[성균관대학교 삼성융합의과학원(SAIHST) 디지털헬스학과] 진이랩 2026년 대학원생/인턴 모집

<GENNIE(진이眞理)랩에서 함께 의생명과학의 진리를 탐구할 대학원생을 모집합니다.>

다가올 초고령사회의 정밀의학 실현을 위해, 최신 딥러닝/머신러닝 기술을 각종 바이오 빅데이터(유전체, 이미징, 사회환경 데이터 등)에 적용함으로서 건강상태의 맞춤형 예측, 조기진단 및 처방적 분석에 기여할 뜻있는 학생들의 참여를 기다립니다. 공고의 자세한 내용은 <Notion link> 에서 확인하세요.
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▪️ 연구분야 및 수행중인 과제

- 초개인화 정밀의료 실현을 위한 장기추적 Omics-Lifestyle 빅데이터 기반 건강패턴 분석 및 건강 최적화 전략 개발
- 극초고령사회를 위한 뇌-유전체-오믹스 파운데이션 모델 기반 개인맞춤형 뇌인지기능 저하 예방 및 둔화 서비스 개발
- 중장년층의 기분장애(Depression, Bipolar) 정밀진단을 위한 의료 뇌영상-유전체 빅데이터 통합분석 심층신경망의 단계적 구축
- 난임여성 및 임산부 몸-마음 통합지원을 위한 메타버스를 활용한 환자 맞춤형 인체 생체신호 기반의 관리 시스템개발
- 소아청소년 뇌인지발달에서 신경과학, 유전, 환경 요인 및 상호작용에 관한 데이터과학연구(바이오뱅크 기반 정상-질환 스펙트럼 접근)
- 중장년층 건강인 대상 임상·후성유전학 노화평가 데이터 기반 가속노화 예측모델 개발 연구


▪️ 연구미션

1. 딥러닝 모델의 DNA유전체데이터 적용을 통한 질병 및 진단예측 (Deep learning application in DNA genomic data)
- “ChatGPT 같은 거대언어모델(LLM) 및 딥러닝 구조를 인간 DNA/Proteomic/Metagenomic 데이터에 적용해보면 새로운 문제를 해결할 수 있지 않을까?"

2. 삼성서울병원 환자들의 유전체DNA 오믹스 데이터와, 뇌영상(neuroimaging)이나 스마트워치, 의료기록 정보 등을 효과적으로 통합하여 맞춤치료-중재법을 제공하는 데이터기반/머신러닝 모델 개발 (Imaging genetics)
- “세상의 다양한 유형의 의료데이터를 통합하여 환자의 정보를 입체적으로 파악할 수 있을까?”

3. 건강한 사람을 더 건강하게 만드는 lifestyle x omics x clinical 기술 개발 (Smart Health / Salutogenesis)
- “사람의 생체 오믹스 데이터에 기반하여 개인별로 맞춤 치료-생활습관 처방을 내려줄 수 있을까?” ”같은 병에 걸리더라도 천편일률적인 처방이 아니라, 어떤 프로필을 가진 사람에게 어떤 약-수술을 얼마나/언제 처방해야 최적의 건강관리가 가능할까?”

4. 유전체와 환경 및 행동 사이 인과관계 탐구 (Behavioral/Psychiatric genetics)
- “타고난 유전적 성향에 영향을 미치는 환경은 무엇이며 그것이 행동/정신건강에 어떠한 영향을 미칠까?”

5. 한국인 집단 DNA 바이오뱅크 구축 및 한국인 특이 뇌영상-유전체-성장환경-인지능력 데이터에 기반한 연관관계 탐구 (Genomic studies for Korean population)
- “서양 유럽인종 위주로 진행된 의과학 헬스케어 발견을 한국인 데이터에 적용할 수 있을까?”


