강형원 통합의료혁신센터장 “한의학 임상 데이터를 'AI-ready 데이터'로 전환”
[한의신문] 원광대학교 글로컬대학사업단이 주관하고 통합의료혁신센터(IMIC)와 JABA대학원이 공동 주최한 '제10회 원광 통합의료 글로컬 포럼'이 지난 27일 원광대학교 WON웰니스센터 XR스튜디오에서 열려 'K-Med 기반 통합의료 AI 데이터 플랫폼 구축 전략' 방안을 모색했다.
전북특별자치도가 지원하고 있는 글로컬대학30 지역상생사업의 일환으로 마련된 이번 포럼에서는 'K-Med 기반 통합의료 AI 데이터 플랫폼 구축 전략'을 주제로, 전통 한의학과 첨단 AI 기술을 접목한 미래 의료 혁신 방향이 집중 논의됐다.
이날 포럼에는 원광대한방병원, 카카오헬스케어, 전북특별자치도 등 산·학·연·지자체 관계자들이 한자리에 모여 데이터 플랫폼 구축 로드맵과 글로벌 확장 전략을 공유했다.
첫 번째 발표에 나선 이원융 원광대 한의예과 교수는 동의보감과 사상체질 등 전통 한의학 지식을 디지털화하고, AI 기반 의료 데이터로 전환하기 위한 3단계 추진 전략(2026~2028)을 소개했다.
이 교수는 “한의학의 비정형 임상 데이터를 구조화하고 국제 표준 코드와 연결해 글로벌 의료 데이터 플랫폼으로 확장하겠다”면서 AI 기반 의료 데이터 구축을 위한 비전을 제시했다.
또한 카카오헬스케어 제갈한철 부사장은 현재 의료 현장에서 생성되는 데이터 대부분이 기록에만 그칠 뿐 실제 분석과 연구에는 활용되지 못하고 있는 문제점을 지적했다.
그는 “앞으로 AI 경쟁력은 모델 자체보다 얼마나 좋은 데이터를 확보하고 활용하느냐에 달려 있다”면서 AI 기반 데이터 표준화 기술로 비정형 의료 데이터를 정형화하고, 실세계 임상근거(RWE) 기반의 글로벌 연구 생태계를 구축하는 전략을 소개했다.
하원배 원광대 한방병원 진료부장은 실제 입원 환자의 의무기록 데이터를 바탕으로 거대언어모델(LLM)을 활용해 비정형 데이터를 정형화한 사례를 공개해 주목을 받았다.
하 교수는 “의료 AI가 실제 임상 현장에서 제 역할을 하려면 무엇보다 데이터 품질과 표준화가 선행돼야 한다”고 강조했다.
윤찬엽 UAE 칼리파대학교(Khalifa University) 교수는 메타버스·AI 에이전트 기술, 다기관 연합학습(Federated Learning) 등을 활용한 글로벌 바이오신호 데이터 연구 사례를 소개하며 차세대 디지털 헬스케어의 방향성을 제시했다.
주제 발표 이후 강형원 통합의료혁신센터장이 좌장을 맡은 가운데 진행된 종합토론에서는 참석자들간 초정밀 통합의료 플랫폼의 실현 가능성, 데이터 거버넌스 구축 방안, AI 시대 의료 데이터 활용 전략 등에 대해 활발하게 의견을 나눴다.
강형원 센터장은 “현재 한방 의료 데이터는 서술형 중심의 비정형 기록이 많아 제대로 활용되지 못하는 경우가 많다”며 “원광대 한방병원의 실제 진료 데이터와 카카오헬스케어의 AI 기술을 결합해 한의학 임상 데이터를 'AI-ready 데이터'로 전환하고, 전통 한의학의 디지털화와 글로벌 확장 기반을 만들겠다”고 밝혔다.
이번 포럼에서는 의료 AI 시대의 핵심 경쟁력이 AI 모델의 크기가 아니라 '좋은 데이터(Good Data)'와 표준화에 있다는 데 참석자들의 공감대가 모아졌으며, 의료 AI가 단순 분석 도구를 넘어 스스로 판단하고 여러 시스템을 연결하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'로 발전하기 위해서는 표준화된 'AI-ready 데이터 플랫폼' 구축이 반드시 필요하다는 점도 확인됐다.
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