• 맑음속초25.2℃
  • 맑음26.9℃
  • 맑음철원26.2℃
  • 맑음동두천27.8℃
  • 맑음파주27.5℃
  • 맑음대관령21.0℃
  • 맑음춘천27.5℃
  • 박무백령도26.7℃
  • 맑음북강릉24.4℃
  • 맑음강릉26.0℃
  • 맑음동해24.9℃
  • 구름많음서울31.4℃
  • 맑음인천30.2℃
  • 맑음원주29.8℃
  • 맑음울릉도25.3℃
  • 맑음수원28.8℃
  • 맑음영월26.3℃
  • 맑음충주27.2℃
  • 맑음서산27.4℃
  • 맑음울진24.2℃
  • 맑음청주30.2℃
  • 맑음대전29.3℃
  • 맑음추풍령24.8℃
  • 맑음안동26.2℃
  • 맑음상주27.4℃
  • 맑음포항27.1℃
  • 맑음군산28.4℃
  • 맑음대구26.9℃
  • 맑음전주30.1℃
  • 맑음울산25.0℃
  • 맑음창원26.9℃
  • 맑음광주28.6℃
  • 맑음부산27.9℃
  • 맑음통영27.3℃
  • 맑음목포27.1℃
  • 맑음여수28.0℃
  • 박무흑산도28.4℃
  • 맑음완도25.9℃
  • 맑음고창
  • 맑음순천23.9℃
  • 박무홍성(예)28.5℃
  • 맑음26.1℃
  • 흐림제주27.4℃
  • 맑음고산26.8℃
  • 맑음성산28.9℃
  • 맑음서귀포29.7℃
  • 맑음진주25.4℃
  • 맑음강화26.6℃
  • 맑음양평28.2℃
  • 맑음이천27.5℃
  • 맑음인제24.7℃
  • 맑음홍천27.4℃
  • 맑음태백23.4℃
  • 맑음정선군24.3℃
  • 맑음제천25.1℃
  • 맑음보은24.5℃
  • 맑음천안25.3℃
  • 맑음보령29.3℃
  • 맑음부여28.1℃
  • 맑음금산26.5℃
  • 맑음27.7℃
  • 맑음부안28.0℃
  • 맑음임실26.3℃
  • 맑음정읍28.4℃
  • 맑음남원26.8℃
  • 맑음장수23.3℃
  • 맑음고창군26.9℃
  • 맑음영광군26.1℃
  • 맑음김해시27.7℃
  • 맑음순창군27.1℃
  • 맑음북창원30.0℃
  • 맑음양산시28.8℃
  • 맑음보성군25.9℃
  • 맑음강진군26.4℃
  • 맑음장흥25.7℃
  • 맑음해남25.8℃
  • 맑음고흥24.6℃
  • 맑음의령군26.2℃
  • 맑음함양군25.7℃
  • 맑음광양시27.6℃
  • 맑음진도군25.5℃
  • 맑음봉화22.6℃
  • 맑음영주24.3℃
  • 맑음문경25.1℃
  • 맑음청송군22.4℃
  • 맑음영덕23.1℃
  • 맑음의성23.8℃
  • 맑음구미26.7℃
  • 맑음영천25.4℃
  • 맑음경주시25.1℃
  • 맑음거창25.9℃
  • 맑음합천27.0℃
  • 맑음밀양27.6℃
  • 맑음산청27.1℃
  • 맑음거제27.1℃
  • 맑음남해25.7℃
  • 맑음28.2℃
기상청 제공

2026년 08월 07일 (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