[한의신문] 가천대학교와 부산대학교 공동 연구팀이 객관 구조화 임상평가(OSCE) 교육 에서 AI(Artificial Intelligence) 챗봇을 활용한 학습 효과를 평가하고, 동료 역할극 방식과의 차이점을 검토해 새로운 교육모형을 제안했다. 이같은 연구결과는 교육 분야의 Q1 저널인 ‘BMC Medical Education’에 “Comparing AI chatbot simulation and peer role-play for OSCE preparation: a pilot randomized controlled trial”이라는 제목으로 게재됐다. 이번 연구는 최신 생성형 AI 챗봇이 실제 의료 임상 교육에서 어떤 교육적 가치를 가지는지를 무작위대조시험 설계를 통해 확인한 국내외 첫 사례로, AI를 활용한 한의사 교육의 새로운 출발점을 제시하고 있다. 연구에서는 4학년 예비 한의사 학생 19명을 ‘AI 챗봇 기반 학습 그룹’과 ‘동료 역할극 그룹’으로 무작위 배정했다. AI 챗봇은 GPT-4o와 Claude 3.5 기반의 대화형 환자 시뮬레이터이며, 동시에 채점을 수행하고 피드백을 제공한다. 두 그룹 모두 동일한 사전 학습 시간을 가진 후 각각의 방식으로 임상면담 훈련을 진행했고, 이후 두 차례의 OSCE시험을 통해 학습 효과를 평가받았다. 연구 결과 AI 챗봇 기반 학습 그룹의 OSCE 수행 총점은 동료 역할극 그룹과 통계적으로 유의미한 차이는 없었지만, 각기 다른 임상 역량 영역에서 강점을 보이는 것으로 나타났다. 세부적으로 보면 동료 역할극 그룹은 병력 청취(History Taking) 영역에서 더 높은 점수를 얻으며, 의사소통 및 상호작용 훈련에 강점을 나타냈다. 반면 AI 챗봇 그룹은 환자 교육(Patient Education) 영역에서 높은 점수를 기록하는 한편 들은 시간과 공간의 제약 없이 혼자 반복 연습하고, 자동화된 구조적 피드백을 받을 수 있다는 점에서 높은 만족도를 보였다. 즉, 두 방법은 상호 보완적인 강점을 보인 것으로, 동료 역할극이 대면훈련을 통해 실제 상황에 가까운 상호작용 기술을 개발하는 데 효과적이였다면, AI 챗봇은 자기 주도적이고 성찰적인 환경에서 임상 추론 능력을 키우는 데 잠재력이 있다는 것. 이에 연구팀은 두 방법을 결합한 ‘블렌디드 러닝 모델’이 최적의 학습 전략임을 제시했다. 이와 관련 김창업 가천대 교수(교신저자)는 “AI가 의사를 대체할 것에 대한 걱정보다도, 그 강력함을 어떻게 활용해 더 뛰어난 의료인을 양성할 수 있을지 질문해야 할 시점”이라고 강조했으며, 김지환 부산대 교수(교신저자)는 “인력과 시간이 많이 필요한 OSCE 교육에서 AI 기반 도구는 현실적인 대안으로서 잠재력이 크며, 향후 한의교육학계의 큰 관심이 필요하다”고 밝혔다. 또한 이혜윤 부산대 교수(공동 1저자)는 “AI를 단순히 도입하는 차원을 넘어, 교육 목적에 맞게 적절히 활용하는 방안을 고민해볼 수 있었다”며 “모의진료 교육은 질문 목록을 외워 묻는 것이 아니라, 스스로 생각해 문제를 해결하는 임상추론 능력을 기르는 데 핵심이 있음을 상기했다”고 말했다. 이어 김준동 가천대 박사과정생(공동 1저자)은 “AI를 활용한 RCT 연구 과정에서 마주했던 실질적 교훈들도 함께 정리해 소개할 수 있어 의미 있었다”고 전했다. 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 수행됐다.

[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.

<편집자 주> 대한한의진단학회는 지난 8월7일 ‘AI시대 첨단공학을 접목한 한의진단의 발전’이라는 주제로 오프라인 하계학술대회를 개최했다. 본 란에서는 4개 세션으로 이뤄진 학술대회 강연을 요약해 연재한다. 세션 1 ‘한의 진단 생체지표 정량화’ △ 한의 맥진의 정량화와 임상적 활용 가능성 제고를 위한 연구 동향(전영주 박사, 한국한의학연구원) 요약-객관적 지표 개발로 신뢰성 강화/디지털 헬스케어 시대 맞춤형 진단 도구로 확장 기대 맥진은 한의학의 대표적 진단법으로 질병의 초기 파악과 치료 효과 판정에 널리 쓰여 왔다. 그러나 시술자의 숙련도에 따라 결과가 달라질 수 있다는 한계가 꾸준히 지적돼 왔다. 이에 따라 최근에는 맥파 측정 기술을 정량화·표준화하고 맥상의 물리적 해석을 바탕으로 객관적 지표를 마련하려는 노력이 이어지고 있다. 한국한의학연구원 전영주 박사는 이러한 연구 동향을 소개하며 센서 기반 맥진기 개발과 함께 대표적인 10대 맥상을 과학적으로 규정할 수 있는 물리적 속성을 도출해 정량 지표로 전환하는 과정을 설명했다. 이 과정에서 맥의 세기, 깊이, 긴장도, 첨예도를 각각 수치화한 맥력지수(PPI), 맥심지수(PDI), 맥긴지수(PTI), 맥첨지수(PSI) 등이 개발됐으며 이를 바탕으로 대규모 임상 데이터 분석도 진행됐다. 상용화된 맥진기(DMP-Life+, 대요메디㈜)를 활용한 연구에서는 연령과 성별에 따른 맥파 분포 특성이 밝혀졌다. 