교과과정

교과과정

공통필수과목(6학점)
  • 연구윤리
  • 의과학커뮤니케이션
  • 응용의학연구방법론
Common Courses – Required (6 Credits)
  • Research Ethics (연구윤리)
  • Medical Science Communication (의과학커뮤니케이션)
  • Applied Medical Research Methodology (응용의학연구방법론)
전공필수과목(9학점)
  • 융합연구를 위한 인공지능 프로그래밍
  • 생물 - 의료정보학
  • 인체의 구조와 기능
Major Courses – Required (9 Credits)
  • AI Programming for Convergence Research (융합연구를 위한 인공지능 프로그래밍)
  • Bio-Medical Informatics (생물 – 의료정보학)
  • Structure and Function of Human Body (인체의 구조와 기능)
전공선택과목
  • 통합 디지털 의생명과학
  • 원격의료기술과 바이오기술
  • 바이오의료인공지능
  • 의료 빅데이터와 디지털 트랜스포메이션
Major Courses – Elective
  • Integrated Digital Biomedical Science (통합 디지털 의생명과학)
  • Telemedicine and Biotechnology (원격의료기술과 바이오기술)
  • Biomedical Artificial Intelligence (바이오의료인공지능)
  • Medical Big Data and Digital Transformation (의료 빅데이터와 디지털 트랜스포메이션)
교과목 안내
Course Information
교과목명 교과설명 학점 담당교원 분류
(공통필수)연구윤리 실험윤리 및 동물윤리 2 전임
저작권윤리/연구노트윤리
(공통필수) 의과학 커뮤니케이션 영어논문쓰기 및 발표준비 및 발표기법 2 전임
(공통필수)응응의학 연구방법론 의학 분야의 연구를 수행함에 있어 과학적 연구방법을 숙지하고 이를 기초로 한 연구수행 능력을 배양하도록 하는데 있다. 보다 구체적으로는 의학 분야에서 현재 진행되고 있는 각종 유형의 연구(기술적 연구, 질병 위험요인 탐구연구, 유전요인 분석연구, 진단능력 평가 연구, 임상시험 및 개입연구, 보건사업연구 등)를 계획하고 수행함에 있어 사전에 고려해야 하는 연구방법론적 문제들을 해결할 도구를 학습한다. 2 전임
(전공필수) 융합연구를 위한 인공지능 프로그래밍 AI 기술을 이해하고, 머신러닝 및 딥러닝 모델을 프로그래밍하는 실습 중심 강의로서 데이터 처리, 신경망 학습, 최적화 기법 등을 다루며, 바이오·의료·공학 등 융합 연구에 적용할 수 있는 AI 알고리즘 학습한다. 3 전임
(전공필수) 생물-의료정보학 전자의무기록을 기반으로 한 약물역학, 연구용 임상 데이터베이스 구축 과 생명정보학 기반의 암 및 질병 기전 연구, 질병의 진단/예후예측/치료법 개발, 약제의 새로운 적응증 연구 등 의생명정보 분야의 내용을 학습한다. 3 전임
(전공필수) 인체의 구조와 기능 인체의 육안적인 구조와 형태에 대한 학습으로 각 기관의 계통과 기능적 관계에 관한 지식을 습득하고, 유기체로서의 인체생리적 기능과 신체질환의 병리적 연계성을 이해한다. 3 전임
(전공선택) 통합 디지털 의생명과학 디지털 기술을 활용한 의생명과학 연구의 최신 동향을 다루며, 바이오 빅데이터 분석, AI 기반 정밀의료, 디지털 헬스케어 기술을 학습한다. 유전체·단백질체 데이터 통합, 의료영상 분석, 바이오시뮬레이션 등 다양한 융합 기법을 실습한다. 연구 및 임상 적용을 위한 데이터 기반 의생명과학 접근법을 익히는 것을 목표로 한다. 3 전임
(전공선택) 원격의료기술과 바이오기술 원격의료 시스템과 바이오기술의 융합을 탐구하며, AI 기반 진단, 웨어러블 센서, 원격 모니터링 기술을 학습한다. 실습을 포함하여 최신 원격의료 플랫폼 및 바이오 데이터 처리 기술을 학습한다. 3 전임
(전공선택) 바이오의료인공지능 인공지능을 활용한 바이오 및 의료 데이터 분석 기술을 학습하며, 머신러닝·딥러닝 기반 진단, 신약 개발, 유전체·의료영상·임상데이터 등을 학습한다. 최신 의료 AI 기술의 원리와 실무 적용 방법을 탐구하여 바이오헬스 산업에서의 활용 역량을 기른다. 3 전임
(전공선택) 의료빅데이터와 디지털트랜스포메이션 의료 빅데이터 분석과 디지털 기술을 활용한 최신 기술을 학습한다. 전자의무기록(EMR), 유전체 데이터, 웨어러블 헬스 데이터 등을 분석하여 정밀의료 및 스마트 헬스케어 적용 방안을 학습한다. 3 전임
Course Title Course Description Credit
Research Ethics (Required) Focuses on experimental and animal ethics, copyright ethics, and research note management ethics. 2
Medical Science Communication (Required) Covers English academic paper writing, presentation preparation, and delivery techniques. 2
Applied Medical Research Methodology (Required) Aims to cultivate research capabilities by teaching scientific methodologies in medicine. Specifically, it provides tools for planning and conducting various types of research (e.g., descriptive, risk factor, genetic analysis, diagnostic evaluation, clinical trials, and health service research) while addressing methodological challenges. 2
AI Programming for Convergence Research (Required) A practice-oriented course for understanding AI technology and programming machine learning/deep learning models. It covers data processing, neural networks, and optimization techniques, focusing on AI algorithms applicable to convergence research in bio, medicine, and engineering. 3
Bio-Medical Informatics (Required) Explores biomedical informatics, including EMR-based pharmacoepidemiology, clinical database construction, bioinformatics-based disease mechanism research (e.g., cancer), diagnosis/prognosis prediction, and drug repositioning. 3
Structure and Function of the Human Body (Required) Provides an understanding of the macroscopic structure of the human body, organ systems, and functional relationships, while exploring the connection between physiological functions and the pathology of diseases. 3
Integrated Digital Biomedical Science Covers trends in digital-based biomedical research, including bio big data analysis, AI-based precision medicine, and digital healthcare. Practice includes genomic/proteomic data integration, medical imaging analysis, and bio-simulation. 3
Telemedicine and Biotechnology Explores the fusion of telemedicine systems and biotechnology, covering AI-based diagnosis, wearable sensors, and remote monitoring. Includes practical exercises on the latest telemedicine platforms and bio-data processing. 3
Biomedical Artificial Intelligence Teaches bio and medical data analysis using AI (ML/DL-based diagnosis, drug discovery, etc.) with genomics, medical imaging, and clinical data. Cultivates practical skills for the bio-health industry by exploring medical AI principles. 3
Medical Big Data and Digital Transformation Focuses on medical big data analysis and the latest digital transformation technologies. Analyzes EMR, genomic data, and wearable health data to study applications for precision medicine and smart healthcare. 3