빅데이터와 인공지능(AI)은 내분비 의학 연구와 진료 환경을 빠르게 변화시키며, 근거 창출부터 임상 적용, 교육에 이르기까지 새로운 방향을 제시하고 있습니다. 이번 빅데이터위원회 세션에서는 빅데이터 기반 코호트 연구의 최신 동향을 살펴보고, 신뢰할 수 있는 의료 AI 구현을 위한 의료 데이터 구축 및 품질 관리 전략을 논의하며 AI 시대에 요구되는 인간과 AI 협력과 내분비 의학 교육 방향을 살펴봄으로써, 내분비 의학의 현재와 미래를 함께 논의하고자 합니다. 하정훈 교수(가톨릭의대)는 '빅데이터 기반 골다공증 코호트 연구의 현재와 미래: 임상 근거 창출 중심' 발표를 통해, 실제 임상데이터를 활용한 골다공증 연구의 동향과 향후 연구 방향을 소개합니다. 강동윤 교수(울산의대 예방의학과)는 '성공적인 의료 AI 도입을 위한 신뢰 가능한 의료 데이터 구축 및 품질 관리 전략'을 주제로, 의료 AI의 도입을 위한 데이터 품질 관리 전략의 중요성을 논의합니다. 안지현 연구사업본부장(KMI 의학연구소)은 '성공적인 미래 의료를 위한 인간-AI 협력과 내분비 의학 교육의 혁신' 발표를 통해, AI 시대에 요구되는 인간과 AI의 협력과 미래 의료를 위한 내분비 의학 교육의 방향을 제시합니다. 본 세션은 AI 시대의 내분비 의학의 발전 방향과 미래 의학 교육 전략을 고민하는 뜻깊은 자리가 될 것입니다.

EnM은 향후 10년의 내분비대사 연구를 어떻게 선도할 것인가? (How Should EnM Lead the Next Decade of Endocrine-Metabolic Research?) 최근 내분비대사 연구는 정밀의료(precision medicine)와 다중오믹스(multi-omics) 기술의 발전, 대규모 코호트 및 국가 단위 빅데이터 인프라의 성숙에 힘입어 새로운 전환점을 맞고 있습니다. 이번 EnM session은 특정 질환이나 개별 출판 주제를 다루기보다, EnM이 앞으로 10년간 내분비대사 연구를 어떻게 선도해 나갈 것인지에 대한 근본적인 질문에서 출발합니다. 국내외에서 우수한 연구 방법론과 대규모 자료 기반 연구를 이끌어 오신 세 분의 연자를 모시고, 각자의 연구 경험을 통해 얻은 통찰을 나누는 자리를 마련하였습니다. 첫 번째 강연에서는 고려의대 김신곤 교수님께서 한국 NHIS/HIRA 데이터 인프라와 실사용 근거(Korean NHIS/HIRA data infrastructure and real-world evidence)를 주제로, 국내 건강보험 빅데이터를 세계적으로 통용될 수 있는 연구로 발전시키기 위한 방법론—좋은 연구 질문의 설정, 연구 디자인, operational definition, causal inference, target trial emulation 등—을 심도 있게 다룰 예정입니다. 두 번째 강연에서는 국립암센터 이은경 교수님께서 내분비대사질환 분야의 최상위 코호트 연구(Top-tier cohort research in endocrine-metabolic diseases)를 주제로, 세계적 수준의 코호트를 구축하고 운영해 온 경험을 바탕으로 견고한 코호트 연구 설계와 운영의 핵심 원칙을 공유합니다. 세 번째 강연에서는 서울의대 곽수헌 교수님께서 정밀 대사 연구와 다중오믹스 접근(Precision metabolism and multi-omics research)을 주제로, 유전체·대사체 등 다층적 오믹스 데이터를 활용한 정밀 내분비대사 연구의 최전선을 소개합니다. 세 편의 강연에 이어지는 패널 토론에서는 연자들과 청중이 함께 향후 EnM이 나아가야 할 연구 방향과 국제적 경쟁력 확보 전략을 논의하며, 세션의 마지막은 EnM 학술상 시상식으로 마무리됩니다. 본 세션은 개별 연구 성과의 소개를 넘어, 대사 패러다임 전환의 시대에 EnM과 대한내분비학회 회원들에게 실질적이고 전략적인 통찰을 제공하는 뜻깊은 자리가 될 것으로 기대합니다.