👨🏻⚕️ AI 헬스케어 과정을 통해 AI 모델링 실무에 도전한 이야기
“개발 경험이 전혀 없어도 AI 모델링 실무까지 할 수 있을까?”
이번 글에서는 병원 근무 경험을 바탕으로 AI·데이터 분야로 커리어 전환에 도전하고, 현재 해밀리헬스에서 AI 모델링 인턴으로 제품 이미지 인식 모델 개발을 담당하고 있는 AI 헬스케어 3기 수료생 설OO님의 이야기를 소개합니다.
프로그래밍 경험이 전혀 없는 상태에서 교육을 시작했지만, 의료데이터 분석과 머신러닝·딥러닝, CNN 기반 이미지 분류, 프로젝트 경험을 차근차근 쌓으며 AI 모델링 역량을 키웠습니다. 현재는 23종의 제품을 판별하는 커스텀 CV 모델을 개발하며 데이터 정제부터 학습·검증, 데이터 증강, 오분류 분석과 모델 개선, 백엔드 파이프라인 연계까지 모델 개발 전 과정을 직접 경험하고 있습니다.
병원 현장에서 느꼈던 데이터 기반 의사결정의 필요성을 계기로 시작한 새로운 도전이 실제 AI 모델링 업무로 어떻게 이어졌는지, 그리고 비전공자로서 교육과 프로젝트, 인턴십을 거치며 어떤 성장을 경험했는지 함께 살펴보겠습니다.
Q. 간단한 자기소개와 현재 맡고 있는 일을 소개해 주세요.
안녕하세요 3기 수료생 설OO입니다.
저는 병원에서 근무를 했었고, 이때 임상 현장에서 데이터 기반 의사 결정의 필요성을 느끼면서 ML/데이터 분야로 방향 전환을 생각하는 중에 오즈코딩스쿨 AI 헬스케어를 알게되어 3기에서 수업을 함께 할 수 있었습니다.
현재 해밀리헬스 인턴쉽에서 AI 모델링(제품 이미지 인식) 파트를 단독으로 담당하고 있습니다.
사용자가 섭취한 제품 사진을 업로드하면 어떤 제품인지 자동으로 판별하는 기능으로, 처음에는 OCR과 텍스트 매칭 방식이 쓰이고 있었는데, 코치님과 방향을 논의해 23종 제품을 분류하는 커스텀 CV 멀티라벨 분류 모델로 전환하여 학습 중입니다.
데이터 정제, 학습/검증/테스트 분할, 오프라인 증강, 오분류 분석을 통한 반복 개선까지 모델 개발 전 과정을 직접 수행하며 실무 감각을 익히고 있습니다. 또한 모델의 판별 결과가 실제 서비스에서 정상적으로 동작하도록 백엔드 파이프라인과 연결하는 작업도 함께 진행하고 있습니다.
Q. 이번 인턴십에는 어떤 계기로 참여하게 되셨나요?
인턴십에 대해서는 과정에 들어오기 전부터 광고에서 관련 내용을 본 기억이 있습니다.
수업 과정 중 같은 기수 선생님들과 스터디를 진행했는데, 그 자리에서도 인턴십 이야기가 나왔고, 기회가 된다면 꼭 해보고 싶다는 생각을 하고 있었습니다. 그러던 중 코치님께서 AI 모델링을 담당할 인턴을 구하고 있다며 신청해보지 않겠냐고 제안해 주셨습니다.
평소 데이터 분석·모델링 분야에 관심이 많았던 터라 반가운 제안이었고, 바로 하겠다고 말씀드렸습니다. 코치님께서는 제가 마지막 프로젝트에서 모델링 파트를 맡았을 때 좋게 봐주셔서 추천해 주신 거라고 말씀해 주셨습니다.
Q. 교육 과정에서 배운 내용 중 현재 인턴십 업무나 프로젝트를 수행하는 데 실제로 도움이 되었던 기술이나 경험이 있다면 소개해 주세요.
저는 개발과 AI에 대한 지식이 전무한 상태로 교육을 시작했습니다. 초반 두 달은 프로그래밍 언어부터 생소해서 잠을 줄여가며 따라갔던 기억이 있습니다.
