신진 학자가 여는 젠더 혁신, 그 두 번째 이야기:

성차 기반 정밀 의료의 지평을 넓히며

“우리는 누구의 데이터를 표준으로 삼고 있는가?”

이 질문은 오늘날 보건과학과 인공지능(AI) 연구가 마주한 가장 근본적인 성찰이자, 우리가 나아가야 할 이정표를 제시합니다.
오랜 시간 과학기술 분야에서 성별 특성은 분석의 핵심 변수라기보다 통제되어야 할 변인이거나 주변화된 요소로 머물러 왔습니다.
한국과학기술젠더혁신센터(GISTeR)는 이러한 ‘성별 데이터 공백(Gender Data Gap)’이 지식의 불완전성을 초래할 뿐만 아니라,
첨단 기술의 혜택을 불균형하게 분배한다는 사실에 깊이 주목해 왔습니다.

본 센터는 지식 창출의 정밀성과 공정성을 동시에 확보하기 위해 ‘젠더 혁신(Gendered Innovations)’을 핵심 의제로 설정하고
학문적 저변을 확대해 왔습니다. 젠더 혁신은 가설 설정부터 데이터 수집·분석, 알고리즘 설계, 그리고 정책 적용에 이르기까지
연구개발의 전 과정에 성별 특성을 체계적으로 통합하는 고도화된 연구 전략입니다. 이제 젠더 혁신은 단순한 윤리적 권고를 넘어,
글로벌 학계와 시장에서 연구의 수월성을 결정짓는 필수적인 과학적 표준으로 자리 잡았습니다.

신진 학자들의 용기 있는 도전, 미래의 표준이 됩니다.

이 책은 한국과학기술젠더혁신센터가 직접 기획하고 운영한 ‘과학기술 젠더혁신 펠로우십’의 소중한 결실입니다.
특히 AI와 디지털 헬스라는 격변의 시대 속에서 성차 기반 정밀 의료의 길을 묻는 신진 학자들의 치열한 탐구 정신을 담았습니다.

기존 학문의 관성을 깨고 새로운 질문을 던지는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 그러나 본 펠로우십에 참여한 차세대 연구자들은
다양한 질환이 성별과 환경에 따라 어떠한 차이를 보이는가?부터 성별 데이터 수집의 균형을 위한 노력과 함께 의료 AI 알고리즘,
합성 데이터의 신뢰성 영역까지 보건역학, 데이터과학, AI 개발 등 각자의 분야에서 혁신적인 통찰을 보여주었습니다.

신진 학자들이 보여준 학문적 용기는 단순히 지식의 확장을 넘어, 우리 사회의 건강 형평성을 구현하는 강력한 동력이 될 것입니다.
연구의 기초를 다지며 밤낮으로 고민했을 신진 학자들의 노고에 깊은 경의와 찬사를 보냅니다.
이분들의 연구는 이미 그 자체로 정밀 의료 시대를 여는 중요한 이정표가 되었습니다.

이 책은 젠더 혁신의 가치에 공감하며 신진 연구자들의 학문적 길잡이가 되어주신 박진아, 백희영, 양세정, 최남경교수님의
세심한 리뷰와 멘토링이 있었기에 학문적 깊이를 더할 수 있었습니다. 아울러 센터의 비전을 정교한 기획으로 녹여낸
김혜진 박사와 연구진, 그리고 공익적 가치를 위해 지원해 주신 복권기금에 진심으로 감사를 표합니다.

한국과학기술젠더혁신센터는 앞으로도 신진 학자들이 마음껏 질문하고 도전할 수 있는 든든한 토양이 되겠습니다.
이 책이 학계에는 연구 수월성의 새로운 기준을, 대중에게는 기술 혜택의 공정성을 알리는 마중물이 되기를 바랍니다.

단 한 사람도 소외되지 않는 ‘모두를 위한 과학기술’을 향해, 신진 학자들과 함께 걸어가는 GISTeR의 여정에 따뜻한 지지와
격려로 동행해 주시길 부탁드립니다.


한국과학기술젠더혁신센터 이혜숙 소장


0. 서론: 왜 보건역학과 AI에서의 젠더혁신인가? 13

김혜진 (한국과학기술젠더혁신센터 선임연구원)


1. 백신 반응의 성차: 이상사례 데이터의 깊은 이해와 안전성 제고 23

김정아 (이화여자대학교 융합보건학과 석박사통합과정)


2. 정밀 의료로 가는 길: 대사성 간질환 발병 및 진행에 나타나는 성별 특성 53

양연수 (연세대학교 보건대학원 연구강사)


3. 마음과 몸의 상호작용: 정신질환 환자에서의 대사질환 동반의 성차 99

정나영 (이화여자대학교 건강과학융합연구소 박사후 연구원)


4. 미래 정밀 의료의 개척: 디지털 바이오마커를 통한 성차 데이터 균형을 향한 새로운 접근 147

김소리울 (강원대학교 의과대학 의학과 예방의학교실 조교수)


5. 인공지능 연구에서의 편향과 젠더 혁신 181

추유성 (연세대학교 원주의과대학 정밀의학과(의료인공지능) 박사후 연구원)


6. 의료영상 합성 데이터의 신뢰성: 뇌 영상 사례를 중심으로 203

박원정, 안수현 (카이스트 전산학부 박사과정)




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