[한의신문] 한국건강증진개발원(원장 김헌주·이하 개발원)은 6일 국민들의 건강정보 이용 현황과 이해 수준 등을 파악하기 위해 진행한 ‘건강정보 인식조사’ 결과를 발표했다. 이번 조사는 개발원 최초로 실시된 조사로, 만 19∼75세 미만 성인 1000명을 대상으로 △건강정보 현황 △건강정보 전달 △건강정보 문해력 등 총 97문항에 대해 지난해 11월 온라인 패널조사 방식으로 진행됐다. 최근 미디어 환경의 급속한 발전으로 건강정보의 생산과 유통이 크게 증가하고 있으며, 국민의 건강 관심도 또한 높아지고 있지만, 건강정보의 양적 증가와 달리 정보의 질과 신뢰성은 충분히 확보되지 못하고 있는 실정이다. 더욱이 2023년 조사에서는 성인의 39.6%가 건강정보 이해 능력이 낮아 정보 활용에 어려움을 겪고 있는 것으로 확인됐으며, 세계보건기구에서는 건강정보 이해능력(헬스 리터러시)을 21세기 공중보건의 핵심 역량으로 제시한 바 있다. 이에 개발원은 건강정보 이용 현황, 건강상태, 헬스 리터러시 및 디지털 헬스 리터러시 수준을 종합적으로 파악하고, 디지털 헬스 리터러시에 영향을 미치는 요인을 분석코자 이번 조사를 진행했으며, 조사 결과는 국민의 디지털 건강정보 문해력과 건강정보 인식 수준을 진단하고, 향후 효과적인 건강정보 문해력 향상 전략을 마련하기 위한 기초자료로 활용될 예정이다. 허위 건강정보 생산자에 대한 법적 규제 필요 조사 결과, 국민 10명 중 6명(63.6%)이 부정확한 건강정보를 경험한 것으로 나타났다. 성별로는 남성에서 ‘경험 있다’는 응답이 67.1%로 높게 나타났으며, 연령대별로는 60대에서 58.7%로 타 연령대 대비 경험 비율이 낮게 나타났다. 부정확한 건강정보로 판단한 건강정보 분야는 ‘식품·영양제 정보’가 60.7%로 가장 높게 나타났고, △영양 정보 42.0% △질병 예방 및 관리 정보 34.4% △운동 정보 34.0% △감염병 정보 24.4% 등이 뒤를 이었다. 또한 부정확한 건강정보 확산을 예방하기 위해 필요한 정책으로는 ‘허위 건강정보 생산자에 대한 법적 규제’(68.2%)가 가장 높은 응답률을 나타낸 가운데 ‘올바른 건강정보 환경 조성을 위한 홍보·캠페인 강화’(59.6%), ‘건강정보를 비판적으로 판단하고 이용하는 능력 향상을 위한 교육 강화’(57.9%) 등의 순으로 나타났다. 건강정보 탐색 빈도, 1주일에 1번 이상 37.5% 이와 함께 건강정보 탐색 빈도에 대해선 ‘1주일에 1번 이상’ 37.5%, ‘1달에 2∼3번’ 21.9%, ‘거의 매일’ 16.0% 등의 순이었으며, 성별로는 여성에서 ‘거의 매일’ 탐색한다는 응답이 18.2%로 남성과 비교해 높았고, 연령대별로는 50대 이상에서 ‘1주일에 1번 이상’ 건강정보를 탐색한다는 응답이 높았다. 주로 탐색하는 건강정보 분야는 ‘운동 정보’가 69.5%로 가장 높았으며, ‘영양 정보’ 55.7%, ‘질병 예방 및 관리 정보’ 52.5%, ‘식품·영양제 정보’ 48.1%, ‘정신건강 정보’ 22.8%, ‘노화·노년기 건강정보’ 19.8% 등의 순이였으며, 연령대별로는 30대 잉상에서 ‘운동 정보’와 ‘영양 정보’ 탐색비율이 각각 77.9%, 71.2%로 높게 나타났다. 건강정보 탐색 경로는 ‘인터넷 포털’이 77.1%로 가장 높았으며, ‘온라인 동영상 플랫폼(유튜브 등)’ 56.5%, ‘방송 매체(TV, 라디오 등)’ 28.0%, ‘SNS(페이스북, 인스타그램 등)’ 25.7%, ‘온라인 카페 및 블로그’ 21.9%, ‘생성형 AI 서비스(챗GPT 등)’ 20.2% 등의 순이었다. 건강정보 신뢰도, 의료인이 가장 높아 아울러 경로별 건강정보 신뢰도에 대해선 의료인이 4.16점으로 가장 높게 나타났고, ‘의료기관 홈페이지’ 4.09점, ‘건강 관련 정부기관 홈페이지’ 4.06점 등의 순으로 나타났다. 이와 함께 건강정보 이해·활용 수준의 전체 평균은 32.65점으로 나타났다. 성별로는 여성(32.7점)이 남성(32.6점)보다 소폭 높게 나타난 가운데 연령대별로는 50대(31.84점)가 가장 낮았으며, 전체 평균보다 낮은 수준을 보였다. 김헌주 원장은 “이번 건강정보 인식조사를 통해 국민 10명 중 6명이 부정확한 건강정보를 경험한 것으로 나타나 건강정보 유통 환경 개선이 시급하다는 점을 확인했다”면서 “개발원은 앞으로도 국민이 신뢰할 수 있는 건강정보를 쉽게 이해할 수 있도록 ‘건강정보 도서관’ 누리집을 지속적으로 확대하겠다”고 밝혔다. 한편 건강정보 인식조사 결과보고서는 개발원 누리집(자료실→지침/교육자료)에서 확인할 수 있다.

