[한의신문] 한국한의약진흥원(원장 고호연)이 흩어져 있는 한약 실험정보를 한곳에 모으고, 인공지능으로 분석해 연구에 활용할 수 있도록 지원하는 한의약 디지털 전환 사업을 본격적으로 고도화한다. 현재 한국한의약진흥원은 한약 연구데이터의 활용도를 높이기 위해 한약실험정보관리시스템(KLIMS)을 운영하고 있다. KLIMS는 한약재와 성분, 질병, 유전체 등 다양한 실험정보를 체계적으로 수집·연계해 연구자가 필요한 정보를 찾고 분석할 수 있도록 만든 시스템으로, ‘한약 인공지능 플랫폼 구축’ 사업의 하나로 추진됐으며, 올해 1월 6일부터 서비스를 제공하고 있다. 한약 연구정보는 논문과 기관별 연구자료 등 여러 곳에 분산돼 있으며, 자료의 형식도 서로 달라 한꺼번에 찾고 비교하기 어렵다는 문제가 있다. KLIMS는 이러한 정보를 표준화해 축적하고 서로 연관된 데이터를 연결함으로써 연구자가 자료를 다시 수집·정리하는 데 드는 시간을 줄이는 데 도움이 되며, 단순히 자료를 검색하는 시스템을 넘어 한약의 효능과 작용원리를 살피고 연구 후보를 좁히는 데 필요한 정보 기반을 제공한다. 올해 고도화 사업에서는 한약 실험정보와 AI 학습용 데이터, 유전자 발현 패턴 변화 데이터셋을 추가로 구축하며, 비정형 연구정보를 AI로 자동 수집하는 방안과 수집된 정보의 정확성을 확인하는 검증 체계도 함께 마련한다. 또한 이용자가 데이터를 더 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 분석 기능도 강화하며, 주요 기능으로는 △한약재·성분·질병 간 관계 탐색과 시각화 △천연물 유전체 실험정보 시각화 △논문 자동요약 등이 있다. 이런 가운데 한국한의약진흥원은 시스템의 실효성을 높이기 위해 15일 서울분원에서 보건복지부와 한의약·천연물 분야 산·학·연 전문가의 의견을 들었다. 전문가들은 제한된 제원 안에서 우선 확보할 실험정보의 범위, AI 자동수집 정보의 검증 방식, 실제 연구현장에서 필요한 분석 기능 등을 점검했으며, 논의 결과는 KLIMS의 데이터 구축과 서비스 개선에 반영할 계획이다. 한국한의약진흥원은 중장기적으로 비임상 중심의 실험정보를 임상 분야와 연계하고 연구자뿐 아니라 일반 국민도 활용할 수 있는 한약정보통합 플랫폼으로 발전시키는 방안을 검토하고 있으며, 이는 올해부터 2030년까지 추진되는 제5차 한의약 육성발전 종합계획과 연계해 한의약 연구와 산업의 디지털 기반을 확충하기 위한 것이다. 이와 관련 김상진 한의약디지털혁신팀장은 “KLIMS 고도화를 통해 연구자가 필요한 한약 실험정보를 더 쉽고 빠르게 찾고, 데이터 간 관계를 분석할 수 있도록 하겠다”며 “현장의 수요를 반영해 실제 연구에 도움이 되는 데이터와 기능을 지속 보완할 것”이라고 밝혔다.

