• 맑음속초26.8℃
  • 맑음23.6℃
  • 맑음철원23.5℃
  • 맑음동두천23.9℃
  • 맑음파주22.1℃
  • 맑음대관령20.3℃
  • 맑음춘천23.1℃
  • 맑음백령도16.0℃
  • 맑음북강릉26.6℃
  • 맑음강릉28.1℃
  • 맑음동해27.3℃
  • 맑음서울23.1℃
  • 맑음인천21.4℃
  • 맑음원주22.8℃
  • 맑음울릉도17.8℃
  • 맑음수원22.9℃
  • 맑음영월24.9℃
  • 맑음충주23.7℃
  • 맑음서산21.2℃
  • 맑음울진19.5℃
  • 맑음청주24.3℃
  • 맑음대전24.5℃
  • 맑음추풍령23.5℃
  • 맑음안동23.9℃
  • 맑음상주25.2℃
  • 맑음포항25.5℃
  • 맑음군산21.7℃
  • 맑음대구24.8℃
  • 맑음전주24.9℃
  • 맑음울산23.0℃
  • 맑음창원22.4℃
  • 맑음광주24.5℃
  • 맑음부산19.7℃
  • 맑음통영21.7℃
  • 맑음목포21.7℃
  • 맑음여수20.5℃
  • 맑음흑산도21.5℃
  • 맑음완도24.1℃
  • 맑음고창24.2℃
  • 맑음순천24.5℃
  • 맑음홍성(예)22.1℃
  • 맑음23.5℃
  • 맑음제주21.2℃
  • 맑음고산18.7℃
  • 맑음성산21.0℃
  • 맑음서귀포21.7℃
  • 맑음진주23.5℃
  • 맑음강화20.4℃
  • 맑음양평23.6℃
  • 맑음이천24.4℃
  • 맑음인제22.0℃
  • 맑음홍천23.6℃
  • 맑음태백21.4℃
  • 맑음정선군23.2℃
  • 맑음제천22.4℃
  • 맑음보은23.3℃
  • 맑음천안24.0℃
  • 맑음보령21.5℃
  • 맑음부여24.1℃
  • 맑음금산24.5℃
  • 맑음23.5℃
  • 맑음부안24.0℃
  • 맑음임실23.6℃
  • 맑음정읍24.5℃
  • 맑음남원24.3℃
  • 맑음장수23.2℃
  • 맑음고창군23.8℃
  • 맑음영광군23.6℃
  • 맑음김해시24.1℃
  • 맑음순창군23.7℃
  • 맑음북창원24.4℃
  • 맑음양산시24.3℃
  • 맑음보성군22.8℃
  • 맑음강진군23.9℃
  • 맑음장흥22.4℃
  • 맑음해남22.7℃
  • 맑음고흥23.2℃
  • 맑음의령군24.8℃
  • 맑음함양군25.7℃
  • 맑음광양시23.4℃
  • 맑음진도군22.2℃
  • 맑음봉화23.4℃
  • 맑음영주24.0℃
  • 맑음문경24.9℃
  • 맑음청송군24.4℃
  • 맑음영덕25.7℃
  • 맑음의성25.7℃
  • 맑음구미24.3℃
  • 맑음영천24.8℃
  • 맑음경주시25.7℃
  • 맑음거창25.5℃
  • 맑음합천25.7℃
  • 맑음밀양25.1℃
  • 맑음산청24.1℃
  • 맑음거제21.9℃
  • 맑음남해22.3℃
  • 맑음22.4℃
기상청 제공

2026년 05월 06일 (수)

“한의 진단, 빅데이터 분석 통한 표준화 체계 마련”

“한의 진단, 빅데이터 분석 통한 표준화 체계 마련”

한의학연구원, ‘건강인 한의 핵심 생체지표 백서’ 발간
한의 분야의 인공지능 전환 위한 필수 기초 자산을 구축

이상훈 책임연구원(연구책임자).png

이상훈 책임연구원

 

[한의신문] 한국한의학연구원(원장 이진용·이하 연구원)이 한의 분야 인공지능(AI) 개발의 핵심 기반이 될 건강인 한의 핵심 생체지표 백서를 발간했다.

 

연구원은 이번 백서가 한의 진단의 한계를 극복하고 인공지능 개발에 필수적인 한의 임상데이터의 AI-ready 데이터를 구축하기 위해 기획됐다고 밝혔다.

 

이번 백서 발간을 통해 연구원은 13000명에 달하는 건강인의 데이터를 분석해 건강인의 표준 분포(참조 기준)’를 제시하는 성과를 거뒀다.

 

이를 통해 한의 진단 데이터를 객관적으로 비교·검증할 수 있는 표준화된 체계를 마련했으며 AI 전환을 위한 데이터 상호호환성을 확보할 수 있게 됐다.

 

특히 이번 백서는 한의 임상 현장에서 주로 쓰이는 생체지표에 대해 표준 측정 절차서(SOP) 참조값 한국인 성별·연령별·체질별 표준 분포를 종합적으로 제공한다.

 

(이미지) KMBIG 홈페이지 화면.png

 

최근 의료 인공지능 분야에서는 전자의무기록(EHR)과 연계 가능한 표준화된 데이터 확보가 중요해지고 있다.

 

그러나 한의약 분야에서는 통일된 측정 절차와 참조 기준이 미비해 임상 데이터를 체계적으로 축적하고 분석 및 활용하는 데 어려움을 겪어 왔고, 이번 백서가 이를 해소해 줄 전망이다.

 

연구팀은 이번 백서에 공개된 표준 측정 절차서를 준수해 데이터를 수집할 경우, 개별 연구자와 기업이 수집한 데이터를 13000명의 건강인 참조데이터와 연계해 통합 분석할 수 있다고 설명했다.

 

이어 연구팀은 이는 별도의 가공 없이 AI 학습에 즉시 활용 가능한 ‘AI-ready 데이터확보가 가능해진다는 것을 의미한다한의 인공지능 개발의 진입장벽을 낮추는 계기가 될 것이라고 기대했다.

 

실제 일부 한방의료기관에서는 본 백서의 표준 프로토콜을 도입해 AI 기반 진료체계 구축을 검토하고 있다.

 

(이미지) 한의 건강검진 데이터셋.png

 

연구책임자 이상훈 박사는 이번 백서는 한의 분야의 인공지능 전환(AX)을 데이터 구조 차원에서 뒷받침하는 핵심 기반으로서 향후 한의 전자의무기록 표준화는 물론 디지털 헬스케어 산업 활성화와 의료 AI 정책 수립에도 큰 도움이 될 것이라고 밝혔다.

 

한편, 이번 연구는 한국한의학연구원 기본사업의 지원을 받아 수행했고, 과제명은 ‘AI 한의사 개발을 위한 임상 빅데이터 수집 및 서비스 플랫폼 구축(KSN1923110)’, ‘LLM 기반 한의 빅데이터 통합 진료지원 인공지능 서비스 개발(KSN2511022)’.

 

 

백서 전문은 한국한의학연구원 홈페이지(www.kiom.re.kr) 연구성과>출판물에서 확인 가능하다.

(이미지) 한의 빅데이터(KMBIG) 공유활용 서비스.png

 

관련기사

가장 많이 본 뉴스

더보기
  • 오늘 인기기사
  • 주간 인기기사

최신뉴스

더보기

뉴스

더보기