• 맑음속초6.6℃
  • 맑음3.6℃
  • 맑음철원2.2℃
  • 맑음동두천4.7℃
  • 맑음파주2.7℃
  • 맑음대관령-1.9℃
  • 맑음춘천3.8℃
  • 박무백령도6.8℃
  • 안개북강릉6.3℃
  • 맑음강릉7.2℃
  • 맑음동해7.5℃
  • 박무서울7.3℃
  • 박무인천5.5℃
  • 맑음원주5.5℃
  • 박무울릉도7.2℃
  • 박무수원5.9℃
  • 맑음영월3.2℃
  • 맑음충주3.4℃
  • 맑음서산3.9℃
  • 맑음울진4.3℃
  • 연무청주7.5℃
  • 맑음대전5.8℃
  • 맑음추풍령6.1℃
  • 박무안동4.5℃
  • 맑음상주9.0℃
  • 박무포항7.9℃
  • 흐림군산7.0℃
  • 박무대구5.6℃
  • 박무전주6.6℃
  • 박무울산6.9℃
  • 박무창원8.0℃
  • 박무광주7.4℃
  • 박무부산8.5℃
  • 맑음통영6.7℃
  • 박무목포7.4℃
  • 맑음여수9.0℃
  • 박무흑산도6.7℃
  • 맑음완도7.0℃
  • 흐림고창6.5℃
  • 맑음순천7.5℃
  • 박무홍성(예)5.9℃
  • 맑음4.1℃
  • 구름많음제주9.8℃
  • 흐림고산8.9℃
  • 맑음성산9.9℃
  • 맑음서귀포9.0℃
  • 맑음진주3.0℃
  • 맑음강화4.9℃
  • 맑음양평5.6℃
  • 맑음이천4.8℃
  • 맑음인제2.5℃
  • 맑음홍천4.2℃
  • 맑음태백0.8℃
  • 맑음정선군1.5℃
  • 맑음제천1.7℃
  • 맑음보은3.0℃
  • 맑음천안3.7℃
  • 맑음보령6.0℃
  • 흐림부여5.9℃
  • 맑음금산3.5℃
  • 맑음5.0℃
  • 흐림부안7.9℃
  • 맑음임실2.4℃
  • 맑음정읍7.3℃
  • 맑음남원3.3℃
  • 맑음장수0.9℃
  • 맑음고창군6.0℃
  • 흐림영광군7.1℃
  • 맑음김해시7.2℃
  • 맑음순창군3.2℃
  • 맑음북창원7.8℃
  • 맑음양산시5.7℃
  • 맑음보성군8.2℃
  • 맑음강진군4.8℃
  • 맑음장흥4.6℃
  • 흐림해남7.5℃
  • 맑음고흥4.4℃
  • 맑음의령군1.2℃
  • 맑음함양군3.6℃
  • 맑음광양시7.2℃
  • 흐림진도군7.5℃
  • 맑음봉화-0.1℃
  • 맑음영주3.1℃
  • 맑음문경8.0℃
  • 맑음청송군0.8℃
  • 맑음영덕6.8℃
  • 맑음의성1.9℃
  • 맑음구미8.5℃
  • 맑음영천2.5℃
  • 맑음경주시3.2℃
  • 맑음거창2.7℃
  • 맑음합천4.2℃
  • 맑음밀양5.1℃
  • 맑음산청5.3℃
  • 맑음거제5.9℃
  • 맑음남해7.2℃
  • 박무4.6℃
기상청 제공

2026년 03월 26일 (목)

가천대·부산대 공동연구팀, LLM 기반 한의학 학습 챗봇 개발

가천대·부산대 공동연구팀, LLM 기반 한의학 학습 챗봇 개발

AI로 표준화 환자 역할 수행부터 자동채점·맞춤형 피드백까지
새로운 LLM·임상 시나리오 적용 가능한 표준 평가 프레임워크도 제시


LLM 1.jpg

 

[한의신문] 가천대학교 김창업 교수, 부산대학교 김지환 교수 공동연구팀이 거대언어모델(LLM) 기반의 한의학 임상수행평가(CPX) 학습 시스템을 개발했다. 이 시스템은 인공지능(AI)을 활용해 학생들의 진료 과정을 평가하고, 자동 채점 및 맞춤형 피드백을 제공하는 혁신적인 교육 도구로 주목받고 있다.


이 시스템은 표준화 환자(SP) 역할을 AI가 대신 수행하며, 학생들이 임상 환경에서 실시간으로 진료 연습을 할 수 있도록 설계됐다. 특히 채점과 피드백 기능을 각각 다른 AI 모델로 최적화해 효율성을 극대화했다. 김준동 가천대 박사과정생은 “정량적 채점은 Claude-3.5-Sonnet 모델을 기반으로 진행되며, 100%의 정확도와 평균 43.2초의 빠른 처리 속도를 자랑한다”고 설명했다. 이어 “피드백 생성에는 GPT-4o가 구체적인 초안을 작성하고 Claude-3.5-Sonnet이 자연스러운 한국어로 다듬는 이중 구조를 도입해 두 모델의 장점을 모두 활용했다”고 밝혔다.


시스템은 웹 기반으로 구현돼 학생들이 시간과 장소에 구애받지 않고 QR코드를 통해 즉시 접속할 수 있다. 실습 후에는 정량적 점수와 개선점을 담은 맞춤형 피드백이 제공된다. 기존 CPX 교육에서 제기됐던 평가자 부족과 피드백 제공의 한계를 AI 기술로 해결했다는 점에서 의미가 크다. 

 


LLM 2.jpg

 

연구팀은 나아가 CPX 학습 챗봇의 기술적 한계를 넘어 미래 확장성을 고려한 표준 프레임워크를 함께 제시했다. 이 프레임워크는 새롭게 개발되는 AI 모델이나 다양한 임상 시나리오를 체계적으로 평가하고 적용할 수 있는 개발 파이프라인으로, 시스템의 지속적인 발전을 가능하게 한다. 빠르게 발전하는 AI 기술을 의료 교육에 효과적으로 접목할 수 있는 방법론을 제시했다는 점에서도 주목받고 있다.


김창업 교수와 김지환 교수는 “이 프레임워크는 한의학을 넘어 의학, 치의학, 간호학 등 다양한 의료 교육 분야로 확장할 수 있다”며 “향후 음성 인식과 영상 분석 기술을 도입해 더욱 실감나는 실습 환경을 구현할 계획”이라고 밝혔다. 


또한 공저자인 부산대 이혜윤 교수는 “현재 한의과대학 학생들을 대상으로 실제 교육 환경에서의 적용을 준비하고 있으며, 이를 통해 시스템의 교육적 효과를 체계적으로 검증할 예정”이라고 덧붙였다. 


이 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 관련 연구 결과는 대한한의학회지 제45권 제4호에 게재됐다.

 

관련기사

가장 많이 본 뉴스

더보기
  • 오늘 인기기사
  • 주간 인기기사

최신뉴스

더보기

뉴스

더보기