“한의약과 AI·빅데이터의 만남, 디지털 헬스시대에서의 필수과제”

[한의신문] 보건복지부가 주최하고, 한국한의약진흥원이 주관한 ‘2025년 전통의약 국제 학술토론회’가 9, 10일 이틀간 개최된 가운데 ‘AI와 빅데이터를 활용한 전통의약 혁신전략’을 주제로 진행된 세션에서는 한국·일본·중국에서 전통의약의 AI 및 빅데이터의 활용 현황을 공유하는 한편 향후 발전 방향을 모색했다.

이날 서병관 한국한의약진흥원 임상정보빅데이터추진단장은 ‘보건의료데이터 상호운용성 확보를 위한 한의약 용어 표준화 및 빅데이터 구축 전략’을 주제로 한 발표를 통해 “한의약을 국가 의료 빅데이터 시스템에 통합하는 것은 디지털 헬스 시대에 데이터 상호 운용성을 보장하고, 한의학의 임상적 유용성을 높이기 위한 중대한 과제”라며 “한의약 데이터 표준화를 위한 프로젝트는 국제 보건정보학 표준에 부합하고, 한국 공중보건 빅데이터 플랫폼과의 연계성을 용이하게 하는 구조화된 전자건강기록(이하 EMR) 데이터베이스를 개발함으로써 한의약 임상정보 및 용어의 표준화를 목표로 하고 있다”고 설명했다.

서 단장은 “한의약은 맞춤형 의학이라는 특징을 갖고 있어, 임상 현장에서는 하나의 질병에 대해 다양한 치료가 이뤄지고 있어 정보를 모으고 표준화하는데 어려움을 겪고 있다”면서 “또한 의과와는 달리 한의과의 경우는 모든 정보를 한의계가 만들어 나가야 하는 부분에서도 어려움이 있다”고 말했다.

서 단장에 따르면 현재 한의약 데이터 표준화를 위해 2700개 이상의 고유한 한의약 임상용어에 대한 용어 기반 분류체계를 수립하고, 이를 서양의약 용어와 매핑해 의미적 상호운용성을 확보했다. 용어는 15개 주요 영역으로 분류해 각 임상 구성요소에 EMR 응용코드가 할당됐으며, 대한한의학회 및 관련 학회 전문가들과의 협력을 통해 용어 추출, 분류, 매핑 및 검증에 대한 공식적인 표준 운영 절차를 개발했다.

서 단장은 “이번 프로젝트를 통해 구축되는 표준화되고 상호운용 가능하며 확장 가능한 EMR 데이터 세트는 향후 임상연구, 보건의료정책 분석, AI 훈련, 정밀의학을 포함한 2차 데이터 활용을 위한 기반이 될 것”이라며 “현재의 노력은 한의약의 디지털 전환에 있어 이정표가 되며, 궁극적으로 표준화된 용어와 상호운용 가능한 EMR 인프라를 통해 전통의약 시스템을 전국적 건강 데이터 생태계에 통합하는 실현가능한 모델을 제시하고자 한다”고 강조했다.

또한 ‘AI와 빅데이터가 일본 전통의학의 미래를 어떻게 바꾸는가’를 주제로 발표에 나선 테츠히로 요시노 게이오기주쿠대 캄포의학센터 교수는 “전통의약 진단과정은 전통적 증후(證候)에 의존하며, 환자의 경험 등에 기반해 표준화와 교육에 있어 어려움을 초래한다”면서 “인공지능과 빅데이터 분석의 부상은 이를 해결할 중요한 기회를 제공하며, 보다 근거 기반의 전통의약으로 나아가는 길을 제시해줄 수 있다”고 운을 뗐다.

테츠히로 교수는 이어 일본 전통의약의 디지털 적용을 위한 전략적 프레임 워크 소개를 통해 대규모 임상 데이터를 인공지능과 연계, 진단적 통찰을 체계적으로 객관적인 데이터 기반의 알고리즘으로 전환하는 방식을 소개했다.