[한의신문] 한국한의약진흥원(원장 고호연)이 29일 서울 서초여성인력개발센터에서 ‘2026년 한의약 데이터 분석 1차 실무 워크숍’을 개최했다. 이번 워크숍은 한의약 연구자와 실무자가 생성형 인공지능(AI)을 실제 데이터 분석과정에 활용할 수 있도록 실무역량을 높이기 위해 마련됐으며, 한의약과 인공지능·데이터 분석에 관심있는 참가자 20명을 대상으로 이론과 실습을 연계한 교육을 진행했다. 1부 이론교육에서는 한약의 효능 및 작용기전을 규명하는 분석 접근법으로서 네트워크 약리학의 개념과 구조를 소개했다. 이어진 2부에선 단순히 생성형 AI에 질문하고 답변받는 방식에서 한 단계 나아가 생성형 AI를 활용해 데이터 분석 과정을 단계적으로 수행하는 AI에이전트 환경을 구성하고 실제 한의약 데이터를 분석하는 실습을 진행해 참가자들의 큰 호응을 얻었다. 한 참가자는 “단순한 코드 작성을 넘어 AI 에이전트를 활용해 복잡한 네트워크 약리학 데이터 분석 과정을 획기적으로 효율화하는 방법을 배울 수 있어 실제 연구와 제품 개발에 큰 도움이 될 것”이라고 전했다. 특히 이번 교육은 한국한의약진흥원이 지속해 온 한의약 데이터 분석 역량 강화 사업을 AI 기술 변화에 맞춰 고도화했다는 데 의미가 있다. 2023년부터 네트워크 약리학을 주제로 한 데이터 분석 실무교육을 진행해 왔으며, 2025년에는 파이썬을 활용해 한약 성분·표적 네트워크 구축, 생물정보학 분석 및 시각화 등을 직접 수행하는 실습형 교육으로 확대했다. 올해는 여기에 생성형 AI와 AI 에이전트 기술을 접목해 전문적인 프로그래밍 과정의 부담을 낮추면서도 연구자가 데이터 분석 전 과정을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 교육 내용을 발전시켰다. 이를 통해 한의약 연구 현장에서 AI를 활용한 데이터 분석의 접근성과 활용 가능성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 아울러 한국한의약진흥원은 교육뿐 아니라 한의약 데이터의 구축·활용에서 AI 서비스까지 한의약 분야의 디지털 전환 기반을 확대하고 있다. 한약 관련 실험정보를 검색·분석할 수 있는 한약실험정보관리시스템(KLIMS)을 구축했으며, 올해 초에는 진흥원이 보유·관리하는 한의약 데이터를 기반으로 한 한의약 특화 AI 챗봇 ‘맥챗’을 선보였다. 맥챗은 한의표준임상진료지침(CPG)을 비롯해 한의약 제도·연구·기초정보 등에 생성형 AI 기술을 접목해 이용자의 질문에 설명형 답변을 제공한다. 김상진 한국한의약진흥원 한의약디지털혁신팀장은 “최신 생성형 AI 및 AI 에이전트 기술은 한의약 연구의 생산성과 데이터 분석 정확도를 끌어올릴 핵심 열쇠”라며 “앞으로도 실무자들이 최첨단 인공지능 기술을 한의약 연구에 자유롭게 접목할 수 있도록 실무형 교육 프로그램을 확대하고, 데이터 기반의 한의약 연구 생태계 조성을 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다. 한편 한의약 데이터 분석 2차 실무 워크숍은 10월 말 개최 예정이다.

