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] 미국진단초음파협회 자격자 모임인 한의초음파연구회(회장 오명진)는 6일 ‘2025 전국 교육위원 워크샵’을 개최했다. 이번 강의는 한의 초음파 교육의 내실을 다지고, AI 활용과 감염 예방 기준을 공유하기 위한 목적으로 마련됐으며, 초음파 전문 강사 20여 명이 참여한 가운데 실질적이고 전문적인 강연이 이어졌다. 이날 오명진 회장은 인사말을 통해 “전국 각지에서 한의 초음파 교육을 위해 헌신하고 있는 강사님들께 감사드리며, 앞으로도 중추적인 역할을 해주길 바란다”면서 “하반기에도 임상적으로 의미있는 실습 프로그램을 준비 중”이라고 밝혔다. 이날 워크샵의 첫 강연은 권성일 교육위원(약선당한의원)이 ‘입문자를 위한 AI 모델의 이해와 프롬프트 활용 기초’라는 주제로 진행됐다. 그는 “추론형 AI는 ‘한의원 진료실에 있는 똑똑한 인도인 개발자’로 비유할 수 있다”면서 “이를 활용할 때 명확한 프롬프트를 바탕으로 나온 결과물을 자신이 원하는 방향에 맞게 보완해 나가는 것이 주요하다”고 강조했다. 또한 ChatGPT, Claude, Gemini 등 주요 모델들의 특징과 장·단점을 비교하며, 논문 요약이나 데이터 정리처럼 정확성이 필요한 작업에서는 반드시 추론 기반 모델을 사용할 것을 권장했으며, 특히 구글의 Gemini 플랫폼이 제공하는 딥리서치 기능과 오디오 요약 등은 한의 초음파 교육과 연구에 매우 유용하다고 소개했다. 이어진 두 번째 강의는 안태석 부회장(바로한의원)이 ‘초음파 가이드 약침 시 감염 예방 및 안전 가이드라인’을 중심으로 발표와 시연이 이뤄졌다. 안 부회장은 시술 부위를 고위험군과 저위험군으로 나누어 감염 관리 전략을 달리해야 한다고 설명하는 한편 관절강, 경막외공간과 같은 고위험 부위에는 멸균장갑과 멸균 초음파 커버, 멸균 밴드 사용을 준수할 것을 강조했다. 특히 약침 바이알 소독 절차, 초음파 프로브 커버 부착법, 포비돈 요오드와 클로르헥시딘 혼합제의 장·단점 비교 등 실제 임상 현장에서 바로 적용 가능한 안전 가이드라인을 체계적으로 제시해 참석자들의 높은 관심을 이끌어냈다. 이와 함께 ‘고위험군 초음파 약침 시연’에서는 감염 예방 가이드라인에 따라 수삼리혈에서 초음파 유도 하에서 근막층을 정확히 박리하는 시연함으로써 이론과 실기의 통합을 보여주었다. 한편 오명진 회장은 “AI 기술과 감염 관리 기준은 앞으로의 초음파 교육과 임상에서 반드시 준비해야 할 중요한 변화”라며 “강사 여러분들이 그 흐름의 중심에서 함께해주신다면, 한의 초음파의 미래는 더욱 밝을 것”이라고 말했다. 오 회장은 이어 “앞으로도 정기적인 실습 교육과 함께 온라인 강의 ‘소노하니(Sonohani.com)’를 통한 실시간 콘텐츠 제공으로, 교육의 접근성과 전문성을 동시에 높여나가겠다”고 밝혔다.

유준상 상지대 한의대 교수 [한의신문] ‘제75회 일본동양의학회 학술총회’가 6일부터 8일까지 일본 도쿄 게이오플라자호텔에서 개최됐다. 본격적인 학술 발표가 진행된 7일, 한일교류회에선 인삼양영탕 활용 증례 및 리뷰 발표가 있었다. 한국 측 연자에는 권승원 경희대 한의대 교수와 양승정 동신대 한의대 교수가 참여했으며, 일본 측에는 타카야마 신 토호쿠대병원 의과진료부 교수가 참여했다. 인삼양영탕은 일본의 대표적인 보약으로, 비기허 환자에게 많이 사용되고 있다. 발표 후 필자가 “인삼양영탕은 병증에 따른 변증논치적 접근법 외에 사상체질이나 체질의학적 접근은 어떠한가”라고 질문하자 타카야마 신 교수는 “일본에서도 맥이 약하고, 기운이 약한 사람들에게만 사용한다”고 답했다. 타카야마 신 교수는 토호쿠대병원 의학계 연구과 한방 통합의료학 공동연구강좌 특명교수를 겸임하는 등 통합의료 관련 학회활동을 펼쳐오고 있는 연구자다. 필자가 “현재 한국에서 수족냉증 가이드라인을 구축해 업데이트하는 작업을 하고 있기에 수족냉증의 개념, 진단 등에 대해 한일 간 공통된 의견이 함께 ICD 코드(국제통계분류)에 수록되길 바란다”고 전하자 신 교수는 “일본 내 적절한 연구자를 찾아 소개하겠다”고 말했다. 또 학술총회에선 몇 년 전부터 새로운 세션이 마련됐는데 젊은 연구자 중심의 영어 발표 세션을 통한 국제화다. ▲일본에서 판매되는 중국 맥진기 ◆ 한·중·일 첨단 한방산업 전시회 ‘눈길’ 이날 학술회의장은 주로 4·5·42·43층에 배치돼 있었으며, 4층 회의장 옆 도서전시회와 의료기 전시회, 체험부스 등이 마련됐다. 