대한한의진단학회, 2025 하계학술대회 톺아보기 - <2>

[한의신문] 대한한의진단학회는 지난 8월7일 ‘AI시대 첨단공학을 접목한 한의진단의 발전’이라는 주제로 오프라인 하계학술대회를 개최했다. 본란에서는 4개 세션으로 이뤄진 학술대회 강연을 요약해 두 부분으로 나눠 연재한다. <편집자주>

세션 3 ‘인공지능 융합’

△ LLM의 원리를 활용한 현대적 질병과 변증진단

한국한의학연구원 이상훈 박사는 LLM의 작동 과정은 한의학에서 다양한 증상을 변증이라고 하는 특정 개념 공간에 할당해 관련성과 특정 패턴을 갖는 공통된 증상에 대한 맥락을 발견해 ‘개념화’ 하는 작업과 매우 유사함을 설명했다. 또 이러한 Transformer 알고리즘의 특성으로 인해 ‘한의학적 변증과 현대의학적 질병에 대한 대응’이 LLM에선 매우 쉬운 작업이며 ‘기능성소화불량’, ‘파킨슨’, ‘치매’ 등의 질환 관련, LLM이 한의학적 변증과 현대의학적 질환 간에 어떻게 상호 연관성을 찾는지 보였다. 또 LLM의 강점으로 인해 한의학과 현대의학의 융합이 매우 가속화 할 것으로 보이며 AI가 촉발 중인 통합의학에 대한 압력에 한의학이 시급히 대응하고 변화해야 한다고 제안했다.

△ 인공지능 챗봇의 변증 능력 평가 지표 개발

부산대학교 김기왕 교수는 거대언어모델(LLM) 기반 챗봇의 한의 진단 및 변증 적용 가능성을 평가하기 위한 지표 개발을 주제로 발표했다. 최근 보급된 챗봇은 한의 고유의 진단 영역인 변증에서는 여전히 제한적 성과를 보이고 있다고 설명했다.

김 교수는 현재 인공지능이 어느 정도의 변증 능력을 보유하고 있는지를 수치적으로 비교할 수 있는 표준적 측정 도구, 즉 변증 능력 테스트 셋 개발이 필수적이라고 강조했다.

김 교수는 인공지능의 변증 능력 평가를 위한 △증상 판정 정확도–실제 증(證)에 얼마나 근접한 답을 내는가 △증상 포괄도–챗봇이 해당 증과 관련한 증상을 얼마나 많이 찾아냈나 △질의 효율성–적은 질문으로 답을 도출했나의 세 지표를 제시하고 이 지표 측정을 위해 변증이 불가능한 증례 포함, 5~10개의 증례로 구성된 변증 능력 테스트 셋을 구성할 계획이다.

△한의처방 효과크기 추론모델 기반 처방추천시스템 개발

상지대 한의과대학 남동현 교수 연구팀은 특정 질환에 대해 여러 한약 처방 시 환자에 따른 적절하고 효과적인 처방을 과학적으로 예측하는 것을 목표로 했다. 연구팀은 ‘기능성 소화불량’ 환자들을 대상으로 임상연구를 통해 시스템의 기반이 되는 데이터를 구축했다. 환자 개개인의 상태와 특정 한약 처방(평위산, 시호소간탕, 이중탕 등)이 만났을 때 어느 정도의 치료 효과가 나타날지 예측하는 모델을 개발했다. 이 시스템은 한의사가 진료 현장에서 환자의 정보를 입력하면, AI가 해당 환자에 가장 높은 치료 효과를 보일 것으로 예측되는 한약을 분석·추천해주는 방식으로 최종 결정을 돕는 강력한 ‘의사결정 보조 시스템(CDSS)’ 역할을 한다.

연구팀은 앞으로 기능성 소화불량를 포함, 다양한 질환에 대해 예측 모델을 확장할 계획이다.

