‘제1회 연세의료원 빅데이터 오픈 이노베이션 공모전‘ 성료
- 대형병원 쏠림현상 예방 알고리즘 개발한 ‘우리동네 세브란스’팀 대상 수상
- 3개월 동안 대학생 및 고등학생으로 구성된 65개 팀 선의의 경쟁 가져
- 한국마이크로소프트, 본선 진출 15개 팀 위한 맞춤형 멘토링 제공
2018년 2월 1일 – 한국마이크로소프트가 연세의료원, 디지털 헬케어 업체인 ‘파이디지털헬스케어’와 공동으로 진행한 ‘제1회 연세의료원 빅데이터 오픈 이노베이션 공모전’이 3개월 대장정의 막을 내렸다.
2월 1일 오전 연세암병원 서암강당에서 열린 시상식에서 영예의 대상은 연세대 김종엽 · 최혁(의학과) 및 정명호(컴퓨터과학과) 학생의 “우리동네 세브란스”팀에게 돌아갔다. “우리동네 세브란스”팀은 진료전달 체계를 강화하고 환자의 대형병원 쏠림현상 예방에 초점을 맞춘 알고리즘 기반의 앱을 개발해 높은 점수를 받았다. 특히, 사회적 문제를 클라우드 기술을 통해 해결한 접근법이 긍정적으로 평가 됐다. 대상을 수상한 팀에게는 700만 원의 상금과 최신형 Windows 랩탑이 부상으로 주어졌다.
지난 11월 사전 설명회를 시작으로 개최된 이번 콘테스트는 4차 산업 혁명 시대에 발맞춰 빅데이터 기반의 디지털 헬스케어 서비스를 제공할 방법을 모색하고, 차세대 인재를 발굴하는 것에 초점을 맞췄다.
이번 콘테스트에는 65개, 216명의 대학생 및 고등학생팀이 참가했다. 참가팀은 1:1 맞춤형 의료전산 데이터와 마이크로소프트 클라우드 플랫폼인 애저(Azure)를 기반으로 Web API, Visual studio, SQL을 사용해 자유롭게 아이디어를 기획하고 서비스를 구현했다. 특히 머신러닝, 빅데이터, VR 등 4차 산업혁명를 이끌어갈 다양한 기술들을 활용한 본선 진출작들의 참신한 아이디어가 돋보였다.
한국마이크로소프트는 성공적인 콘테스트 개최를 위해 지난 해 12월 중학동 사옥에서 Idea Nurturing Camp를 진행하고 본선에 진출한 15개 팀에게 1:1 맞춤형 세션을 제공했다. 해당 캠프에서는 ▲아이디어 계획서 구체화를 위한 분야별 임상 전문의 면담, ▲데이터셋 구성을 위한 의견 수렴 및 수정 계획안 가이드, ▲활용데이터셋 구성(조건 생성 및 데이터 추출 등) 및 ▲애저 클라우드 환경의 개발 등 다양한 교육 세션이 진행됐다.
장혁재 연세의료원 의료정보실장은 “제4차 산업혁명 시대를 맞아 그 중심에 있는 헬스케어 분야를 이끌 미래 인재의 발굴, 육성을 목적으로 마련된 이번 공모전에 많은 학생들이 참여해 상당 수준의 아이디어와 주제발표가 진행됐다”라며 “이번 아이디어들이 의료 빅데이터 활용을 통해 보다 나은 헬스케어 생태계 마련에 큰 역할을 할 것”이라고 말했다.
한국마이크로소프트 공공사업부 총괄 김현정 전무는 “본선에 진출한 15개팀은 한 달이라는 짧은 시간에도 불구하고 모두 높은 수준의 결과물을 선보였다”며 “한국마이크로소프트는 연세의료원은 물론 국내의 다양한 기관과 협업해 국내 의료업계의 4차 산업 혁명을 이끌어갈 미래의 인재를 배양할 수 있는 환경을 조성할 수 있도록 지원을 지속해 나갈 것”이라고 말했다.
한편, 마이크로소프트와 연세의료원은 지난해 3월 한국형 인공지능 개발을 위해 한국마이크로소프트를 비롯한 10개 IT기업과 기술협약을 체결한 바 있다. 이번 콘테스트 수상팀에게는 애저 교육 및 자격 취득을 위한 공인 기술자격증인 MCP 과정 교육 바우처 제공 등의 혜택을 주는 등 양사는 지속적으로 한국 디지털 헬스케어를 이끄는 인재 육성에 힘쓸 계획이다.
<우승팀 정보>
대상팀: “우리동네 세브란스”- 세브란스병원과 연계된 협력병의원을 손쉽게 검색하고 그 위치를 구글지도를 통해 바로 확인할 수 있는 App을 개발. 이 App을 통해 이용자는 가까운 지역의 세브란스병원 연계 협력병의원을 바로 찾는 한편, 세브란스병원에서 퇴원하는 환자들은 병원측에서 제공하는 ‘협진병의원 의뢰서’ 에 적시된 적절한 수준의 협력병의원을 원하는 지역에서 검색할 수 있는 기능을 제공
최우수상(대학부): “메딕트”- 질환 특성 상 병원 방문 후 검사대기를 위해 오랜 시간 머무는 환자들로 늘 혼잡도가 높은 안과 외래진료 구역의 혼잡도 해소를 위해 방문 환자 빅데이터를 이용한 ‘환자 맞춤형 소요시간 예측 및 최단시간 스케줄링’ 예측 모델을 만들어, 요일별 예약환자 분산을 최적화
최우수상(고등부): “플로우”- 장기 입원환자에게서 많은 합병증인 욕창 방지를 위해 기존 욕창환자 빅데이터 분석을 통해 각 환자별로 높은 빈도로 생기는 욕창 부위와 그 발병확률을 담당간호사들이 손쉽게 검색해 사전에 대처할 수 있는 프로그램 개발