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2026년 11월 10일 (화)

거대언어모델 경혈 선혈 패턴, 한의사와 비슷한 수준

거대언어모델 경혈 선혈 패턴, 한의사와 비슷한 수준

인간지능-인공지능 협업 통해 더 나은 침구의학 치료 전략 찾아가야
채윤병 경희한의대 교수팀, ‘Frontiers in Medicine’ 논문 발표

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[한의신문] 경희대학교 한의과대학 채윤병 교수는 ‘GPT4와 한의사의 경혈 선혈 패턴 비교’의 주제로 한 연구 결과를 ‘Frontiers in Medicine’ 최근호에 발표했다고 밝혔다.

 

이번 연구는 10개의 증례보고에서 추출한 환자의 임상정보를 한의사와 GPT4에게 제시하고, 경혈 선혈 패턴을 비교했다.

 

연구 결과 한의사와 GPT4의 경혈 선혈 패턴의 유사도는 평균 51.3%의 수준이었으며, 특히 주요 경혈의 선혈 확률의 유사도는 매우 높은 것으로 나타났다.

 

이와 관련 채윤병 교수는 “이같은 결과는 환자의 증상에 기반한 침 치료 계획을 세우는 데 있어, 거대언어모델이 한의사와 유사한 경혈 선혈 패턴을 보이고 있음을 시사한다”고 설명했다.

 

또한 윤다은 박사(경희대학교 한의과대학)는 “경혈 선혈에는 하나의 정답만 존재하는 것이 아니라 여러 조합이 가능하다”면서 “GPT4가 제시한 답변이 실제 임상에서 진료하는 한의사 80명이 경혈을 선택하는 방식과 유사한 패턴을 보였다는 점이 주목할 만하며, 이는 급속도로 진화하고 있는 인공지능이 의료 현장과의 경계가 점점 허물어 지고 있는 현실을 일부 반영한다”고 밝혔다.

 

이와 함께 10개의 증례 중에서 몇몇 질환은 한의사와 GPT4의 경혈선혈 패턴의 유사도가 높은 반면, 몇몇 질환의 유사도는 낮게 관찰됐다.

 

채윤병 교수는 “침 치료에 있어서 환자에 대한 이해를 바탕으로 치료 전략을 세우는 방식은 인공지능도 어느 정도 가능한 수준에 이르렀고, 보다 재현성 있는 거대언어모델 기반 임상의사결정지원시스템을 위해서는 양질의 임상 데이터 확보가 중요하다”면서 “앞으로 인간지능과 인공지능과의 협업을 통해 더 나은 침구의학 치료 전략을 찾아가는 노력이 필요하다”고 강조했다.

 

 

한편 이번 연구는 ‘Performance of GPT-4 for planning acupuncture treatment: Comparison with human clinician performance’라는 제하로 ‘Frontiers in Medicine’의 ‘의료 데이터 처리에서 AI기술의 응용’ 주제에 게재됐다.

 

 

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