면접각

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의료인공지능 · 첨단바이오·약과학 면접 질문과 답변

AI와 의학·약학·바이오를 잇는 학과. 동국대 의료인공지능공학과, 서울과기대 바이오메디컬학과, 연세대 첨단약과학과, 성균관대 바이오신약·규제과학과 등이 생겼고, 융합의 '이유'를 봅니다.

의료인공지능 · 첨단바이오·약과학

첨단 2026~2027학년도 신설

K-POP과 · K-POP아티스트전공K-뷰티학과 · 뷰티산업학과반도체공학과 · 지능형반도체배터리학과 · 이차전지공학의료인공지능 · 첨단바이오·약과학양자정보 · 양자융합물리학과국방AI로봇 · 피지컬AI · 지능로봇모빌리티 · 항공모빌리티(UAM) · 항공우주e스포츠학과 · e스포츠산업전공웹툰학과 · 웹툰만화콘텐츠과반려동물학과 · 반려동물보건과자유전공학부 · 무전공(전공자율선택)AI융합학과 · AI컴퓨터공학부

왜 생겼나

의료 데이터와 AI 진단, 신약 개발의 AI 활용이 빨라지면서 의대·약대가 아닌 공학·이학 쪽에서 의료를 다루는 학과가 늘고 있습니다. 2026학년도에 동국대 의료인공지능공학과(23명), 서울과기대 바이오메디컬학과(23명), 성균관대 바이오신약·규제과학과(17명)가 신설됐고, 2027학년도에 연세대 약학대학이 첨단약과학과(수시 10명 등)를 새로 만들었습니다. 인하대 첨단바이오의약학과는 정원을 20명에서 40명으로 늘렸습니다.

무엇을 배우나
  • 의료 영상·생체신호 데이터와 머신러닝
  • 생명과학·생화학·약리 기초
  • 신약 개발 과정과 규제과학(허가·임상)
  • 의료기기·디지털 헬스케어 설계
어디로 가나
  • 의료 AI·디지털 헬스 기업, 병원 데이터 부서
  • 제약·바이오 기업 연구개발·규제(RA)
  • 의료기기 인허가·임상시험 전문가
  • 대학원·의학전문대학원 진학

개설 대학

대학학과·전공비고
동국대학교의료인공지능공학과2026 신설 · 23명
서울과학기술대학교바이오메디컬학과2026 신설 · 23명
성균관대학교바이오신약·규제과학과2026 신설 · 17명
연세대학교첨단약과학과2027 신설 · 수시 추천형 4명·활동우수형 6명
인하대학교첨단바이오의약학과2027 정원 20 → 40명

대학이 직접 만든 소개 영상

개설 대학 공식 채널의 영상입니다. 실습실과 수업 분위기를 보고 지원 동기를 구체적으로 만드세요.

[동국대학교 열린전공학부 전공소개] 첨단융합대학 의료인공지능공학과 — 동국대학교열린전공학부 (YouTube)
[재학생 전공 토크] 의료인공지능공학과 김다미 (자연3) — 동국대학교DONGGUK UNIVERSITY (YouTube)

영상은 각 대학이 유튜브에 공개한 것을 유튜브 공식 임베드 기능으로 보여 주는 것이며, 저작권은 해당 대학에 있습니다. 영상 재생 시 유튜브(구글)의 개인정보 정책이 적용됩니다.

어떻게 뽑나

학생부종합 중심이고 면접은 서류 기반 10~15분이 많습니다. 생명과학과 수학(확률·통계) 이수, 'AI로 의료의 어떤 문제를 풀고 싶은지'의 구체성, 그리고 의대가 아닌 이 학과를 택한 이유를 봅니다. 의료 윤리와 데이터 프라이버시도 자주 나옵니다.

면접 질문 6개와 답변

이 페이지의 질문
  1. 의사가 아니라 의료 AI 엔지니어를 택한 이유는 무엇인가요?
  2. AI가 의사보다 진단을 잘하게 되면 의사는 필요 없어질까요?
  3. 의료 데이터는 민감 정보입니다. AI 학습에 쓸 때 무엇을 지켜야 하나요?
  4. 학생부에 적힌 [생명과학 탐구]를 AI나 데이터와 연결해 설명해 보세요.
  5. 신약 하나가 나오는 데 10년 넘게 걸립니다. AI가 어디를 줄일 수 있다고 보나요?
  6. 이 학과는 생긴 지 얼마 안 됐습니다. 교육과정에서 무엇을 확인했나요?

1. 의사가 아니라 의료 AI 엔지니어를 택한 이유는 무엇인가요?

