AI ‘Gen-SynDi’, 질환-변증 통합교육으로 한의학 교육 혁신

기사입력 2025.04.29 17:25

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    “전문가 지식 기반 질환·변증 통합 학습 도구 개발”
    28종 가상환자 자동 생성, 한의학 임상 현장 구현
    이승호·한상윤·한예진 교수 등 한·양방 공동 연구

    [한의신문] 우석대 한의대 이승호 교수(병리학교실), 대전대 한의대 한상윤 교수(한의학교육실), 영남대 의대 한예진 교수(교육학교실)로 구성된 공동 연구팀이 생성형 AI 기반 질환-변증 통합교육 모델 ‘Gen-SynDi’를 개발해 교육계의 관심을 끌고 있다.

     

    이번 연구 성과는 국제학술지 (SCIE) 저널 Applied Sciences에 게재됐다. 

     

    생성형 AI ‘Gen-SynDi’는 대규모 언어모델(LLM)에 한의 임상 전문가의 지식을 바탕으로 정제된 프롬프트 설계를 적용해 피로를 주증으로 하는 5개 서양의학 질환(만성피로증후군·수면장애·섬유근육통·우울증·갑상선기능항진증)과 7개 고빈도 변증 사이의 충돌되지 않는 조합 28종 가상환자를 자동 생성한다. 

     

    이 연구에 따르면 학생들은 웹 기반 채팅 인터페이스에서 환자 문진을 진행하며, 질환과 변증을 동시에 추론·진단한 뒤 정량적·정성적 평가를 수행하도록 설계됐다.


    한상윤 교수1.png

    Gen-SynDi를 활용하여 변증 교육을 수행한 이승호 교수는 “변증은 진단·치료 원칙의 핵심이지만, 강의실에서는 추상적 개념으로만 교육되는 경우가 많았다”며 “일관성 있는 가상환자 28명을 구현함으로써 학생들이 실제 임상처럼 질문을 변주해 가며 변증 사고를 훈련할 수 있게 됐다”고 말했다.

     

    이 교수는 또 “안전·페르소나·콘텍스트 프롬프트를 3중 레이어로 배치해 AI가 진단명을 누설하거나 증상을 일탈하지 않도록 설계했으며, 문진 이후엔 질환 및 변증 추론에 대한 임상추론을 평가할 수 있게 하였다”고 덧붙였다.

     

    실제 Gen-SynDi를 활용한 학습에 대해 한의과대학 본과 2학년 81명을 대상으로 사전·사후 설문조사를 실시한 결과, 질환-변증에 대한 학습동기가 5점 만점 중 4.12→4.33(▲0.21, p<0.01), 진료수행에 대한 자기효능감이 2.58→3.78(▲1.20 p<0.001)로 통계적으로 유의미하게 상승한 것으로 나타났다. 

     

    즉, Gen-SynDi는 학습자의 질환-변증에 대한 학습 흥미와 관심을 높이고, 진료를 잘 수행할 수 있다는 자신감과 믿음을 향상시킬 수 있는 효과적인 교육 도구임이 입증된 셈이다.


    한상윤 교수2.png

    □ 전문가 평가 결과, “교육적 타당성·효과성 높다”

     

    외부 임상·교육 전문가(총 16인)가 Gen-SynDi의 교육적 타당성, 효과성, 사용성에 대해 평가한 결과, 교육적 타당성은 4.35점, 교육적 효과성은 4.38점(각 5점 만점)으로 나타났는데, 전문가들은 Gen-SynDi가 내용적·형식적으로 타당한 교육도구이며, 병력청취와 임상추론 교육에 효과적인 도구라고 평가했다.

     

    사용성은 3.98점으로 Gen-SynDi가 “전반적으로 사용하기에는 편리하나 메뉴 동선과 오타 방지 기능을 보강하면 사용성이 높아질 것”이라는 의견을 제시했다. 이 같은 전문가 평가 결과는 Gen-SynDi가 현행 교육과정에 적용될 수 있는 가능성과 유용성을 갖춘 교육도구임을 시사한다.

     

    □ 한의·IT 융합으로 새로운 패러다임 제시

     

    연구팀은 추후 교육대상 임상표현형을 확대하고, 웹 기반 플랫폼을 구축해 장소에 상관없이 누구나 Gen-SynDi를 활용할 수 있도록 발전시킬 계획이라며, 인적·물적 자원의 부족으로 반복 학습과 실시간 피드백이 한정적이었던 기존 한의학교육에 효율적인 학습을 제공하는 AI 도구가 될 것이라고 전망했다.

     

    이와 관련 한상윤 교수는 “한의학교육에서 임상 역량 교육과 AI를 활용한 한의학 교육이 중요한 화두가 되고 있는 최근 추세에서 본 연구는 그 두 가지 성과를 함께 냈다는 의의가 있다”며, “이번 연구를 통해 앞으로 임상 실습과 진료수행평가(CPX) 등에서도 AI를 활용한 교육이 더욱 활성화되는 계기가 되길 바란다”고 전했다.

     

     

     

     


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