이 가운데 국내 기업 ‘안단테’는 사람의 보행을 분석해 어지럼증, 파킨슨병 등을 진단하는 솔루션을 개발해 눈길을 끌었다. 또한 일본 렌탈사업에 나서고 있는 ‘맥경’이라는 중국회사가 전시한 맥진기는 세 개의 금속 봉을 통해 촌관척의 맥을 분석하고, 결과를 일본어로 표시해 주는 시스템으로, 한의약 산업 연구를 위해 구입해보고 싶다는 생각도 들었다. 특이한 점은 중국에선 환자 개인정보 보안과 관계없이 각 맥진기가 있는 전 의료기관의 데이터가 회사의 중앙센터로 모아지고 있다는 것이다. 증상을 입력하면 치료혈을 알려주는 솔루션도 등장, 월 10만원으로 제공되고 있으며 아이패드와 같은 전용 디바이스를 통해 육장육부 기혈수의 편재를 알려주는 시스템이다. 한방 제약사들도 눈에 띄었는데 이번에도 쯔무라와 크라시에가 참가해 제품 홍보에 나섰다. ◆ AI 활용 등 일본만의 변증 교육 프로그램 선보여 이날 또 다른 세션에서는 허증과 냉증에 대한 연구도 발표됐다. 냉증에 대해 흔히 건강, 부자 등 온성 약물을 활용하는 것에 익숙한데 이날 연구에 따르면 변비로 인해 양명병(陽明病)에 위장의 진액이 부족해지고, 갈증이 생기면서 궐증으로 손발이 차가워지면 석고(石膏)가 들어간 인삼백호탕(人蔘白虎湯)을 처방한다는 것이다. 맥이 침하지만 활하여 힘이 있다면 승기탕(承氣湯)을 활용할 수 있는데 이 부분은 향후 자료를 찾아 수족냉증 진료지침에 첨가 여부를 준비해야 하겠다고 생각했다. 점심 도시락 세미나에선 생소하면서도 재미있는 병명인 ‘기상병(氣象病)’이 소개됐다. 처음에는 ‘운기병(運氣病)’인가 했는데 쉽게 말하면 날씨(온도, 습도, 기압)의 변화에 따라 어지럽거나 두통을 일으키는 병이다. 연구자는 550여명의 환자를 진료했는데 500명 정도에서 오령산을 처방하고, 그 다음으로 반하백출천마을 처방했다. 이때부터 제자인 박성민 학생(본과 4학년)을 만나 일본의 처방 관련 이야기를 들려줬다. 43층에서 열린 ‘중경배 학생 변증대회’에선 주로 외감병에 대한 변증과 처방 사례를 발표하고, 시상했다. 올해 수상자는 생후 7개월 된 소아의 반복적인 발열에 대한 변증으로, 청폐탕(淸肺湯)에 가감할 수 있는 처방과 근거를 제시했다. 또 AI 활용도 눈에 띄었는데 의대생들이 짝을 이뤄 AI의 도움 없이 상대 학생의 피로, 변비에 대해 시나리오를 따라 롤 플레이를 하도록 했으며, 이후 AI를 사용해 롤 플레이하도록 했다. ChatGPT가 환자 역할, 학생은 의사 역할을 하는 등 학생들에게 한방을 쉽고, 재미있게 접할 수 있도록 기획한 노력을 엿볼 수 있었다. 템플릿을 기준으로, 매해 새로운 것을 하나씩 추가하는 모습이다. ▲사카구치 슌지 교수(우측) ◆ 초고령사회 케어, ‘침 치료’ 대안으로 제시 8일 7회의장에선 침구치료 관련 세션이 열렸다. 좌장을 맡은 사카구치 슌지 교수는 오사카 지역 침구학교 교수로, 수족냉증에 대한 연구 발표를 여러 차례 진행했던 만큼 필자가 이번 수족냉증 임상연구를 자문한 결과 침·뜸 치료 병용과 침 치료 단독치료의 비교를 제안했다. 침구치료 세션에선 4명의 연자가 각각 발표를 진행했으며, 그중 특히 기억에 남는 내용은 침 치료를 통해 우울증이 호전된다는 발표였다. 노인 인구가 증가하고 있는 일본에서 침구 치료를 약 8주간 시행하면 그 효과가 뚜렷하게 나타난다는 점이 인상적이었다. 또한 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)에도 침 치료가 효과적이라는 발표가 있었으며, 집중치료실(ICU) 환자에게도 침 치료를 적용해 인공호흡기를 조기에 제거할 수 있도록 돕는 것이 바람직하다는 의견도 제시됐다. 전체 프로그램을 모두 들을 수는 없었으나 듣고 싶은 프로그램을 선택해 여러 회의장을 오가며 관심 있는 질환에 대한 강의를 들을 수 있었으나 15~20년 전과 비교해 규모가 점점 축소되고 있는 점은 일본 내에서 한방의 역할이 줄어들고 있는 것은 아닌가 하는 안타까움을 느끼게 했다. 한의사 제도가 없는 일본에선 의대 학부 과정에서 한방 수업이 단지 졸업 전 2~4시간 정도만 이뤄지고 있다. 하지만 졸업 후 서양의학으로 해결할 수 없는 상황에서 한의학을 다시 공부하고 그 안에서 해답을 찾고자 했던 의사들의 발표는 인상적이었다. 이를 통해 우리나라 한의학이 앞으로 어떤 질환이나 아이템에 집중해야 할지 고민해보는 계기가 됐다. 내년 제76회 일본동양의학회 학술대회는 도야마에서 열릴 예정으로, 이날 듣고 싶은 주제와 강사를 추천해 달라는 설문지도 함께 제공됐다. 일본은 항상 1년 전 다음 학술대회의 장소와 일정을 미리 공지한다. 역시 철저한 준비성이 인상적이다.

