
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
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.
핵심 추진전략
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
차세대 영상기반 의사과학자 양성 프로그램
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
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

사업총괄 · 성균관대학교 의과대학 미래의학교실

성균관대학교 SAIHST 디지털헬스학과
* 해외 석학 교류채널 유지 및 초빙 일정 조율

성균관대학교 의료인공지능융합인재양성사업단

성균관대학교 메타바이오헬스학과 · 디지털AI헬스

동국대학교 의과학연구소 · 뇌영상 AI
추진체계·조직
사업단장 중심의 단일 지휘체계 아래, 기능별 전담팀이 책임과 권한을 분담합니다.
프로그램
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"
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.
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.
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.
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.
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
실데이터 기반 미니프로젝트로 완성하는 3계층 멘토링 구조
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