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영어

This study is conducted against the backdrop of an era where advancements in artificial intelligence (AI) technology are bringing innovative changes to the medical field. However, the current state of medical informatics education in Korea is inadequate to respond to these changes. Therefore, this study aims to develop an optimal curriculum for nurturing medical informatics experts who can meet the demands of the AI era. To achieve this, the study employs a method of collecting and analyzing the current status of medical informatics-related curricula at all medical schools in Korea. The analysis confirms that while subjects related to medical statistics and medical informatics are relatively established, courses on data analysis, data science, and medical big data are severely lacking nationwide. It is particularly noted that even major universities in Seoul lack undergraduate courses in artificial intelligence and big data. The current curriculum shows limitations in strengthening AI and data literacy capabilities and also lacks connectivity between academic years. Based on these results, this study proposes an AI-based medical informatics curriculum model that includes in-depth education on the entire data process, including data collection, cleaning, management, and visualization. It also emphasizes expanding the proportion of advanced subjects such as AI ethics, data governance, and generative AI. Furthermore, it suggests maximizing educational effectiveness by establishing a multidisciplinary educational cooperation system, strengthening field-oriented practical training, securing expert faculty, building an integrated practical environment, and expanding government-level support.

한국어

본 연구는 인공지능(AI) 기술 발전으로 의료 분야에서 혁신적인 변화가 일어나는 시대적 배경 속에서 수행한 다. 그러나 국내 의료 정보학 교육은 이러한 변화에 대응하기에 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 AI 시대에 부응 하는 의료 정보학 전문가 양성을 위한 최적의 교육과정 개발을 목표로 한다. 이를 위해 국내 모든 의과대학의 의료 정보학 관련 교육 과정 현황을 수집하여 분석하는 방법을 사용한다. 분석 결과, 의학통계학이나 의료정보학 관련 과 목은 비교적 개설되어 있으나, 데이터 분석, 데이터 사이언스, 의료 빅데이터 관련 과목은 전국적으로 매우 부족함을 확인한다. 특히 서울의 주요 대학에서조차 인공지능 및 빅데이터 관련 학부 교과목이 부족하며, 현재의 교육과정은 AI와 데이터 리터러시 역량 강화에 한계를 보이고 학년 간 연계성도 부족한 것으로 나타난다. 이러한 결과를 바탕으 로, 본 연구는 데이터 수집, 정제, 관리, 시각화 등 데이터의 전 과정을 다루는 심층 교육을 포함한 AI 기반 의료정보 학 교육과정 모델을 제안한다. 또한, AI 윤리, 데이터 거버넌스, 생성형 AI와 같은 첨단 교과목의 비중 확대를 강조 한다. 나아가 다학제적 교육 협력 체계 구축, 현장 중심의 실무 교육 강화, 전문 교수진 확보, 통합 실습 환경 구축 및 정부 차원의 지원 확대를 통한 교육 효과의 극대화를 제언한다.