[한의신문] 의료·돌봄 수요 폭증 등 구조적 위기에 직면한 한국 의료를 놓고, 국회미래연구원이 AI·로봇·가상 기술이 결합된 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 혁신의 핵심 축으로 제시하며 의료 전달체계 전반의 재설계 필요성을 제기했다. 국회미래연구원(이승환 미래산업팀 연구위원)은 18일 ‘피지컬 AI 시대, 의료 혁신 방안’을 주제로 한 연구보고서를 발간, 인력·지역·고령화 위기가 누적된 한국 의료 시스템에 대한 진단과 함께 피지컬 AI를 중심으로 한 중장기 의료 혁신 방향을 제시했다. ■ 필수의료 붕괴·지역 격차 심화…한국 의료, 구조적 한계 봉착 이승환 연구위원은 △필수의료 인력 부족과 전문과 쏠림 현상 △수도권과 비수도권 간 심각한 의료인력 격차 △초고령화로 인한 만성질환·돌봄 수요 폭증 △의료비 및 간병비 증가로 인한 가계 부담 심화 등 현재 한국 의료가 구조적 위기의 심화와 더불어 ‘AI 전환’이라는 이중적 도전에 직면해 있다고 진단했다. 이 연구위원에 따르면 한의사를 포함한 우리나라의 임상 의사 수는 인구 1000명당 2.66명으로, OECD 회원국 가운데 일본(2.65명)에 이어 두 번째로 낮은 수준이다. 더욱이 의료인력이 수익성이 높은 전문과목으로 집중되는 반면 국민 생명과 직결된 필수의료 분야에서는 인력이 지속적으로 감소하고 있다는 점도 문제로 지적됐다. 지역 간 불균형 역시 심각하다. 인구 1000명당 필수의료 전문의 수는 수도권은 평균 1.86명인 반면 비수도권의 경우에는 0.46명에 불과해 약 4배의 격차가 존재한다. 이로 인해 원정 진료와 같은 비정상적 의료 이용 행태가 발생하고 있으며, 간병비 부담은 ‘간병 파산’ 논의로까지 확산되고 있다. ■ ‘디지털 AI’에서 ‘피지컬 AI’가 여는 의료특화 이러한 위기 속에서 이 연구위원은 △AI는 범용 모델을 넘어 의료 특화 모델로 고도화 △디지털 화면을 넘어 물리적 세계에 직접 개입 △진단·치료·수술·관리 전 과정에 실질적 영향을 미치는 등 AI와 로봇, 가상 기술이 결합된 피지컬 AI의 부상이 의료서비스 제공 방식을 근본적으로 변화시키고 있다고 분석했다. 보고서에 따르면 지난 8월 출시된 OpenAI의 GPT-5 Pro는 IQ 148을 기록하면서 상위 0.1% 수준의 지능을 입증했으며, 글로벌 빅테크 기업들은 MAI-DxO 등 의료 특화 AI 개발에 주력하며 의료 산업 재편을 예고하고 있다. 특히 피지컬 AI의 대표적 형태인 의료 로봇 시장은 빠르게 성장 중이다. 실제 2025년 기준 전 세계 산업·서비스 로봇 매출 가운데 의료 분야가 27%로 가장 큰 비중을 차지할 것으로 전망되며, 의료 로봇 시장 규모는 올해 130억 달러에서 2035년 437억 달러로 확대돼 연평균 12.9%의 성장률을 보일 것으로 예측됐다. ■ 예방부터 행정까지…AI 기반 7단계 의료 가치사슬 전환 이 연구위원은 의료를 예방–진단–치료–관리/재활–행정/지원으로 구분하고, 진단과 치료 단계를 세분화해 총 7단계의 의료 가치 전달 체계로 분석했다. 이 과정에서 △디지털 AI(방대한 의료 데이터 분석, 의사결정 경로 제시) △피지컬 AI(디지털 AI의 판단을 물리적 세계에서 실행)는 상호 보완적인 역할을 추진할 것을 제시했다. 예컨대 디지털 AI가 환자 데이터를 분석해 맞춤형 치료 계획을 수립하면 피지컬 AI 기반 로봇 수술 시스템이 이를 토대로 정밀한 수술을 수행하고, 동시에 피지컬 AI가 수집한 실시간 생체 데이터는 다시 디지털 AI의 학습과 고도화에 활용되는 선순환 구조를 형성한다는 것. 피지컬 AI의 확산은 의사와 병원의 역할 자체를 변화시키고 있다. 이 연구원은 의사(한의사)의 역할은 △AI 검증자이자 최종 의사결정 감독자 △다학제 치료 조율자 △가상 환자 기반 반복 학습을 수행하는 고차원 전문가로 전환될 것이라고 전망했다. 기존에는 의사가 문진부터 진단, 처방까지 전 과정을 직접 수행했으나, 앞으로는 AI가 초기 문진·영상 분석·1차 진단을 제시하고 의사는 이를 검토해 최종 승인하는 구조로 전환된다. 단일 전문과 중심의 판단에서 벗어나 AI가 여러 전문 영역을 통합 분석해 다양한 치료 옵션을 제시하고, 의사는 환자의 상황을 종합 고려해 최종 결정을 내리게 된다. 또한 병원의 구조는 △단일 건물 중심→분산형 의료 네트워크 △병상의 가치→데이터 중심 자산 전환 △허브–스포크 모델 확산이라는 시스템으로 전환된다는 분석이다. 수술 분야에서도 피지컬 AI는 계획·판단·집도·운영 전 과정을 자동화·지능화하며 일부 영역에서는 자율수술 단계에 근접하고 있다. 이 연구위원은 “병원은 중앙 허브에 핵심 전문 인력과 고급 장비를 집중하고, 지역 클리닉·환자 가정·이동 진료 차량까지 서비스를 확장하는 형태로 재편된다”면서 “독립 운영되던 병원들은 통합 플랫폼으로 연결되고, 의료 AI 에이전트가 24시간 가동되며 환자의 초기 진단과 지속적 모니터링을 수행하게 될 것”이라고 설명했다. 이 연구위원은 “피지컬 AI가 단순한 의료기기 도입이 아닌 의료 생산·소비 구조 전체를 재편하는 혁명으로, 이에 따라 정책 입안자는 의료시스템을 근본적으로 재설계해야 한다”고 밝히며, 이를 위한 실천전략으로 △의료 특화 피지컬 AI 연구개발 지원 강화 △한국형 고빈도 질환 중심 전략적 집중 △가상병원 기반 의료 취약지역 접근성 강화 △의료 데이터 표준화 및 활용도 제고 △의사 인력 수급 추계에 AI 효과 반영 △의사–엔지니어 융합 인재 양성 △피지컬 AI 시대 위험 대응 체계 구축을 제안했다. 특히 그는 “국민건강보험 데이터, EMR 인프라, 임상 역량, ICT 경쟁력이라는 우리나라의 강점을 적극 활용하는 동시에 데이터 분절, 인재 부족, 규제 제약이라는 위협 요소를 체계적으로 완화하는 국가 전략이 필요하다”고 강조했다.