그는 “이같은 데이터 기반 접근법을 통해 △한열(寒熱) 패턴 △허실(虛實) 패턴 △기체(氣滯)와 같은 기본적인 한방 증후군에 대한 예측모델을 개발하게 됐다”며 “더불어 이 연구결과를 바탕으로 환자 데이터로부터 적절한 처방을 제안할 수 있는 임상 의사 결정 지원시스템의 프로토 타입의 개발로 이어지게 됐다”고 말했다.

특히 그는 “경험담에서 알고리즘으로의 전환은 전 세계적으로 진행 중인 전통의약 현대화의 핵심 주체이며, 이같은 AI 지원 전략은 의사의 미묘한 기술을 대체하는 것이 아닌, 데이터를 기반으로 하는 통찰력으로 이를 보완해 나간다는 의미”라며 “더불어 전 세계적으로 서양의약 교육을 받은 임상의들이 동아시아 전통의약의 복잡성을 이해하는데 있어서도 도움이 되는 교육자료로 활용될 수 있을 것”이라고 강조했다.

이와 함께 장 레이 중국 중의과학원 중의약 데이터센터 부연구원은 ‘중의약 연구에서의 인공지능 응용’을 주제로 발표를 진행, 인공지능 기술이 전통의약 연구에 적용될 수 있는 실제 구현 방안을 공유하는 한편 향후 활성화를 위한 방안을 제언했다.

장 부연구원은 “중의약 처방은 풍부한 임상경험을 바탕으로 기본처방과 더불어 환자의 상태에 따라 약재를 가감하는 가감방(변형처방)을 많이 활용하고 있다”면서 “이같은 임상 데이터로부터 AI를 활용해 진단 및 치료 패턴을 도출해 나간다면 보다 비용효과적인 치료전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다.

그는 또 “중의약 데이터센터에서는 중의약 진단이론을 통합한 처방 추천모델을 개발해 단계적 치료원칙을 결정하고 처방을 추천하는데 도우을 줄 수 있는 의사결정 지원 모델도 개발했다”면서 “더불어 글로벌 보건문제로 부상하고 있는 ‘비만’ 문제 해결을 위해 중의약 웰니스 모델을 구축, 비만을 대상으로 한 대규모 중의약 기반 건강 유지 모델 구축에도 나서고 있으며, 중국 유니콤과의 협업을 통해 중의약 디지털 지능 연구 플랫폼을 설립했다”고 밝혔다.

장 부연구원은 이어 “전통의약에서의 AI 활용은 결국 의사결정 지원 시스템 등을 통해 비용효과적인 치료전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있을뿐더러 처방 분석을 통해 신약 개발을 가속화하는 데도 역할을 할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

또한 김종환 식품의약품안전처 식품의약품안전평가원 보건연구관은 ‘인공지능을 활용한 한약(생약) 관능검사 보조기술 개발 연구’란 제하의 발표를 통해 한약재의 품질 검사의 객관성과 효율성을 높이기 위한 인공지능 적용 연구에 대해 소개했다.

김 연구관은 “한국에서 한약재의 품질 검사는 △관능 검사(형태, 색상, 냄새 등) △분석 검사(동정, 함량 등) △유해물질 검사(중금속, 농약 잔류물 등)로 구성되며, 이 모든 검사를 통과한 한약재만이 표준화된 한약재 제품으로 유통하게 된다”면서 “이중 관능검사는 한약재의 원산지, 외관, 이물질 유무, 건조상태, 포장상태 등을 종합적으로 평가하는 것으로, 대한민국약전 및 대한민국약전외한약(생약)규격집에 등재된 모든 한약재에 적용된다”고 설명했다.

그는 이어 “관능검사는 대부분 전문가들의 감각에 따르고 있는 가운데 식품의약품안전평가원에서는 관능검사의 객관적인 효율성 확보를 위해 인공지능을 적용한 관련 연구를 2023년 시작해 2027년까지 진행하고 있다”면서 “앞으로 정화도 개선과 더불어 실제 현장에서도 적용가능한 연구성과가 도출될 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

한편 주제 발표 이후에는 신수용 카카오헬스케어 선행기술연구소장의 사회로 세션 발표자들이 참석한 가운데 ‘AI와 빅데이터를 활용한 전통의약 혁신방안’을 주제로 종합토론이 진행됐다.