한의학교육학회(회장 한상윤·대전대 한의대 교수)는 26일 온라인 방식으로 인공지능(AI) 기술의 빠른 발전 속에서 한의학 교육의 미래를 선도할 혁신적 방향을 탐색하기 위해 ‘제2회 AI 시대 한의학교육의 미래 Webinar Series’를 개최했다. 웨비나 시리즈에서는 생성형 AI가 한의학 교육과 연구에 어떻게 적용될 수 있는지를 다양한 전문가의 시각에서 조명하며, 실질적인 융합 가능성과 전략적 활용 방안을 함께 모색하고 있다. ‘생성형 AI 기반 기초·임상 한의학 교육 연구’를 주제로 열린 두 번째 세션에서는 기초 및 임상 한의학 교육 현장에서 생성형 AI를 적용한 실제 사례를 중심으로 논의가 이뤄졌다. 이원융 교수(원광대 한의대)는 생성형 AI를 활용하여 질환과 변증을 통합적으로 학습할 수 있는 교육도구 ‘Gen-SynDi’의 개발 사례를 발표했다. Gen-SynDi는 임상표현형을 기반으로 가상환자를 생성하고, 학생이 입력한 진단 및 변증결과에 대해 실시간 피드백을 제공하는 플랫폼으로 의학적 임상 추론뿐만 아니라 AI가상환자와 한의학의 변증추론을 수행할 수 있다는 점이 큰 장점으로 꼽히고 있다. 이 교수는 이에 더해 ChatGPT 기반 시스템 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용해 생성형 AI가 정답 노출 없이 환자의 역할을 자연스럽게 수행할 수 있도록 설계했으며, 이를 만성피로를 주제로 한 기초-임상 통합교육에 적용해 학생들의 학습 동기와 임상 자기효능감 향상에 긍정적인 효과를 측정했다. 이 교수는 “앞으로 Gen-SynDi를 임상표현형 중심 통합 교육과정에 적용 가능한 실용적 교육도구로 발전시킬 수 있으며, 반복 학습과 피드백 강화에 있어 유용한 가능성을 지녔다”고 강조했다. 권찬영 교수(동의대 한의대)는 ‘생성형 AI 기반 정신의학 모의 진료 교육 지원 플랫폼 연구’를 소개했다. 그동안 한의 임상에서 중요한 교육 과제인 자살 위험 평가 훈련은 기존 표준화 환자(SP)의 정서적 부담과 운영 효율성의 한계로 반복 적용이 어려웠다. 이에 권 교수는 생성형 AI 기술을 활용해 자살 위험 평가 시나리오를 구성하고, 표준화된 정신의학 문진 항목을 기반으로 학생들이 AI 가상 환자와 대화할 수 있는 프롬프트를 구성했다. 이후 연구를 더 발전시켜 동의대학교 인공지능학과와의 협업으로 구축된 모의진료 플랫폼medi-X는 교육자가 시나리오를 직접 구성하고 수정할 수 있는 구조를 갖추고 있어 학생들이AI 가상환자와의 문진대화를 통해 실제 진료흐름을 학습하고 피드백 받는 경험을 할 수 있게 됐다. 권 교수는 향후 몰입도와 교육 효과 향상을 위해 음성·영상 기반 상호작용(TTS/STT), 플립러닝 연계, 대면 환경 보완 활용 등의 발전 방향을 제시하며, “AI 기반 도구가 교수자의 교육·평가를 보조하는 유용한 수단이 될 수 있다”고 밝혔다. 특히 한상윤 회장은 “이번 세션은 기초한의학과 임상 정신의학이라는 상이한 교육 영역에서 생성형 AI를 실제 수업에 구현한 의미 있는 사례를 공유한 자리였다”면서 “앞으로도 AI를 활용해 교육 효과와 학생 만족도를 동시에 높일 수 있는 한의학교육 모델을 지속적으로 발굴·확산해 나가겠다”고 강조했다. 한편 제3회 웨비나 시리즈는 6월 30일(월) 오후 7시에 열릴 예정이며, ‘생성형 AI 연구와 교육의 미래 전망’을 주제로 동의대 장동엽 교수와 서울대 정재균 박사가 발표자로 나설 예정이다.