[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.

김남일 교수 경희대 한의대 의사학교실 최근 대학원 수업에서 대학원생들과 함께 자유로운 토론의 장을 만들었다. 정확하게는 질문을 던질 것을 요구하고, 내가 대답하는 수업을 해보았다. 수업을 진행하면서 질문을 하는 프롬프트 엔지니어링에 따라 대답하는 Chat GPT를 현실에서 구현하는 것 같은 느낌이 이어졌다. 정해진 수업시간에 요약된 질문과 명확한 대답과 추가된 보충 질문에 대해 답변을 이어가면서 자연스럽게 문제의 중심으로 다가가는 듯한 느낌이 계속 이어졌다. 대학원생들에게 납득할 만한 논리를 제시하기 위해 나는 오랜 기간 한의학계의 현장에서 연마하면서 습득한 경험과 책, 각종 미디어에서 수집해 온 정보들을 하나로 녹여서 설득력 있는 논리를 구성하기 위해 노력하고 있었다. 귀가하면서 나는 학창시절부터 읽어온 허준의 『동의보감』이야말로 AI와 맥락적으로 상통하는 것이 아닌가 생각하게 됐다. 허준 선생은 문제를 절차적으로 분석하고 논리적으로 해결하고 추상화하는 컴퓨팅 사고력을 지닌 진정한 프로그래머가 아닌가 상상해보았다. 인간의 몸에 대한 이해와 생리적 과정, 병리적 변화, 자연과의 관계, 유형적 인식 등 인체와 관련된 각종 인문학적 지식이 융합적으로 표출되고 있는 『동의보감』은 문제해결형 프로젝트를 실행하기에 가장 최적화된 콘텐츠 소스이다. 오랜 기간 정답만 찾는 교육과 훈련에 길들여져 생존해온 한국의 엘리트 집단에 속하는 우리들은 한의학과 AI의 융합을 통해 데이터를 읽는 힘을 길러나가야 할 것이다. AI의 데이터를 읽는 힘은 잘 구성된 알고리즘의 힘에 의해 이루어진다. 허준의 『동의보감』이 바로 제대로된 알고리즘을 구현한 천재의 독창적 창조물이다. 학창시절 본과 4학년 때 임상특강에 강사로 오신 『동의보감』 전문가 김정제 교수님(1916〜1988)께서 내경편, 외형편, 잡병편, 탕액편, 침구편으로 이어진 다섯 개의 편을 각각 생리학, 해부학, 병리학, 본초학, 방제학, 침구학 등으로 연결지워 설명하시면서 “한의학의 모든 지식의 융합적 실체”라고 『동의보감』을 찬양하셨던 것이 기억난다. 『동의보감』의 융합적 모습은 허준의 융합정신의 소산이며, 이것은 현대 AI가 지향하는 컴퓨팅 사고와 통한다. 허준은 한의학뿐 아니라 역사학, 철학, 천문학, 지리학, 문학, 서지학, 과학, 환경학, 사회학 등 각종 분야에 대한 해박한 지식을 갖춘 ‘융합형 지식인’이었다. 이러한 지식의 중심에는 상상력과 통찰력에 근거한 실행력이 작동하고 있다. 우연인지 모르지만 『동의보감』은 원의를 손상하지 않는 범위에서 유명 의서들의 내용을 자신의 견해에 따라 조합하고 있다. 이것은 알고리즘을 활용한 데이터 트렌드에 부합하는 결과를 생성해내는 AI의 본질과 통한다. 패턴에 따라 최적화된 결과를 제시하는 AI의 구성의 미학 정신이 흐르는 것이다. 다양한 분야의 실용적 지식과의 융합을 추구해온 과거의 한의학의 선구자들의 노력은 허준의 『동의보감』 구성의 과정적 정신에 이미 녹아져 있다. 너무 오랜 동안 멀리서만 찾는 것에 익숙해져 있다 보니 가까이에 있는 『동의보감』을 경시해온 것이 아닌가 반성해본다.

[한의신문] 국민건강보험공단(이사장 정기석·이하 건보공단)은 12일 건보공단 원주 본부에서 전 직원을 대상으로 ‘인공지능(AI)시대 핵심소양과 미래전망’을 주제로 ‘2025년 정보화 전문가 초청 교육’을 실시했다. 이번 교육은 인공지능(AI) 기술이 산업 전반과 일상생활 전 영역으로 빠르게 확산됨에 따라, 건보공단 전 직원이 인공지능(AI)을 올바르게 이해하고 업무에 적극적으로 활용할 수 있는 역량을 강화하기 위해 마련됐다. 이날 강의는 한국GPT협회 안현수 강사가 ‘인공지능(AI)시대 핵심소양과 미래전망’을 주제로 인공지능(AI)이 실제 업무 현장에서 어떻게 활용되고 있는지 다양한 사례를 소개했다. 그는 인공지능(AI)을 실무에 활용할 경우 업무 효율화 사례 및 인공지능(AI)이 가져올 일하는 방식의 변화 등을 중심으로 강의가 이어졌으며, 특히 최근 주목받고 있는 생성형 인공지능(AI)의 발전 방향성과 주요 트렌드를 설명하며, 건보공단 직원들이 앞으로의 인공지능(AI) 시대에 필요한 핵심 역량을 갖추는 것이 중요하다고 강조했다. 건보공단 관계자는 “이번 교육을 계기로 임직원들이 인공지능(AI) 기술을 보다 친숙하게 이해하고, 이를 실질적인 업무 혁신으로 연결할 수 있도록 지속적인 교육을 추진할 계획”이라며 “앞으로도 건보공단은 인공지능(AI), 데이터, 정보보안 등 신기술을 중심으로 한 정보화 교육 프로그램을 확대해 공공기관의 디지털 전환을 선도하는 기관으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.