또 냉·온 자극, 비만 환자의 운동, 월경 주기 등 다양한 생리·병리 상황에서 맥파 변화를 분석한 결과, 맥진 지표가 심혈관 기능과 자율신경 반응과 밀접하게 연관돼 있음을 확인했다. 이는 맥진의 신뢰성을 높여 임상적 활용 가능성을 넓히는 데 기여할 것으로 기대된다. 전 박사는 나아가 이러한 데이터를 인공지능(AI) 기술과 결합하면 한의 변증 판별의 자동화와 정밀화를 실현할 수 있으며 비침습적이고 간편한 특성을 살려 디지털 헬스케어 및 맞춤형 건강관리 서비스로 확장할 수 있다고 전망했다. 아울러 그는 “맥진의 현대화 연구는 전통의학의 과학화를 넘어 미래 의료기술과 디지털 헬스케어 산업으로의 확장을 이끄는 핵심 기반이 될 것”이라고 강조했다. △ 한국인 정상 설 색상 참조표준 개발 현황과 과제(전형준 박사, 한국한의학연구원) 요약-전국 다기관 데이터 기반 정상 설 색상 참조표준 개발/자동화 측정 한계와 임상적 의미에 대한 지속적 논의 필요 한국한의학연구원 전형준 박사는 ‘한국인 정상 설 색상 참조표준 개발 현황과 과제’를 주제로 발표했다. 이번 연구는 한의건강검진 데이터수집 연구(연구책임자 이상훈 박사)를 통해 확보된 자료를 활용한 것으로 2020년 한 해 동안 전국 5개 한방병원에서 수집된 설 영상 2158건 중 적합 데이터를 선별한 967건을 바탕으로 성별·연령대별 설 색상 참조표준을 개발했다. 설 색상은 혀의 실질 표면인 설질과 그 위를 덮는 설태로 구분해 CIELAB 색상값으로 제시했으며, 이는 국가표준기본법에 근거해 산업통상자원부 국가기술표준원이 검증·공인하는 참조표준 체계에 속한다. 전 박사는 이번 참조표준이 향후 설진 측정 시스템에서 정상 참조값으로 활용될 가능성이 크다고 강조했다. 다만, 그는 “‘설질이 담홍색이고 설태가 얇고 흰 것’으로 표현되는 정상설의 정의가 단순한 색상값 논의를 넘어 지속적인 고찰이 필요하다”고 지적했다. 실제 참조표준에 활용된 영상 중에는 한의학적으로 미병 상태나 불건강 상태를 반영한 경우도 포함될 수 있어 자동화 측정 과정에서 이러한 요소가 간과되지 않도록 주의해야 한다는 것이다. 이를 보완하기 위한 방안으로 혀의 각 픽셀 단위 색상값 분포도 분석을 제시했다. 이 방법은 영역별 평균 색상값 만으로는 포착되지 않는 병리적 지표를 감지할 수 있는데 대표적인 예로 설질이 갈라진 설열이나 설 유두가 나타나지 않는 지도설이 있다. 또 혀는 근육의 움직임에 따라 형태와 각도가 미세하게 변하기 때문에 이상적인 측정이 매우 어려운 특성을 지만 이번 연구를 통한 설진 표준화가 본격화하면서 이런 한계를 극복할 수 있는 기반이 마련되고 있다. △ 한의 진단에 응용될 수 있는 실시간 다채널 심부혈류 모니터링 방법(이기준 교수, 대구경북과학기술원 전기전자컴퓨터공학과) 요약-빛 투과 활용한 비침습적 심부혈류 측정 기술 및 혈위 자극 효과 규명과 AI 기반 정밀 진단 가능성 대구경북과학기술원 이기준 교수는 ‘한의 진단에 응용할 수 있는 실시간 다채널 심부혈류 모니터링 방법’이란 주제 발표에서 빛을 이용해 인체의 심부혈류를 비침습적으로 모니터링 하는 원리를 설명하며 이 기술이 한의학 진단의 새로운 가능성을 열 수 있음을 강조했다. 인체는 불투명해 보이지만 붉은색에서 근적외선 영역의 빛은 수 센티미터 깊이까지 투과한다. 인체 외부에서 이런 빛을 비춘 뒤 반사·투과돼 나오는 신호를 측정하면 심부 혈량, 산소포화도, 혈류 등을 파악할 수 있으며 이는 확산광학(diffuse optics)이라는 분야로 발전해왔다. 특히 연구팀은 확산스펙클 대조 분석법을 적용해 레이저빔 간섭무늬인 스펙클 패턴의 대조(contrast)를 계산하는 방식으로 심부 미세혈류를 여러 부위에서 동시에, 높은 시간 해상도로 모니터링 할 수 있는 기술을 개발했다. 이 방법은 다양한 인체 및 동물실험에 적용됐으며, 연구결과 혈위 자극은 미세혈유 증가와 함께 혈류의 저주파 진동을 높이는 효과가 있음을 확인했다. 또 골관절염 모델 쥐에서 레이저침 치료를 적용했을 때 염증 반응과 혈류 변화가 유의미한 상관관계를 보였다. 더 나아가 혈류 신호 데이터를 딥러닝으로 학습했을 때 치료군·유도군·대조군을 높은 정확도로 분류할 수 있었으며, 현재는 혈류 신호의 어떤 특징이 이러한 분류를 가능하게 하는지에 대한 연구가 이어지고 있다. 맥이 존재하는 부위에서는 혈류 변화가 혈량 변화보다 빠르게 일어나기 때문에 혈류를 직접 모니터링 하는 이 기술로 기존의 압력 센서 기반 맥진기와 차별화된 맥진기를 개발할 수 있다. 향후에는 실시간 다채널 혈류 기반 맥진기를 개발하고 기존 장비와의 상호 검증을 통해 한의 진단의 정량화를 실현하는 연구가 이어질 예정이다. 세션 2 ‘진단 실습 및 교육’ △ 챗봇 기반 문진 실습 교육의 효과와 의의(임동우 교수, 동국대학교 한의과대학) 요약-챗봇 활용으로 자기효능감·학습 만족도 향상/프로젝트 학습 기반으로 표준화 환자모델 대체 가능성 제시 동국대학교 한의과대학 임동우 교수는 ‘챗봇 기반 문진 실습 교육의 효과와 의의’를 주제로 발표했다. 