[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] 2025년 한국보건경제정책학회(회장 김태현) 춘계학술대회에서 열린 ‘코로나19 팬데믹의 영향’ 세션에서는 팬데믹이 우리 사회 곳곳에 남긴 여파를 심층 분석하는 연구 발표가 이어졌다. 이번 세션에서는 △노인장기요양보험 이용자의 코로나19 감염 분석 △코로나 백신 부정적 보도와 접종률 영향 △코로나 시기 한국의 출산 및 결혼 동향 등 총 3편의 연구 결과가 공유됐다. 노인장기요양보험 이용자, 일반 노인보다 코로나 감염·사망률 높아 첫 번째 발표는 유혜림 건강보험공단 부연구위원이 맡아, 노인장기요양보험 이용자를 대상으로 코로나19 감염과 사망 현황을 분석했다. 유 연구위원은 “노인장기요양보험 이용자는 65세 이상 전체 노인에 비해 코로나19 확진률이 4.4%, 코로나19 관련 사망률이 1.5% 높았다”며 팬데믹 상황에서 이들 집단의 취약성을 강조했다. 그중에서도 시설형 서비스(노인요양시설, 주야간보호 등) 이용자의 감염 위험이 재가 서비스 이용자보다 높았으며, 유혜림 연구위원은 시설 중에서 노인요양시설이 규모가 크기 때문에 감염 요인이 높다고 해석했다. 특히 급여이용이 가장 많은 방문요양 기준, 주야간보호의 위험비는 2.391배에 달했다. 이밖에도 치매 유병자도 감염 위험이 높았으며, 배우자·자녀 등 주수발자가 없는 경우도 감염 위험이 높아 가족구성원의 영향을 확인할 수 있었다. 유 연구위원은 “65세 노인인구 대비 요양보험 이용자의 코로나19 감염과 사망이 높으므로 향후 감염병 재유행에 대비해 장기요양과 의료의 유기적 연계가 필요하다”면서 “또한 장기요양기관의 감염병 발생 내역 전산시스템 고도화가 필요하다”고 정책적 제언을 덧붙였다. 토론자로 나선 정영일 방송통신대 교수는 “코로나19는 지나간 과거가 아니라 언제든 비슷한 류의 감염병이 재발할 수 있는 현실”이라며, 장기요양 이용자의 취약요인을 보다 정교하게 분석할 필요성을 제기했다. 아울러 요양병원 등 유사 시설에 대한 통합 분석과 백신 도입 시기 등을 반영한 세부 구간 분석을 추가로 제안했다. 보수언론 부정적 보도, 백신접종률 저해 두 번째 발표에서는 황인혁 서울대 연구원이 코로나19 백신에 대한 부정적 뉴스 보도가 실제 접종률에 어떤 영향을 미쳤는지를 심층 분석했다. 황인혁 연구원은 “보수성향 언론이 백신 부작용을 부각하는 기사를 진보성향 언론보다 더 많이 보도했으며, 이들 언론에 노출된 지역일수록 백신 누적 접종률이 낮았다”고 밝혔다. 연구는 네이버 뉴스에 게재된 코로나 관련 기사 32만4697건을 전수조사하고, 이 중 백신 관련 기사 9만9077건을 추출해 진행됐다. 추출된 기사들은 ChatGPT를 활용한 자연어처리 기법으로 부정적 프레임을 분석하는 방식으로 이뤄졌다. 이와 질병관리청과 국민건강보험공단 자료를 연계해 개별 접종 여부와 시기를 확인하고, 시군구 단위에서 언론 소비 패턴과 접종률 간 상관관계를 분석했다. 황 연구원은 “팬데믹 대응에서 정부 정책의 효과뿐만 아니라, 정보 노출이 백신 접종에 미치는 영향 역시 중요한 변수임을 보여준다”고 강조했다. 토론자로 나선 김정호 아주대 교수는 “언론 노출과 백신 접종 행위 간의 실증적 연관성을 밝힌 점이 매우 신선했다”며, 기사량과 타이밍 변수까지 고려한 추가 연구를 제안했다. 이어 김 교수는 “연령대별로 뉴스를 취득하는 경로가 다르기 때문에, 이를 감안한 해석이 필요하다”고 강조했다. 그는 “20~30대는 인터넷 포털과 검색 엔진을 통해 뉴스를 접하는 비율이 약 62.7%에 달하는 반면, 50~60대는 주로 텔레비전을 통해 정보를 얻는다”며 “세대별 미디어 이용 패턴의 차이를 반영하면 지표를 해석할 때 도움이 될 것”이라고 분석했다. 코로나19 감염위기, 출산율과 혼인율에 부정적 영향 마지막 발표에서는 김정호 아주대 교수가 코로나19 팬데믹이 한국의 출산 및 혼인 동향에 미친 영향을 분석했다. 김정호 교수는 대구·경북 지역을 중심으로 한 집단 감염 사례를 활용, Synthetic Control Method을 적용해 대구와 유사한 특성을 가진 광주·대전·서울을 가상의 통제군으로 설정했다. 그 결과, 1차 보건 위기 이후 대구 지역의 출산율은 약 17.8% 급감했고, 경북은 1.2% 하락한 것으로 나타났다. 혼인율 역시 대구·경북 모두에서 감소 추세를 보였다. 이어 시군구 단위 이중차감법(DID) 분석에서도 감염률이 10% 증가할 때마다 혼인율과 임신율이 각각 약 0.3%p 하락하는 경향이 관찰됐다. 그 결과, 대구지역에서는 코로나19 위기 이후 출산율이 일시적으로 급감했다가 반등하는 양상을 보였으며, 가임기 여성의 혼인율 또한 감소했다. 시군구별 세부 분석에서는 감염률이 10%p 증가할 때 혼인율과 임신율이 각각 약 0.3% 감소하는 경향이 확인됐다. 김정호 교수는 이번 연구에서는 경제적 요인보다는 ‘감염 자체에 대한 보건상의 위기감’이 출산과 결혼 연기에 주요한 영향을 미쳤음을 강조했다. 대구·경북의 경제지표나 교육·보건 접근성, 인구이동 등은 다른 지역과 유사했음에도 불구하고 출산·혼인율 저하가 나타났기 때문이다. 토론자로 나선 정혜윤 강남대 교수는 “매우 세밀한 연구 설계가 인상적이었다”며 “다만 도너풀 구성 시 유사한 지역만을 엄선해 웨이트를 조정하면 분석의 신뢰성이 더욱 높아질 것”이라고 제안했다. ‘코로나19 팬데믹의 영향’ 세션은 고령층 건강, 미디어 노출 환경과 백신정책, 출산·혼인 행태까지 광범위한 영역에 걸쳐 팬데믹이 남긴 깊은 흔적을 짚어냈다. 전문가들은 “향후 유사 감염병 사태를 대비하기 위해 취약계층 보호, 정보 신뢰성 강화, 개인의 삶의 질 회복을 위한 다층적 접근이 필요하다”고 입을 모았다.