고다원 학생(대전대 한의대 본과 4학년) 대전광역시한의사회(회장 이원구)가 지난달 3일부터 8일까지 우즈베키스탄 타슈켄트주 양기율시에서 한의의료봉사를 진행했다. 이에 운 좋게 학생 봉사자로 함께할 수 있었다. 본과 4학년으로 임상실습을 경험하며 ‘환자를 진료한다는 것의 무게’를 체감하던 시기였기에 출국 전까지 설렘과 걱정이 교차했다. 우즈베키스탄은 자체 전통의학을 계승·발전시켜 온 만큼 동양의학에 친숙하고 우호적인 나라다. 봉사활동이 진행된 양기율시는 수도 타슈켄트에서 약 20km 떨어진 인구 21만 명 규모의 도시로, 의료 인프라가 상대적으로 부족한 지역이다. 이번 봉사단은 현지 주민과 교민 등 1000여 명을 대상으로, 초음파 유도 약침 등 첨단 한의학 치료를 선보이며, 현지 의료계와 환자들로부터 뜨거운 관심과 호응을 받았다. “소통의 벽을 넘은 200명의 만남” 필자는 예진(問診) 파트를 맡아 현지 통역사와 함께 약 200명의 환자를 만났다. 한국에서 미리 준비해 간 예진 질문지를 손에 들고 시작했지만, 언어와 문화의 차이는 예상보다 컸다. 의료 용어에 익숙하지 않은 통역사와의 의사소통은 쉽지 않았고, 급할 때는 ChatGPT와 구글 번역기, 이미지 검색까지 동원해야 했다. 그때는 정신이 없었지만, 지금 돌이켜보면 그 모든 과정이 오히려 소중한 추억이 됐다. 현지의 대부분 환자들은 고혈압이나 당뇨 같은 만성질환을 가지고 있었지만, 정작 꾸준히 약을 복용하지 않는 경우가 많았다. 혈압이 높을 때만 약을 먹거나 아예 치료를 중단한 경우도 흔했다. 현지의 생활환경을 듣고 나니 그 이유를 조금은 이해할 수 있었다. 유목문화의 잔재로 기름지고 열량이 높은 음식을 즐기면서도 도시화로 활동량은 줄었고, 단 음료와 가공식품의 섭취가 늘어났다. 여기에 높은 진료비 부담까지 더해져 병원을 찾는 일이 쉽지 않다고 했다. 이런 환경 속에서 진행된 의료봉사는 환자들에게 단순한 진료 이상의 의미가 있었다. 낯선 한방치료임에도 침, 약침, 한약, 추나를 거리낌 없이 받고, 치료와 관리법에 대해 적극적으로 질문하는 모습이 인상 깊었다. 시술을 마치고 연신 감사 인사를 전하는 환자들의 표정에서, 한의의료봉사가 그들에게 얼마나 큰 위로와 희망이 되었는지 느낄 수 있었다. “진정한 진료는 환자 삶의 길을 비추는 것” 이번 봉사에서 가장 마음에 남은 순간은 한 뇌성마비 환아를 만났을 때였다. 아이는 청각장애와 경직, 불면 등 다양한 증상을 가지고 있었다. 예진 후, 아이가 대전광역시한의사회 이원구 회장님께 진료받는 모습을 가까이서 지켜볼 기회가 있었다. 이원구 회장님은 “이 아이가 밤낮을 구분하지 못하는 이유는 시각과 청각이 모두 저하돼 외부 자극을 거의 받지 못하기 때문”이라며, 수면을 유도하기 위한 자극 중 하나로 관절을 움직여주는 구체적인 방법까지 보호자에게 알려주셨다. 보호자는 “지난 8월 KOMSTA 봉사 이후 아이의 증상이 호전돼 다시 찾아왔다”며 “침 치료를 계속 받으면 완전히 나을 수 있겠느냐”고 물었다. 이 회장님은 완치보다는 증상 관리의 중요성을 차분히 설명하며 환자가 더 나은 일상을 살 수 있는 방향을 제시했다. 그 장면을 보며 ‘진료란 단순한 치료가 아니라, 환자가 스스로의 삶을 이어갈 수 있도록 길을 비춰주는 일’임을 깊이 느꼈다. “환자의 눈빛에서 배운 한의사의 길” 불안한 마음으로 시작했던 봉사는, 환자들의 따뜻한 눈빛과 진심 어린 말들 덕분에 끝내 감사함으로 마무리되었다. 물론 아쉬움도 있다. 더 잘할 수 있었을 것 같고, 부족했던 점도 많았다. 하지만 낯선 환경 속에서 수백 명의 환자와 마주하고 직접 예진에 참여했던 경험은 내게 무엇과도 바꿀 수 없는 배움이었다. 이번 우즈베키스탄 의료봉사는 단순한 해외 봉사가 아니라, ‘한의사로서의 길’을 스스로 묻고 다짐하는 시간이었다. 앞으로 어떤 자리에서 환자를 만나더라도 그들의 눈빛 속에서 다시 이때의 마음을 떠올리게 될 것이다.

