유광선 조교수
성균관대학교 SAIHST 디지털헬스학과
- 계산인지신경과학 · 뇌기능연결성 · 의료AI
- Yale University Postdoctoral / Associate Research Scientist (2017–2021)
- Nature Human Behaviour 2022 게재
* 해외 석학 교류채널 유지 및 초빙 일정 조율
Overseas Distinguished Mentor
Jinhyung Lee 이진형 교수
Stanford University 부교수 (신경과·신경외과·생명공학·전기공학 겸직)
광유전학 기능자기공명영상(ofMRI)의 창시자이자, 한국인 여성 최초로 스탠퍼드 의대·공대 종신교수에 임용된
세계적 석학입니다. Nature, Neuron, Science 등 최고 학술지에 책임저자로 다수 발표했으며,
진단 AI 기업 LVIS Corp.를 창업해 뇌질환 진단 플랫폼 NeuroMatch®를 미국 FDA 승인·상용화까지 이끈
연구·임상·사업화 전 주기 멘토입니다.
- Nature(2010) ofMRI 창시 논문 · 책임저자
- NIH Director's Pioneer Award (2019)
- MICCAI 2025 기조연설자
- NeuroMatch® 미국 FDA 승인 · 누적투자 $18M
핵심 추진전략
세 개의 축이 만나 한명의 인재를 양성합니다
SMC-Stanford-SAIHST가 유기적으로 연계되어 '임상–방법론 융합형' 의료영상 AI 의사과학자를 양성합니다.
SMC 임상축 | 임상 데이터·진단 문제
· 삼성서울병원의 실제 임상 데이터와 진단 현안을 제공하여 연구의 출발점이 되는 임상적 맥락을 세웁니다.
Stanford 방법론축 | 최신 AI 모델링·연구 설계
· 이진형 교수가 개척한 뇌회로 계산 모델링,표현학습,파운데이션 모델 방법론을 진단영상 과제에 접목합니다.
SKKU 교육·연구축 | 커리큘럼 설계·멘티 지도
· 성균관대학교와 SAIHST가 강연과 멘토링 전 과정을 설계하고 멘티의 성장을 지속적으로 지도합니다.
사업소개
Stanford–SAIHST 글로벌 의료영상 AI 멘토십:
차세대 영상기반 의사과학자 양성 프로그램
사업단장 인사말
정명진 성균관대학교 의료인공지능융합인재양성사업단 단장
"의료영상과 AI를 잇는 Stanford–SAIHST 멘토링 플랫폼으로 임상 문제를 데이터 과학으로 풀어내는 글로벌 의사과학자를 양성합니다."
본 프로그램은 광유전학 fMRI 분야의 선구자이자, 한국인 여성 최초의 스탠퍼드 의대·공대 종신교수인 이진형 교수와
성균관대 SAIHST의 임상–공학 협력 네트워크를 기반으로 합니다. 실제 임상 문제에서 출발하여 AI 모델로 완결되는
연구 경험을, 국내 현장과 세계 수준의 방법론이 함께 만들어갑니다.
해외 석학의 일회성 강연을 넘어, 국내 전담 PI와 멘토팀이 석학 귀국 이후에도 공동 멘토를 지속하는 "단절 없는
멘토링"을 핵심 원리로 삼겠습니다.
삼성서울병원의 임상 데이터와 Stanford의 첨단 방법론이 만나는 이 플랫폼 위에서, 여러분의 연구가 세계 무대와 직접 연결되기를 바랍니다.
임상의 눈과 데이터 과학의 언어를 함께 갖춘 의사과학자만이 다음 세대 의료 AI를 이끌 수 있습니다.
이 프로그램이 그 여정의 든든한 출발점이 되겠습니다.
정명진 성균관대학교 의료인공지능융합인재양성사업단 단장
사업 개요
20명+
중점양성 인재
5회
글로벌 세미나
1명
초빙 확정 석학
50%+
의대생·MD 비중
사업명
Stanford–SAIHST 글로벌 의료영상 AI 멘토십:
차세대 영상기반 의사과학자 양성 프로그램
주관 기관
성균관대학교 의료인공지능융합인재양성사업단
사업 기간
협약개시일 ~ 2026. 12. 31. (1개년)
중점 양성 규모
20명 이상
비전
의료영상과 AI를 잇는 Stanford–SAIHST 멘토링 플랫폼으로, 임상 문제를 데이터 과학으로 풀어내는 글로벌 의사과학자를 양성합니다. 삼성서울병원의 임상 데이터와 Stanford의 첨단 방법론이 만나는 연구 생태계를 구축하여 글로벌 의사과학자 양성의 기반을 다집니다.