[한의신문] 한의학교육학회(회장 한상윤)가 지난달 31일 온라인 Zoom을 통해 ‘AI 시대, 한의학 교육의 미래 Webinar Series’의 첫 번째 학술 세미나를 개최했다. ‘한의학 교육과 AI, 개발자와 연구자의 인사이트’를 주제로 열린 이번 세미나는 한의학과 인공지능(AI)의 융합 가능성과 실제 적용 사례를 중심으로, 한의학 교육의 새로운 방향을 모색하는 자리가 됐다. 이민정 기획이사는 “한의학 교육에서 AI 활용의 가능성과 실제 적용 사례, 그리고 미래 전망을 함께 논의할 수 있는 자리를 마련하고자 이번 웨비나 시리즈를 기획했다”며 기획 의도를 밝혔다. 첫 번째 세션에는 윤상원 변호사(대검찰청 국제협력담당관실 법무관)와 최선 박사(서울대학교 박사후연구원)가 발표자로 참여해 AI 개발자와 연구자의 시각에서 각각의 인사이트를 공유했다. 윤상원 변호사는 ‘한의학 교육에서 생성형 인공지능의 활용’을 주제로, ChatGPT 등 생성형 AI의 기본 구조와 작동 원리를 설명하고, 실제 한의학 교육에 적용할 수 있는 방법론을 소개했다. 윤 변호사는 “생성형 언어모델은 한의학 교육에 다양한 방식으로 활용될 수 있다”며, △ChatGPT 프로젝트 기능을 활용한 AI 조교 △시험 문제 및 임상 시나리오 생성 △문진이나 돌발 상황 대응 △메타휴먼 활용 학습 등 다양한 응용 사례를 제시했다. 또한 생성형 AI의 한계점으로 ‘환각(hallucination)’, ‘추론 기복’, ‘자율성 부족’을 꼽으며, 이를 보완하기 위한 기술로 RAG, CoT, 멀티에이전트 시스템 등을 설명했다. 윤 변호사는 “데이터 보안은 민감한 사안이 될 수 있다”며 “특히 병원에서 환자의 신상 정보가 포함된 데이터를 GPT에 업로드할 경우, 해당 정보가 오픈AI의 서버로 전송되기 때문에 법적인 문제가 발생할 수 있다”고 지적했다. 그는 이어 “이러한 문제를 방지하기 위해서는 비실명화를 철저히 한 뒤 데이터를 활용하는 것이 반드시 필요하다”고 강조했다. 최선 박사는 박사과정 중 수행했던 다양한 AI 기반 연구 경험을 중심으로 발표를 이어했다. 최 박사는 “한의학이 재미있고, 직관적이며, 실용적인 학문이기 때문에 일반 대중들이 직접 경험도 해보고 흥미를 느꼈으면 하는 바람에서 연구를 시작하게 됐다”고 설명했다. 최 박사는 서로 다른 병원 데이터들을 통합하는 공통데이터모델(CDM) 구축 경험을 시작으로, BERT 모델을 활용한 논문 자동 분류 시스템, 한의학적 경혈과 주치 기반 혈자리 추천 시스템, 체형 영상 기반 체질 감별 모델, 사진으로 자생 식물을 감별하고 효능 정보를 제공하는 본초학 기반 서비스 등 다채로운 연구 결과를 공유했다. 특히 사상의학 체질 감별을 위해 체형영상 데이터로부터 신체 치수를 추출하고 이를 바탕으로 체질을 감별하는 AI 모델도 소개했다. 최 박사는 의학 분야 LLM으로 협업형 언어모델 기반의 멀티모델 에이전트 프레임워크를 개발한 경험도 공유했다. 이 프레임워크는 환자의 다양한 임상 데이터를 분석하고, 각 에이전트가 서로 다른 관점에서 의견을 제시한 후 토론을 통해 결론을 도출하는 구조다. 이 과정에서 RAG 기술을 활용해 AI가 알지 못하는 정보에 대해 환각(hallucination) 대신 ‘모른다’고 답변할 수 있도록 구성했으며, 모델이 기존 지식을 학습 과정에서 잊는 문제도 극복하려고 노력했다. 최 박사는 한의학 교육에 AI를 도입해야하는 이유에 대해서도 구체적인 제안을 덧붙였다. 한의정보학 과목을 학부 수준에서 정식으로 도입하고, 자료구조론, 코딩, 의학통계 등을 통해 학생들의 연구 기반을 마련해야 한다는 것이다. 그는 “학생들이 검색과 문제 해결, 논리 구조를 스스로 만들며 능동적으로 학습할 수 있는 실습 환경이 중요하다”며, “이는 단순한 AI 활용을 넘어 진로 결정과 임상-기초 연계까지 가능케 하는 중요한 밑거름”이라고 강조했다. 한편 한의학교육학회는 웨비나 시리즈의 두 번째 세션으로 ‘AI 기반 기초·임상 한의학 교육 연구’를 오는 5월26일 월요일 저녁 7시에 개최한다고 밝혔다. 다음 세션에는 이원융 원광대학교 교수, 권찬영 동의대학교 교수가 연사로 참여할 예정이다. 한상윤 회장은 “많은 분들의 관심 속에 AI 시리즈의 첫 시작을 성황리에 열 수 있어 감사하다”며 “AI가 현재 가장 주목받는 이슈인 만큼, 많은 분들이 적극적으로 참여해주셔서 뜻깊은 시간이었다”고 소감을 전했다. 이어 “다가오는 5월에는 두 번째 세션으로, 실제 AI를 한의학의 기초 및 임상 교육에 적용한 구체적인 사례들을 중심으로 구성할 예정”이라며 “많은 기대와 참여를 부탁드린다”고 말했다.

