UCD Artificial Intelligence for Medicine & Medical Research 석사

UCD Artificial Intelligence for Medicine & Medical Research 석사는 인공지능과 머신러닝을 생물학·의학 데이터에 적용하는 방법을 배우는 90학점 과정입니다. 오믹스와 의료영상처럼 구조가 다른 데이터를 이해하고, 연구 질문에 맞는 분석 방법을 설계하며, 결과를 임상·바이오의약품·생명과학 연구 환경에서 해석하는 능력을 함께 기릅니다. 컴퓨팅 기술만 다루는 것이 아니라 의생명과학의 기초, 정밀의학, 연구 설계, 윤리와 개인정보 보호를 연결해 의료 AI가 실제 연구와 의사결정에 사용되는 전 과정을 살펴봅니다.

Stage 1의 필수 모듈은 생물학적 원리와 세포 조직, 고처리량 기술, 정밀 종양학을 통해 의생명 데이터가 만들어지는 맥락을 익히도록 구성됩니다. Summer에는 개인맞춤의학과 의료영상 분석에 AI를 적용하며 앞선 생물학·데이터 학습을 전문 문제로 확장합니다. Graduate Orientation은 학업과 연구 환경에 적응하기 위한 0학점 필수 모듈입니다.
ANAT40040 Biological Principles and Cellular Organisation ·
5 credits · Autumn
CLIP40010 High Throughput Technologies ·
5 credits · Autumn
MDCS42710 Graduate Orientation ·
0 credits · Autumn
PATH40060 Precision Oncology ·
5 credits · Spring
MEIN40330 AI for Personalised Medicine ·
10 credits · Summer
RDGY41710 AI For Medical Image Analysis ·
10 credits · Summer

Autumn 선택군에서는 머신러닝, 임상정보와 의사결정 지원, 생물통계, R·Python 프로그래밍을 통해 분석 기반을 보강할 수 있습니다. 의료 연구의 설계·규제·윤리와 전문 경력 개발도 선택할 수 있어, 지원자의 기존 전공에 따라 기술 역량과 연구 수행 역량의 균형을 조정할 수 있습니다. 공식 선택군은 최소 이수 개수를 0으로 표시하며, UCD는 모듈 선택 전에 지도를 받도록 안내합니다.
COMP47460 Machine Learning (Blended Delivery) ·
5 credits · Autumn
MDCS42240 Medical Research Design, Regulations & Ethics ·
5 credits · Autumn
MDSA40280 Professional Skills and Career Development ·
5 credits · Autumn
PHPS41040 Clin Info and Decision Support ·
10 credits · Autumn
PHPS41150 Introduction to Biostatistics ·
5 credits · Autumn
STAT30340 Data Programming with R (Blended) ·
5 credits · Autumn
STAT40730 Data Programming with R (Online) ·
5 credits · Autumn
STAT40800 Data Prog with Python (online) ·
5 credits · Autumn

Spring 선택군은 바이오인포매틱스, Python 기반 데이터과학, 보건 분야 AI, 고급 머신러닝과 딥러닝을 중심으로 분석 역량을 심화합니다. 정보 시각화와 네트워크 분석은 복잡한 결과를 구조화하고 전달하는 방법을 다루며, 유전역학·의약품 개발·정밀의학 창업 모듈은 분석을 연구와 산업 문제에 연결하는 관점을 넓혀 줍니다.
COMP40400 Bioinformatics ·
5 credits · Spring
COMP41680 Data Science in Python ·
5 credits · Spring
COMP41840 AI for Health ·
5 credits · Spring
COMP47590 Advanced Machine Learning ·
5 credits · Spring
COMP47650 Deep Learning ·
5 credits · Spring
COMP47970 Information Visualisation (Blended Delivery) ·
5 credits · Spring
MDSA40310 Entrepreneurship in Prec. Med ·
5 credits · Spring
PHAR40050 Drug Discovery and Development I ·
5 credits · Spring
PHPS40880 Intro to Genetic Epidemiology ·
5 credits · Spring
STAT41010 Stat Network Analysis ·
5 credits · Spring

Spring부터 Summer까지 이어지는 인턴십 연구 프로젝트는 실제 문제 해결형 데이터 분석을 학계·임상·산업 파트너와 수행하는 선택 기회입니다. 10학점과 20학점 프로젝트가 각각 마련되어 있으며, 배정 가능 인원이 제한되어 경쟁을 통해 참여합니다. 의료영상 AI 데이터 과제는 모델 개발을 임상적 통찰로 연결하는 과정을 다루고, Summer의 AI in Pathology는 병리 분야의 데이터와 AI 활용을 탐구합니다. 선택 모듈의 조합과 프로젝트 참여는 과정 지도를 받아 결정합니다.
MEIN40420 Internship Research Project 10 ·
10 credits · 2 Trimester duration (Spr-Sum)
MEIN40430 Internship research project 20 ·
20 credits · 2 Trimester duration (Spr-Sum)
RDGY41850 Data Challenges in Medical Imaging AI: From Models to Clinical Insights ·
5 credits · 2 Trimester duration (Spr-Sum)
PATH40260 AI in Pathology ·
5 credits · Summer

과정을 마치면 최신 AI·머신러닝 방법과 생물학·의학 데이터의 구조를 설명하고, 연구 질문에 적합한 분석 접근을 설계할 수 있습니다. 오믹스·영상·임상 및 e-health 정보 시스템의 데이터를 다루면서 분석 결과를 과학적으로 해석하고, 연구 설계와 데이터 거버넌스, 윤리·개인정보 보호 요건을 함께 고려하는 역량을 발전시킵니다. 또한 임상·바이오의약품·생명과학 연구의 문제를 비판적으로 검토하고, 기술적 결과를 연구와 제품 개발 의사결정에 연결하는 능력을 기릅니다.

졸업 후에는 바이오의약품 산업, 의료기관과 생의학 연구 조직에서 AI·머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, 바이오인포매틱스 전문가 등의 진로를 모색할 수 있습니다. 의학 데이터의 특성과 연구 설계를 이해하면서 분석 도구를 적용하는 훈련은 산업 연구개발과 임상·학술 연구를 연결하는 역할에 활용됩니다. 연구 중심 경로를 희망하는 경우에는 의료 AI, 생물정보학, 정밀의학, 의료영상 분석과 관련된 박사과정이나 기업 연구부서의 심화 연구로 이어갈 수 있습니다.