하지만 오즈코딩스쿨의 수업들은 이후 해커톤과 프로젝트에서 실제로 쓸 수 있는 내용으로 촘촘히 연결되어 있었고, 그 과정에서 많이 성장했다고 생각합니다.
특히 CNN 기반 이미지 분류, PyTorch 학습 루프, albumentations를 활용한 데이터 증강은 지금 인턴십에서 진행 중인 제품 이미지 인식 모델링 작업(멀티라벨 분류, 오프라인 증강)에 그대로 이어졌습니다.
배운 내용을 실무에 적용하려면 추가로 찾아보고 시행착오를 거쳐야 하는 건 당연했지만, 학습 과정에서 기초를 다지지 않았다면 시도조차 어려웠을 것이라 생각합니다.
또한 커리큘럼에서 프론트엔드와 백엔드까지 두루 배운 경험도 도움이 됐습니다.
여러 영역을 직접 다뤄보지 않았다면 제가 데이터 분석·모델링을 가장 좋아하고, 그다음으로 프론트엔드에 관심이 있다는 것도 알기 어려웠을 것 같습니다.
📌 AI 헬스케어 과정은 전·현직 전문가들이 강사진으로 참여하고 있으며, 수강생들이 실제 현업에서 요구되는 역량을 기를 수 있도록 실무 중심으로 운영되고 있습니다.
[AI 헬스케어 대표 강사]
- 김복주 강사님 - 현)명지대학교 - AI 정보과학대학원 강의 - 전)서울사이버대학교 - 인공지능 강의 - 전)우리은행 - AI/빅데이터 개발 및 운영 / AI 개발 및 운영, 정보보안 감사
- 신동현 강사님 - 전)Toss Securities - 백엔드 개발자 - 전)Asleep - 백엔드 개발 리드 - 전)ABLY - 백엔드 개발
- 신윤섭 강사님 - 현)연세대, LG디스플레이, 미래에셋 , 삼성화재 등 AI 기업 교육 진행 - 전)뷰노(VUNO) - 연구개발본부 연구원
- 한기영 강사님 - 현)(주)데이터인사이트 - KT 에이블스쿨 1~8기 메인 강사 - 전)디플러스 - 동명대, 성균관대, 이화여대, University of Nations(미국)에서 데이터 분석 강의 - 전)(주)이랜드 시스템스 - 데이터 엔지니어, 정보전략실(데이터분석 팀) 팀장, 패션BG IT Manager
Q. 인턴십 경험을 통해 교육을 받을 때와 비교해 가장 크게 성장했다고 느끼는 부분은 무엇인가요? 또한 이번 경험이 앞으로 개발자로서의 포트폴리오나 커리어에 어떤 강점이 될 것 같나요?
교육 과정에서는 정해진 커리큘럼과 예제를 따라가며 배우는 방식이었다면, 인턴십에서는 예상과 다른 상황에서도 스스로 방향을 잡아야 했다는 점에서 가장 크게 성장했다고 느낍니다.
저는 인턴십 지원 당시 AI 모델링이라고 해서 건강 데이터(정형 데이터) 기반 작업을 예상했는데, 실제로는 사진 데이터를 다루는 CNN 기반 이미지 인식 모델링이었습니다.
처음엔 낯설어 힘들었지만, 데이터 수집부터 학습·평가·개선까지 전 과정을 혼자 끌고 가면서 문제가 생길 때마다 자료를 찾고 코치님과 논의하며 해결하는 방식을 체득했습니다.
이 경험은 포트폴리오·커리어 측면에서도 강점이 될 것 같습니다. 예상과 다른 과제가 주어져도 스스로 학습하며 끝까지 완수한 경험은, 앞으로 어떤 도메인의 문제를 맡더라도 적응할 수 있다는 근거가 될 것 같습니다. 특히 사진 데이터를 다뤄본 경험은 추후 의료 영상 데이터를 다루는 상황에서도 실질적으로 도움이 될 거라고 생각합니다.
직접 참여한 [만성질환 생활습관 챌린지 웹 서비스] 발표 자료 중 일부 발췌
Q. 교육 과정에서 진행한 최종 프로젝트 경험이 현재 인턴십에서 실제 프로젝트를 수행하는 데 어떤 도움이 되었나요?
교육 과정 최종 프로젝트에서는 만성질환 위험도 예측을 위한 정형 데이터 기반 ML 모델과 룰엔진 개발을 맡았고, 이후 프론트엔드 작업도 함께 담당했습니다.
