한림대의료원, 2025년 제2회 의료데이터 활용 경진대회 ‘H-iDEA’ 성료 / 한림대의료원
한림대의료원이 의료 인공지능(AI) 분야의 혁신적 아이디어를 발굴하고 차세대 융합형 인재를 양성하기 위해 마련한 ‘2025년 제2회 의료데이터 활용 경진대회(H-iDEA)’가 성공적으로 마무리됐다.
의료데이터 기반의 실질적 문제 해결을 목표로 진행된 이번 행사에서 SEPO팀이 ‘퇴원 노인 고혈압 환자의 치료 실패 위험 예측 모델’을 제안하며 대상을 수상했다.
지난 12일 진행된 시상식은 한림대의료원, 한림대 의료 인공지능 특화 융합인재 양성사업단, 한림대 소프트웨어중심대학 사업단이 공동 주관했으며 의료데이터의 활용 가능성을 넓히기 위한 대학-의료기관 협력의 대표적 사례로 평가받고 있다.
이번 경진대회는 의료데이터 분석 역량을 갖춘 AI 인재를 양성하고 다양한 분야의 학생들이 의료데이터 활용 경험을 쌓을 수 있도록 기획됐다.
총 24개 팀, 47명의 학생들이 참여했고, 참가자들은 의학·인공지능·자연과학·사회과학 등 다양한 전공을 바탕으로 창의적인 의료 AI 모델을 제시했다.
참가팀들이 활용한 임상 데이터는 한림대학교의료원이 자체 구축한 차세대 데이터 레이크 클라우드 플랫폼 ‘히어로(HERO)’를 통해 제공됐다.
모든 데이터는 익명화된 상태로 제공됐으며 의료 AI의 실제적 활용 가능성을 확인하는 데 중요한 기반이 되었다.
심사는 의료, 데이터, 정보과학 등 다양한 분야의 전문가들이 참여해 공정하게 진행됐으며, 대상 1팀·최우수상 2팀·우수상 4팀이 최종 선정됐다.
대상의 영예는 ‘퇴원 노인 고혈압 환자의 치료 실패 위험 예측 모델 개발 및 의료사회복지팀 적용 방안’을 연구한 SEPO팀(한림대학교 의학과 최승아, 오원준, 한수빈 학생)에게 돌아갔다.
SEPO팀은 고령층 고혈압 환자들의 치료 순응도를 높이고 재입원률을 낮추기 위한 방안을 고민해 치료 실패 위험이 높은 환자를 조기에 선별할 수 있는 예측 모델을 구상했다.
이를 바탕으로 의료사회복지팀이 집중 돌봄이 필요한 환자에게 효율적으로 개입할 수 있는 전략을 마련하고자 했다.
연구팀은 입·퇴원 관련 다차원 데이터에 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 분석을 적용해 변수별 영향도를 평가했다.
그 결과 환자의 기능적 회복 정도, 퇴원 형태, 가족관계, 정서 상태, 목욕 방법 등 환자의 퇴원 후 생활을 설명하는 여러 요인이 예후에 의미 있는 영향을 미치는 변수를 도출했다.
팀장 최승아 학생은 “고령 환자의 질병 예후에는 사회경제적 요인이 중요한 영향을 미친다고 판단했다”며 “이번 연구를 계기로 환자의 삶을 개선하는 데 기여하는 의료 AI 모델을 지속적으로 고민하고 발전시키겠다”고 말했다.
서영균 빅데이터센터장은 “의료데이터를 활용하는 과정은 결코 쉽지 않지만 실제 의료현장에서 환자들에게 돌아갈 수 있는 가치와 성과는 매우 크다"며 "이번 대회를 통해 발굴된 아이디어들이 병원 현장에 실제 적용될 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것"이라고 밝혔다.
이어 "HERO 플랫폼을 기반으로 다양한 협업형 경진대회를 개최해 의료데이터 공동연구 생태계를 더욱 강화할것”이라고 말했다.
이재준 의료 인공지능 특화 융합인재 양성사업단장은 “학생들이 의료데이터를 기반으로 다양한 가능성을 탐색하고 창의적인 연구를 시도한 점이 매우 고무적"이라며 "앞으로도 대학과 의료기관이 긴밀히 협력해 실무 중심의 교육과 연구 기회를 확대하고 의료 AI 분야에서 세계 수준의 융합인재를 양성하겠다”라고 말했다.
한림대의료원은 2021년 도헌디지털의료혁신연구소(DIDIM) 산하에 빅데이터센터를 설립한 후 ‘의료데이터중심병원 지원사업’, ‘K-CURE 임상데이터 네트워크 구축사업’ 등 주요 국책 사업을 수행하며 의료데이터 활용 역량을 강화해왔다.
특히 자체 구축한 ‘히어로(HERO)’ 플랫폼을 통해 대용량 임상 데이터 관리 체계를 고도화했으며 국내 의료기관 최초로 ‘의료데이터 내용 및 관리체계’ 인증을 동시에 획득해 데이터 기반 의료혁신의 선도적 모델로 자리매김하고 있다.
한림대 의료 인공지능 특화 융합인재 양성사업단은 한국보건산업진흥원의 지원 아래 의료·AI 융합 교육 프로그램을 운영하며 산업체·대학·의료기관 간 협력 체계를 구축해 의료 AI 교육·연구 생태계를 지속적으로 확장할 계획이다.