[한의신문] 전통의학과 최첨단 인공지능이 손잡고, 새로운 의료 패러다임을 향한 도전에 나섰다. 지난달 30일 한민수·소병훈·조정훈·황정아·조인철·이주희 의원 공동주최 및 한국한의약진흥원·대한한의사협회 공동주관으로 열린 ‘디지털 대전환(DX) 시대의 한의약-AI와의 동행’ 국회토론회에서는 맥진의 디지털화, 임상데이터 기반 AI 솔루션, 국가 데이터 플랫폼 구축 등 구체적인 비전 제시와 함께 한의약의 디지털 헬스케어 산업 도약을 위한 로드맵이 공유됐다. 이날 김남일 경희대 한의대 교수가 좌장을 맡아 진행된 패널 토론에서는 산·학·연·정 전문가들이 각자의 영역에서 진행 중인 사업과 AI 한의약의 미래 비전을 제시했다. “웨어러블 접목 디지털화부터 병원 전용 AI까지 혁신 가속” 김창주 ㈜바티젠메디컬 대표는 한의사이자 기업인으로서 AI 기반 웨어러블과 진료 보조기기 개발 경험을 공유했다. 그가 개발한 밴드형·링형 웨어러블 등 디지털 헬스기기는 혈압, 산소포화도, 말초 체온 등을 1~2분 내 측정해 AI 건강 리포트를 제공하며, 현재 응급 알림 기능도 구현되도록 연구 중이다. 김 대표는 “이를 통해 국가적으로는 예방 중심 정책 수립, 산업적으로는 글로벌 수출 산업 육성, 사회적으로는 원격진료 확대가 가능하다”며 “국가 차원의 한의학 AI 데이터 플랫폼과 표준화, 원격의료 시범사업 활용이 필요하다”고 강조했다. 이어 AI 솔루션 개발 방향에 있어 데이터 확보의 중요성을 강조한 김상균 한국한의학연구원 박사는 “챗GPT 등이 한의약 데이터를 제대로 이해하지 못하는 이유는 양질의 데이터 부족에 기인한 것으로, 특히 실제 임상데이터는 병원 EMR에 있으므로 이를 활용해야 한다”고 강조했다. 그는 환자 정보 보호와 AI 활용을 동시에 달성할 수 있는 병원 내부 전용 AI 솔루션 개발 필요성을 언급하며 “현재 독자적 생성형 AI ‘KMGPT’를 개발해 한방병원 임상 실증을 준비 중이며, 차트와 연결해 자동 학습하는 시스템을 구축하면 IT 전문가 없이도 한의사가 직접 운영할 수 있고, 차트 업체와 협력해 소액 추가 비용 방식으로 보급할 수 있다”고 설명했다. ▲김창주 대표, 김상균 박사, 김창업 교수 “AI와의 융합, 생체·약물 데이터 통합과 공공 거버넌스 필요” 김창업 가천대 한의대 교수는 “한의학의 본질은 패턴을 조합하고 다층적 원인을 다루려는 시도이며, AI가 방대한 데이터에서 패턴을 포착하는 능력이 한의학 발전에 적합하다”면서 “AI는 기존 과학이 풀지 못한 복잡한 문제를 해결하고 있는 만큼 한의학 역시 복잡한 패턴을 다루는 체계이기 때문에 AI가 이를 다룰 수 있는 좋은 기회가 될 것”이라고 말했다. 특히 AlphaFold 사례를 들어 “임상 데이터·생체 신호·약물 대사 데이터 등을 집적한 한의학 파운데이션 모델 구축이 필요하다”면서 “현재는 소규모 연구에 AI 키워드를 붙이는 정도에 머물고 있어 역량이 분산되고 있는 만큼 전문가들이 모여 잠재력이 큰 영역을 정의하고 모델 구축에 집중해야 한다”고 제언했다. 이은경 한국한의약진흥원 정책본부장은 공공 차원의 정책·데이터 거버넌스 필요성을 강조하며 “AI는 한의학 난제를 풀 수 있는 기회이지만 핵심은 데이터를 모으고 관리하는 체계”라면서 공적 자금으로 구축된 데이터조차 흩어져 있는 만큼 △고서·실험·임상 데이터 통합관리센터 △AI 거버넌스 구축을 제안했다. 이 본부장은 “EMR 표준화와 진료정보 교류에 있어 한의약은 이미 KCD 코드와 동일한 체계를 사용하고 있어 이를 근거로 표준화에 참여하고, 외국 제약사처럼 공학 인재 유입과 AI 전문가 양성이 시급한 만큼 단순한 담론이 아닌 구체적인 예산·인력 투입으로 이어져야 한다”고 덧붙였다. ▲ 이은경 본부장, 한주석 사무관, 백병수 팀장 “복지부·과기정통부, AI 한의약 솔루션 모델 전략 공개” 한주석 보건복지부 한의약정책관 사무관은 “‘제5차 한의약 육성발전 종합계획’에서 AI 활용을 핵심 과제로 제시하고 있다”며 “데이터 디지털화·표준화·품질 관리로 빅데이터 플랫폼을 구축해 AI 학습에 활용하고, 변증 용어도 국민이 이해할 수 있도록 표준화하겠다”고 밝혔다. 이어 “AI 기반 CDSS 도입으로 임상 경험 중심의 진단을 보완하고, 신약 개발·예방의학·교육 혁신에도 AI를 접목하겠다”며 “R&D 강화와 디지털 헬스케어 활성화를 통해 한의학을 디지털 대전환 시대의 통합의학 모델로 발전시키겠다”고 강조했다. 이와 함께 백병수 과학기술정보통신부 인공지능기반정책관 팀장은 국가 AI 정책 방향을 소개하며 “혁신 생태계 조성·예산 확보·거버넌스 정비를 3대 축으로 추진하고, GPU 5만 장을 확보해 2030년까지 20만 장으로 확대하겠다”고 말했다. 과기정통부는 올해 5개 독자 파운데이션 모델을 선정해 2개로 집중 지원하고, 산업·공공·지역 등 ‘AX 3대 축’을 중심으로 확산을 추진하고, 내년에는 10조1000억원 규모의 AI 예산을 투입해 GPU 인프라와 데이터 표준화, ‘국가 AI 전략위원회’를 통한 정책 컨트롤타워 기능을 강화할 계획이다. 한편 대한한의사협회 AI융합추진TF 정유옹 위원장(수석부회장)은 모두발언에서 “한의약은 AI에 가장 적합한 모델로, 오랜 임상 데이터의 축적을 바탕으로 국민들에게 예측 가능한 맞춤형 치료와 관리 방안을 제시할 수 있으며, 예방의학적 차원에서도 AI를 적극 활용할 수 있다는 점이 강점”이라고 설명하며, 정부를 향해 “한의약의 AI 전환에는 무엇보다도 예산 지원이 시급한 만큼 내년 정부 예산 편성에 한의약 분야가 적극적으로 반영돼야 한다”고 촉구했다.

