“기초한의학, AI와 함께 미래를 설계하다”

[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.