국내 참여 PI
사업을 이끄는 사람들
사업단장
정명진 교수
사업총괄 · 성균관대학교 의과대학 미래의학교실
- 삼성서울병원 영상의학과 교수
- 삼성서울병원 데이터사이언스연구소장
- 성균관대학교 의료인공지능융합인재양성사업단 단장
이태곤 산학교수
성균관대학교 의료인공지능융합인재양성사업단
- 종양괴사인자 수용체 관련 인자(TRAF) 신호전달 연구
- 삼성전자 종합기술원, 삼성서울병원
- 멘티 모집·선발·매칭 및 세미나 운영 총괄
김보아 조교수
성균관대학교 메타바이오헬스학과 · 디지털AI헬스
- Medical AI · Multimodal AI · 의료영상분석
- NIH Postdoctoral Fellow 2023–2024
- Ph.D. KAIST 2023
정진용 교수
동국대학교 의과학연구소 · 뇌영상 AI
- MRI 기반 뇌졸중·치매 예측 머신러닝
- 대규모 다기관 뇌영상 빅데이터 연구
- Nature Communications 2025 게재
추진체계·조직
사업 운영조직 및 전담 체계
사업단장 중심의 단일 지휘체계 아래, 기능별 전담팀이 책임과 권한을 분담합니다.
주관기관
성균관대학교 SAIHST
의료인공지능융합인재양성사업단
사업단장
정명진 교수
전략 수립 · 석학/PI 네트워크 · 성과 총괄
Stanford 협력 자문
Jinhyung Lee 교수
글로벌 멘토십 전략 · 커리큘럼 공동설계 · 석학 직접 멘토링
운영팀
이태곤 산학교수
멘티 모집·선발·매칭
세미나·멘토링 운영 총괄
세미나·멘토링 운영 총괄
기획·국제협력팀
유광선 조교수
해외 석학 교류채널 유지
초빙 일정 조율
초빙 일정 조율
교육·멘토링팀
김보아·정진용 교수
커리큘럼 설계
신진 PI 멘토링
신진 PI 멘토링
행정지원팀
행정·예산 지원
예산 집행·행정 관리
성과 보고·문서 관리
성과 보고·문서 관리
프로그램
글로벌 의료영상 AI 세미나·강연
2026년 8월 ~ 12월, 매월 정례 개최 · 총 5회
성균관대학교 바이오헬스 글로벌 석학 멘토십 프로그램
"선발부터 멘토링, 성과창출까지 세미나와
집중 멘토링을 통해 차세대 영상기반
글로벌 의사과학자로 성장하는 발판이 됩니다"
제1회8월📅 8월 3일(월) 18:00 | 서울 양재동 엘타워 안단테홀(2F)
연자
Jinhyung Lee 교수
Stanford University
뇌 영상 기술: 뇌영상 기술의 원리와 응용
fMRI, 광학현미경, 조직투명화등 주요 뇌영상 기술의 물리적·생물학적 원리를 소개하고 각 기술이 공간·시간 해상도 측면에서 어떤 장단점을 갖는지 비교하고, 신경회로 매핑·뇌 질환 연구·수술 계획 등 실제 응용 사례를 통해 임상·기초연구에서의 활용 범위를 조망합니다.
제2회9월
연자
정명진 단장
성균관대학교
의료인공지능융합인재양성사업단
임상 진단 영상 AI의 실제 판독 보조·정량화·검증
실제 임상 진단영상에서 AI가 판독을 보조·정량화하는 방식을 다루고, 데이터·워크플로·규제 등 임상 검증·도입의 현실적 장애와 발전가능성을 제시합니다.
연자
유광선 교수
성균관대학교 삼성융합의과학원
뇌 네트워크 기반 예측 모델링과 영상 바이오마커
뇌 연결성(connectome) 기반 예측 모델링의 원리와 임상 적용을 소개하고, 영상에서 개인 수준 예측 바이오마커를 도출하는 방법론과 이를 진단·예후 보조로 확장하는
가능성을 제시합니다.