챗봇 기반 문진 실습은 프로젝트 학습 기반의 교육 프로그램으로, 학생들이 실제 환자를 대신해 챗봇과 상호작용하며 문진 과정을 구조화하고 반복 학습할 수 있다는 장점이 있다. 제시된 수업에서는 가천대학교 김창업 교수 연구팀에서 개발한 챗봇을 활용해 학생들이 가상의 환자와 문진 과정을 훈련하고 문진 내용에 대한 피드백을 확인할 수 있도록 설계됐다. 수업은 사전 설문, 챗봇 문진 실습, 사후 설문과 보고서 작성 단계로 진행됐으며 응답자 58명의 데이터를 분석한 결과, 참여 학생들의 자기효능감이 유의미하게 향상된 것으로 나타났다. 또 인공지능을 활용한 실습수업에 대한 전반적인 만족도가 높았고 기존 실습 방식에 비해 장점이 많아 향후 유사한 실습을 희망한다는 의견이 다수 확인됐다. 이는 인공지능 기반 문진 실습이 기존 역할극이나 표준화 환자 실습이 가진 연습 기회 부족, 비용, 전문성 확보의 어려움 등의 구조적 한계를 보완할 수 있고 기존 실습수업을 대체할 가능성을 보여준다. 다만 현재 사용된 챗봇은 개발 중인 버전으로 환자 반응에 대한 피드백이 제한적이고 임상 정보 및 검사 결과 제시 기능이 구현되지 않은 한계가 존재한다. 그럼에도 불구하고 이번 연구는 챗봇 기반 문진 실습이 한의대 임상 교육의 미래 모델로 발전할 가능성을 확인한 의미 있는 시도로 생각된다. △ 삼음삼양병(三陰三陽病)에 대한 중경팔법(仲景八法)별 처방 및 맥·증상 지표 연구(장은수 교수, 대전대학교 한의과대학) 요약-삼음삼양병 진단체계와 중경팔법 구분 지표 정립 필요/고방 활용 확대를 위한 임상 지표화의 중요성 제기 장은수 교수는 삼음삼양병(三陰三陽病)의 진단체계와 중경팔법(仲景八法)을 구별하는 임상 지표 연구를 소개했다. 현재까지 이들 체계가 뚜렷하게 정립되지 않아 대학 교육과정에서 충분히 다뤄지지 못했고, 이로 인해 임상 현장에서 고방 활용에도 제약이 있었다는 점에서 연구의 필요성이 제기됐다. 장 교수는 우선 상한론에 언급된 치료 방법이 정리했다. 기존에 중요하게 분류되던 소법(消法) 대신 리법(利法)이 포함되면서, 토법(吐法), 리법(利法), 조화법(和法), 온법(溫法), 보법(補法), 발한법(汗法), 청법(淸法), 하법(下法)의 여덟 가지 방법으로 정리됐다. 특히 화법(和法)의 경우 소양에서뿐 아니라 양명에서도 활용되며, 양명의 화법에서는 승기탕의 용량을 줄여 사용하는 방식이 소개됐다. 기존 하법이 1일 78~84 ml/일인데, 화법의 용량은 32.5~70 ml/일 범위로 제시됐다. 총 271개의 고방 처방을 대상으로 한 분석에서는 중경팔법으로 명확히 제시된 처방이 19건, 강력히 추론되는 처방이 17건, 분류 가능성이 있는 처방이 203건, 불분명한 처방이 32건으로 나타났다. 또 삼음삼양병을 진단하고 8가지 치료법을 구분해 처방을 선택하기 위해서는 조문 속에 숨겨진 진단 체계와 치법을 제시하고 이를 증상 및 맥 임상 지표와 연결하는 작업이 필요하다고 밝혔다. 이번 접근을 통해 삼음삼양병에 대한 진단 기준과 치료법이 명확히 정리된다면 고방의 활용도와 치료 효과를 높일 수 있을 것으로 기대된다. △ 임상추론과 진단 교육에서 학생 주도 CPX 역할극 모델(임정태 교수, 원광대학교 한의과대학) 요약-학생 참여형 임상 시나리오로 자기 주도적 학습 촉진/공동 플랫폼 구축 통한 체계적 임상 교육 기반 마련 필요 원광대학교 한의과대학 임정태 교수는 ‘임상추론과 진단 및 임상실습 교육에서 CPX 역할극의 적용’을 주제로 학생 참여형 교육 모델을 소개했다. 이 모델은 학생들이 직접 의사와 환자 역할을 나눠 수행하는 동료 역할극을 통해 임상 추론 능력을 함양하도록 설계됐다. 수업은 특정 증상을 중심으로 의사조와 환자조로 나눠 진행된다. 의사조는 주어진 증상과 관련된 감별 진단 목록(스키마)과 질환별 정보(Disease Illness Script, DIS)를 작성하고 문진 시나리오를 구성한다. 환자조는 특정 질환을 선택해 의사조가 진단할 수 있도록 환자 시나리오를 마련하는데 이 과정에서 단순 연기뿐 아니라 혈액검사, 소변검사, 영상자료 등 객관적인 진단 정보를 함께 제공한다. 이를 통해 의사 역할을 맡은 학생들은 제공된 정보를 바탕으로 배제 진단을 통해 질환을 감별하는 과정을 훈련할 수 있다. 해당 교육 모델의 교육적 효과 분석 결과, 학생들은 자기 주도적 학습 능력 향상, 한의사의 직업 정체성 확립, 환자와의 소통 및 관리 능력 증진 등에서 긍정적인 결과를 보였다. 다만, 임정태 교수는 이러한 역할극 기반 교육이 개별 대학 차원에서 지속되기에는 한계가 존재함을 언급하고 이를 보완하기 위해 학회, 한의약진흥원, 한의학교육협의체 등에서 공동 플랫폼을 구축할 것을 제안했다. 공동 플랫폼을 통해 여러 기관의 교수들이 각자의 전문 분야에 맞춰 진단 시나리오를 개발하고 이를 공유함으로써 보다 안정적이고 체계적인 임상 교육 시스템을 마련할 수 있을 것이라고 밝혔다.

