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서울대 출신 연구진이 만든
메디컬 인공지능 × 입시전문가 하이브리드 모델
MediPilot Column
데이터 기반 전략, 학생부 포인트, 최신 전형 해설까지. 학부모와 학생이 바로 실행할 수 있는 형태로 전달합니다.
490명 증원·지역의사제 신설, 입학사정관이 학생부에서 실제로 읽는 5가지 핵심 요소 분석
교과에서 출발해 의학까지 연결하는 DIVE 프레임워크 — Discover, Investigate, Venture, Elevate 4단계 실전 가이드
AI 영상 진단, 정밀의료, LLM 임상 의사결정 — 최신 글로벌 학술 연구 논문 기반 의대 입시 탐구주제 설계법. 세특 탐구 사례 비교 분석.
서울대 의대 합격생 실제 경험을 바탕으로 한 MMI 면접 의료윤리 이슈 대비법을 공개합니다.
의대 생기부 작성법, 일관성은 같은 키워드 반복이 아니라 질문이 진화하는 구조에서 만들어집니다.
자연계에서 의대로 전환한 합격생들의 생기부 재설계 4단계. 기존 활동을 버리지 않고 의학 맥락으로 재해석하는 DIVE 프레임워크.
글로벌 보건 이슈를 의대 세특으로 연결하는 DIVE 프레임워크 적용법을 합격자 데이터 기반으로 소개합니다.
단순 화학 실험 나열이 아닌, 의학적 주제로 심화 확장하는 구체적 전략 3가지 — 메디파일럿 150명+ 합격 분석 기반
주제의 수가 아니라 하나의 질문에서 파생되는 연결고리의 밀도. 최신 학술 논문으로 치의학과 세특 깊이의 실체를 해부합니다.