[한의신문] 한의학교육학회(회장 한상윤)가 지난달 31일 온라인 Zoom을 통해 ‘AI 시대, 한의학 교육의 미래 Webinar Series’의 첫 번째 학술 세미나를 개최했다. ‘한의학 교육과 AI, 개발자와 연구자의 인사이트’를 주제로 열린 이번 세미나는 한의학과 인공지능(AI)의 융합 가능성과 실제 적용 사례를 중심으로, 한의학 교육의 새로운 방향을 모색하는 자리가 됐다. 이민정 기획이사는 “한의학 교육에서 AI 활용의 가능성과 실제 적용 사례, 그리고 미래 전망을 함께 논의할 수 있는 자리를 마련하고자 이번 웨비나 시리즈를 기획했다”며 기획 의도를 밝혔다. 첫 번째 세션에는 윤상원 변호사(대검찰청 국제협력담당관실 법무관)와 최선 박사(서울대학교 박사후연구원)가 발표자로 참여해 AI 개발자와 연구자의 시각에서 각각의 인사이트를 공유했다. 윤상원 변호사는 ‘한의학 교육에서 생성형 인공지능의 활용’을 주제로, ChatGPT 등 생성형 AI의 기본 구조와 작동 원리를 설명하고, 실제 한의학 교육에 적용할 수 있는 방법론을 소개했다. 윤 변호사는 “생성형 언어모델은 한의학 교육에 다양한 방식으로 활용될 수 있다”며, △ChatGPT 프로젝트 기능을 활용한 AI 조교 △시험 문제 및 임상 시나리오 생성 △문진이나 돌발 상황 대응 △메타휴먼 활용 학습 등 다양한 응용 사례를 제시했다. 또한 생성형 AI의 한계점으로 ‘환각(hallucination)’, ‘추론 기복’, ‘자율성 부족’을 꼽으며, 이를 보완하기 위한 기술로 RAG, CoT, 멀티에이전트 시스템 등을 설명했다. 윤 변호사는 “데이터 보안은 민감한 사안이 될 수 있다”며 “특히 병원에서 환자의 신상 정보가 포함된 데이터를 GPT에 업로드할 경우, 해당 정보가 오픈AI의 서버로 전송되기 때문에 법적인 문제가 발생할 수 있다”고 지적했다. 그는 이어 “이러한 문제를 방지하기 위해서는 비실명화를 철저히 한 뒤 데이터를 활용하는 것이 반드시 필요하다”고 강조했다. 최선 박사는 박사과정 중 수행했던 다양한 AI 기반 연구 경험을 중심으로 발표를 이어했다. 최 박사는 “한의학이 재미있고, 직관적이며, 실용적인 학문이기 때문에 일반 대중들이 직접 경험도 해보고 흥미를 느꼈으면 하는 바람에서 연구를 시작하게 됐다”고 설명했다. 최 박사는 서로 다른 병원 데이터들을 통합하는 공통데이터모델(CDM) 구축 경험을 시작으로, BERT 모델을 활용한 논문 자동 분류 시스템, 한의학적 경혈과 주치 기반 혈자리 추천 시스템, 체형 영상 기반 체질 감별 모델, 사진으로 자생 식물을 감별하고 효능 정보를 제공하는 본초학 기반 서비스 등 다채로운 연구 결과를 공유했다. 특히 사상의학 체질 감별을 위해 체형영상 데이터로부터 신체 치수를 추출하고 이를 바탕으로 체질을 감별하는 AI 모델도 소개했다. 최 박사는 의학 분야 LLM으로 협업형 언어모델 기반의 멀티모델 에이전트 프레임워크를 개발한 경험도 공유했다. 이 프레임워크는 환자의 다양한 임상 데이터를 분석하고, 각 에이전트가 서로 다른 관점에서 의견을 제시한 후 토론을 통해 결론을 도출하는 구조다. 이 과정에서 RAG 기술을 활용해 AI가 알지 못하는 정보에 대해 환각(hallucination) 대신 ‘모른다’고 답변할 수 있도록 구성했으며, 모델이 기존 지식을 학습 과정에서 잊는 문제도 극복하려고 노력했다. 최 박사는 한의학 교육에 AI를 도입해야하는 이유에 대해서도 구체적인 제안을 덧붙였다. 한의정보학 과목을 학부 수준에서 정식으로 도입하고, 자료구조론, 코딩, 의학통계 등을 통해 학생들의 연구 기반을 마련해야 한다는 것이다. 그는 “학생들이 검색과 문제 해결, 논리 구조를 스스로 만들며 능동적으로 학습할 수 있는 실습 환경이 중요하다”며, “이는 단순한 AI 활용을 넘어 진로 결정과 임상-기초 연계까지 가능케 하는 중요한 밑거름”이라고 강조했다. 한편 한의학교육학회는 웨비나 시리즈의 두 번째 세션으로 ‘AI 기반 기초·임상 한의학 교육 연구’를 오는 5월26일 월요일 저녁 7시에 개최한다고 밝혔다. 다음 세션에는 이원융 원광대학교 교수, 권찬영 동의대학교 교수가 연사로 참여할 예정이다. 한상윤 회장은 “많은 분들의 관심 속에 AI 시리즈의 첫 시작을 성황리에 열 수 있어 감사하다”며 “AI가 현재 가장 주목받는 이슈인 만큼, 많은 분들이 적극적으로 참여해주셔서 뜻깊은 시간이었다”고 소감을 전했다. 이어 “다가오는 5월에는 두 번째 세션으로, 실제 AI를 한의학의 기초 및 임상 교육에 적용한 구체적인 사례들을 중심으로 구성할 예정”이라며 “많은 기대와 참여를 부탁드린다”고 말했다.