[한의신문] 의료 관련 디지털 전문가들은 AI와 의료마이데이터를 활용한 환자 중심 혁신이 초고령화시대 의료 패러다임을 바꿀 수 있으며, 환자가 의료 데이터를 관리하고, 비대면진료가 일상화될 때 접근성·안전성을 제고할 수 있다고 강조했다. 국민의힘 정책위원회(정책위의장 김정재)·최보윤 의원은 27일 국회의원회관 제9간담회의실에서 ‘의료 행위의 변화’를 주제로, ‘국민이 원하는 진짜 의료혁신 1차 토론회’를 개최, 실제 의료현장에서의 AI·의료데이터·디지털치료제 활용 사례를 통해 관련 입법 방안을 모색했다. ‘국민이 원하는 진짜 의료혁신 토론회’는 국민 체감형 의료혁신 방향과 첨단기술이 의료 현장에 미치는 변화를 점검하기 위한 3부작으로, 2차 토론회는 내달 15일 ‘병원 시스템 변화’, 3차 토론회는 30일 ‘의료 접근성 확대’를 주제로 이어질 예정이다. 이날 최보윤 의원은 인사말에서 “현재 많은 국가들은 고령화, 만성질환의 증가, 지역별 의료격차라는 문제에 대해 AI와 의료데이터, 디지털 치료제 등 첨단기술을 활용해 보건 의료의 새로운 길을 모색하고 있다”면서 “단순한 제도 개선을 넘어 첨단기술과 현장의 수요가 결합될 때 비로소 국민이 체감할 수 있는 만큼 기술 기반 혁신을 정책으로 연결해 의료혁신을 만들어가겠다”고 밝혔다. 이날 토론회에선 △환자 예후 예측 인공지능 기술의 현주소와 미래(김광준 에이아이트릭스 대표) △더 나은 가치를 위한 의료마이데이터(강은경 카카오헬스케어 상무이사)를 주제로 발표가 진행됐다. “병원에서 가정으로…고령 의료의 디지털 트랜스포메이션(DX) 시급” 김광준 에이아이트릭스 대표는 초고령사회가 맞이한 의료 위기를 해결하기 위해 원격의료·디지털 헬스케어의 일상화가 필수적이라고 강조했다. 김 대표는 “원격의료·재택의료는 의료진 입장뿐만 아니라 환자에게 양질의 서비스를 제공하는 중요한 채널로, 거동이 불편한 노인 환자는 거병원이나 요양시설보다 재택에서 관리받길 원하는 만큼 앞으로 의료의 중심은 병원에서 가정으로 이동하게 될 것”이라고 전망했다. 특히 의료 접근성과 생산성의 위기를 지적한 김 대표는 “노인 환자는 평균 8종 이상의 약을 복용하고, 이를 검토하는 데만 45분이 걸린다”며 “현재 수가 구조에서는 환자를 많이 볼수록 병원이 이익을 보는 구조라 저수익 과는 도태될 수밖에 없다”고 말했다. 이러한 문제를 해결할 해법으로 ‘디지털 전환(DX)’을 꼽은 김 대표는 “의료 생산성을 높이지 않고서는 지속 가능한 진료가 불가능하다”며 △AI 챗봇 △EMR(음성인식 전자의무기록) △원격 모니터링 등을 활용해 반복 업무를 줄이고, 진료 시간을 확보할 것을 제언했다. 또한 그는 의료의 기본 딜레마인 ‘보건의료 철의 삼각’을 언급하며 “의료비를 늘리면 서비스 질은 향상되지만 접근성은 낮아지고, 비용을 줄이면 접근성은 높아지지만 질이 떨어진다”며 “이를 깨지 않으면 고령화 시대를 버틸 수 없는 만큼 기술을 통해 비용은 줄이면서도 질을 유지해야 한다”고 강조했다. 아울러 김 대표는 “원격의료는 이미 세계적으로 성장한 시장이며, 우리만 막는다고 멈추지 않는다. 환자들이 원하는 것은 기다림 없는 접근성과 선택권”이라며 “이제는 안전하고 효율적으로 기술을 활용할 방안을 사회적 합의를 통해 마련해야 한다”고 제언했다. “데이터 통합으로 환자·의료진·국가 모두 효율화” 이어진 발표에서 강은경 카카오헬스케어 상무이사는 개인정보보호법 개정과 함께 의료 데이터 활용의 패러다임이 ‘기관 중심에서 환자 중심으로’ 전환될 것이라고 전망했다. 카카오헬스케어가 개발 중인 복약 관리 서비스 ‘내가 먹는 약 안전하게(이하 MyMEDS)’를 소개한 강 상무이사는 “노인 환자는 여러 병원을 오가며 다양한 약을 처방받으며 부작용과 상호작용 위험 또한 커진다”며 “자신의 복용 약을 알고, 안전하게 관리하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다. 카카오톡 기반의 인터페이인 MyMEDS는 자신의 복용 약과 처방 내역을 확인할 수 있는 서비스로, 약물의 졸음 유발 여부 같은 부작용 정보를 생활 속에서 안내하고, 약물 상호작용 가능성도 함께 알려준다. 그는 ‘의료 마이데이터’에 대해 “정부와 공공기관이 보유한 데이터를 환자 동의 하에 전송받아 기업이나 의료기관이 서비스로 가공하게 된다”며 “가장 중요한 것은 데이터 주체가 환자라는 점으로, ‘케어챗’ 같은 기존 서비스와 결합해 빠르게 확산할 수 있고, 환자가 동의한 범위 안에서 안전하게 활용된다”고 말했다. 