[한의신문] 원광대학교 한의과대학 이원융 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 한약과 합성의약품 간 상호작용을 예측하는 모델을 개발했다. 특히 연구팀은 임상시험을 통해 그 정확성을 입증하는 데 성공해 이번 연구가 한약과 의약품 병용에 따른 안전성을 사전에 예측할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 주목된다. 원광대 연구팀은 연세대 세브란스병원 임상약리학과, 동국대 한의과대학, 한국한의약진흥원(NIKOM)과 공동으로 한약-합성의약품 상호작용 예측 AI 모델인 ‘Meta-HDI(Meta-learning based Herb-Drug Interaction)’를 개발했다고 3일 밝혔다. 한약과 합성의약품의 병용은 임상 현장에서 흔히 이뤄지지만, 한약은 다양한 성분이 복합적으로 포함돼 있어 그동안 상호작용을 사전에 예측하기 어렵고, 이를 뒷받침할 데이터도 충분하지 않다는 한계가 지적돼 왔다. 연구팀은 이 같은 문제를 해결하기 위해 약물 정보 데이터베이스인 ‘DrugBank’에 축적된 약 12만 건의 약물-약물 상호작용 데이터를 AI에 먼저 학습시킨 뒤, 한국한의약진흥원의 한약실험정보관리시스템(KLIMS)에 구축된 한약-약물 상호작용 데이터에 전이학습(Transfer Learning) 기법을 적용했다. 또한 ‘한약→성분→표적단백질→의약품’으로 이어지는 생물학적 경로를 반영하고 계층적 어텐션(Hierarchical Attention) 기법을 결합해 예측 정확도를 높였다. 특히 어떤 한약 핵심 성분이 상호작용에 핵심적으로 관여하는지까지 설명할 수 있도록 모델을 설계한 것이 특징이다. 연구 결과 Meta-HDI는 기존 화학구조 기반 모델이나 그래프 기반 AI 예측 모델보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구팀은 AI 모델의 신뢰성을 검증하기 위해 실제 사람을 대상으로 한 임상시험도 진행했다. 건강한 성인을 대상으로 치매 치료제인 도네페질을 단독 투여한 경우와 한약인 가미소요산 및 오적산을 함께 투여한 경우를 비교한 결과, 한약 병용 시 도네페질의 최고혈중농도(Cmax)와 약물노출량(AUC)이 약 1.5~1.6배 증가한 것으로 나타나 AI가 예측한 결과와 일치했다. 이어 실시한 CYP450 효소 실험에서는 AI가 핵심 상호작용 성분으로 제시한 팔카리놀(Falcarinol)과 글라브라닌(Glabranin)이 도네페질의 대사효소인 CYP2D6를 억제하는 것으로 확인돼 혈중 농도가 증가하는 작용기전까지 규명했다. 연구팀은 “데이터가 부족한 한약-합성의약품 상호작용 분야에서도 전이학습 기반 AI를 활용하면 신뢰성 있는 예측이 가능하다는 점을 확인했다”며 “예측 정확도를 높인 것은 물론 어떤 성분이 왜 상호작용을 일으키는지까지 설명할 수 있어 안전한 병용투여 기준 마련에도 기여할 것으로 기대한다”고 밝혔다. 아울러 연구팀은 “이번 연구는 한약과 합성의약품 병용 시 발생할 수 있는 상호작용을 체계적으로 예측하고 검증할 수 있는 의사결정 지원 기술의 기반을 마련했다는 데 의미가 있다”며 “향후 한약의 다중 표적성과 복합 기전을 정량적으로 분석하는 플랫폼으로 발전해 다제약물 복용 환자의 안전한 약물 사용과 맞춤형 치료 전략 수립에도 활용될 것으로 기대된다”고 밝혔다. 한편, 연구 결과는 대체의학 분야 국제학술지 Phytomedicine(IF 11.3)에 게재됐다.

[한의신문] 한국한의약진흥원(원장 고호연)과 원광대학교 광주한방병원(병원장 이상관)이 한의약 인공지능(AI) 활용 확대를 위해 14일 원광대학교 광주한방병원에서 업무협약을 체결했다. 이번 협약은 한의약 분야의 지능정보화 기반을 확대하고, 디지털정보 및 AI 연계를 위한 기술 협력 체계를 구축하기 위해 추진됐다. 특히 양 기관은 한의표준임상진료지침(CPG) 기반의 표준 전자의무기록(EMR) 프레임워크를 보급하고 이를 실시간으로 연계하는 API(Application Programming Interface: 서로 다른 시스템 간 데이터를 원활하게 연계하는 기술)를 확산해 표준화된통합 데이터 모델을 구축키로 했다. 이번 협약에 따라 양 기관은 △디지털정보 기반 연구 및 첨단기술(빅데이터·AI 등) 활용 공동연구 △디지털정보 활용 기반 마련을 위한 환경 구축 및 인적·물적 교류 △한의약 디지털 전환 및 AI 기술 활용을 위한 전문인력 교육·양성 △협력사업 추진을 위한 실무협의체 구성·운영 등 다각적인 협력을 추진한다. 이를 통해 한의 의료 현장의 디지털 전환을 촉진하고, 연구 활성화와 데이터 활용 역량 강화를 기반으로 한의약 연구 경쟁력을 높인다는 계획이다. 이날 김상진 한의약진흥원 지능정보화센터장은 “이번 협약은 한의약 연구와 데이터 활용 기반을 한 단계 도약시키는 계기가 될 것”이라며 “인적‧물적 교류 등 실질적인 협력을 통해 의료 현장에서 체감할 수 있는 디지털 환경을 만들 것”이라고 밝혔다. 한편 한국한의약진흥원은 한의약 특화 AI 챗봇 ‘맥챗’, 한약실험정보관리시스템 ‘KLIMS’ 운영 및 표준 EMR 프레임워크 개발‧보급 등 한의약 디지털 혁신을 선도하고 있다.