[한의신문] 대한뇌파한의학회(회장 안상훈)는 16일 서울역 인근 삼경교육센터에서 ‘뇌파계 임상 적용과 한의원 성장 전략’을 주제로 세미나를 개최, 뇌파계의 기본 메커니즘에서 이를 활용한 한의원 임상·경영 교육까지 본격적인 한의 뇌파계 교육에 나섰다. 대한뇌파한의학회(KMEA·Korean Medical Electroencephalogram Association)는 한의사의 뇌파계 활용 및 한의학 연구 발전과 뇌 분야 학술교류를 도모코자 설립된 학회로, 앞으로 뇌파한의학 관련 △이론·기술·임상 연구 △회지 발간 △학술대회 △교육(보수교육 포함) △진료 분야 홍보 활성화 등에 주력한다는 계획이다. 이날 안상훈 회장은 인사말을 통해 “이번 세미나는 학회가 최근 한의사의 뇌파계 사용 합법화에 따라 본격적인 임상 적용법과 더불어 활용 분야에 대해 알아보고, 이를 통한 한의원 경영 활성화를 도모하고자 마련한 것으로, 이제 ChatGPT 등 ‘AI 시대’라는 거대한 물결의 흐름 속에서 한의사의 역할을 고민해야 하는 시기”라면서 “심신의학인 한의학에선 정신과 진료뿐만 아니라 다양한 질환에서 뇌파를 활용할 수 있는 만큼 이번 세미나가 현장에서 큰 도움이 되길 바란다”고 전했다. 한의원 뇌파계 임상 20년 노하우를 가진 안상훈 회장(수인재한의원장)을 필두로, 뇌 분야 학회·IT·산업 전문가들이 강사로 참여한 이날 세미나는 △정량화 뇌파(QEEG) 개념 및 분석 기법(윤승현 동국대 컴퓨터AI학부 교수) △임상뇌파 기초 강의로 영역별 뇌기능과 질환별 케이스(이슬기 한국뇌파신경학회 학술이사) △양방(신경과·정신과 위주로) 뇌파 활용 사례(신민철 썬메디 대표) △한의원 진료에 뇌파계 활용법과 환자 관리 노하우(안상훈 회장)를 주제로 교육이 진행됐으며, 특히 24채널 뇌파장비를 동원해 측정 및 판독법 등 현장감 있는 교육을 실시해 수강자들의 큰 호응을 얻었다. 이날 뇌파계 기본 원리와 정량화 뇌파 분석기법 교육에 나선 윤승현 교수에 따르면 1920년 독일 생리학자 한스 베르거가 개발한 뇌파(EEG)는 뇌의 전기적 활동을 기록한 신호(미세한 µV 수준)로, △두피에 전극(Electrode)을 부착 △참조 전극(A1/A2)과의 전위차를 측정 △측정된 전기신호를 증폭 △샘플링을 통해 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 순으로 측정이 이뤄지며, 전극은 △Fp(전전두엽) △F(전두엽) △C(중심부) △P(두정엽) △O(후두엽) △T(측두엽) △Z(중앙선)에 각각 배치(홀수 번호 좌측/짝수 번호 우측)돼 측정된다. 윤 교수는 “뇌파는 매우 복잡한 패턴으로 진동하는 파형의 형태로, 시각적인 관찰로는 정확한 분석이 어려운 만큼 임상현장에선 정량화 뇌파(이하 QEEG)를 활용한 분석이 필요하다”면서, 이를 위한 △주파수(Hz)와 진폭(µV)을 활용한 ‘복소(Complex) 정현파’ 계산법 △복소 정현파의 합으로 표현하는 ‘푸리에급수(Fourier Series)’ 계산법 △푸리에 급수의 계수(ck)를 구하는 수학적 기법 ‘FFT’ △FFT로 뇌파를 주파수별로 분해해 해당 주파수의 파워를 분석하는 ‘스펙트럼 분석법(Oz, 32FX)’에 대해 각각 설명했다. 