강 상무이사는 “진단-검사-처방-외래 방문으로 이어지는 의료는 단선적 절차가 아니라 반복 순환되는 여정으로, 이 과정 마다 ‘라이프로그 데이터’를 엮으면 더 정확한 판단과 맞춤형 처방이 가능하다”면서 “데이터 통합은 환자는 스스로 건강을 관리하며 동기부여를 얻고, 의료진은 반복 업무 대신 환자 진료에 집중할 수 있다”고 제언했다. “AI·비대면진료·데이터 규제 혁신으로 의료 효율성·안전성 강화” 최호진 한양대 구리병원 교수가 좌장을 맡은 패널토론에서 강성지 ㈜웰트 대표는 “AI 기반 디지털치료제(DTx)는 단순 보조가 아닌 임상시험으로 효과가 검증된 새로운 치료 패러다임으로, 환자가 병원을 떠난 후에도 치료가 이어지고, 만성질환과 정신건강 분야에서 사회·경제적 부담을 줄일 수 있다”면서 “국민이 원하는 혁신은 대기시간 단축, 비용 절감, 맞춤형 치료의 일상화”라고 강조했다. 김용식 ㈜퍼즐에이아이 대표는 “의사와 간호사가 환자 진료보다 기록 작성에 더 많은 시간을 쓰고 있으며, 기록 오류는 법적·재정적 문제를 유발한다”며 “음성인식과 대규모언어모델(LLM)을 결합한 AI Agent는 상담 내용을 실시간 전사하고, SOAP 노트와 입퇴원 요약지를 자동 생성해 업무 시간을 절반 이상 단축하며, 의료진이 환자 진료에 집중할 수 있게 한다”고 소개했다. 선재원 ㈜메라키플레이스 대표는 “약 492만 명이 비대면진료를 경험했고, 참여 의료기관 대부분이 의원급으로 일차의료 중심에서 안착됐다”며 “의료마이데이터를 통해 투약 이력과 건강검진 결과가 단절 없이 제공되면 비대면진료의 질과 안전성이 크게 향상될 것”이라고 강조했다. 김은정 국회입법조사처 조사관은 “현행 규제는 신기술 대응이 어려운 만큼 핀란드처럼 보건·복지 데이터를 통합하고, 가명정보 기반 2차 활용을 허용하는 법이 필요하다”면서 “앞으로 데이터 활용을 원칙적으로 허용하고, 필요한 영역만 제한하는 네거티브 규제로 전환해야 한다”고 강조했다.

[한의신문] 산청군은 오는 14, 15일 이틀간 동의보감촌 미션투어 프로그램 ‘불로초 원정대, 불로초를 찾아라!’를 운영한다고 10일 밝혔다. 2025 산청방문의 해 일환으로 추진하는 이번 행사는 동의보감촌을 관광객들에게 보다 더 재미있게 소개하기 위해 마련됐다. 특히 산청의 이야기를 활용한 미션투어 이벤트를 통해 색다른 경험을 제공하기 위해 기획됐다. 이번 행사에서는 일 300명 선착순으로 미션투어 카드가 지급된다. 카드는 오전 9시부터 엑스포 주제관 앞 관광 홍보부스에서 수령 가능하다. 참여자는 카카오톡 챗봇을 통해 미션을 수행하고 완료를 인증하면 산 너머 친구들 키링과 홀로그램 카드를 받을 수 있다. 또 캐릭터 포토존 및 SNS 구독 이벤트 운영 등을 통해 다양한 볼거리와 즐길거리를 제공할 계획이다. 민옥분 산청군 관광진흥과장은 “누구나 쉽게 즐길 수 있는 산청만의 콘텐츠를 준비했다”며 “2년 연속 여름휴가 여행지 만족도 최상위권을 달성했는데 올해에도 많은 관광객들을 유치하는데 노력하겠다”고 말했다.

[한의신문]보건복지부(장관 조규홍)가 9일부터 산재되어 있는 한약 실험데이터를 체계적·효율적으로 활용할 수 있는 ‘한약 실험정보 관리 시스템’ 시범 서비스를 운영한다. ‘한약 실험정보 관리 시스템’ 시범 서비스는 한국한의약진흥원 누리집(https://nikom.or.kr/klims)에서 활용할 수 있으며, 이용을 원하는 누구나 이메일(klims@nikom.or.kr)로 신청하면 된다. 한의약 연구자, 산업계 종사자뿐 아니라 관심 있는 누구나 신청 가능하다. 특히 이번 시스템은 연구자들이 실험데이터 등을 효과적으로 활용하는데 그 기능이 맞춰져 있으며, △핵심어 검색(한약재·처방 실험정보 탐색) △논문 초록 분석(논문 내 키워드 자동 분석) △표 데이터 추출(논문 속 표 이미지를 파일로 변환) 등 3가지 주요 기능을 제공한다. 보건복지부는 이번 시범 운영 기간 동안 ‘한약 실험정보 관리 시스템’ 사용자들의 의견을 반영해 기능 개선을 추진한 뒤 2026년 정식 서비스를 제공할 계획이며, 정식 서비스에는 기존 기능 외에 한약재별 세부 실험정보와 네트워크 약리학* 분석 알고리즘을 통한 한약재-질병 네트워크 분석 기능도 제공할 예정이다. 또한 이를 바탕으로 한약의 신효능(안전성·유효성) 예측을 위한 인공지능 모델 개발과 대화형 챗봇 서비스 구축 등 고도화된 서비스도 단계적으로 확대해 나갈 예정이다. 이와 관련 보건복지부 정영훈 한의약정책관은 “이번 시범 서비스를 통해 한약 실험정보를 수월하게 활용할 수 있는 기반을 만들고 추후 정식 서비스를 통해 한약의 과학적 분석·예측 기능을 고도화하는데 최선을 다하겠다”라고 밝혔다.