[한의신문] 한국한의약진흥원(원장 직무대행 송수진)이 26일부터 한의약 특화 인공지능(AI) 챗봇 ‘맥챗’ 서비스를 시작한다. 맥챗은 한국한의약진흥원이 보유‧관리 중인 한의약 데이터를 기반으로 구축된 서비스로, 한의표준임상진료지침(CPG) 관련 정보와 한의약 제도‧연구‧기초 정보 등이 폭넓게 포함돼 있다. 맥챗은 기존의 시나리오 기반 질의응답(Q&A) 방식에 생성형 AI 기술을 결합해 단순한 정보 나열을 넘어 질문 의도에 맞춘 설명형 답변을 제공하는 것이 특징이며, 한국한의약진흥원은 이용자의 질문 유형과 응답 정확성, 사용자 경험 등을 종합적으로 반영해 맥챗 서비스를 고도화할 계획이다. 송수진 원장 직무대행은 “한약실험정보데이터관리시스템(KLIMS)에 이어 맥챗은 신뢰할 수 있는 한의약 정보를 국민 누구나 보다 쉽고 체계적으로 활용할 수 있도록 하기 위한 것”이라며 “앞으로도 데이터와 AI 기술을 기반으로 한의약 특화 디지털 서비스를 지속적으로 확대해 나갈 것”이라고 밝혔다. 한편 맥챗 서비스는 한의IN(인) 홈페이지(https://nikom.or.kr/portal)에서 이용할 수 있다.

[한의신문] 한약 실험 데이터를 찾고 정리하는 데 소요되던 연구자의 부담을 줄여주는 온라인 플랫폼이 문을 열었다. 한국한의약진흥원(원장 직무대행 송수진)은 ‘한약실험정보관리시스템(KLIMS)’을 최근 정식 오픈하고, 본격적인 서비스에 들어갔다고 밝혔다. 한약실험정보관리시스템은 한약재 관련 실험정보를 한곳에 모아 체계적으로 제공하는 플랫폼으로, 연구자들이 필요한 자료를 보다 쉽고 효율적으로 활용할 수 있도록 구축됐다. 시스템에 접속하면 핵심어 기반 검색 기능을 통해 한약재명이나 처방명만 입력해도 관련 실험정보와 논문을 확인할 수 있으며, 기존처럼 여러 데이터베이스를 오가며 자료를 찾을 필요가 없다. 논문을 클릭하면 초록 자동 분석 기능이 적용돼 주요 키워드가 정리돼 나타나며, 논문의 핵심 내용을 빠르게 파악할 수 있어 연구 방향 설정에 도움이 된다. 또한 논문 속 표 이미지를 파일 형태로 변환해 주는 표 데이터 추출 기능도 제공돼 실험 결과를 다시 분석하거나 후속 연구에 활용하기 간편하다. 이와 함께 한약재별 독성, 약물동태, 생물학적 활성, 약물상호작용 등 주요 실험정보를 항목별로 확인할 수 있으며, 특히 한약재와 질병, 표적(단백질) 간의 연관성을 시각적으로 보여줘 복합적 상관관계를 한눈에 파악할 수 있도록 했다. 단순한 정보 열람을 넘어 연구자의 실제 활용 과정을 고려해 구성됐으며, 이미지 형태로만 제공되던 실험 데이터가 구조화되면서 데이터 재사용성과 분석 효율이 크게 높아졌다는 평가다. 연구자뿐 아니라 한약 관련 산업계 종사자에게도 기초자료로 활용가능성이 크다. 한국한의약진흥원은 앞으로 한약재별 세부 실험정보를 지속적으로 확충하고 네트워크 약리학 분석을 활용한 한약재-질병 연관 분석 기능도 추가할 계획이며, 이를 기반으로 한약의 안전성과 유효성을 예측하는 인공지능 모델과 대화영 챗봇 서비스도 단계적으로 도입한다는 구상이다. 송수진 원장 직무대행은 “한약실험정보관리시스템은 연구자가 실제 연구 현장에서 쓸 수 있는 데이터 서비스를 제공하는 데 초점을 맞췄다”며 “한약 실험 데이터를 보다 쉽게 찾고, 분석하고, 활용할 수 있는 환경을 만들어 한의약 연구의 효율성과 경쟁력을 높일 것”이라고 밝혔다. 한편 한약정보관리시스템은 한국한의약진흥원 홈페이지(http://nikom.or.kr/klims)에서 이용할 수 있다.