이를 토대로 △뇌파의 다양한 특성을 두피의 각 위치에 시각화한 ‘Topographic 맵’ △좌우 뇌파 간 시간적 동기화한 ‘Phase 분석법’ △좌우 뇌파 간 진폭의 동기화한 ‘Coherence 분석법’을 소개한 윤 교수는 “QEEG를 통해 측정된 수치에 따라 객관적 분석과 시각적 근거가 마련될 수 있어 환자와 의료진 간 신뢰도 구축에 용이하며, 표준 데이터와도 호환되는 기법”이라고 밝혔다. 이어진 강의에서 뇌와 행동의 연결성에 대한 교육에 나선 이슬기 이사에 따르면 뇌파는 상행성 뇌간망상체 활성화시스템(Ascending Reticular Activating System)에 의해 발생하는 것으로, 또한 뇌파와 의식상태의 상관성에 대해선 “뇌파는 대뇌피질 신경회로에 대한 대규모의 견고한 측정이 가능하고, 인지 과정과의 밀접한 상관관계가 있는 만큼 테스트-재테스트 과정에서 그 신뢰성이 뛰어나다”고 설명했다. 또한 QEEG의 △평가(초기, 추적 관찰) △분류(진단·병기, 표현형 분류) △예측(예후, 약물효과) 순으로 이뤄지는 프로토콜을 설명한 이 이사는 “한의원의 경우 임상적 유용성에 있어 객관적 데이터와 환자 개인 평가를 통해 약물 영향 및 한약 효과의 시각화와 더불어 치료 반응 평가도 이뤄질 수 있으며, 이에 따른 한의진료의 개입도 원활히 이뤄질 수 있다”면서, 특히 문제가 되는 뇌 주파수의 활동을 확인해 이를 제거(행동·보상 훈련)해 뇌활성화를 증대하는 ‘조작적 조건형성(Thorndike)’ 기반 ‘뉴로피드백’ 솔루션도 소개했다. 최신 신경과·정신과(양방)에서의 뇌파계 활용 현황과 메커니즘 교육에 나선 신민철 대표는 △QEEG(뇌 건강 지표화 및 개인화) △브레인맵 검사(개인 뇌 특정 프로파일링) △뉴로피드백(치료·모니터링 확장) △AI 자동분석(뇌 건강 예측 서비스로 확장) 순으로 발전돼 온 뇌파 활용의 현황을 소개한데 이어 기존 양방에서의 뇌전증, 불안·강박, 우울, 수면장애, 치매, ADHD 분야에서 한의는 이에 더해 심인성통증, 경도인지장애, 틱·투렛, 화병, 아스퍼거 등까지 적응증 영역을 확장할 수 있다고 소개했다. 특히 신 대표는 이날 직접 24채널 뇌파계 모델(32FX)을 활용, △Alpha Blocking △주파수별 연결성 △AI분석 △3D 브레인맵 △개별분석 리포트 LORETA 호환 과정을 교육해 참석자들로부터 큰 호응을 얻었다. 이날 뇌파계 활용 한의원 경영 활성화 교육에 나선 안상훈 회장은 뇌파계 활용의 장점으로 △몸과 마음을 진단하는 한의학 개념과 일치 △진맥과 뇌파의 병행 △검사(한의원 장소)에 대한 부담감 완화 △소아 환자의 경우 보호자 참관이 가능한 점을 들었다. 특히 안 원장은 ADHD 뇌파의 특징으로 △델타파 증가에 의한 주의력 결핍, 졸린 듯한 상태, 처리 속도 저하 △알파파 감소에 의한 긴장·불안, 과잉행동, 집중력 저하 △베타파 감소에 의한 주의력 부족, 과제 수행 능력 저하를 들었다. 이어 QEEZ 뇌파패턴을 통한 발달지연형·각성저하형·각성고조형의 ADHD 분류 별 특징을 제시한데 이어 치료에 있어 △발달지연형에 보신(補腎), 승양(升陽) △각성저하형엔 승양(升陽) 및 각성 효과 약재 △각성고조형엔 청열(淸熱), 진정(鎭靜), 안신(安神) 등을 각각 처방할 것을 권고했다. 아울러 안 회장은 “앞으로 한의원에선 뇌파계를 활용, 심담허겁(心膽虛怯) 등 한의학적 변증에 대한 뇌파와 환자의 특징을 수집·분석해 한방병증에 입각한 브레인매핑을 구현해야 할 것”이라고 제안했다. 한편 대한뇌파한의학회 신규 가입 및 문의는 학회 사무국(manage@brainscience.co.kr, 010-8024-5453)을 통해 할 수 있다.