[한의신문] 국민건강보험공단(이사장 정기석·이하 건보공단)은 한국능률협회컨설팅(KMAC)이 주관하는 2025년 제22차 한국산업의 서비스품질지수(KSQI) 조사에서 15년 연속 ‘한국의 우수콜센터’로 선정되었다고 21일 밝혔다. KSQI(Korean Service Quality Index)는 한국산업의 서비스품질에 대한 고객들의 체감 정도를 나타내는 지수로, 2004년부터 매년 기업의 서비스 품질 수준을 평가하여 결과를 발표하고 있다. 건보공단 고객센터는 총 100회에 걸친 전화조사 결과, 적극적인 안내 및 문의 내용에 대한 신속한 파악과 정확한 업무처리 등 서비스 품질 영역 전반에서 높은 점수를 획득해 15년 연속 ‘한국의 우수콜센터’로 자리매김했다. 건보공단은 안정적이고 정확한 대국민 전화상담 서비스 제공을 위해 전국 7개 지역, 12개 센터에서 1600여 명의 상담인력을 운영 중에 있으며, ‘제증명 셀프 발급 서비스’와 챗봇상담 ‘건강이지(Easy)’ 등 비대면 채널을 통한 365일 24시간 중단 없는 상담 서비스를 제공하고 있다. 기본 상담 업무 외에도 언어·청각 장애 등 사회적 취약계층을 위한 영상수어상담, 외국어(영어, 중국어, 베트남어, 우즈벡어) 상담, IT 상담 등 다양한 고객 중심의 맞춤형 특화상담을 제공해 공공기관 콜센터로서의 사회적 책임 수행에 앞장서고 있다. 원인명 건보공단 징수상임이사는 “국민과 함께하는 국민건강보험공단 고객센터가 앞으로도 보다 나은 품질의 상담 서비스를 제공할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

[한의신문] 대한한의학회(회장 최도영)가 주최한 2025 전국한의학학술대회 중부권역 행사에서는 특별세션으로 제4회 기초한의학학술대회가 함께 개최됐다. 11일 대전컨벤션센터에서 열린 이번 학술대회는 ‘인공지능(AI)을 활용한 기초한의학 연구와 교육’을 대주제로, 한의학의 미래를 이끌 기술 융합의 가능성을 실질적 연구 사례와 함께 조망했다. 기초한의학학술대회의 대회장을 맡은 고성규 대한한의학회 부회장은 “기초한의학은 한의학의 뿌리를 이루는 학문”이라며 “이번 대회를 통해 학문 간 교류를 활성화하고, AI 기술을 접목한 연구의 방향성과 교육 혁신 가능성을 공유하는 자리가 되길 바란다”고 밝혔다. 이번 학술대회에는 대한동의생리학회, 한의병리학회, 경락경혈학회, 대한한의학원전학회 등 4개 학회가 주관 학회로 참여해, 기조강연을 비롯해 튜토리얼, 패널 토론 등 다양한 형식의 세션을 구성했다. 강연자들은 AI를 활용한 연구 사례, 의료 데이터 분석, 교육용 챗봇 개발 등 다각도의 접근을 통해 한의학 기초연구의 지평을 넓혔다. 박사윤 교수는 한의학 데이터에 머신러닝을 적용하는 체계적 프로세스를 소개하며, 지도·비지도 학습 적용 시 유의점과 향후 멀티모달 AI·LLM 활용 가능성까지 짚었다. 이원융 교수는 네트워크 약리학 기반 분석을 통해 한약의 작용기전과 치료효과를 전립선암 모델에서 실험적으로 입증한 사례를 발표했다. 이예슬 원장은 실생활 데이터(RWD)를 활용한 만성요통 한의치료 예측모델 구축 과정을 소개하며, 임상현장에서 활용 가능한 AI 기반 의사결정 도구의 조건을 제시했다. AI 기반 교육 혁신 사례도 이어졌다. 김용진 교수는 대규모 언어모델(LLM) 챗봇을 활용한 한의학 교육의 가능성을 조명하며, 원전 해석과 실시간 피드백을 통해 학습 효율을 높이는 실제 사례를 공유했다. 이어 장동엽 교수는 LLM 활용 튜토리얼 강연에서 ChatGPT, Claude 등 상용 서비스의 장단점을 비교하고, 연구자 맞춤형 활용법을 단계별로 설명해 실용적 가이드를 제공했다. 딥러닝 기반 의료영상 분석에 대한 소개도 있었다. 박완수 교수는 경동맥 초음파 영상에서 내중막두께(IMT)를 자동 측정하는 AI 소스코드 개발 사례를 발표하며, 정밀도 향상과 자동화 가능성을 제시했다. 한의학적 진단과 치료에서의 AI 활용 가능성도 주목받았다. 윤다은 연구원은 ChatGPT가 제시한 경혈과 실제 한의사가 선택한 경혈을 비교한 실험 결과를 통해, AI의 임상 판단 보조 도구로서의 가능성을 강조했다. 이어 엄두영 원장은 진료 및 행정 업무에서 생성형 AI를 활용해 업무 효율과 환자 만족도를 향상시킨 실제 적용 사례를 소개했다. 이병욱 교수는 오랜 시간 속에 흩어져있는 경험과 지식을 현대 정보 기술을 이용하여 압축하여 활용할 수 있는 기술과 환자 맞춤형 첩약 사용 시 문헌에서 가장 유사한 처방구성을 찾아 주치증의 용례를 손쉽게 참고할 수 있는 방법을 소개했다. AI와 함께하는 한의학 연구, 어디까지 허용할 것인가? 합동 토론 세션에서는 김창업 대한동의생리학회장이 좌장을 맡아 AI 기술의 도입이 한의학 연구와 임상현장에 어떤 영향을 미치고 있으며, 이를 어디까지 수용할 수 있는지에 대한 깊이 있는 논의가 펼쳐졌다. 참석자들은 실제 진료와 연구 현장에서 AI를 활용한 경험을 공유하며, 기술적 가능성과 현실적 한계를 동시에 짚었다. 한 임상한의사는 “현재 진료 현장에서 AI를 활용해 환자 맞춤형 리포트를 생성하고 있다”며 “도입 초기엔 오류율이 있었지만 반복 학습과 세심한 검증을 통해 정확도가 크게 개선됐다”고 밝혔다. 그는 이어 “AI가 제시한 치료 옵션 중에서 환자가 스스로 선택하도록 돕는 방식이 환자 만족도를 높였고, 이는 임상 성과 향상으로도 이어졌다”고 말했다. 다른 참석자는 논문 작성에서 AI의 활용 범위에 대해 제도적 가이드라인이 필요하다고 강조했다. “현재는 학회마다 AI 활용에 대한 기준이 다른 상황”이라며 “AI 모델, 사용 시점, 기능 등을 논문에 명시함으로써 연구의 윤리성과 재현성을 높일 필요가 있다”고 말했다. AI 기반 리서치 툴의 실용성도 주목받았다. 참석자들은 “동일한 주제로 여러 차례 검색을 수행하면, AI는 각기 다른 논문들을 기반으로 다양한 관점을 제공한다”며 “이는 기존의 수작업 검색보다 훨씬 깊이 있고 풍부한 자료 접근을 가능하게 한다”고 입을 모았다. 특히 문헌 기반 진단 보조 시스템의 가능성, 고전 문헌에서 추출한 데이터의 활용성 등은 향후 한의학 연구에 있어 새로운 도약의 계기가 될 것으로 기대됐다. 한 참석자는 “AI는 도구일 뿐이며, 진정한 책임은 결국 인간 연구자에게 있다”며 “한의학 특유의 임상적 맥락과 문헌적 깊이를 이해하는 데 있어 개입은 여전히 필수적”이라고 강조했다. 이번 토론은 단순히 AI의 활용 방법을 논하는 데 그치지 않고, AI 시대 한의학이 지향해야 할 연구윤리와 교육 철학까지도 함께 고민하는 계기가 됐다.