왜 묻나 진로 선택의 명확성. 의대 못 가서가 아닌지.

한 명의 환자를 보는 일보다 의사 천 명이 쓰는 도구를 만드는 일에 끌렸습니다. [경험, 예: 할머니 치매 진단이 늦어진 경험 뒤 AI 조기 진단 연구를 찾아봄]에서 진단의 병목이 사람 수라는 걸 알았습니다. 의학을 모르면 좋은 도구를 못 만드니 이 학과에서 둘을 같이 배우겠습니다.

준비 팁 '의대 대신'이 아니라 '이 역할이어서'로 답하세요.

2. AI가 의사보다 진단을 잘하게 되면 의사는 필요 없어질까요?

왜 묻나 기술과 사람의 관계에 대한 관점.

진단 정확도 일부에서는 이미 AI가 앞서지만, 책임과 설명, 환자와의 소통은 사람의 몫이라고 생각합니다. [근거, 예: AI 판독 보조 도입 후 의사의 판독 시간이 줄고 정확도가 올랐다는 연구]. 그래서 저는 AI가 의사를 대체하는 게 아니라 의사의 실수를 줄이는 도구가 되도록 만들고 싶습니다.

준비 팁 '보조'와 '대체'를 구분하고 사례 하나를 가져가세요.

3. 의료 데이터는 민감 정보입니다. AI 학습에 쓸 때 무엇을 지켜야 하나요?

왜 묻나 윤리와 법 인식.

환자 동의, 비식별화(가명 처리), 목적 외 사용 금지가 기본이라고 알고 있습니다. [아는 것, 예: 가명정보도 결합하면 재식별될 수 있다는 점]이 어렵다고 생각합니다. 엔지니어는 성능만 보기 쉬운데, 데이터를 어떻게 얻었는지를 먼저 묻는 사람이 되겠습니다.

준비 팁 개인정보보호법·의료법을 깊이 알 필요는 없지만 '비식별화'와 '동의'는 꼭 말하세요.

4. 학생부에 적힌 [생명과학 탐구]를 AI나 데이터와 연결해 설명해 보세요.

왜 묻나 서류 기반 면접. 융합 사고.

[활동]에서 [데이터, 예: 효모 발효 속도를 조건별로 50회 측정]를 다뤘는데, 손으로 정리하다 한계를 느껴 [도구, 예: 스프레드시트·파이썬]로 그래프를 그렸습니다. 조건과 결과의 관계를 수치로 보니 [발견]이 보였습니다. 의료 데이터도 결국 같은 방식이라 생각해 이 학과를 택했습니다.

준비 팁 데이터 개수와 다룬 도구를 말하면 신뢰가 갑니다.

5. 신약 하나가 나오는 데 10년 넘게 걸립니다. AI가 어디를 줄일 수 있다고 보나요?

왜 묻나 산업 이해(약과학·바이오 쪽).

후보 물질 탐색과 임상 설계 단계라고 봅니다. [예: 단백질 구조 예측 AI가 후보 물질 탐색 기간을 줄인 사례]를 읽었습니다. 다만 임상시험의 안전성 검증은 줄이면 안 되는 부분이라, AI는 '실패할 후보를 빨리 거르는 것'에 쓰여야 한다고 생각합니다.

준비 팁 신약 개발 단계(탐색-전임상-임상 1·2·3상-허가)를 순서대로 말할 수 있으면 좋습니다.

6. 이 학과는 생긴 지 얼마 안 됐습니다. 교육과정에서 무엇을 확인했나요?

왜 묻나 신설학과 공통. 정보 탐색.

[확인한 것 2가지, 예: 1학년에 생명과학과 프로그래밍을 같이 듣는 구조 / 의대·병원과의 연계 프로그램]을 확인했습니다. 특히 [하나]가 다른 대학의 비슷한 학과와 다른 점이라고 봤습니다. 신설이라 커리큘럼이 바뀔 수 있다는 건 알지만, 교수진이 [분야]를 이미 연구해 온 분들이라 믿고 지원했습니다.

준비 팁 학과 홈페이지의 교육과정표와 교수진 연구 분야를 한 번은 읽고 가세요.

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개설 대학과 모집 인원은 각 대학 2026·2027학년도 모집요강과 입학처 보도자료를 기준으로 정리했으며, 학과 이름과 전형은 해마다 바뀝니다. 지원 전 반드시 해당 대학 입학처 공지를 확인하세요. 면접 질문은 여러 대학에서 공통으로 나오는 유형을 이 사이트가 정리한 것으로 실제 기출이 아닙니다. [대괄호]는 본인 경험으로 바꾸세요.