제3회10월
연자
Jinhyung Lee 교수
Stanford University
뇌 영상 기술과 뉴로사이언스: 뇌영상 기술의 미래를 바꿀 수 있는 뉴로사이언스 기술
단일세포 해상도 3D 뇌 지도 구축 및 팽창현미경·광시트현미경 등 차세대 이미징 기법이 뉴로사이언스 연구 패러다임을 어떻게 바꾸고 있는지를 다룹니다. 또한 딥러닝 기반 이미지 분석과의 결합으로 대규모 신경회로 데이터를 해독하는 연구를 통해 기존 뇌영상의 한계를 돌파하는 방향을 제시합니다.
제4회11월
연자
김보아 교수
성균관대학교 메타바이오헬스학과
정진용 교수
동국대학교 의과대학
차세대 영상 AI 연구주제와 신진 연구자의 커리어 설계
신규 임용 교원의 관점에서 국내 연구 환경에 최적화된 영상 AI 연구 주제 발굴 전략을 공유하고, 의사과학자로서의 실제 커리어 경로를 구체적으로 소개합니다.
제5회12월
연자
Jinhyung Lee 교수
Stanford University
신 뇌영상 기술과 미래: 뉴로사이언스로 개척한 새로운기술로 열어갈 뇌 질환 진단과 치료
뉴로사이언스 기초연구에서 출발한 혁신적 뇌영상 기술이 알츠하이머, 파킨슨병 등 신경퇴행성 질환의 조기 진단과 정밀 치료에 어떻게 연결되는지를 탐구하고,
AI 기반 바이오마커 발굴, 신경회로 기반 치료 타깃 규명 등 중개연구 사례를 중심으로 뇌 질환 극복을 위한 기술 로드맵을 제시합니다.
멘토링
석학·공동멘토 융합 멘토링 & 글로벌 협력 네트워킹
실데이터 기반 미니프로젝트로 완성하는 3계층 멘토링 구조
멘토링 안내
본 사업의 필수 요건을 충실히 충족하기 위하여 중점양성 대상자의 모집, 선발, 매칭 및 관리는 다음 체계에 따라 운영합니다.
모집
40세 미만 전국의 의대·전공의·타 기관 대학원생·박사후 연구원 멘티 모집
선발
연구 주제 정합성과 참여의지를 기준으로 20명 이상 선발,
대학(원)생·박사후연구원 중 의대생·MD 면허 소지자가 50%
이상 되도록 구성
매칭
멘티의 연구주제와 석학·공동멘토 전문성을 기준으로 임상문제 유형과 방법론 관심을 함께 고려하여 5명 단위 4개 팀으로 매칭
멘토링 연구주제 (예시)
A팀
뇌기능 연결성 영상 기반 신경질환 진단보조
분류 모델
Mentor
전문성
전문성
· Stanford: 회로·연결성 모델링·표현학습
· SAIHST: connectome 기반 예측모델
B팀
정규모델링 기반 개인 수준 영상 이상 탐지·
바이오마커
Mentor
전문성
전문성
· Stanford: 진단 특징 표현학습
· SAIHST: 정규모델·개인 편차 정량화
C팀
영상+EEG 등 다중모달 융합 진단보조
의사결정 모델
Mentor
전문성
전문성
· Stanford: 다중모달·EEG 진단 AI
(NeuroMatch)
· SAIHST: 모달 간 연계
D팀
파운데이션 모델 기반 제한 라벨 진단영상
표현학습·일반화
Mentor
전문성
전문성
· Stanford: 표현학습·foundation model
· SAIHST: 구조-기능 전이
※ 실제 주제는 멘티 관심·데이터에 따라 확정하고, SMC 임상축을 통해 신경영상외 흉부 진단영상 과제로 확장 가능합니다.
멘토링 구조
실데이터 기반 미니프로젝트로 완성하는 3계층 멘토링 구조
3계층 통합 멘토링 운영
- Jinhyung Lee 교수(Stanford)의 석학 직접 멘토링과 국내 공동멘토의 상시 지도를 결합한
단절 없는 이중 구조 운영 - 멘티별 연구 주제·데이터에 맞춰 A–D 4개 팀으로 배정, 5명 단위 소규모 집중 지도
- 삼성서울병원 임상 데이터를 활용한 실데이터 기반 미니프로젝트로 연구 성과 창출
- 국내 신진 연구자(김보아·정진용 교수)가 커리어 설계 및 논문·특허 등 후속 성과까지 지속 추적