[한의신문=주혜지 기자] 가천대학교 한의과대학 생리학교실(NNSM Lab)이 ‘제1회 한의대생을 위한 AI&계산과학 캠프’를 2월 19일부터 21일까지 3일간 개최했다.
전국 한의과대학 및 한의학전문대학원에 재학 중인 20여 명의 학생들이 참여한 이번 캠프는 AI와 계산과학의 한의학 적용 가능성을 제시하고, 한의사의 연구와 임상에 거대언어모델(Large Language Model, LLM)을 활용하는 방법을 경험할 수 있는 자리였다.
이번 캠프를 주최한 김창업 교수는 AI와 계산과학의 기본 개념을 설명하고 생성형 AI인 LLM의 작동원리를 심층적으로 소개했다. 또한 ChatGPT를 비롯한 LLM이 전세계를 놀라게 하기까지 인공지능 발전의 역사에서 어떤 고민과 시도들이 있었는지 설명하면서 현대를 살아가는 한의학 전공자에게 있어 AI의 도약이 가지는 의미를 역설했다.
아울러 한 사람의 계산신경과학자로서 AI와 의식과학의 관계에 대한 흥미로운 화두를 던지며, LLM으로 인해 인간의 뇌와 의식에 대한 연구가 전대미문의 새로운 차원으로 접어들고 있음을 설명했다.
외부 연자로 초청된 이원융 원광대학교 한의과대학 교수는 한약의 조합 원리와 합성의약품과의 상호작용을 예측하는 연구에 활용되는 네트워크 약리학과 그래프 신경망(Graph Convolutional Network, GCN)의 기본 개념을 소개하고, 한약 연구에서 AI 및 계산과학이 어떻게 적용되고 있는지 현황을 설명했다.
함께 초청된 이현훈 서울대병원 데이터사이언스연구부 교수는 군의관 시절 군장병을 위한 비대면 AI 의료서비스 메디텍트(Meditact)를 개발했던 경험과 의료 분야 AI 연구들의 최신 동향, 그리고 한의사의 진료 현장에서 AI와 한의학이 어떻게 결합될 수 있는지 구체적인 사례들을 소개했다.
NNSM Lab 소속 대학원생들도 이번 캠프의 강사로 참여해 다양한 LLM 모델과 서비스를 소개했다. 가장 대표적인 LLM인 ChatGPT의 여러 기능과 프롬프트 엔지니어링에 대한 강의를 진행했을 뿐만 아니라 논문을 읽고 쓰는 학술 작업, 데이터 분석 및 시각화, 나만의 맞춤 커스텀 챗봇 제작, Open API를 이용한 실습 등 보다 실전적인 주제의 ChatGPT 활용 튜토리얼도 이어졌다.
AI와 계산과학을 한의학 연구에 적용한 사례를 소개하는 시간에는 여러 본초를 동시에 쓰는 것이 개별 본초의 변동성으로 인한 효과의 변동성을 완화할 수 있음을 보인 연구(장동엽), 한의과대학의 CPX 실습 교육을 ChatGPT로 만든 챗봇으로 구현한 연구(김준동), LLM이 한의학 서적인 ‘현대한의학개론’을 참조하게 하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 한의학 관련 응답의 질을 높인 연구(강봉수), 한의학 데이터에 대한 별도 훈련 없이 프롬프트 엔지니어링을 중첩시켜 GPT-4로 한의사 국가고시를 통과하는 성적을 낸 연구(윤태림)가 소개됐다.
한의사로서 기초연구를 수행하며 한의사과학자의 길을 걷고 있는 대학원생들의 진로 탐색 경험을 공유하는 시간도 마련돼 관심 있는 학생들의 많은 질의가 오갔다.
캠프의 마무리를 장식한 마지막 순서는 3일간 배운 것들을 바탕으로 한 조별 발표였다. 학생들은 이번 캠프에서 얻은 지식을 토대로 조사하고 토론한 내용을 정리하기도 하고, ChatGPT를 활용해 만든 챗봇을 시연하기도 하며 한의학과 AI의 융합에 대한 아이디어와 인사이트를 나누는 시간을 가졌다.
성준호 학생(경희대 본2)은 “주변에서 ChatGPT에 대해 이런저런 경험담을 듣긴 했지만, 그렇게 크게 중요하게 생각하지 않았는데, 이번 캠프를 통해 AI에 대한 여러 담론들을 접하며 ChatGPT는 혁명에 가까운 것임을 깨달았다. 기능성 소화장애 변증 알고리즘을 프로그래밍하는 조별 과제를 수행했는데, 조원들 모두 코딩 지식이 전무했음에도 ChatGPT가 있었기에 사실상 무에서 유를 창조해낼 수 있었다”며 “AI를 제대로 사용하지 못하면 도태되겠다는 절박한 위기의식을 느꼈다. 지금이라도 AI를 접하고 활용하기 위한 기반을 다질 수 있어 큰 의미가 있었다”고 소감을 밝혔다.
박병진 학생(대전대 본3)은 “이번 캠프에서 AI의 기초부터 ChatGPT를 잘 사용하는 방법까지 소개해 주셔서 멀게만 느껴졌던 AI라는 분야가 좀더 가깝게 다가왔다”며 “조별 발표에서 과민대장증후군의 표준 임상 진료 지침을 참고한 환자 맞춤 처방 추천 서비스, 사상의학 데이터를 기반으로 체질을 추정해주는 기계학습모델 등 흥미로운 주제들이 나왔는데 한의대생들이 짧은 시간에 AI와 계산과학을 활용해 다양한 결과물을 만들어 낼 수 있다는 사실이 놀라웠다. 한의학이 앞으로 AI와 합쳐지면 더욱 큰 시너지를 내며 발전하게 될 것이 기대된다”고 전했다.
손동규 학생(동국대 본2)은 “관련 지식이 전무한 상태에서 3일 남짓한 기간 동안 LLM과 AI 전반에 관해 핵심 내용과 최신 동향을 이해하고, 이를 활용한 한의학 연구의 혁신적인 발전 가능성을 실감할 수 있었다”며 “평소 깊이 생각해보지 못했던 한의학만의 고유한 특성들을 AI와 계산과학을 통해 파악하고, 이를 반영한 연구 방향을 고민해볼 수 있어서 정말 빈틈 없이 알차고 값진 시간이었다”고 밝혔다.