우리나라에서는 의공학 혹은 바이오 엔지니어링(Bio-engineering)으로 알려져 있지만, 사실 이 2개의 분야는 포커스가 조금 다릅니다. 물론 두 학문 모두 상당한 접점이 있고, 공학적 지식을 바탕으로 생물학의 문제를 풀 것이냐 의학의 문제를 풀 것이냐의 차이 정도만 있을 뿐 더러, 최근 생물학에서도 임상과의 중개 연구 혹은 임상으로서의 활용 가능성도 주의깊게 보고 있기 때문에 (그래야 펀딩이 잘 나옵니다) 최소한 우리나라에서는 별 구분없이 쓰고 있는 것이 현실이지요.
출처: University of Wahsington 의 bioengineering 전공 설명 그림
https://bioe.uw.edu/academic-programs/about-bioengineering/
살펴보시면 전기공학, 기계공학, 화학공학, 컴퓨터과학 등의 공학 이외에도 생물학, 수학, 물리학 등과 같은 자연과학 학문들이 서로 얽혀서 Bioengineering 이라는 분야를 이루고 있네요. 우리나라에서 바이오엔지니어링 하면 그냥 생명공학으로 번역하면 되는 것 아닐까? 하는 의구심이 듭니다만, 제 개인적인 느낌으로는 생명공학 하면 생물학 쪽에 가깝게 느껴진다는 느낌이 있기에 참 애매한 부분이 있습니다.
이러한 의공학이 추구하는 방향은 사실 명확합니다. 융합적 성격을 바탕으로 각 학문 분과의 경계를 넘어 생명 (유전자, 신경 등) 혹은 임상 (진료 및 치료)에 도움이 되는 기술을 개발하고 원리를 발견하여 응용하겠다는 것입니다.
출처: Johns Hopkins 대학의 Biomedical engineering 학과 홈페이지 사진
https://www.bme.jhu.edu
특히 최근 뉴럴네트워크 등을 기븐으로 한 AI 등의 인공지능의 발전에 힘입어, 이미징(imaging) 이외에 재활이나 유전자 조작, 유전자-단백질 등을 이어주는 네트워크 분석 등도 활발히 추구하려는 모양새입니다.
우리나라에서의 의공학은 전기나 기계공학을 기반으로 하는 신호처리, 회로 및 센서 구성 및 측정, 의료 기구 및 로봇 개발, 유전자 등의 발현을 관찰하거나 다양하게 간단한 실험을 할 수 있는 MEMS (Microelectromechanical systems) 등의 연구가 이루어지고 있고, 단백질 분석, 약물 전달 (Drug delivery), 장기 이식 등을 위한 tissue engineering 등의 Wet
Lab 기반의 생명공학 연구도 활발히 이루어지는 상태입니다. 더불어 최근에는 빅데이터의 영향으로 방대한 의학적 지식과 정보를 바탕으로 머신러닝이나 AI를 적용하여 새롭게 구성해보자는 시도도 이루어지고 있습니다. 마치 IBM Watson for Oncology ( https://www.ibm.com/watson/health/oncology-and-genomics/oncology/ )처럼요.
어쩌면 최근 학문 및 연구의 트렌드는 '장벽을 넘어라'는 것이 될 수도 있겠네요.
실제로 의공학은 분야가 방대하기 때문에, 세부 분야를 하나씩 살펴보는 것만 해도 다양한 응용 가능성 + 우리의 건강 수준을 향상시킬 수 있는 임상 현장과 일상 생활에서 도움이 될 것이라는 것을 파악할 수 있습니다.
다음 포스팅부터는 각 분야들이 구체적으로 어떻게 접목되고 있는지, 각 세부 분야에 따라 개괄하는 것을 하면 어떨까 합니다.
덧. 의공학이 그래도 애매하다 싶으시면, 우리가 병원에 방문했을 때 우리를 진찰하는 의사 선생님들께서 쓰시는 장비들을 떠올리면 쉽습니다. 내시경, 초음파, 피부과 레이저 등, 이러한 장비를 임상에 맞게 설계하고 구현하는 것도 의공학의 한 분야이니까요 (물론 임상까지 쓰기 위해서 잘 설계하고 인증을 받는 것은 별개의 문제입니다만...)
