📌 행사 개요

다오포럼: 의료 인공지능과 DAO의 만남은 의료 인공지능 발전의 핵심 과제인 ‘데이터 확보·검증’ 문제를 DAO적인 접근으로 해결할 수 있을지를 탐구하는 자리입니다.
이번 포럼에서는 실제 의료 현장에서 외과 수술 영상 기반 AI 개발을 수행 중인 오남기 교수의 발제를 중심으로, DAO 구조가 의료 데이터 구축 방식의 한계를 어떻게 극복할 수 있는지 논의합니다. 또한 한재선 랩장의 발표와 패널토의가 더해져, 의료 AI 산업의 확장성을 위한 실질적 방안을 함께 모색합니다.

🎯 행사 목적

• 의료 인공지능 개발의 병목인 대규모·고품질 데이터 확보 문제를 분석

• 기존 기관 중심 데이터 구축 방식의 한계를 이해하고 DAO 접근의 가능성 검토

• DAO 기반 데이터 생산·검증·보상 모델의 구체적 적용 가능성 탐색

• 의료진, 법률 전문가, 기술 개발자, 커뮤니티가 함께 참여하는 개방형 논의의 장 마련

🗓️ 일시 및 구성

• 일시: (시간 명시 필요 시 반영 가능)

  • 7:30 ~ 7:50 | 다오랩 업데이트

  • 7:50 ~ 8:20 | 의료 인공지능과 DAO의 만남 발제 – 오남기 교수

  • 8:20 ~ 8:40 | 데이터 크라우드소싱 DAO – 한재선 랩장

  • 8:40 ~ 9:30 | 패널토의 – 의료 인공지능에 DAO를 적용하려면?

  • 9:30 ~ 9:50 | 네트워킹

• 장소: (입력 시 반영)

🧾 발제 내용 안내

🔹 발제 1 — 오남기 교수

주제: 의료 인공지능, DAO와 만나야만 하는 이유

• 의료 AI의 성장을 가로막는 가장 큰 장벽은 대규모·고품질 리얼월드 데이터의 부족

• 폐쇄적·기관 중심적 데이터 구축 방식의 한계

• DAO가 제시하는 생산자–검증자–사용자가 함께 참여하는 개방형 구조

• 투명한 규칙과 자동화된 보상 체계를 통해 데이터 품질·지속 가능성·확장성을 동시에 확보하는 모델 제안

• 의료 AI 산업의 병목인 ‘데이터 확보·검증’ 문제를 DAO가 어떻게 해결할 수 있는지 논의

🔹 발제 2 — 한재선 랩장

데이터 크라우드소싱 DAO 사례와 주요 이슈 소개

• 의료 AI 데이터 수집·검증에 DAO를 적용할 때의 현실적 고려사항

• 실제 DAO 사례 비교 및 구조적 장단점 분석

• 의료 AI 분야 적용 시 예상되는 기회와 제약

🗣️ 패널토의 (8:40 ~ 9:30)

주제: 의료 인공지능에 DAO를 적용하려면?

• 모더레이터: 한재선 랩장

• 패널:

  • 오남기 교수 (삼성서울병원 외과)

  • 조성준 교수 (분당차병원 외과)

  • 김서룡 변호사 (법무법인 미션 파트너)

  • 노희섭 부대표 (보헤미안 로보틱스)

의료 AI 개발 과정에 필요한 데이터 소유권·활용 규정, 법적 고려사항, 병원 내 적용성, 기술 구현 조건 등을 중심으로 청중 참여형 토론이 진행됩니다.

🤝 네트워킹 (9:30 ~ 9:50)

발표자, 패널, 청중이 자유롭게 의견을 나누며 협업 가능성을 탐색하는 시간입니다.

📍 다오랩데이란?

다오랩데이는 매달 마지막 주 수요일, 다오랩 크루와 초대된 참여자가 모여 인사이트를 공유하고 네트워킹하는 정기 행사입니다.
DAO적 조직 설계, 기술 트렌드, 커뮤니티 실험 등 다양한 주제를 심층적으로 다룹니다.