• 흐림속초23.4℃
  • 비23.6℃
  • 흐림철원22.5℃
  • 흐림동두천23.5℃
  • 흐림파주23.5℃
  • 흐림대관령18.7℃
  • 구름많음춘천23.8℃
  • 흐림백령도24.0℃
  • 흐림북강릉22.6℃
  • 흐림강릉23.3℃
  • 흐림동해23.1℃
  • 비서울25.4℃
  • 비인천24.9℃
  • 흐림원주24.8℃
  • 흐림울릉도25.9℃
  • 흐림수원24.2℃
  • 흐림영월22.5℃
  • 흐림충주24.0℃
  • 흐림서산23.5℃
  • 흐림울진23.2℃
  • 비청주24.8℃
  • 비대전24.0℃
  • 흐림추풍령22.6℃
  • 흐림안동23.8℃
  • 흐림상주24.2℃
  • 비포항25.3℃
  • 흐림군산22.6℃
  • 흐림대구23.8℃
  • 흐림전주23.2℃
  • 비울산23.5℃
  • 비창원24.9℃
  • 흐림광주23.5℃
  • 비부산26.5℃
  • 흐림통영23.7℃
  • 비목포23.5℃
  • 비여수25.1℃
  • 흐림흑산도22.7℃
  • 흐림완도24.4℃
  • 흐림고창23.1℃
  • 흐림순천22.5℃
  • 비홍성(예)23.6℃
  • 흐림23.2℃
  • 구름많음제주25.8℃
  • 구름많음고산25.9℃
  • 흐림성산26.2℃
  • 흐림서귀포26.5℃
  • 흐림진주22.8℃
  • 흐림강화23.2℃
  • 흐림양평24.4℃
  • 흐림이천24.9℃
  • 흐림인제22.7℃
  • 흐림홍천23.5℃
  • 흐림태백20.7℃
  • 흐림정선군22.1℃
  • 흐림제천22.7℃
  • 흐림보은22.8℃
  • 흐림천안22.3℃
  • 흐림보령23.8℃
  • 흐림부여22.9℃
  • 흐림금산23.0℃
  • 흐림23.0℃
  • 흐림부안22.5℃
  • 흐림임실23.2℃
  • 흐림정읍23.1℃
  • 흐림남원23.6℃
  • 흐림장수21.3℃
  • 흐림고창군23.5℃
  • 흐림영광군22.4℃
  • 흐림김해시24.7℃
  • 흐림순창군23.9℃
  • 흐림북창원25.2℃
  • 흐림양산시24.5℃
  • 흐림보성군24.5℃
  • 흐림강진군24.2℃
  • 흐림장흥24.4℃
  • 흐림해남24.1℃
  • 흐림고흥24.3℃
  • 흐림의령군23.2℃
  • 흐림함양군22.6℃
  • 흐림광양시23.9℃
  • 흐림진도군23.4℃
  • 흐림봉화22.0℃
  • 흐림영주22.7℃
  • 흐림문경23.2℃
  • 흐림청송군22.4℃
  • 흐림영덕23.4℃
  • 흐림의성23.6℃
  • 흐림구미24.1℃
  • 흐림영천23.6℃
  • 흐림경주시24.4℃
  • 흐림거창22.5℃
  • 흐림합천23.3℃
  • 흐림밀양24.0℃
  • 흐림산청22.2℃
  • 흐림거제23.7℃
  • 흐림남해23.8℃
  • 흐림25.2℃
기상청 제공

2026년 08월 16일 (일)

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

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

“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.

 

 

 

 


 

관련기사

가장 많이 본 뉴스

더보기

최신뉴스

더보기

뉴스

더보기