생명정보학 & 의료정보학

생명정보학 (바이오인포매틱스)

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%83%9D%EB%AC%BC%EC%A0%95%EB%B3%B4%ED%95%99

생물정보학 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

 

의료정보학

https://www.kosmi.org/bbs/content.php?co_id=sub1_2

대한의료정보학회

https://medicine.korea.ac.kr/kr/graduate/subject/medical-Informatics.do

고려대학교 의과대학

 

의료정보학의 세부 분야

https://gold-one.tistory.com/entry/%EC%9D%98%EB%A3%8C%EC%A0%95%EB%B3%B4%ED%95%99%EC%9D%98-%EC%84%B8%EB%B6%80-%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%B4-%EC%95%8C%EC%95%84%EB%B3%B4%EA%B8%B0

의료정보학의 세부 분야에 대해 알아보기

 

생물정보학과 데이터과학

https://bgreat.tistory.com/m/191

데이터 과학자로서의 생물정보학

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의료정보학은 DNA, RNA, 염기 레벨의 정보, 단백질, 효소, 호르몬에 이르는 폭넓은 미시 영역에서 생성되는 모든 DATA를 연구 대상으로 컴퓨터 기반 정보 시스템을 통한 데이터 마이니과 확률, 통계등 다양한 정보학적 분석 방법을 적용해 연구하는 생명정보학(BIOINFORAMATICS)을 포괄함과 동시에 임상 진료의 제 과정을 정보공학적 방법을 통해 향상시키기 위한 응용분야 전반을 포괄하는 임상의료정보학(CLINICAL INFORMATICS)을 포함하고 있다.

한편 양적으로 급격하게 증가하고 있는 의생명 데이터(BIOMEDICAL DATA)및 유전 데이터(GENOMIC DATA)를 저장, 분석하고 해석하여 이러한 정보를 임상에 직접 활용할 수 있도록 분야가 2000년대 후반부터 설명 TRANSLATIONAL BIOINFORATICS 라는 이름으로 등장하였다.

 

TRANSLATIONAL BIOINFORMATICS는 의생명 정보와 임상정보를 접목하기 위한 새로운 기술 개발 연구와 생명정보를 해석하는 임상정보학 연구를 시행하며 명실공히 BIOINFORMATICS와 CLINICAL INFORMATICS를 연결하는 BRIDGE로서의 역할을 하고 있다.

 

TRANSLATIONAL BIOINFORMATICS은 맞춤의학시대를 실현하는 융합기술로서, 분자 생물 정복학, 생물 통계학, 통계 유전학, 임상 정보학의 융합에 초점을 맞춘 건강 정보 연구의 새로운 분야이며, 과학자, 임상의 및 환자가 사용할 수 있는 지식과 의료 도구를 공식화하기 위해 방대한 양의 생물 의학 및 게놈 데이터에 정보학 방법론을 적용하는 것이 주 목적이다.

또한 의료정보학의 색다른 영역인 공공 보건 정보학(PUBLIC HEALTH INFORMATICS)은 보건 실습과 연구, 그리고 학습에 컴퓨터 기술의 체계적인 응용을 통해 공동사회의 질병을 예방하고 생명을 연장하며 건강과 활동 정도를 향상시켜 모든 사람에게 천부적인 권리인 건강과 장수를 누리도록 하기 위한 과학 및 기술이라고 할 수 있다.

 

정리하면

의료정보학은 생명정보학, 임상의료정보학 등을 포함하고 다리 역할을 하는 학문인 것 같다

 

https://www.career.go.kr/cnet/front/base/job/jobView.do?SEQ=10037

[커리어넷] 직업백과 : 생물 정보 분석가

 

생물정보학(bioinformatics)은 유전자부터 단백질까지 세포로부터 유래된 여러 데이터를 분석해 생명 현상을 이해하는 학문이다.