△ AI 기반 한의진료지원시스템 R&D – InSAM에서 Scriptary AI까지

㈜7일 김현호 대표는 한의학 임상결정지원시스템(Clinical Decision Support System, CDSS) 개발 현황을 소개했다. Scriptary AI는 환자의 문진 기록과 맥락(Context)을 정리해 감별 진단과 최적 처방을 제안하고 의료진에게 단시간 내 높은 정확도의 진단·처방을 전하며, 환자에게는 신뢰성 높은 건강정보를 제공한다.

이를 위해 연구팀은 의서 기반 처방 데이터, 1990년 이후 국내 학술논문 전수조사 등 고품질의 한의 지식 데이터를 구축해왔으며, 대규모 언어모델(LLM), 임베딩, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법 등을 활용해 한의학의 난제였던 비표준적 지식 처리 문제를 해결코자 했다.

세션 4 ‘첨단기술 융합’

△ 인공지능 이용한 실시간 경혈위치 가이딩 기법 개발

국립부경대학교 이명기, 이병일 교수 연구팀은 인공지능을 활용한 경혈 위치 가이딩 및 환자 생체정보 수집 시스템을 개발했다. 골관절염과 파킨슨병 환자에게 유효한 것으로 알려진 경혈의 위치를 증강현실(AR)로 실시간 제공하는 시스템을 구현했다. 또 3차원 메타휴먼 모델을 활용해 교육 및 훈련용 혼합현실 시스템도 개발 중이다. 아울러 환자의 치료 효과를 객관적으로 평가하기 위해 생체 정보 수집 시스템을 개발했다. 경혈 자극 전후의 변화를 기록할 수 있도록 센서패드와 적외선 센서를 기반으로 호흡, 심박, 체온 등 주요 생체 데이터를 실시간으로 수집·모니터링 할 수 있게 했다.

△전도성 마이크로니들을 이용한 생체 미세전류 검출법 개발

㈜라파스 나숙희 박사는 전도성 마이크로 니들을 활용한 생체 미세전류(bio-microcurrent) 검출 기술을 개발하고 있다. 전도성 마이크로 니들은 통증 없이 피부를 투과해 간질액(ISF) 또는 혈액과 접촉해 전류 변화를 감지할 수 있는 최소침습적 대안으로 제시된다. 라파스는 PEDOT:PSS 기반 전도성 고분자를 활용해 생체적합성, 유연성, 공정 용이성을 확보했으며, 미세전류 검출 실험에서 이온 농도 변화와 전류 값이 상관됨을 확인했다. 또한 다양한 어레이 구조와 공정 최적화를 통해 기계적 강도와 전기적 특성을 확보하였고, 자동화 프로토타입 생산 설비도 구축하였다.

△ 디지털 기술로 구현하는 경혈 진단 및 치료 통합 시스템 설계

포항산업과학연구원 문영민 박사는 전통 한의학에 디지털 기술을 접목한 ‘경혈 진단 및 치료 통합 시스템’을 공개했다.

문영민 박사는 “본 연구의 통합 시스템은 인체 내 경혈에 직접 에너지 전달이 가능하도록 개발된 침습형 레이저 침 외에도, 전기, 진동 등 다양한 복합 자극을 통합 제어하는 융합치료기기와 환자의 기본 정보, 치료 이력, 미세순환 및 생체신호 등 다양한 데이터를 통합 관리하는 빅데이터 서버로 구성돼 있으며, 이를 통해 한의학 치료의 과학적 검증과 고도화를 위한 새로운 돌파구를 제공코자 한다”며 “본 시스템은 저비용이면서도 높은 확장성을 갖도록 설계됐으며, 본 시스템을 기반으로 객관적 데이터가 부족했던 기존 한의학의 한계를 극복하고 축적된 빅데이터를 활용해 과학적 근거에 기반한 개인별 맞춤형 치료 프로토콜을 제공하는 것이 최종 목표”라고 밝혔다.