AI와 한의약 빅데이터의 결합, 전통에 미래의 날개를 달자

작성일 07-27

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="XzEL356FWz">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4687cc7f9ee12d07752e0680923eec36ce822ec7c101d630919382b988940bc8" dmcf-pid="ZKmNu3MUC7" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이시우 한국한의학연구원 한의약데이터부장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/27/khan/20250727080239543jdpb.jpg" data-org-width="300" dmcf-mid="H3GC6VA8Tq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/27/khan/20250727080239543jdpb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이시우 한국한의학연구원 한의약데이터부장
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="69e63287d6b2d3aa522fe3715a6327a7dccc544da4a07216eafed76ae7bf07a7" dmcf-pid="59sj70Ruhu" dmcf-ptype="general">의학은 동서양을 막론하고 인간의 생리 작용을 설명하고 질병을 치료하는 데 목적이 있다. 한의학은 오랜 세월 체질, 장부이론, 그리고 증형(병증 패턴) 등 고유한 의학 이론과 전통적인 한약, 침, 뜸 같은 치료 기술을 활용해 환자별로 맞춤 치료를 이어왔다.</p>
          <p contents-hash="96310acd266f66d0a81672075467f6e0fa59c8e98e8f78cf07be147fcb7c031e" dmcf-pid="12OAzpe7TU" dmcf-ptype="general">하지만 진단 과정에 한의사의 경험과 주관적 판단이 크게 작용한다는 점은 끊임없이 한의학 과학화 과정에서 문제로 제기돼왔다. 이런 한계를 극복하고자 지난 10년간 한국한의학연구원은 인공지능(AI) 과제와 체질유전체 역학 과제를 통해 약 5만명의 임상 데이터를 체계적으로 수집해왔다.</p>
          <p contents-hash="87677b18f0d6e424e02eea97a2a476a4ff96d84d2cc5ebdb1383d25a2d628a7f" dmcf-pid="tVIcqUdzvp" dmcf-ptype="general">유전체와 안면 사진, 의료기기 및 웨어러블 기기 등으로 얻은 생체 신호가 더해지면서 진단의 객관성을 높일 수 있었고, 환자의 체질과 증형 진단에 한층 과학적인 근거가 쌓이고 있다. 예전에는 한의사가 환자를 관찰하고 경험에 기초해 증상을 해석했다면, 이제는 임상 질문과 진단 과정을 구체적인 데이터로 환원해 패턴의 구조와 상관관계를 좀 더 정량적으로 분석할 수 있게 된 것이다.</p>
          <p contents-hash="2fc2d360c12fe12d3ce97ac0715aa01829c6a5b6b2a6d04afd3f9efec9bd3147" dmcf-pid="FfCkBuJqh0" dmcf-ptype="general">특히 최근 AI 기술은 방대한 임상 빅데이터를 빠르고 정밀하게 처리해 병의 특성을 더 입체적으로 해석하는 데 큰 진전을 보여주고 있다. 웨어러블 기기에서 불규칙적으로 쏟아지는 생체 신호를 실시간 분석해 건강 상태를 예측하고, 각각의 환자가 가진 유전체, 인구학적 정보, 생활 습관과 치료 반응까지 아우르는 종합적 맞춤 예측 모델이 가능해졌다. 설명 가능한 AI 분석 결과를 바탕으로 치료 결정의 근거와 이유를 좀 더 명확히 제시할 수 있게 되면서 의료 현장에 새로운 신뢰를 불어넣고 있다.</p>
          <p contents-hash="8a35961ef81182651b3feaa65cb02fb0d8af9cc124aedfada1172e653af8c4bc" dmcf-pid="34hEb7iBC3" dmcf-ptype="general">이렇듯 한의약 빅데이터와 AI의 결합은 필연적으로 이뤄지고 있는데, 이때 반드시 필요한 것이 데이터 연결성의 확장이다. 즉, 한의계에서 확보한 유전체와 생체신호, 인구학 정보, 임상 정보를 다른 보건의료 정보와 결합할 수 있도록 표준화하는 것이다.</p>
          <p contents-hash="b67d688feff0b9f9537f2bfa5598637f3aed0f6875424181c6073af2ab8e17f6" dmcf-pid="08lDKznbTF" dmcf-ptype="general">의료 분야 데이터의 상호운용성을 위한 표준은 10여년 전부터 본격적으로 진행됐는데, 가장 유명한 것은 ‘신속 의료 상호운용 자원(FHIR, Fast Healthcare Interoperability Resources)’ 표준이다. 정부는 2023년부터 의료정보의 상호운용성을 국가 중점과제로 추진하면서, 최근 추진되고 있는 국가바이오빅데이터 구축사업 및 여러 보건의료 연구·개발에서 이를 따르도록 권장하고 있다.</p>
          <p contents-hash="82526662d39cd3d4d4670c20d5ea952b71637904cb443bb7283615dafee5fa42" dmcf-pid="pL1TRPwMht" dmcf-ptype="general">아쉽게도 한의계는 국가 의료정보표준 위원회에 들어가 있지는 않지만, 한의계 역시 자발적으로 FHIR 표준에 맞춰 임상데이터를 구축하는 노력을 시작했다. 여기에는 한의학연구원도 동참할 예정이다. 이 작업이 마무리된다면 한의 임상정보가 국내외 보건의료 데이터와 자유롭게 연결·교환되는 통합 의료의 토대가 마련될 것이다. 결국 AI 시대 의료 혁신의 본질은 데이터의 양만이 아니라 데이터 사이의 효과적인 연결과 활용에 있다.</p>
          <p contents-hash="610f852e4c5feebbff1e0b9d30c4a2344a1f98e152779aa2a76d736340ebad9d" dmcf-pid="UotyeQrRy1" dmcf-ptype="general">5만건의 한의 임상정보가 지금은 작은 시작처럼 보일 수 있지만, 앞으로 더 많은 임상 현장과 연구에서 데이터를 쌓고 확장해 나간다면 한의약 빅데이터는 전통과 첨단이 어우러진 세계 의료 혁신의 중요한 자산이 될 것이다. 새로운 패러다임의 서막이 지금 열리고 있다.</p>
          <p contents-hash="dfb5539d107763dbe77b64ae2388fbb27c503defe01ec59d45e779bdb2786aa7" dmcf-pid="ugFWdxmeW5" dmcf-ptype="general">이시우 한국한의학연구원 한의약데이터부장</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 경향신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

이전

폭우처럼 ‘자외선’ 쏟아지고…동굴벽화 시대 열렸다

07-27
다음

"선두 질주하는 에펠탑"…경주마 작명의 숨겨진 이야기

07-27

등록된 댓글이 없습니다.

로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.

먹튀폴리스

AI와 한의약 빅데이터의 결합, 전통에 미래의 날개를 달자

멤버랭킹

관련자료

멤버랭킹