[한의신문] 대한뇌파한의학회(회장 안상훈)는 16일 서울역 인근 삼경교육센터에서 ‘뇌파계 임상 적용과 한의원 성장 전략’을 주제로 세미나를 개최, 뇌파계의 기본 메커니즘에서 이를 활용한 한의원 임상·경영 교육까지 본격적인 한의 뇌파계 교육에 나섰다. 대한뇌파한의학회(KMEA·Korean Medical Electroencephalogram Association)는 한의사의 뇌파계 활용 및 한의학 연구 발전과 뇌 분야 학술교류를 도모코자 설립된 학회로, 앞으로 뇌파한의학 관련 △이론·기술·임상 연구 △회지 발간 △학술대회 △교육(보수교육 포함) △진료 분야 홍보 활성화 등에 주력한다는 계획이다. 이날 안상훈 회장은 인사말을 통해 “이번 세미나는 학회가 최근 한의사의 뇌파계 사용 합법화에 따라 본격적인 임상 적용법과 더불어 활용 분야에 대해 알아보고, 이를 통한 한의원 경영 활성화를 도모하고자 마련한 것으로, 이제 ChatGPT 등 ‘AI 시대’라는 거대한 물결의 흐름 속에서 한의사의 역할을 고민해야 하는 시기”라면서 “심신의학인 한의학에선 정신과 진료뿐만 아니라 다양한 질환에서 뇌파를 활용할 수 있는 만큼 이번 세미나가 현장에서 큰 도움이 되길 바란다”고 전했다. 한의원 뇌파계 임상 20년 노하우를 가진 안상훈 회장(수인재한의원장)을 필두로, 뇌 분야 학회·IT·산업 전문가들이 강사로 참여한 이날 세미나는 △정량화 뇌파(QEEG) 개념 및 분석 기법(윤승현 동국대 컴퓨터AI학부 교수) △임상뇌파 기초 강의로 영역별 뇌기능과 질환별 케이스(이슬기 한국뇌파신경학회 학술이사) △양방(신경과·정신과 위주로) 뇌파 활용 사례(신민철 썬메디 대표) △한의원 진료에 뇌파계 활용법과 환자 관리 노하우(안상훈 회장)를 주제로 교육이 진행됐으며, 특히 24채널 뇌파장비를 동원해 측정 및 판독법 등 현장감 있는 교육을 실시해 수강자들의 큰 호응을 얻었다. 이날 뇌파계 기본 원리와 정량화 뇌파 분석기법 교육에 나선 윤승현 교수에 따르면 1920년 독일 생리학자 한스 베르거가 개발한 뇌파(EEG)는 뇌의 전기적 활동을 기록한 신호(미세한 µV 수준)로, △두피에 전극(Electrode)을 부착 △참조 전극(A1/A2)과의 전위차를 측정 △측정된 전기신호를 증폭 △샘플링을 통해 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 순으로 측정이 이뤄지며, 전극은 △Fp(전전두엽) △F(전두엽) △C(중심부) △P(두정엽) △O(후두엽) △T(측두엽) △Z(중앙선)에 각각 배치(홀수 번호 좌측/짝수 번호 우측)돼 측정된다. 윤 교수는 “뇌파는 매우 복잡한 패턴으로 진동하는 파형의 형태로, 시각적인 관찰로는 정확한 분석이 어려운 만큼 임상현장에선 정량화 뇌파(이하 QEEG)를 활용한 분석이 필요하다”면서, 이를 위한 △주파수(Hz)와 진폭(µV)을 활용한 ‘복소(Complex) 정현파’ 계산법 △복소 정현파의 합으로 표현하는 ‘푸리에급수(Fourier Series)’ 계산법 △푸리에 급수의 계수(ck)를 구하는 수학적 기법 ‘FFT’ △FFT로 뇌파를 주파수별로 분해해 해당 주파수의 파워를 분석하는 ‘스펙트럼 분석법(Oz, 32FX)’에 대해 각각 설명했다. 이를 토대로 △뇌파의 다양한 특성을 두피의 각 위치에 시각화한 ‘Topographic 맵’ △좌우 뇌파 간 시간적 동기화한 ‘Phase 분석법’ △좌우 뇌파 간 진폭의 동기화한 ‘Coherence 분석법’을 소개한 윤 교수는 “QEEG를 통해 측정된 수치에 따라 객관적 분석과 시각적 근거가 마련될 수 있어 환자와 의료진 간 신뢰도 구축에 용이하며, 표준 데이터와도 호환되는 기법”이라고 밝혔다. 이어진 강의에서 뇌와 행동의 연결성에 대한 교육에 나선 이슬기 이사에 따르면 뇌파는 상행성 뇌간망상체 활성화시스템(Ascending Reticular Activating System)에 의해 발생하는 것으로, 또한 뇌파와 의식상태의 상관성에 대해선 “뇌파는 대뇌피질 신경회로에 대한 대규모의 견고한 측정이 가능하고, 인지 과정과의 밀접한 상관관계가 있는 만큼 테스트-재테스트 과정에서 그 신뢰성이 뛰어나다”고 설명했다. 