한의약, 인공지능과의 만남으로 새로운 미래 제시

 [한의신문] 보건복지부(장관 정은경)는 9일부터 10일까지 이틀간 서울 중구에 위치한 페럼타워 페럼홀에서 ‘2025년 전통의약 국제 학술토론회’를 개최, 인공지능(AI)·빅데이터를 활용한 전통의약 혁신을 비롯해 국제표준 및 WHO 글로벌 협력 방안 등에 대해 논의한다.

보건복지부 주최 및 한국한의약진흥원 주관으로 온·오프라인에서 동시에 진행된 이번 학술토론회는 ‘한의약, 인공지능을 만나다: 전통의약의 새로운 미래’라는 주제로 일본, 중국, 대만 등 10개국 18명의 전문가, 한의약 관련 단체, 시민 등 500여 명이 참여했다.

9일 진행된 개회식에서 이은경 한의약진흥원 정책본부장은 이화동 원장 직무대행의 개회사 대독을 통해 “이번 학술토론회는 정부의 국정과제인 AI와의 융합을 통해 한의약의 경쟁력을 높이고, 미래 발전방향을 논의하는 뜻깊은 자리”라며 “한의약진흥원은 한의약의 과학화·표준화·세계화를 선도하는 전문기관으로서 전 세계가 함께하는 한의약의 가치를 실현하는데 최선을 다하겠다”고 말했다.

또한 정영훈 보건복지부 한의약정책관은 환영사를 통해 “AI와 빅데이터 등 최신 정보통신기술과 결합한 혁신 전략, 국제표준 정립과 글로벌 협력 방안, 해외시장 확대 전략 등은 앞으로 전통의약의 국제 경쟁력을 높이는 핵심 의제가 될 것”이라며 “이번 학술토론회는 전통의약의 환경 변화에 대응할 정책과제를 공유하고, 글로벌 협력의 비전을 함께 그려나가는 중요한 전환점이 될 것이며, 아울러 각국의 경험과 사례를 바탕으로 한 논의는 전통의약의 혁신과 시장 확대를 넘어, 건강 가치 창출 및 국제 공중보건 협력과 발전에도 새로운 지평을 여는 계기가 될 것으로 기대된다”고 밝혔다.

이와 함께 국회 보건복지위원회 박주민 위원장은 영상축사를 통해 “이번 행사에서는 전통의약이 인공지능을 만나 어떠한 변화를 꿈꿀 수 있을지에 대한 혁신적이고 중요한 논의가 있을 것으로 생각하고 있다”며 “이번 논의를 통해 한의학이 한 단계 더 높은 수준으로 발전하기를 진심으로 기원한다”고 전했다.

또 이진용 한국한의학연구원장은 “전통의약과 첨단기술의 융합은 전통의약이 과학적 근거를 토대로 미래 의료 혁신을 이끄는 주역으로 자리매김하게 하는 중요한 전환점이 될 것”이라며 “글로벌 보건 및 의료 협력은 이제 선택이 아닌 필수가 된 만큼 한의약과 전통의약도 국가 간 신뢰와 국제표준, 다학제적 협업을 바탕으로 새로운 미래를 열어가야 할 것이며, 더불어 첨단기술과 국제협력은 전통의약 산업의 지속가능한 성장과 세계시장 진출을 견인하는 든든한 디딤돌이 될 것”이라고 밝혔다.

또한 윤성찬 대한한의사협회장은 “전통의약이 나아가야 할 변화와 도전의 방향을 정확히 제시하고 있는 이번 학술토론회는 이미 현대의료의 패러다임을 바꾸고 있는 인공지능과 빅데이터 기술을 어떻게 전통의약과 접목시켜 한의약과 세계 전통의약이 한 단계 더 도약할 수 있느냐에 대한 원동력을 마련하는 뜻깊은 자리가 될 것”이라며 “오늘 이 자리가 단순한 학술 교류를 넘어 각국 전통의약의 지혜와 경험을 공유하며 함께 걸어갈 미래 비전을 제시하고 실천 방안을 모색하는 시간이 됐으면 한다”고 말했다.

개회식 후에는 카카오헬스케어 선행기술연구소 신수용 소장이 ‘기술로 사람을 건강하게’라는 주제로 특별강연을 진행했다.

이날 신 소장은 “한의약 분야에서도 AI를 어떻게 접목시켜야 하는 것에 대한 많은 고민이 있는 것으로 알고 있는데, 오늘 발표를 통해 데이터를 어떻게 정리하면 될 것인지에 대해 중점적으로 설명하고자 한다”고 운을 뗐다.

이어 그는 카카오헬스케어의 헬스케어 데이터 플랫폼인 ‘HRS(Healthcare data Research Suite)’에 대한 소개를 통해 데이터 표준화의 중요성 및 카카오헬스케어의 경험을 공유하는 한편 최근 부각되고 있는 생성형 AI를 이용해 의료데이터 처리를 편리하게 할 수 있는 방법을 설명했다.

신 소장에 따르면 ‘HRS’는 다기관 연구를 지원하기 위해 개발된 데이터 플랫폼으로, 다기관 연구를 지원하기 위해서는 서로 다른 의료기관들의 용어와 코드들을 표준화하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해 카카오헬스케어는 OMOP CDM 및 기타 다른 데이터 모델들을 참고로 ‘UDM(Universal Data Model)’이라는 자체 모델을 개발해 데이터를 저장하고 있으며, 동시에 SNOMED CT, LOINC 등과 같은 국제표준용어로 매핑해 데이터를 표준화하여 관리하고 있다. 더불어 해당 작업의 효율을 높이기 위해 생성형 AI를 활용하여 표준용어매핑 도구를 개발, 용어 매핑 테이블을 관리하면서 매핑 작업에 활용하고 있다.

신 소장은 “병리보고서, 영상보고서, 경과기록지 등과 같이 텍스트로 기록된 정보들도 다양한 연구에 필수적인 정보들을 담고 있지만, 해당 정보들이 정형화되어 있지 않아 연구 활용에 어려움을 겪고 있는 것이 현실”이라며 “이같은 정보들을 연구에 활용하기 위해 LLM을 활용한 Named Entity Recognition 도구를 개발해 데이터 구조화를 진행하고 있으며, 이외에도 다기관 연구를 지원하면서 개인정보를 보호하기 위해 대표적인 ‘PET(Privacy Enhancing Technology)’ 중 하나인 ‘연합학습(Federated Learning)’을 지원하고 있다”고 설명했다.

특히 신 소장은 “AI를 제대로 활용하기 위해선 많은 고민이 해야 하는데, AI는 데이터가 필요하다고 대부분의 사람들이 말하고 있지만 정작 그 데이터를 정리하고 검증하는 것에 대한 관심은 없는 것 같다”면서 “한의약 분야에서 AI를 적극적으로 도입하고 싶다면, 한의약 관련 데이터들을 누군가가 책임을 지고 표준화시키고, 정제라는 프리프로세싱을 해 분석이 가능한 형태로 만드는 작업에 많은 투자를 해야 한다”고 강조했다.

한편 특별강연 이후에는 9, 10일 이틀간 △인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 전통의약 혁신 전략 △전통의약의 국제표준과 글로벌 협력방안 △전통의약 산업의 해외시장 확대와 성장 기회 △국제보건의료 협력과 WHO 전통의약 신규전략 △한의약 외국인환자 유치 확대를 위한 미래전략의 국가별 사례 및 성과 등 5개의 세션에서 다양한 발표와 함께 토론이 진행됐다.