[한의신문] 2025 전국한의학학술대회 중부권역 행사가 오는 5월11일 대전 컨벤션센터 2층 그랜드볼룸에서 개최된다. 이번 학술대회는 대한침구의학회와 대한한방신경정신과학회의 정규세션 외에도 기초한의학학술대회, 초음파 핸즈온 실습, 피부미용 레이저 실습 등 임상에서 바로 활용할 수 있는 질 높은 강의들이 준비됐다. 본란에서는 기초한의학학술대회 세션의 주요 내용을 소개한다. <편집자 주> ◇ 기초한의학학술대회 △한의데이터 기반 머신러닝 적용 연구 및 적용 시 유의점(박사윤‧대한동의생리학회) 박사윤 교수는 한의데이터에 인공지능(머신러닝) 기술을 적용할 때의 주요 접근 방향과 연구 프로세스, 그리고 실제 연구 사례를 기반으로 한 유의점을 다룬다. 박 교수는 “한의학 데이터와 인공지능의 결합은 전통의학의 새로운 지평을 열 수 있다”며 “의료기기 사용의 확대와 한의학 관련 데이터베이스 구축의 가속화로 활용 가능한 한의데이터가 증가하고 있는데, 한의학 연구자들이 인공지능 기술을 효과적으로 활용해 환자 진단과 치료의 정확성을 높이고 한의학 지식체계의 과학적 근거를 구축하는 데 기여하길 바란다”고 말했다. △네트워크 약리학 기반 한약 기전 및 치료효과 연구의 현황분석(이원융‧한의병리학회) 이원융 교수는 네트워크 약리학(Network Pharmacology)을 활용한 한약의 작용 기전과 치료 효과 예측시 분석 기법별 특성을 규명한다. 여러 분석 기법을 통해 한약의 주요 타겟과 치료 적응증을 예측하는 방식을 파악하였고, 특히 다중 스케일 인터렉톰(multiscale interactome) 기법을 통해 기존 분석법보다 높은 정확도로 치료 효과를 예측함을 확인했다. 이 교수는 “네트워크 약리학은 한약의 기전을 효율적으로 분석할 수 있다”며 “이번 강의를 통해 한의학 연구를 가속화할 수 있는 참조가 되길 바란다”고 밝혔다. △의무기록을 활용한 만성요통 한의치료 예측모델 구축(이예슬‧경락경혈학회) 이예슬 원장은 한의의무기록을 활용한 만성요통 치료 효과 예측모델의 구축을 중심으로, 연구 기획 시 고려해야 할 주요 요소와 주의사항을 소개한다. 아울러 데이터 정제 및 분석 과정에서 발생할 수 있는 현실적인 문제들과 이를 해결하기 위한 전략, 그리고 임상현장에서 활용 가능한 예측모델의 조건에 대해서도 함께 논의한다. 이 원장은 “연구 설계와 데이터 정제 과정에서 발생하는 문제들을 함께 공유하고, 데이터 기반 연구에 보다 쉽게 다가갈 수 있는 한 가지 방향을 제시하고자 한다”고 밝혔다. △한의학 교육 혁신을 위한 LLM 기반 챗봇 개발 및 활용 가능성 탐색(김용진‧대한한의학원전학회) 김용진 교수는 한의학 교육에서 대규모 언어 모델(LLM) 챗봇이 가져올 교육 혁신의 가능성을 심도 있게 탐구한다. 특히 LLM 챗봇이 한문 원전의 해석과 의미를 지원하는 방식과, 실시간 맞춤형 피드백으로 학습 효율을 높이는 구체적 사례를 소개한다. 김 교수는 “한의학은 전통 지식의 깊이와 범위가 방대하지만, 교육 자원과 시간의 제약으로 충분한 실습 기회를 제공하기 어려운 현실적 한계가 있다”면서 “LLM 챗봇을 활용해 문제점을 보완하고 한의학 교육의 새로운 패러다임을 함께 모색해 보고자 한다”라고 밝혔다. △LLM을 활용한 레퍼런스 탐색 및 생물데이터 분석(장동엽‧대한동의생리학회) 장동엽 교수는 대규모 언어 모델(LLM)에 익숙하지 않은 한의학 연구자들이 실제 연구 활동에서 LLM을 효과적으로 활용할 수 있는 기초적인 방법을 소개한다. 복잡한 프롬프트 엔지니어링이나 API 활용보다는, 연구 논문 서론 작성이나 BRCA 서브타입 데이터 분석과 같은 실용적 작업을 어떻게 수행할 수 있는지 실제 예시를 통해 단계별로 살펴본다. 장 교수는 “이번 튜토리얼은 LLM을 연구 보조 도구로 활용하려는 연구자들에게 실질적인 길잡이가 될 것”이라고 밝혔다. △임상 한의사를 위한 생성형AI 활용 사례와 방법(ChatGPT 중심으로)(엄두영‧대한동의생리학회) 엄두영 원장은 생성형 AI(Chat GPT)를 활용해 임상 한의원의 진료 및 행정 업무 시간을 획기적으로 단축하고, 정확하고 설득력 있는 콘텐츠를 제작해 환자 만족도와 업무 효율성을 높이는 다양한 실질적 활용 사례와 방법을 소개한다. 