또한 QEEG의 △평가(초기, 추적 관찰) △분류(진단·병기, 표현형 분류) △예측(예후, 약물효과) 순으로 이뤄지는 프로토콜을 설명한 이 이사는 “한의원의 경우 임상적 유용성에 있어 객관적 데이터와 환자 개인 평가를 통해 약물 영향 및 한약 효과의 시각화와 더불어 치료 반응 평가도 이뤄질 수 있으며, 이에 따른 한의진료의 개입도 원활히 이뤄질 수 있다”면서, 특히 문제가 되는 뇌 주파수의 활동을 확인해 이를 제거(행동·보상 훈련)해 뇌활성화를 증대하는 ‘조작적 조건형성(Thorndike)’ 기반 ‘뉴로피드백’ 솔루션도 소개했다. 최신 신경과·정신과(양방)에서의 뇌파계 활용 현황과 메커니즘 교육에 나선 신민철 대표는 △QEEG(뇌 건강 지표화 및 개인화) △브레인맵 검사(개인 뇌 특정 프로파일링) △뉴로피드백(치료·모니터링 확장) △AI 자동분석(뇌 건강 예측 서비스로 확장) 순으로 발전돼 온 뇌파 활용의 현황을 소개한데 이어 기존 양방에서의 뇌전증, 불안·강박, 우울, 수면장애, 치매, ADHD 분야에서 한의는 이에 더해 심인성통증, 경도인지장애, 틱·투렛, 화병, 아스퍼거 등까지 적응증 영역을 확장할 수 있다고 소개했다. 특히 신 대표는 이날 직접 24채널 뇌파계 모델(32FX)을 활용, △Alpha Blocking △주파수별 연결성 △AI분석 △3D 브레인맵 △개별분석 리포트 LORETA 호환 과정을 교육해 참석자들로부터 큰 호응을 얻었다. 이날 뇌파계 활용 한의원 경영 활성화 교육에 나선 안상훈 회장은 뇌파계 활용의 장점으로 △몸과 마음을 진단하는 한의학 개념과 일치 △진맥과 뇌파의 병행 △검사(한의원 장소)에 대한 부담감 완화 △소아 환자의 경우 보호자 참관이 가능한 점을 들었다. 특히 안 원장은 ADHD 뇌파의 특징으로 △델타파 증가에 의한 주의력 결핍, 졸린 듯한 상태, 처리 속도 저하 △알파파 감소에 의한 긴장·불안, 과잉행동, 집중력 저하 △베타파 감소에 의한 주의력 부족, 과제 수행 능력 저하를 들었다. 이어 QEEG 뇌파패턴을 통한 발달지연형·각성저하형·각성고조형의 ADHD 분류 별 특징을 제시한데 이어 치료에 있어 △발달지연형에 보신(補腎), 승양(升陽) △각성저하형엔 승양(升陽) 및 각성 효과 약재 △각성고조형엔 청열(淸熱), 진정(鎭靜), 안신(安神) 등을 각각 처방할 것을 권고했다. 아울러 안 회장은 “앞으로 한의원에선 뇌파계를 활용, 심담허겁(心膽虛怯) 등 한의학적 변증에 대한 뇌파와 환자의 특징을 수집·분석해 한방병증에 입각한 브레인매핑을 구현해야 할 것”이라고 제안했다. 한편 대한뇌파한의학회 신규 가입 및 문의는 학회 사무국(manage@brainscience.co.kr, 010-8024-5453)을 통해 할 수 있다.

[한의신문] 생성형 인공지능(AI)을 활용한 임상 한의학 실습 교육 사례를 분석한 논문이 대한한의학회지(제46권 제1호, 2025년 3월호)에 게재됐다. 이번 논문은 대전대학교 한의과대학 심계내과학교실·침구의학교실·부인과학교실 연구진(박미소·전주현·허준영·류호룡·이지연)이 작성했다. ◇ 생성형 AI, 맞춤형 생활 지도 등 도구로 활용 가능 21세기 의료진은 단순히 약물을 처방하는 역할을 넘어 환자 맞춤형 생활 지도를 통해 질병의 악화를 방지하고 환자의 삶의 질을 향상할 수 있는 전문가가 돼야 한다. 이는 1차 의료 환경에서 더욱 중요한 과제가 되고 있다. 생성형 AI는 이러한 환경에서 1차 의료 환경에서 일하는 한의사들이 개별 환자의 성격과 특성에 적합하게 맞춤형 생활 지도를 제공하고, 증상 및 생활 관리 일지 작성을 도와주는 도구로서 활용될 수 있다. 기본적인 의학 지식을 갖추고 있는 한의사가 AI를 적절하게 활용하면 각 환자의 증상과 생활 습관을 기반으로 개별화된 환자 맞춤형 관리 방안을 손쉽게 제시하는 것이 가능하다. 또한 환자가 자신의 증상을 파악하고 기록할 수 있도록 해 환자의 자기 관리 능력을 향상시킬 수 있는 관리 일지를 개별 환자에게 맞춤형으로 생성해 제공할 수 있다. 이를 통해 환자는 자신의 생활 습관과 증상, 그리고 질환의 상관관계를 이해하고, 의료진은 환자의 데이터를 기반으로 정확하고 지속 가능한 관리 전략을 설계할 수 있다. 이러한 방식은 만성 비감염성 질환의 장기적 관리와 예방에 실질적인 도움을 줄 수 있다. 학생들은 총 4회에 걸쳐 ChatGPT를 활용하는 조별 활동 및 발표를 수행했다. 첫 모듈에서 다루었던 질환은 파킨슨병, 두 번째 모듈의 경우 여성 갱년기 질환, 세 번째 모듈의 경우 안면마비, 네 번째 모듈의 경우 어지럼증이었다. ◇ 한의대생들, 생성형 AI 수업에 대한 만족도 높아 수업 이후 설문을 진행한 결과 이전에 ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구를 사용해 본 적이 있는지를 묻는 1번 문항의 경우, 16명(84.2%)의 학생이 ‘예’, 3명(15.8%)의 학생이 ‘아니오’라고 대답했다. 