이미지 데이터를 다룬 프로젝트는 아니었지만, 데이터 수집부터 모델 학습, 평가, 개선까지 한 사이클을 처음부터 끝까지 직접 완주해본 경험이 지금 인턴십에서 그대로 도움이 되고 있습니다.
특히 당시 팀원의 PR을 리뷰하면서 라우터부터 모델 계층까지 여러 레이어를 추적해 버그 원인을 찾아냈던 경험은, 지금 인턴십에서 인수인계 없이 기존 파이프라인 코드를 파악하고 여러 도메인이 얽힌 충돌을 해결해야 했던 상황에서 그대로 쓰였습니다.
처음 겪는 문제라도 코드를 끝까지 추적해서 원인을 찾아내는 접근 방식을 미리 경험해둔 덕분에, 인턴십에서도 낯선 상황에 덜 당황하고 대응할 수 있었던 것 같습니다.
AI 헬스케어 과정은 수강생들의 학습 수준과 실무 적응력을 함께 고려하여, 의료데이터를 활용한 프로젝트와 해커톤 중심으로 운영되고 있습니다
- 흡연 여부 예측 AI 해커톤
- 스트레스 지수 예측 AI 해커톤
- 칼로리 소모량 예측 AI 해커톤
- 심리 성향 예측 AI 해커톤
- 흉부 X-ray 이미지 분류 AI 해커톤
- 난임 환자 대상 임신 성공 여부 예측 AI 해커톤
- 암환자 유전체 데이터의 변이 정보를 활용한 암종 분류 AI 모델 개발
- 만성질환 개선을 위한 챌린지 형태의 웹 서비스 개발 프로젝트
- 진료 기록 기반 복약 안내 및 생활습관 개선 가이드 생성 시스템 개발 프로젝트
Q. 새로운 도전을 망설이는 예비 수강생들에게 전하고 싶은 한마디가 있다면?
저는 "요즘 개발자가 좋다더라"는 말만 듣고 오시는 거라면 수강하지 않으셨으면 합니다. 오즈코딩스쿨엔 다양한 과정이 있어서, 그냥 개발자가 되고 싶으신 거라면 다른 과정도 많이 있거든요.
진짜 AI를 배우고 써보고 싶으신 분, 그리고 헬스케어에 관심 있으신 분이 오시면 좋을 것 같아요. 의료계열 출신이 아니어도 의료 데이터를 다루는 법을 충분히 배울 수 있으니 너무 두려워하지 마시고 도전해보셨으면 합니다.
배움에 나이가 없다고 생각하지만, 저도 이번에 시작하면서 고민이 많았습니다.
그래도 배우면서 잔뜩 응원을 받다 보니 뭐든 할 수 있을 것 같더라고요. 저도 그만두고 싶다는 생각을 수만 번 했는데, 같이 하는 기수분들과 조교님의 응원 덕분에 끝까지 완주할 수 있었습니다. 혼자보다 같이 하는 게 훨씬 낫습니다!!!
다음 기수분들도 힘내시고, 수료 후엔 개발자로 만나요~
Q. 마지막으로 이번 인턴십 경험을 통해 앞으로 어떤 개발자로 성장하고 싶은지, 또는 새롭게 생긴 목표가 있다면 말씀해주세요.
사실 저는 병원에서 환자 데이터를 분석하거나 모델링하는 일을 하고 싶어서 이 교육을 시작했습니다. 그런데 수료 전부터 "내가 정말 사회에 나가서 원하는 개발자가 될 수 있을까"라는 의문이 계속 있었습니다.
이번 인턴십에서는 예상과 달랐던 이미지 데이터 모델링이라는 낯선 과제를 처음부터 끝까지 완주해봤습니다.
그 경험을 통해 익숙하지 않은 데이터와 도메인이라도 부딪혀보면 해낼 수 있다는 확신이 생겼습니다. 이제 그 용기를 발판 삼아, 제가 원래 하고 싶었던 병원 환자 데이터를 다루는 분야에 본격적으로 도전해보려 합니다.
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