야는 대다수의 연구실에서 경험해 볼 수 있습니다. 다만 랩 별 연구의 결이 조금 다른데요. 지원하시는 분의 전공이 기술분야라면 신수용 교수님랩으로, 통계라면 김경아교수님 랩을 우선 노크해 보시기를 추천드립니다. 유전체나 의료영상 관련 연구를 원하시면 원홍희 교수님 랩, 챗봇 등 연구를 수행하시는 조주희 교수님 랩을 우선 고려해 보시고, 임상 친화적 아이디어를 구현하시고 싶은 분은 저희 랩에서 언제나 환영입니다^^!

의료데이터의 표준화에 대한 중요성이 날이 갈수록 강조되고 있습니다. 해당분야를 공부하고 싶으신 학생분들은, 신수용 교수님, 강미라 교수님, 이병기 교수님 연구실에 문의드리시면 좋습니다. 강미라교수님은 실제 병원 시스템 표준화 경험이 많으시고, 신수용 교수님과 이병기 교수님 연구실은 워낙에 국내외에서 인정받고 있는 표준분야 권위자이십니다만, 제가 알기로 이병기 교수님은 병원간 정보교류와 관련한 연구를 많이 수행하시고 계신것으로 알고있습니다…ㅎㅎ

그래도 결정하기 어렵다, 혹은 본인만의 학업계획이 있다! 하시는 분들은, 지도교수를 2인 선택할 수 있는 복수 지도교수 제도를 활용하는것도 좋은 방법입니다. 생각보다 많은 학생들이 이 제도를 사용하고 있고, 교수님들도 이에 대해 open mind이신지라, 학업계획이나 추후 진로를 놓고 교수님들과 잘 논의하면 충분히 가능합니다.

특이사항

랩 선택 외 많이들 궁금해 하시는 topic은 장학금, 월급, 졸업 후 진로 등에 대해 문의하시는데요, 이에대해 간략히 적어보자면,

  • 장학금 100%
    • 풀타임에만 해당합니다.
    • 실질적으로는 50% 현금환급, 나머지 50%는 교수님이 개별지급하는 연구비에 포함입니다. 즉, 50% 학비 지원 + 상한/하한이 있는 생활비 지급 정도로 이해하면 보다 정확할 것 같습니다
      • 즉, 600만원 학비 중 50% 학교에서 보조 (등록 2~3달 후 환급): 모든 학생에게 지급됩니다.
      • 여기에 6개월 생활비의 합이 학비의 50%는 넘어가도록, 석사 180만원, 박사과정 250만원 범위 내 교수님 재량으로 월급 지급합니다.
  • 진로
    • 아직 졸업생이 많지 않아 정확한 output에 대한 reference 자체가 없습니다… 만, 아직 굶어죽은 사람은 없는듯 합니다.
    • 적어도 현 시점에서 “병원”측에서 데이터를 공부한 융합인력을 수용할만한 부서가 활성화 되어있는것 같지는 않습니다.
    • 보험, 제약, 스타트업 등 분야로 진출한 사례가 있습니다.

단점

국내 많은 대학원이 그러하듯 보장된 fund는 없습니다. 랩마다 분위기가 다르지만, 상당수의 랩에서 열심히 과제를 쓰고, 따오고, 연구하는 cycle에 일찍부터 노출됩니다. 기획자적 마인드, 역량을 키우고 싶은 분들에게는 좋은 경험일 수 있습니다. 하지만, 제한된 기간에 연구 아이디어를 구체화 하고, 제안서 형태로 정리하는것이 워낙에 에너지가 많이 드는 일이다 보니… 힘든것도 사실입니다. (저는 왜이렇게 잘 알까요…ㅠㅠ)

SAIHST 풀타임 연구원에게는 학교 학생-병원 연구원이라는 두가지 신분이 있는데요, 양측의 규정이 상충할 시 거의 항상 학생한테 불리한 규정을 적용합니다. 일례로 병원 연구원 월급의 상한이 학생월급 상한보다 높으면, 학생월급의 상한을 적용하는것이 여기에 해당할 수 있을 것 등이 있습니다. 비슷한 맥락에서, (연구지원팀 “Mr 시정하겠습니다” 씨 등) 부득이 마주쳐야 하는 병원 직원들이 갑질한다고 느끼는 경우가 “꽤” 있습니다. 사실 많은 SAIHST 원생들이 이러한 부분에서 연구 외적인 무력감을 다소 느끼고 있습니다. 이에 대해 학교와 병원 양측에서 “상대에 책임이 있다” & “우리는 해줄수 있는게 없다”는 입장입니다. 할말은 많지만 모두 까놓고 이야기하기에는 인터넷이라는 매체가 무서운줄 알기에 참아보겠습니다 🙁

다음글

(언제가 될지는 모르겠지만) 이어서 저희 랩에 대한 이야기를 집중적으로 해보고자 합니다. 실은 여자친구도 저희 랩에 데려와서 같이 학위를 할 정도로, 저는 저희 랩을 좋아하는데요, 이번 글에서는 자랑을 가까스로 아껴뒀습니다ㅎㅎ 다음 글에서는 삼성전자 c-lab 2팀과의 협업경험을 포함해서 랩 홈페이지에는 없는내용 위주로 저희 랩에 대해 소개 드릴 예정이니, 많은 기대 부탁드립니다 😀

Leave a Comment