Overview

의료정보학(Medical Informatics) 분야는 임상 및 의료 데이터를 표준화·정제하고 분석하여 진단, 예후 예측, 의료 의사결정을 지원하는 데이터 기반 지능형 의료정보 기술을 연구합니다. 인과추론과 머신러닝·딥러닝 기반 예측모델링을 통해 대규모 의료 데이터에서 임상적으로 의미 있는 근거를 도출하며, 데이터 표준화와 결측 보완 기법으로 신뢰성 높은 분석 기반을 마련합니다. 또한 임상 정보 추출, 요약, 의료 음성 인식 등 임상 자연어처리와, 의료영상 캡셔닝·병리영상 플랫폼(PAIP)·다중모달 예측 등 영상·텍스트를 아우르는 융합 기술을 개발하여 이질적인 의료 데이터를 통합적으로 활용합니다. 본 연구 영역은 데이터 과학과 인공지능을 의료에 접목하여 임상적으로 검증 가능한 근거를 생성하고, 정밀의료와 데이터 기반 의료 혁신에 기여하는 것을 목표로 합니다.

The Medical Informatics research area studies data-driven, intelligent healthcare information technologies that standardize, curate, and analyze clinical and biomedical data to support diagnosis, prognosis prediction, and clinical decision-making. Through causal inference and machine learning– and deep learning–based predictive modeling, we derive clinically meaningful evidence from large-scale medical data, while establishing a reliable analytical foundation through data standardization and imputation of missing data. We further develop clinical natural language processing—including clinical information extraction, summarization, and medical speech recognition—together with technologies that span imaging and text, such as medical image captioning, pathology image platforms (PAIP), and multimodal prediction, to integrate heterogeneous healthcare data. Ultimately, this research area aims to generate clinically verifiable evidence by applying data science and artificial intelligence to medicine, contributing to precision medicine and data-driven healthcare innovation.