▲ 한민수·이주희 의원, 윤성찬 회장, 정영훈 정책관, 송수진 직무대행 [한의신문] 디지털 대전환의 물결 속에서 한의약이 AI와의 융합을 통해 세계 도약을 선언했다. 국회·정부·학계·산업계가 모여 디지털 웨어러블부터 파운데이션 모델 구축까지 혁신 전략을 제시하며, K-한의약의 과학화·표준화·세계화를 통한 글로벌 헬스케어 미래를 열어가고 있다. 한민수·소병훈·조정훈·황정아·조인철·이주희 의원이 공동 주최하고, 한국한의약진흥원과 대한한의사협회가 공동 주관한 ‘디지털 대전환(DX) 시대의 한의약-AI와의 동행’ 토론회가 30일 국회의원회관 제1간담회의실에서 개최, 디지털 헬스케어 시장에서 한의약의 경쟁력 확보 방안을 모색했다. 한민수 의원(더불어민주당)은 환영사에서 “한의약이 디지털 헬스케어 시장에서 경쟁력을 확보하려면 과학적 검증과 객관적 근거가 필요하다”며 “AI 기반 진단 시스템, 빅데이터 처방 패턴 분석, 디지털 웨어러블 연구가 성과를 낸다면 전통과 혁신이 조화를 이루는 새 의료 모델이 될 것”이라고 강조했다. 이주희 의원(더불어민주당)은 “국민이 오랫동안 신뢰해온 한의약이 데이터 기반 검증을 통해 진료·연구·산업·정책이 연결되도록 전문가들이 디지털 전환의 실질적 작동 방안을 모색해 달라”고 당부했다. 윤성찬 회장은 인사말을 통해 “AI는 의료 환경의 대전환을 예고하는 흐름으로, 이는 한의약의 과학화·객관화를 통해 국민 신뢰를 높이고, 세계 속 K-Medi로 도약할 절호의 기회”라면서 “이번 토론회를 시작으로, 그간 축적된 디지털 혁신 성과를 하나로 모아 세계 의료 시장을 선도하길 바란다”고 전했다. 정영훈 보건복지부 한의약정책관은 축사에서 “‘한약 인공지능 플랫폼’과 ‘임상정보 빅데이터 센터 구축사업’을 추진 중이며, 임상 데이터 표준화·분석을 통해 효능 발굴과 안전성 확보로 글로벌 위상을 강화하겠다”고 밝혔으며, 송수진 한국한의약진흥원장 직무대행은 “전통 지혜와 AI·데이터·산업이 유기적으로 연결된 생태계는 국민건강 증진과 의료산업 경쟁력 강화로 이어질 것”이라고 강조했다. 김영수 한의협 정보통신이사의 사회로 진행된 이날 토론회에선 △AI 대전환을 통한 한의약의 재도약(김상진 한국한의약진흥원 한의약AI사업단장) △디지털 전환(DX) 시대의 AI 강국을 향한 전략(조성배 연세대 인공지능융합대학 교수)를 주제로 발표가 진행됐다. 한의약진흥원, EMR 인증 등 AX로 표준화·세계화 드라이브 김상진 단장은 ‘AX(AI 대전환)’을 핵심 전략으로 내세우며, 정부의 AI 3대 강국 전략과 연계해 한의약의 디지털 전환·표준화·세계화를 추진하겠다고 밝혔다. 김 단장은 “정부의 AI 전략과 규제 혁신 속에서 한의약도 과학화·표준화·디지털 전환을 앞당길 수 있다”며 “수천년간 축적된 임상지식을 데이터로 정량화·객관화해 신뢰성을 높이고, AI 분석을 통한 치료 효과 입증과 원격진료·신약개발 연계로 산업 경쟁력을 강화해야 한다”고 말했다. 이어 한의약의 장점으로 △헬스·바이오 융합성 △문헌·임상·바이오 데이터 확보 △다성분·다표적 기반 신효능 예측 △체질 맞춤형 건강관리 등을 꼽으면서도 진료정보 표준화, RWD 연구, 빅데이터 연계 부족과 문진자동화·질환 예측의 초기 단계, 제도·투자 기반 미흡은 한계로 지적했다. 이에 김 단장은 ‘AI사업단’ 구축을 통한 ‘AX에 기반한 한의약 AI·빅데이터 생태계 조성’이라는 비전 아래 △비임상 데이터에서 임상연구로 확산 △신뢰성 있는 건강관리 산업화와 지속 가능한 생태계 구축을 목표로 제시했다. 아울러 김 단장은 공공의료기관이 보유한 ‘건강정보고속도로(PHR 플랫폼)’ 데이터에 합류하도록 △단기-한의과·의과 EMR 서버 간 기능 구현 정책적 합의 △장기-한의시술·검사 항목을 추가해 ‘나의건강기록’ 앱 서비스와 연계하고, EMR 인증기준도 수립해 국가 보건의료 데이터 생태계에 적극적으로 참여할 계획이라고 밝혔다. 이어진 발표에서 AI의 활용에 있어 선택과 집중을 통한 전략을 제시한 조성배 교수는 “최근 AI는 GPU와 메모리 같은 하드웨어 발전에 따라 성능이 좌우되는 물량 경쟁 구도로, 우리나라는 단순 경쟁이 아닌 특화 분야 중심 전략이 필요하다”면서 “AI는 이제 단순 출력에서 벗어나 인간처럼 문제를 나누고, 검증하는 ‘에이전트 AI’로 진화하고 있는 만큼 의료·교육·산업 등 현장에서 혁신적 변화를 촉진할 것”이라고 내다봤다. 이에 국제적 대응 방향으로 △컴퓨팅 인프라 확충 △민간 투자 확대 △데이터 확보 △국가대표 AI 모델 개발 △융합 인재 양성을 제시한 조 교수는 “특화 영역인 한의약에서 응용을 넓히고, 국가 데이터 고속도로와 주권형 AI 모델을 구축해야 한다”면서 “AI는 완성품이 아닌 발전 중인 도구로, 우리의 강점을 살려 현명하게 활용한다면 AI 강국으로 도약할 수 있다”고 말했다. “디지털 웨어러블에서 파운데이션까지”…산·학·연·정, AI 융합 모델 제시 한편 김남일 경희대 한의대 교수가 좌장을 맡아 진행한 패널토론에서 김창주 ㈜바티젠메디컬 대표는 “한의학을 디지털 데이터와 AI 분석으로 발전시켜 국민 신뢰와 객관성을 높이고 있다”며 웨어러블·진료 보조기기를 통한 건강 모니터링 개발 과정해 눈길을 끌었다. 김상균 한국한의학연구원 한의약데이터부 박사는 “챗GPT 같은 모델은 한약 데이터를 정확히 이해하지 못해 환각 현상이 발생한다”며 “EMR 기반 RWD를 학습해 한의학 특화 AI 솔루션을 개발하고, 한의사가 IT 지식 없이 차트와 연동해 활용할 수 있는 솔루션을 확산해야 한다”고 강조했다. 김창업 가천대 한의대 교수는 “AI는 복잡한 패턴을 인식하는 데 강점이 있어 한의학 체계와 잘 맞는다”며 “임상·생체 신호 데이터를 기반으로 파운데이션 모델을 구축한다면 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다”고 전망했다. 이은경 한국한의학진흥원 정책본부장은 “공공 데이터와 임상 데이터를 아우르는 AI 거버넌스와 인프라가 필요하다”며 “한의학은 EMR 표준화가 용이해 정부 데이터 교류·인증 사업의 테스트베드가 될 수 있으며, 향후 인재 양성과 정책 연계를 통해 예산·사업으로 이어져야 한다”고 밝혔다. 한주석 보건복지부 한의약정책관 사무관은 “AI는 한의학의 과학화와 디지털 전환을 촉진할 핵심 도구”라며 “임상 차트 표준화, 한약 유효성 데이터 구축, 교육 혁신, 예방 중심 디지털 헬스케어 확산을 추진하겠다”고 말했다. 백병수 과기정통부 팀장은 “정부는 AI 혁신 생태계 조성과 확산, 기본 사회 확립을 3대 전략으로 추진 중”이라며 “GPU 확보, 소버린 AI 모델 개발, 규제 혁신, 지역 거점 구축을 통해 의료를 포함한 공공·산업 전반에서 AI를 확산하겠다”고 밝혔다.