대부분의 수강생이 이미 생성형 AI를 활용하고 있었으나, 일부 수강생은 이번 수업 이전에 생성형 AI를 활용한 경험이 없었던 것으로 확인됐다. 기본임상실습 수업에서 ChatGPT를 활용해 환자를 위한 생활 지도 자료를 제작한 경험에 대한 만족도를 5단계 리커트 척도를 사용해 질문한 2번 문항의 경우, 15명(78.9%)의 학생이 5점으로 매우 만족한다고 답했고, 4명(21.1%)의 학생이 4점으로 만족한다고 답했다. 수업에서 ChatGPT를 활용해 환자의 증상 및 생활 습관 일지를 제작한 경험에 대한 만족도를 5단계 리커트 척도를 사용해 질문한 3번 문항의 경우 14명(73.7%)의 학생이 5점으로 매우 만족한다고 답했고, 5명(26.3%)의 학생이 4점으로 만족한다고 답했다. ChatGPT가 환자 생활 지도 자료를 제작하고, 개인 맞춤형 설문지 및 일지를 생성하는 데 있어 얼마나 유용하다고 생각하는지를 5단계 리커트 척도를 사용해 설문하는 4번 문항의 경우, 14명(73.7%)의 학생이 매우 유용하다고 생각한다고 응답했으며, 5명(26.3%)의 학생이 유용하다고 응답했다. 학생들은 대체로 생활 지도 자료 및 일지 작성 경험을 만족스럽게 생각했으며, 생활 지도 자료 작성 경험에 대한 만족도가 조금 더 높았던 것으로 확인됐다. ◇ “AI 정보를 평가하고 선별·취합해 활용하는 능력 필요” 연구에서는 미래의 한의사로서 ChatGPT를 포함한 생성형 AI 도구를 활용해 개인 맞춤형 진료를 제공하기 위해 현재 필요한 역량이나 지원이 무엇이라고 생각하는지에 대해서도 물어봤다. ‘AI를 활용할 때 가장 중요한 것은 해결하고자 하는 문제를 구체적으로 설정하는 것이므로, 한의사로서 핵심을 파악해서 구체적으로 설명해 AI를 활용하는 역량이 중요할 것이다’, ‘구체적인 답변을 얻기 위한 질문을 제시하고 정확한 명령어를 입력하는 능력이 필요하다’, ‘상황에 알맞게 데이터를 적용하는 능력이 필요하다’, ‘지식과 적절한 활용 능력이 필요하다’ 등 문제 상황의 핵심을 파악해 정확한 질문을 통해 상황에 알맞은 답변을 얻어내는 역량이 필요하다는 의견을 제시한 학생들이 많았다. 또한 ‘AI를 통해 얻은 정보를 평가하고, 그중에서 도움이 되는 정보를 선별하고, 취합해 활용하는 능력이 필요하다’, ‘취득한 정보에 오류가 있는지 확인할 수 있는 능력이 필요하다’ 등 전문가로서 정확하고 유용한 정보를 선별하는 능력이 필요하다는 의견을 제시했다. 그 외에도 ‘AI 문해력 향상 및 ChatGPT 활용법을 위한 교육 지원’, ‘ChatGPT 유료버전 활용 지원’, ‘AI 활용에 있어 윤리적인 측면에 대한 교육 지원’, ‘환자 증상 일지 작성에 대한 교육 지원’ 등이 필요하다는 의견을 표했다. 연구는 한의과대학 기본임상실습 수업에서 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 활용해 환자 맞춤형 생활 지도 자료 및 증상 일지를 제작하고, 이에 대한 학생들의 경험과 인식, 그리고 향후 AI 기반 한의학 교육의 발전 방향에 관한 의견을 탐색했다. 학생들은 생성형 AI를 활용한 수업 방식에 높은 만족도를 보였으며, 특히 환자 맞춤형 기록지 및 생활 지도 자료 제작에 큰 도움을 받았다고 응답했다. 또한, AI 기반 개인 맞춤형 진료가 다양한 잠재적 도움을 줄 수 있을 것으로 기대했으나, 기술적 한계로 인한 오류 가능성, 데이터 보안 문제, 그리고 환자와의 정서적 소통 부족 등에 대한 우려도 함께 나타냈다. 학생들은 향후 한의학 교육에서 생성형 AI 활용 강화를 위해 환자 사례 중심의 실습 강화, AI 활용법 교육 등이 필요하다고 제안했다. 또한, 한의학 정보 빅데이터 구축, AI 기반 영상 검사 진단, 그리고 환자 맞춤형 임상진료지침 개발 등 다양한 활용 방안에 대한 아이디어를 제시했다. 연구진은 “연구는 생성형 AI가 한의학 교육 및 임상 현장에서 효과적으로 활용될 수 있는 가능성을 보여줬으며, 미래 한의사의 역량 강화 및 개인 맞춤형 진료 발전에 기여할 수 있음을 시사한다”면서도 “다만 기술적 한계 및 윤리적 문제 해결, 그리고 AI 활용 교육 강화 등 지속적인 노력이 필요하며, 향후 심화된 연구를 통해 생성형 AI의 활용 범위를 넓히고, 그 효과를 극대화할 필요가 있을 것으로 생각된다”고 밝혔다.