 

컴퓨터 공학이나 수학, 통계학을 활용해 유전체, 전사체, 단백질 펩타이드 서열을 분석하는 알고리즘을 개발하거나, 이러한 대량의 데이터를 분석하여 사람 질병의 원인을 규명하고 치료제를 개발하는 주요 학문으로 자리잡았다.

 

반면 의료정보학(medical informatics)이라고 하면 병원이 떠올릴 수 있다. 병원의 전자의무기록에서부터, 환자의 검사기록이나 영상의학자료, 더 나아가 치료, 처방, 보험정보 등의 데이터를 포괄적으로 다루는 학문분야이다.

 

사실 요즘은 이 둘의 경계가 확실히 구분되지 않는다. 의료정보학에서 여러 환자의 데이터를 다루다 보면, 차트에 기록한 히스토리뿐만 아니라 환자의 유전자 정보까지 포함하게 된다.

 

https://post.naver.com/viewer/postView.naver?volumeNo=33907552&memberNo=11479172&vType=VERTICAL

[인터뷰] 수의과대학으로 온 데이터 과학자, 이영희 서울대 교수

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의료정보학과 생물정보학은 서로 다른 목적과 데이터를 다루는 **별개의 분야**지만, 많은 부분에서 **교차**하며 **융합**될 수 있습니다. 이를 정리하면 다음과 같습니다.

### 1. **학문적 구분**
   - **의료정보학 (Medical Informatics)**: 주로 **의료 데이터**와 **의료 시스템**의 효율성 향상에 중점을 둡니다. **환자 기록**, **전자의무기록(EMR)**, **임상 데이터** 등을 다루며, 의료 서비스 개선을 목표로 합니다. 병원 관리, 원격 의료, 진단 지원 시스템 등이 주요 응용 분야입니다.
   - **생물정보학 (Bioinformatics)**: 주로 **생물학적 데이터**를 분석하고 해석하는 데 중점을 둡니다. **유전자 서열**, **단백질 구조**, **유전체 데이터** 등 분자 수준의 데이터를 다루며, 주로 **생명과학 연구**나 **신약 개발**에 적용됩니다. 유전체학, 단백질학, 맞춤형 의학 등이 주요 응용 분야입니다.

### 2. **실무적 융합 가능성**
   - **같은 방향으로 융합 가능**: 생물정보학에서 분석한 유전체 데이터는 의료정보학에서 환자의 맞춤형 치료법을 제안하는 데 활용될 수 있습니다. 이러한 **맞춤형 의료**(personalized medicine)에서는 두 분야가 결합되어 큰 시너지를 냅니다.
   - **공통 기술**: 두 분야 모두 **머신러닝**, **인공지능**, **빅데이터 분석** 같은 기술을 사용하며, 데이터 과학적 접근 방식에서 유사한 점이 많습니다.

### 3. **결론**
   - **구분 필요성**: 의료정보학은 **의료 서비스** 개선, 생물정보학은 **생명과학 연구**에 초점을 두기 때문에 학문적, 목적적 차원에서 **다른 분야**로 구분할 수 있습니다.
   - **융합 가능성**: 실무에서는 두 분야가 서로 **융합**되어 활용될 수 있습니다. 특히 맞춤형 의료, 신약 개발, 질병 예측 등에서 두 분야의 결합이 중요한 역할을 합니다.

따라서, **학문적 차원에서는 구분**하되, **실무에서는 융합**될 수 있는 **관련 분야**로 생각하는 것이 적절합니다.

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다음은 두 분야에 어울리는 전공을 정리한 것입니다.

### 요약
- **의료정보학에 어울리는 전통적인 학과**: 보건학과, 의공학과, 컴퓨터공학과
- **생물정보학에 어울리는 전통적인 학과**: 생명과학과, 컴퓨터공학과

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의료정보학 안에서도 임상정보학 생물정보학 등이 있으면 너는 구체적인 방향을 잡아야 한다!

 

즉, 어떤 데이터를 다룰지 가 중요한다. 아무래도 너는 생명을 잘 모르니까 생명 데이터보단 의료 진단 데이터 등을 다루는게 더 좋지 않을까 싶다!