▲이날 선보인 ‘QEEG 32FX AI’ 모델은 AI를 통한 자동 판독뿐만 아니라 한의사와의 대화도 가능해 수월하고, 빠른 진단이 이뤄지도록 했다. [한의신문] 한의 임상 뇌파계에 AI 시스템이 등장, 기존 수작업 판독을 보완할 수 있는 △자동 분석 기능 △직관적인 UI·UX △측정값·표준값 비교 시각화가 가능해짐에 따라 한의진료의 새로운 가능성이 제시됐다. 대한뇌파한의학회(회장 안상훈)는 14일 강남역 소재 코지모임공간에서 ‘뇌파 기초강의 및 AI를 활용한 뇌파판독’을 주제로 ‘뇌파의 임상 적용과 한의원 성장전력 세미나III’를 개최, 한의 임상가에서의 뇌파계 활용 확대에 나섰다. 안상훈 회장(수인재한의원장)은 인사말에서 “대법원 판결에 이어 AI 시대를 맞아 앞으로 더 많은 한의원이 뇌파를 임상에 적극 활용해야 한다”며 “우리 사회가 뇌·마음·몸의 관계에 주목하는 만큼 심신의학을 중시하는 한의학에서 뇌파는 유용한 진단 도구이자 한의원 경영에도 큰 도움이 될 것”이라고 강조했다. 이날 세미나에서는 △정량화 뇌파(QEEG) 개념 및 분석기법(윤승현 동국대 컴퓨터AI학부 교수) △뇌의 영역별 기능과 뇌파의 임상적 활용(이슬기 ㈜수인재두뇌과학 수석소장) △뇌파장비 분석의 실제 및 AI분석(신민철 썬메디 대표) △한의원에서의 뇌파활용 및 한의원 성장전략(안상훈 회장·수인재한의원장)을 주제로 발표가 진행됐다. ▲왼쪽부터 안상훈 회장, 윤승현 교수, 이슬기 수석소장, 신민철 대표 “뇌파, 신체·정신 상태의 종합적 지표” 국제표준 ‘10-20 시스템’ 이날 뇌파계 측정 및 정량화 뇌파 분석기법과 관련 발표에 나선 윤승현 교수에 따르면 뇌파계는 △두피에 전극(Electrode)을 부착 △참조 전극(A1·A2)과의 전위차 측정 △측정된 전기신호 증폭 △아날로그 신호를 샘플링을 통한 디지털 신호로 변환하는 순으로 진행되며, µV의 미세한 수준의 신호인 만큼 잡음 및 외부 환경에 민감하다. 또한 국제적으로 널리 쓰이는 ‘10-20 시스템’은 전극을 일정 간격으로 배치해 단극·쌍극 몽타주 방식으로 기록하는데, 단극은 전체적 분포, 쌍극은 국소 차이를 파악하는 데 적합하다. ‘정량화 뇌파(이하 QEEG)’ 기법으로 △주파수별 스펙트럼 분석 △브레인 맵핑 △코히어런스 분석을 소개한 그는 “델타·세타·알파·베타·감마 등으로 구분되는 각각의 뇌파가 의미하는 기능을 이해하는 것이 중요하다”며 “QEEG는 단순 기록을 넘어 과학적 뇌 기능 분석을 가능케 하는 신호”라고 강조했다. 이어 이슬기 수석소장은 뇌파를 ‘뇌와 신체 간 감각·신경전달 정보의 총합을 반영하는 지표’로 정의하며, 이를 정량화하면 인지·정서·행동 상태를 객관적으로 평가할 수 있다고 강조했다. 이 수석소장에 따르면 인간의 뇌파는 0.5~60Hz 범위에서 나타나며, 알파파를 기준으로 △느린 파(델타·세타) △빠른 파(베타·감마)로 나뉜다. 각 주파수는 집중력, 기억력, 감정 조절을 관장하며, 특히 전두엽 세타파 과다 시 주의력 저하나 초기 치매를 유추할 수 있다. QEEG는 이러한 파형을 수치화해 진단·치료 효과 검증에 활용할 수 있으며, 맵핑(Mapping) 기법을 통해 특정 영역의 과활성·기능 저하를 이미지화해 직관적으로 전달할 수 있다. 이 소장은 또 한의의료기관에서 불안·우울·ADHD·불면·편두통 치료에 활용할 수 있는 비약물 치료기법(훈련형)인 ‘뉴로피드백’ 솔루션을 소개하며 “뇌파 분석은 진단을 넘어 약물 효과 검증, 치료 반응 평가, 맞춤형 재활 설계까지 가능해 임상적 가치가 높다”고 말했다. ▲딥러닝 기반 뇌파 신호 처리와 대화형 AI 모델 한의원 전용 차세대 AI 뇌파계 ‘QEEG 32FX AI’ 개발 AI 도입으로 한의원 뇌파 검사는 △대칭성 △PDR △AP Gradient △주파수 비율 등 주요 패턴을 자동 분석해 몇 초~1분 내 결과를 제공할 수 있게 됐다. 신민철 대표는 ADHD 아동 592명의 데이터를 딥러닝으로 판별한 성과와 함께 ㈜수인재두뇌과학·동국대와 공동개발한 차세대 AI 뇌파계 ‘QEEG 32FX AI’를 공개했다. GMP·KFDA 인증을 획득한 이 장비는 8~32채널 확장이 가능하며, GPT API 기반 딥러닝 분석 엔진을 탑재해 정밀하고 신속한 판독을 지원한다. 