論으로 풀어보는 한국 한의학(316)

김남일 교수 

경희대 한의대 의사학교실

필자는 20년 넘게 ‘歷代名醫醫案’을 찾아 정리하여 ‘민족의학신문’에 게재해왔다. 의안(醫案)이란 무엇인가. 그것은 단순히 “어떤 약을 써서 나았다”는 결과의 보고가 아니다. 환자의 證狀, 脈象, 그리고 환자의 나이, 성별, 당시의 계절적 기운까지 아우르는 종합적 사유의 정수다.

종이 위에 박제된 이 방대한 기록들은 그간 현대 과학의 잣대 앞에서 ‘경험론’이라는 이름으로 과소평가받기도 했다. 그러나 이제 인공지능(AI)이라는 새로운 등불을 들고 이 깊은 醫案의 숲을 다시 들여다보니, 그 속에 숨겨진 정교한 알고리즘이 비로소 제 모습을 드러내고 있다. 역대 명의들의 의안을 AI 연구에 활용하며 느낀 소회는 한마디로 ‘溫故知新의 경이로움’이다.

명의들의 의안은 서술형 문장으로 이루어진 ‘비정형 데이터’의 극치다. 이를 자연어 처리(NLP) 기술로 분석해 보면 단순한 처방 목록이 아니라 특정 병증(證)에서 약재로 이어지는 논리적 연결망이 지식 그래프(Knowledge Graph) 형태로 선명하게 도출된다. 과거의 직관이 현대의 논리로 치환되는 순간이다.

AI는 인간의 힘으로는 계산하기 힘든 기후 데이터, 환자의 체질, 그리고 처방 사이의 다차원적 상관관계를 찾아낸다. 이는 우리가 막연히 느끼던 ‘氣의 흐름’이나 ‘장부의 조화’를 데이터 기반의 예측 모델로 전환할 수 있는 가능성을 보여주었다.

또한 의안 속에서 명의들이 약재 더하고 빼는 ‘加減’의 행위는 인공지능의 ‘가중치 조절(Weight Tuning)’과 맞닿아 있다. AI는 수백 년 전 명의가 왜 그 시점에서 처방을 바꾸었는지 그 패턴을 학습하여, 현대의 난치병 치료를 위한 최적의 처방 조합을 제안하는 단계에 이르렀다.

한약 처방은 君臣佐使의 체계를 따른다. 이는 현대 AI 연구의 다중 표적 치료 모델(Multi-target Strategy)에 중요한 영감을 제공한다. 침구학 역시 경혈이라는 ‘스위치’를 통해 인체의 에너지 흐름을 조절하는 시스템 가이드로서, AI를 통한 생체 제어 알고리즘으로 재해석될 수 있다.

물론 기술적 진보가 만능은 아니다. 필자가 의안을 정리하며 가장 경계했던 것은, 의안 속에 담긴 ‘醫者의 本心’, 즉 환자를 향한 긍휼의 마음이 데이터의 파편 속에 매몰되는 것이었다. AI는 처방의 확률을 계산할 수는 있지만, 환자의 손을 맞잡았을 때 느껴지는 생명의 무게까지 계산할 수는 없다.

따라서 우리가 추진하는 AI 연구는 단순히 과거의 처방을 복제하는 도구가 아니라, 명의들의 사유 구조를 복원하여 현대 한의사가 더 정교하고 따뜻한 진료를 할 수 있게 돕는 조력자가 되어야 한다. 『역대명의의안』의 원고 뭉치 속에 잠들어 있던 지혜가 디지털의 파도를 타고 미래로 나아가 현대인의 질병을 치유하는 생명수로 다시 태어나기를 소망한다.

역대 명의들의 醫案은 단순한 과거의 유물이 아니라, 인공지능이라는 새로운 생명력을 기다려온 미래의 씨앗이다. 기술의 끝은 사람을 향해야 한다. AI가 도출한 수많은 데이터 속에서 환자의 고통을 살피는 ‘醫者의 本心’의 가치를 잃지 않는다면, 한국 한의학은 인공지능 시대를 맞아 전 세계 인류의 건강을 지키는 가장 따뜻하고도 날카로운 지혜가 될 것이라 확신한다.