• 맑음속초0.1℃
  • 맑음
  • 맑음철원
  • 맑음동두천
  • 맑음파주
  • 맑음대관령
  • 맑음춘천
  • 맑음백령도
  • 맑음북강릉
  • 맑음강릉
  • 맑음동해
  • 연무서울21.2℃
  • 맑음인천20.4℃
  • 맑음원주
  • 구름많음울릉도
  • 맑음수원
  • 맑음영월
  • 맑음충주
  • 맑음서산
  • 맑음울진
  • 맑음청주
  • 맑음대전
  • 맑음추풍령
  • 맑음안동
  • 맑음상주
  • 맑음포항
  • 맑음군산
  • 맑음대구
  • 맑음전주
  • 맑음울산
  • 맑음창원18.7℃
  • 맑음광주
  • 맑음부산
  • 맑음통영
  • 맑음목포
  • 맑음여수
  • 맑음흑산도19.3℃
  • 맑음완도
  • 맑음고창
  • 맑음순천
  • 박무홍성(예)
  • 맑음18.3℃
  • 구름많음제주18.4℃
  • 맑음고산19.4℃
  • 구름많음성산18.6℃
  • 흐림서귀포19.4℃
  • 맑음진주18.2℃
  • 맑음강화18.8℃
  • 맑음양평19.1℃
  • 맑음이천19.6℃
  • 맑음인제13.7℃
  • 맑음홍천17.2℃
  • 맑음태백14.1℃
  • 맑음정선군12.1℃
  • 맑음제천16.4℃
  • 맑음보은16.4℃
  • 맑음천안18.7℃
  • 맑음보령20.0℃
  • 맑음부여18.3℃
  • 맑음금산16.8℃
  • 맑음19.0℃
  • 맑음부안18.6℃
  • 맑음임실17.0℃
  • 맑음정읍20.2℃
  • 맑음남원18.0℃
  • 맑음장수13.8℃
  • 맑음고창군19.2℃
  • 맑음영광군18.7℃
  • 맑음김해시18.5℃
  • 맑음순창군17.4℃
  • 맑음북창원19.2℃
  • 맑음양산시19.7℃
  • 맑음보성군18.1℃
  • 맑음강진군18.6℃
  • 맑음장흥18.9℃
  • 맑음해남20.6℃
  • 맑음고흥19.2℃
  • 맑음의령군16.8℃
  • 맑음함양군16.0℃
  • 맑음광양시19.5℃
  • 맑음진도군17.7℃
  • 맑음봉화12.4℃
  • 맑음영주15.3℃
  • 맑음문경16.8℃
  • 맑음청송군11.6℃
  • 맑음영덕17.0℃
  • 맑음의성15.5℃
  • 맑음구미16.8℃
  • 맑음영천16.9℃
  • 맑음경주시18.4℃
  • 맑음거창15.4℃
  • 맑음합천16.4℃
  • 맑음밀양17.6℃
  • 맑음산청16.0℃
  • 맑음거제18.7℃
  • 맑음남해17.5℃
  • 맑음19.6℃
기상청 제공

2026년 05월 15일 (금)

가천대·부산대 공동연구팀, LLM 기반 한의학 학습 챗봇 개발

가천대·부산대 공동연구팀, LLM 기반 한의학 학습 챗봇 개발

AI로 표준화 환자 역할 수행부터 자동채점·맞춤형 피드백까지
새로운 LLM·임상 시나리오 적용 가능한 표준 평가 프레임워크도 제시


LLM 1.jpg

 

[한의신문] 가천대학교 김창업 교수, 부산대학교 김지환 교수 공동연구팀이 거대언어모델(LLM) 기반의 한의학 임상수행평가(CPX) 학습 시스템을 개발했다. 이 시스템은 인공지능(AI)을 활용해 학생들의 진료 과정을 평가하고, 자동 채점 및 맞춤형 피드백을 제공하는 혁신적인 교육 도구로 주목받고 있다.


이 시스템은 표준화 환자(SP) 역할을 AI가 대신 수행하며, 학생들이 임상 환경에서 실시간으로 진료 연습을 할 수 있도록 설계됐다. 특히 채점과 피드백 기능을 각각 다른 AI 모델로 최적화해 효율성을 극대화했다. 김준동 가천대 박사과정생은 “정량적 채점은 Claude-3.5-Sonnet 모델을 기반으로 진행되며, 100%의 정확도와 평균 43.2초의 빠른 처리 속도를 자랑한다”고 설명했다. 이어 “피드백 생성에는 GPT-4o가 구체적인 초안을 작성하고 Claude-3.5-Sonnet이 자연스러운 한국어로 다듬는 이중 구조를 도입해 두 모델의 장점을 모두 활용했다”고 밝혔다.


시스템은 웹 기반으로 구현돼 학생들이 시간과 장소에 구애받지 않고 QR코드를 통해 즉시 접속할 수 있다. 실습 후에는 정량적 점수와 개선점을 담은 맞춤형 피드백이 제공된다. 기존 CPX 교육에서 제기됐던 평가자 부족과 피드백 제공의 한계를 AI 기술로 해결했다는 점에서 의미가 크다. 

 


LLM 2.jpg

 

연구팀은 나아가 CPX 학습 챗봇의 기술적 한계를 넘어 미래 확장성을 고려한 표준 프레임워크를 함께 제시했다. 이 프레임워크는 새롭게 개발되는 AI 모델이나 다양한 임상 시나리오를 체계적으로 평가하고 적용할 수 있는 개발 파이프라인으로, 시스템의 지속적인 발전을 가능하게 한다. 빠르게 발전하는 AI 기술을 의료 교육에 효과적으로 접목할 수 있는 방법론을 제시했다는 점에서도 주목받고 있다.


김창업 교수와 김지환 교수는 “이 프레임워크는 한의학을 넘어 의학, 치의학, 간호학 등 다양한 의료 교육 분야로 확장할 수 있다”며 “향후 음성 인식과 영상 분석 기술을 도입해 더욱 실감나는 실습 환경을 구현할 계획”이라고 밝혔다. 


또한 공저자인 부산대 이혜윤 교수는 “현재 한의과대학 학생들을 대상으로 실제 교육 환경에서의 적용을 준비하고 있으며, 이를 통해 시스템의 교육적 효과를 체계적으로 검증할 예정”이라고 덧붙였다. 


이 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 관련 연구 결과는 대한한의학회지 제45권 제4호에 게재됐다.

 

관련기사

가장 많이 본 뉴스

더보기
  • 오늘 인기기사
  • 주간 인기기사

최신뉴스

더보기

뉴스

더보기