AI한의사 개발

한국한의학연구원은 2019년부터 ‘AI한의사 개발을 위한 임상 빅데이터 수집 및 서비스 플랫폼 구축’사업을 추진하고 있습니다. AI한의사는 데이터를 바탕으로 한의학적 진단에 관한 수치화 된 결과와 과학적 근거, 표준화된 서비스를 제공하는 플랫폼입니다. AI 한의사 개발을 위해서는 먼저 알고리즘이 학습하는데 필요한 표준화된 데이터가 필요합니다. 이를 위해 연구원에서는 진단 프로토콜을 개발하고 연간 3천 명의 건강인에 대한 한양방 건강검진 데이터와 200명 환자의 기기진단 데이터를 수집해 가고 있습니다. 고전문헌부터 최신 연구결과를 찾아주는 ‘진료지원시스템’도 구축하여 한의사를 대상으로 한의사가 모두 기억하기 힘든 방대한 데이터를 기반으로 최적의 진단과 치료법을 제시해 주는 AI비서 역할을 하는 시스템을 만들고 있습니다. 2024년까지 1만 명의 한의 생체지표들에 대한 정상인 데이터를 구축할 예정입니다. 이를 통해 단순히 ‘맥이 약하다’와 같은 주관적이고 추상적인 진단을 받는 것이 아니라 ‘한국인 50대 여성의 맥 세기에 비해 상위 몇 퍼센트에 해당된다’라고 객관적인 지표를 제시해 설명할 수 있는 환경이 마련될 수 있습니다.

한약재 감별에도 인공지능 기술 도입

한약은 한의학의 가장 대표적인 치료법입니다. 다양한 식물의 뿌리와 잎, 열매 등으로 만드는 한약재는 정확한 감별이 필수입니다. 현재 한약재 유통시장에서는 대개 전문가의 육안을 통한 감별에 의존하고 있습니다. 하지만 감별 전문인력 수의 감소로 약화사고에 대한 우려가 커지고 있습니다. 한국한의학연구원에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능 기술인 딥러닝 기법을 활용하여 한약재를 감별할 수 있는 기술을 개발하였습니다. 딥러닝을 활용한 감별 기술의 정확도는 최대 99.4%로 전문가가 육안으로 판정했을 때 평균 감별 정확도인 94.8%보다 높은 수치였습니다. 이 기술을 활용하면 비전문가의 가짜 한약재 오용으로 인한 사고를 대폭 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있으며 향후 한약재 감별 앱 개발을 통해 접근성을 강화할 계획입니다.

A. 형태가 비슷한 한약재인 방기(SA), 목통(AC) 및 관목통(AMC). 관목통은 독성이 있어 사용이 금지되었지만, 아직도 한약재 시장에서 발견된다.
B. 딥러닝을 이용한 한약재 감별 과정 모식도

그림 출처 :

한의학기반 건강관리를 위한 모바일 앱, 미병보감

한국한의학연구원은 연구 참여자의 임상데이터를 수집하고 표준화하여 ‘미병보감’이라는 한의 건강관리 서비스 앱을 개발하였습니다. 미병(未病)은 현재 기준으로 질병은 아니지만 무겁거나 피로한 불편상태를 말합니다. 성인 중 약 47%가 병이 없음에도 건강 상 여러가지 이상을 호소하고 있는데, 그 중 약 70.7%가 피로함을, 그 밖에 소화불량, 우울감, 수면장애 등 다양한 증상을 호소할 만큼 현대인에게 흔히 나타나는 증상입니다. 미병은 아직 질병이 되지 않은 상태이기 때문에 특별한 처방이나 치료 보다는 생활 속에서 지속적인 관리를 필요로 합니다. ‘미병보감’은 연구원에서 구축한 미병 임상 DB와 평가 알고리즘을 이용하여 개발한 시스템으로, 사용자가 핸드폰 및 기기를 통해 자신의 건강정보를 입력하면 정보를 분석하고 평가하여 그 결과를 사용자에게 알려줍니다. 결과에 따라 자신의 체질에 맞는 맞춤형 생활관리법 및 약차, 운동요법 등 한의건강관리법을 제안받을 수 있습니다. 향후 앱 고도화를 통해 병원 진료까지 연동하는 등 활용 범위가 넓어질 것으로 기대하고 있습니다.

미병보감 메인화면	미병보감 분설결과1	미병보감 분설결과2

한국한의학연구원에서 추진하고 있는 다양한 디지털 전환 사업을 통해 한의학의 객관화와 과학화가 완전히 실현되면 현대과학과의 융합을 통한 생활 속 맞춤형 예방의학이라는 새로운 패러다임이 시작될 것입니다. 한국한의학연구원은 국민 건강증진과 한의학의 세계화를 위해 디지털한의학 선도기술 개발과 한의 정보 플랫폼 구축, 한의학 정책 전략 수립 등 다양한 연구와 사업을 추진 중이며 향후 우리 사회는 물론 세계에 미칠 영향력이 더욱 기대됩니다.