사상체질의학회(회장 이준희)는 지난 18일 프레지던트호텔 브람스홀에서 '제43회 정기총회 및 춘계학술대회'를 개최, 신년도 사업계획을 확정하고 올해에도 사상체질의학을 보다 널리 활용될 수 있도록 매진키로 했다.

이준희 회장은 인사말을 통해 "코로나19로 인해 지난 3년간 학회의 활동에 많은 어려움이 있었지만, 임기를 시작한 지난해 사상체칠의학회의 활성화를 위해 최선을 다해왔다"며 "이에 한의병증으로는 처음으로 '사상체질병증 한의표준임상진료지침' 발간, 문화체육관광부가 지원하는 사상의학 전문용어 정비, 사상체질방 전문의약품 활성화 사업 수행, 전국한의학학술대회 주관학회 선정, 사상체질의학의 문호를 넓히기 위한 월례학술집담회 개최 등이 진행됐다"고 밝혔다.

특히 이 회장은 "올해에는 학회지가 온라인으로 전면 발행되는 등 학회에도 지속적인 변화가 있을 것"이라며 "앞으로 학회원은 물론 일반 한의사 회원들도 사상의학에 한층 더 가깝게 다가올 수 있도록 매진하는 것은 물론 역사와 권위를 가진 사상체질의학회가 지속적으로 발전할 수 있도록 남은 임기 동안 열심히 노력하겠다"고 강조했다.

이어진 총회에서는 △사무국 △편집위원회 △고시위원회 △학술위원회 △학회 인준 및 인정의위원회 등 위원회별 사업경과 및 올해 주요 사업계획을 보고하는 한편 2022회계연도 결산안, 2023회계연도 가결산안 및 예산안 등을 원안대로 의결했다. 

또한 향후 사상체질의학 학부 교육 및 전국 한의과대학 주교재인 '사상의학' 개정을 위한 업무 등을 담당하는 '교육위원회'를 신설키로 하는 한편 회계연도를 기존 '1월1일부터 동년 12월 말일까지'를 '4월1일부터 익년 3월 말일까지'로 개정하고, 회장의 임기 기준일을 선출된 해의 4월1일부터로 한다는 임원 임기 기준을 신설하는 내용을 담은 회칙 개정안도 원안대로 승인했다. 

한편 '최신 진단기술과 사상의학'을 주제로 진행된 춘계학술대회에서는 △미래 의료 트렌드 변화와 사상의학(이상훈 한국한의학연구원 책임연구원) △콘볼루션 신경망 기반의 안면영상을 이용한 사상체질 분류(안일구 한국한의학연구원 선임연구원)가 발표됐다.

이상훈 책임연구원은 발표를 통해 "영국의 런던 택시기사들은 미국 최대 차량 공유서비스업체인 우버가 영국에 진출할 때까지만 해도 '런던의 복잡한 길을 어떻게 알 수 있겠어?'라며 자만하다가, 결국 택시기사들의 연간 수입이 줄어드는 결과를 초래했다"며 "한명 한명이 뛰어날 수 있겠지만 데이터가 모인 시스템의 힘은 결코 이겨내기 어렵다"고 운을 뗐다.

그는 이어 "한국고용정보원이 보건의료 분야 직업의 자동화 대체 확률을 조사한 결과 한의사는 0.1%에 불과했지만, 이를 반대로 생각해 보면 한의사들이 인공지능의 도움을 받을 수 있는 확률 역시 0.1%에 불과하다고 생각할 수 있을 것"이라며 "최근 들어 의료 분야에 인공지능의 접목이 가속화되고 있는 가운데 한의계도 이에 대한 적극적으로 대응해 가지 못한다면 결국 영국 택시기사와 같은 결과를 초래할 수도 있다"고 덧붙였다. 

또한 이 책임연구원은 "최근 환자들이 어떠한 의료를 선택할지에 대한 의살결정을 좌우하는 것이 전문가 의견에서 임상연구 결과(EBM), 최근에는 건강(의료)보험 빅데이터에 의해 좌우되는 경향으로 변화되고 있다"며 "이처럼 데이터에 의해 의사가 결정되는 시대에 대비하기 위해서라도 한의계는 철저한 준비를 해나가야 한다"고 밝혔다. 

좋은 인공지능이 개발되고 위해서는 고품질의 정략적 임상 빅데이터가 필요하다고 밝힌 이 책임연구원은 "고품질의 정략적 임상 빅데이터란 측정 대상(측정 물리량)이 명확하고, 측정 도구와 방법이 표준화 되어 있어 어디서 누가 측정하더라도 차이가 없어 오류의 위험이 관리돼야 한다"며 "더불어 수집되는 데이터의 포맷이 표준화 되어 있고, 데이터의원인이 손실되지 않은 임상 데이터여야 한다"고 설명했다. 

특히 이 책임연구원은 "앞으로 한의계에서도 정량적인 관점에서 환자의 상태를 얘기해줄 수 있는 환경이 조성돼야 할 것이며, 비록 그러한 시스템을 갖추기까지는 많은 어려움이 따르겠지만 꼭 가야할 길"이라며 "향후 한의사의 행위를 흉내내는 것이 아닌 그 행위에 대한 핵심을 찾아 적용될 수 있는 인공지능을 개발을 위한 한의 빅데이터 수집을 위해 노력해 나갈 것이며, 많은 한의사 회원들의 관심과 참여를 부탁드린다"고 강조했다.

이와 함께 안일구 선임연구원은 안면영상만으로 태음인·비태음인, 소음인·비소음인, 소양인·비소양인의 이진분류를 진행한 연구결과를 소개했다. 

딥러닝의 발전과 인공뉴런-퍼셉트론, 다층 퍼셉트론, 콘볼루션 신경망(CNN)의 주요 개념들을 설명한 안 선임연구원은 "이번 연구에서는 CNN 알고리즘이 대상자들에 대해 체질별 차이를 인식하게 만들기 위해 같은 크기로, 같은 방향으로 만드는 이미지 전처리 후 연구를 진행했다"며 "이를 통해 얼굴 영상만으로 체질을 분류할 가능성이 있음을 확인할 수 있었다"고 밝혔다. 

그는 이어 "체질확진자 3738명의 방대한 데이터를 사용했다는 점, 기존 머신러닝보다 뛰어난 성능을 보이는 인공신경망의 CNN을 안면영상을 이용한 체질 진단에 최초로 적용했다는 것이 이번 연구의 강점"이라며 "향후 분류성능을 더 높일 수 있는 추가 데이터를 통해 분류성능을 높일 수 있는 연구를 진행할 예정"이라고 말했다.