엄 원장은 “이번 강연은 임상 한의사들이 진료와 행정 업무에 소모되는 시간을 줄이고, AI를 통해 환자 관리와 소통의 품질을 높일 수 있도록 돕고자 마련했다”며 “AI의 실질적 활용 사례와 구체적인 방법을 통해 업무 효율성을 극대화하는 길을 제시하고자 한다”라고 밝혔다. △Chat GPT 기반 경혈 선혈과 한의사의 선혈 패턴 비교(윤다은‧경락경혈학회) 윤다은 연구원은 동일한 환자 정보를 바탕으로 거대언어모델인 ChatGPT가 제안한 경혈과 실제 한의사가 선혈한 경혈을 비교한 연구 결과를 소개하고, 이러한 기술이 한의사의 의사결정 과정 지원 및 교육에 어떤 가능성을 지니는지 논의할 예정이다. 윤 연구원은 “거대언어모델의 등장과 발전으로 의료, 교육, 연구 등 다양한 분야에서 매우 큰 변화가 생기고 있다”며 “한의학에서 어떤 방식으로 활용하는 것이 바람직한지에 대해 함께 고민해보는 시간이 되길 바란다”고 밝혔다. △고문헌 데이터 마이닝을 통한 임상 처방 분석 방법 연구(이병욱‧대한한의학원전학회) 이병욱 교수는 오랜 시간 속에 흩어져있는 경험과 지식을 현대 정보 기술을 이용하여 압축하여 활용할 수 있는 기술을 소개한다. 또한 환자 맞춤형 첩약 사용 시, 문헌에서 가장 유사한 처방구성을 찾아 주치증의 용례를 손쉽게 참고할 수 있는 방법을 소개한다. 이 교수는 “한의학 분야의 연구개발 특성 상 장시간 지식이 축적되어 있는 고문헌에 대한 접근성을 높여 현대 사회에서 활용하기 쉽도록 개선하려는 노력이 필요하다”며 “이를 위해 대한한의학원전학회에서 꾸준하게 노력하고 있다는 점을 알리고 싶다”라고 전했다. △경동맥 초음파 영상이미지를 이용한 딥러닝 기반의 경동맥 내중막 두께 자동계측 소스코드 개발(박완수‧한의병리학회) 박완수 교수는 경동맥 초음파 영상에서 딥러닝 기술을 활용하여 경동맥 내중막두께(IMT)를 자동으로 측정하는 소스코드 개발 과정을 다룬다. 의료 영상 분석의 자동화와 정밀도를 높이기 위한 인공지능 모델 설계, 학습 데이터 처리, 모델 학습 및 평가 방법에 대해 설명하며, 실제 적용 사례와 향후 발전 방향도 함께 제시한다. 박 교수는 “임상현장에서 경동맥 초음파 진단은 심혈관 질환에 대한 임상 대응 능력을 향상시키고 어혈(瘀血) 이론의 발전을 유도할 수 있을 것”이라고 전했다.

[한의신문] 보건복지부(장관 조규홍)는 31일부터 국민에게 더욱 쉽고 편리한 보건복지 상담서비스를 제공하기 위해 ‘129 보건복지부’ 상담 모바일 앱(APP)을 11년 만에 개편한다고 밝혔다. 국민은 개편된 129 보건복지부 앱을 통해 새로운 △수어영상상담 △24시간 챗봇상담 △웹채팅상담 △카카오톡 상담 서비스를 이용할 수 있다. 2014년에 구축된 129 보건복지부 앱은 노후화되어 오류가 빈번히 발생하였고, 상담 대기시간이 길어 민원인의 불편이 발생하였다. 개편된 앱을 통해 언어·청각장애인은 스마트기기 제약 없이 수어영상상담서비스를 이용할 수 있으며, 수어상담사가 상담 중인 경우에는 상담 예약기능을 통해 대기하지 않고 수어영상상담을 할 수 있게 된다. 카카오톡 미사용자나 간단한 상담이 필요한 민원인은 새롭게 도입된 웹채팅 상담으로 로그인 없이 빠르게 전문상담사와 상담할 수 있으며, 카카오톡 상담은 상담 대기시간을 단축할 수 있도록 고도화되어 보다 빠른 상담사 연결이 가능해진다. 또한 보건복지 관련 정책 문의는 365일 24시간 챗봇 상담으로 도움을 받을 수 있다. 김용규 보건복지상담센터장은 “이번 개편된 129 앱을 통해 전화상담 뿐만 아니라 모바일로 모든 국민이 차별없이 편리한 상담서비스를 이용할 수 있을 것으로 기대한다”라며, “앞으로도 국민이 체감할 수 있는 향상된 보건복지 상담서비스를 제공하기 위해 노력하겠다”라고 말했다. 이미 ‘129 보건복지부’앱을 사용 중인 경우, 최신 버전으로 업데이트하여 신규 서비스를 이용할 수 있으며, 모바일 앱에서 제공하는 상담서비스는 보건복지상담센터 누리집(www.129.go.kr)을 통해서도 이용할 수 있다.