[한의신문] 한국한의약진흥원(원장 직무대행 송수진) 지능정보화센터는 9일 서울분원에서 ‘한약실험정보관리시스템(이하 KLIMS) 구축 사업’ 관련 제3차 전문가 자문위원회를 개최했다. 내년 1월 정식 개시를 앞둔 ‘KLIMS’는 수집·정제된 한약 실험정보 데이터를 체계적으로 제공하는 것은 물론 AI 기반 네트워크 분석 등 연구자 지원을 위한 서비스다. 이번 자문위원회는 보건복지부와 산학연 전문가들이 참석해 KLIMS 구축사업 과정과 시스템 전반에 대해 검토하고, 향후 고도화에 필요한 개선사항 등을 논의했다. KLIMS는 단기적으로는 비임상(실험)정보를 중심으로 구축하는 한편 중장기적으로는 다양한 데이터 유형과 AI 활용 시스템을 확장해 나갈 계획이다. 김상진 지능정보화센터장은 “내년 1월 정식 개시되는 KLIMS가 연구자들에게 실질적인 도움이 될 수 있도록 다양한 의견을 적극 반영해 서비스 완성도를 높여나갈 것”이라며 “데이터 유형을 지속적으로 확장하고 AI 융합분석 기능을 고도화해 연구 활용성을 강화해 나가겠다”고 밝혔다. 한편 한국한의약진흥원은 KLIMS 서비스 개시 후 초기 사용자 의견을 지속적으로 수렴해 시스템의 편의성과 기능을 개선해 나갈 예정이다.

[한의신문] 한국한의약진흥원(원장 직무대행 송수진) 지능정보화센터는 23일 서울분원에서 ‘한약실험정보관리시스템(KLIMS) 구축 사업’ 현황을 공유하고 발전 방향을 논의하기 위해 제2차 전문가 자문위원회를 개최했다. 한약실험정보관리시스템 구축 사업은 한약 실험정보 데이터의 수집·가공을 통해 연구자들에게 체계적인 한약 실험정보를 제공하고, 네트워크 약리학 분석 기법 등 인공지능 기반 서비스를 지원함으로써 연구와 산업 현장의 활용도를 높이는 것을 목표로 하고 있다. 이번 자문위원회에서는 산·학·연 전문가들이 참여해 한약 실험정보 데이터의 신뢰성 제고와 효율적 활용 방안에 대해 의견을 나눴다. 또한 시스템 개발 및 사용성을 중심으로 성능·접근성·호환성 강화 등 개선 방향에 대한 심층적인 논의가 진행됐다. 이와 관련 김상진 한국한의약진흥원 지능정보화센터장은 “이번 전문가 자문위원회는 한약 실험정보의 디지털화와 인공지능 활용 고도화에 중요한 전환점이 될 것”이라며 “전문가들의 다양한 의견을 충실히 반영해 시스템의 완성도를 높이고 현장에서 체감할 수 있는 실질적 성과를 도출하겠다”고 밝혔다.

[한의신문] 한국한의약진흥원 지능정보화센터(센터장 김상진)는 22일 서울분원에서 ‘한약실험정보관리시스템(KLIMS) 구축 사업’과 관련 ‘제1차 전문가 자문위원회’를 개최했다. KLIMS는 ‘한약 인공지능(AI) 플랫폼 구축’ 사업의 일환으로, 한약 관련 실험 데이터를 체계적이고 효율적으로 관리하고 이를 한의약, 의약품, 천연물 등 관련 분야의 연구자와 전문가들이 실질적으로 활용할 수 있도록 지원하는 시스템이다. 지난달부터 시범 서비스를 운영 중이며 연말까지 제공된다. 이번 자문위원회에는 보건복지부를 비롯한 산·학·연 전문가들이 참석해 KLIMS의 2026년 정식 운영을 위한 추진 방향과 서비스 고도화, 사용자 편의성 제고 방안 등에 대해 다양한 의견을 나눴다. 특히 한약 실험정보의 실제 수요와 활용성에 대해서는 심도 있게 논의됐다. 김상진 센터장은 “KLIMS가 한의약 디지털 혁신의 기반이자 한의약 인공지능·빅데이터 지식 생태계의 출발점이 되기를 기대한다”면서 “앞으로 한의약 연구의 효율성을 높일 수 있도록 근거 기반의 실효성 있는 서비스를 제공해 나가겠다”고 밝혔다. 한편 한국한의약진흥원은 AI 기술과의 융합을 통해 한의약 분야에 실질적으로 도움이 되는 AI 기반 분석·활용 기능을 구현하기 위해 다양한 현장의 의견을 적극 수렴할 계획이다.

[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.