이를 통해 사용자는 직관적 UI·UX 환경에서 연령별 표준값과 비교·시각화된 결과를 확인할 수 있으며, 자동 보정 장치로 장비 상태도 최적화할 수 있다. 임상 기능 역시 △2D·3D 브레인 맵핑 △BEAM 리포트 △광자극·과호흡 검사 등 전통 뇌파 진단법을 모두 포함했으며, 클라우드 기반 ISO 27799 국제 표준을 준수해 보안성과 신뢰성도 강화했다. 개발 과정에 따르면 △뇌파 기반 딥러닝 기법의 체계적인 수립 △LSTM·CNN·GCN 모델을 활용한 베이스라인을 확립하고, 이를 기준으로 △1차 데이터셋 구축 △EEG 분석용 프롬프트 적용 △2차 데이터셋 추출 △QEEG 분석 파인튜닝을 완료한 데 이어 △멀티 테스크 러닝 △임상 데이터 파인튜닝 △파인튜닝 특화 전략의 3단계 과정을 통해 대화형 AI 인터페스이스 구축을 달성했다. 이날 시연도 진행한 신 대표는 “향후 대학병원·연구기관과 협력해 뇌전증 AI 진단과 소스 로컬라이제이션 기술을 올해 상용화할 계획”이라고 밝혔다. “Seeing is Believing”…AI 판독·지속적 업데이트 장비 필수 뇌파계를 통한 한의원 경영 교육에 나선 안상훈 회장은 “치료만큼 중요한 것이 진단이며, 한의사는 이미 진맥으로 몸과 마음을 함께 살펴왔다”면서 “뇌파 검사는 환자가 거부감이 적고, 눈으로 확인할 수 있어 치료 설득력이 크고, 치료 전후 비교, 뉴로피드백 훈련, 마케팅 활용까지 활용범위가 크다”고 설명했다. 안 회장은 뇌파계 장비와 관련 “채널 수가 많을수록 정밀도가 높아지지만 채널 수보다 중요한 것은 정확한 분석 프로그램과 판독 지원”이라며 “앞으로 한의원에선 AI 판독과 더불어 테슬라 자동차와 같이 지속적인 업데이트 지원이 이뤄지는 장비가 필요할 것”이라고 전망했다. 안 회장은 실제 △불안장애 환자의 전두엽 알파파 불균형 △우울장애 환자의 델타·세타파 증가 및 하이베타 과활성화된 브레이 맵핑을 제시하며 “뇌파는 한의학적 변증의 객관적 근거를 통해 환자 신뢰를 높이고, 치료 효과를 객관적으로 보여주는 강력한 도구가 될 것”이라고 말했다. 한편 대한뇌파한의학회 신규 가입 및 문의는 학회 사무국(manage@brainscience.co.kr, 010-8024-5453)을 통해 할 수 있다.

[한의신문] 경희대학교 한의과대학 채윤병 교수는 ‘GPT4와 한의사의 경혈 선혈 패턴 비교’의 주제로 한 연구 결과를 ‘Frontiers in Medicine’ 최근호에 발표했다고 밝혔다. 이번 연구는 10개의 증례보고에서 추출한 환자의 임상정보를 한의사와 GPT4에게 제시하고, 경혈 선혈 패턴을 비교했다. 연구 결과 한의사와 GPT4의 경혈 선혈 패턴의 유사도는 평균 51.3%의 수준이었으며, 특히 주요 경혈의 선혈 확률의 유사도는 매우 높은 것으로 나타났다. 이와 관련 채윤병 교수는 “이같은 결과는 환자의 증상에 기반한 침 치료 계획을 세우는 데 있어, 거대언어모델이 한의사와 유사한 경혈 선혈 패턴을 보이고 있음을 시사한다”고 설명했다. 또한 윤다은 박사(경희대학교 한의과대학)는 “경혈 선혈에는 하나의 정답만 존재하는 것이 아니라 여러 조합이 가능하다”면서 “GPT4가 제시한 답변이 실제 임상에서 진료하는 한의사 80명이 경혈을 선택하는 방식과 유사한 패턴을 보였다는 점이 주목할 만하며, 이는 급속도로 진화하고 있는 인공지능이 의료 현장과의 경계가 점점 허물어 지고 있는 현실을 일부 반영한다”고 밝혔다. 이와 함께 10개의 증례 중에서 몇몇 질환은 한의사와 GPT4의 경혈선혈 패턴의 유사도가 높은 반면, 몇몇 질환의 유사도는 낮게 관찰됐다. 채윤병 교수는 “침 치료에 있어서 환자에 대한 이해를 바탕으로 치료 전략을 세우는 방식은 인공지능도 어느 정도 가능한 수준에 이르렀고, 보다 재현성 있는 거대언어모델 기반 임상의사결정지원시스템을 위해서는 양질의 임상 데이터 확보가 중요하다”면서 “앞으로 인간지능과 인공지능과의 협업을 통해 더 나은 침구의학 치료 전략을 찾아가는 노력이 필요하다”고 강조했다. 한편 이번 연구는 ‘Performance of GPT-4 for planning acupuncture treatment: Comparison with human clinician performance’라는 제하로 ‘Frontiers in Medicine’의 ‘의료 데이터 처리에서 AI기술의 응용’ 주제에 게재됐다.