▪️ 모집분야

[Category #1] Coders for Life Sciences: Proficient in R/Python & interested in applying advanced DL architecture (e.g. transformer, MAMBA) for biomedical or genomics datasets
- 통계학, 데이터과학, 인공지능학과, 컴퓨터학과 및 데이터분석과 코딩경험이 충분한 quantitative science 관련 전공생으로서, 개인의 DNA/RNA omics data 이외 환자의 병원기록, 실시간 smart health 워치 데이터 분석등 의생명데이터 적용에 관심있는 학생
- DNA omics 기반 foundation model 을 개발하거나 적용하고 싶은 학생

[Category #2] Causal Inference Specialists: Interested in causal discovery and inference techniques to unravel the relationships between treatments, side effects, or disease interactions
- A solid understanding of causal inference methods, ****such as propensity score matching, instrumental variables, or causal discovery frameworks (e.g., DAG-based models) is needed
- 질병과 원인의 관계를 설명하는 헬스데이터 기반의 인과추론 및 causal machine learning (generalized random forest) 에 관심있는 학생
- 어떤 프로필을 가진 신생아가 약 A를 복용했을때 질병 B의 발병율이 더 높은가?
- 우울증을 진단받은 환자의 유전체 정보에 기반했을때, 어떤 약처방이 가장 효과 높은가?
- Clinical event 발생 후 ‘언제’ 수술을 해야 환자를 살릴 수 있을까?

[Category 3] DNA Multimodal Data Integrators: Experienced in omics data & motivated to integrate it with other data types like smart watch data, imaging data, or electronic health records (EHR)
- 생명과학, 생명공학, 의학과 및 일반 유전학에 대한 기본적인 이해가 있는 자연과학계열 관련 전공생으로서 DNA/RNA 데이터를 축으로 다양한 오믹스 데이터를 결합하는 multiomics, 혹은 imaging genetics (+Brain MRI 데이터), sociogenomics (+Social/behavioral data), EHR-based biobank data (+UKBiobank/ABCD)통합모델을 통한 질병예측에 관심있는 학생
- A solid understanding of GWAS, polygenic risk score (PRS), and Mendelian randomization (MR) is a must for this type of applicants

[Category 4] Time-series Data Analysts: Experienced /motivated in analyzing time-series or temporal data for smart health applications
- 스마트워치, 병원의 실시간 환자계측 데이터 등 시간축이 존재하는 데이터를 통한 질병예측 알고리즘 및 분석에 관심있는 학생

[Category 5] Sociogenomists: Interested in the influence of Social Determinants of Health (SDH) on human genetics/health outcomes
- 사회과학에 대한 이해를 바탕으로 사회적인 요인(소득, 교육, 이웃, 동네, 사회활동 등)이 의료 및 정신/육체적 건강에 미치는 영향을 데이터과학적 & 유전학적 이해로 풀어보고 싶은 학생 - 통계적인 툴에 대한 이해가 뒷받침 되어야함


▪️ 연구실 혜택

- 전일제 학생의 경우, 학기당 300만원 (등록금의 약 50%) 삼성융합의과학원 자체 장학금 지급
- 논문인센티브 편당 최대 300만원 (年 최대 1천만원)
- 석사 국내학회 연 1~2회 발표참석 & 박사 해외학회 연 1회 발표참석 + 성과 base 로 실적이 우수할 경우 추가참여 가능
- 교육
연 1~2회 국내 교육워크샵/Bootcamp 프로그램 지원
온라인 유료강의(Fastcampus 등) 수강권 지원 및 그룹스터디 환경 장려
연 1회 SAIHST 학술대회 및 다양한 국가과제 인력양성 프로그램 & 세미나 제공 [홈페이지]
- 연간 business day(주중) 10일 휴가 사용 + 연말 5일 랩 겨울방학


▪️ 지원 필수요건

- [필수] Programming Skill & Basic statistics : Python or R 로 통계 or ML/DL 모델링 구현이 가능하며 데이터 처리/통계에 대한 기초적인 이해가 갖춰진 학생
- 머신러닝/딥러닝의 기본적인 구조(지도학습/비지도학습/강화학습 or CNN, RNN, Transformer) 에 대한 이해 및 공부 필수 (인턴기간 중 가능)
- 머신러닝 or 딥러닝 중 선택으로, 데이터 전처리 경험과 evaluation metrics 이해가 필수적으로 요구됨
- 통계에 대한 이해: 회귀분석(regression), 데이터 전처리(결측값, 이상값 필터링), multiple-testing correction, etc.
- English Proficiency: 공인 영어성적 TOEIC 800점 이상 혹은 TOEFL IBT 90점 이상, 혹은 그에 준하는 영어논문 읽고쓰기 능력을 갖춘 학생
- Great personality: self-motivated, curious, proactive, flexible, mature, kind, generous, and contributing.
- Academic Scholarship: observational, reasoning, critical, experimentation, creative, and communicative with other disciplines


▪️ Find more information:
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