[한의신문] 생성형 인공지능(AI)을 활용한 임상 한의학 실습 교육 사례를 분석한 논문이 대한한의학회지(제46권 제1호, 2025년 3월호)에 게재됐다. 이번 논문은 대전대학교 한의과대학 심계내과학교실·침구의학교실·부인과학교실 연구진(박미소·전주현·허준영·류호룡·이지연)이 작성했다. ◇ 생성형 AI, 맞춤형 생활 지도 등 도구로 활용 가능 21세기 의료진은 단순히 약물을 처방하는 역할을 넘어 환자 맞춤형 생활 지도를 통해 질병의 악화를 방지하고 환자의 삶의 질을 향상할 수 있는 전문가가 돼야 한다. 이는 1차 의료 환경에서 더욱 중요한 과제가 되고 있다. 생성형 AI는 이러한 환경에서 1차 의료 환경에서 일하는 한의사들이 개별 환자의 성격과 특성에 적합하게 맞춤형 생활 지도를 제공하고, 증상 및 생활 관리 일지 작성을 도와주는 도구로서 활용될 수 있다. 기본적인 의학 지식을 갖추고 있는 한의사가 AI를 적절하게 활용하면 각 환자의 증상과 생활 습관을 기반으로 개별화된 환자 맞춤형 관리 방안을 손쉽게 제시하는 것이 가능하다. 또한 환자가 자신의 증상을 파악하고 기록할 수 있도록 해 환자의 자기 관리 능력을 향상시킬 수 있는 관리 일지를 개별 환자에게 맞춤형으로 생성해 제공할 수 있다. 이를 통해 환자는 자신의 생활 습관과 증상, 그리고 질환의 상관관계를 이해하고, 의료진은 환자의 데이터를 기반으로 정확하고 지속 가능한 관리 전략을 설계할 수 있다. 이러한 방식은 만성 비감염성 질환의 장기적 관리와 예방에 실질적인 도움을 줄 수 있다. 학생들은 총 4회에 걸쳐 ChatGPT를 활용하는 조별 활동 및 발표를 수행했다. 첫 모듈에서 다루었던 질환은 파킨슨병, 두 번째 모듈의 경우 여성 갱년기 질환, 세 번째 모듈의 경우 안면마비, 네 번째 모듈의 경우 어지럼증이었다. ◇ 한의대생들, 생성형 AI 수업에 대한 만족도 높아 수업 이후 설문을 진행한 결과 이전에 ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구를 사용해 본 적이 있는지를 묻는 1번 문항의 경우, 16명(84.2%)의 학생이 ‘예’, 3명(15.8%)의 학생이 ‘아니오’라고 대답했다. 대부분의 수강생이 이미 생성형 AI를 활용하고 있었으나, 일부 수강생은 이번 수업 이전에 생성형 AI를 활용한 경험이 없었던 것으로 확인됐다. 기본임상실습 수업에서 ChatGPT를 활용해 환자를 위한 생활 지도 자료를 제작한 경험에 대한 만족도를 5단계 리커트 척도를 사용해 질문한 2번 문항의 경우, 15명(78.9%)의 학생이 5점으로 매우 만족한다고 답했고, 4명(21.1%)의 학생이 4점으로 만족한다고 답했다. 수업에서 ChatGPT를 활용해 환자의 증상 및 생활 습관 일지를 제작한 경험에 대한 만족도를 5단계 리커트 척도를 사용해 질문한 3번 문항의 경우 14명(73.7%)의 학생이 5점으로 매우 만족한다고 답했고, 5명(26.3%)의 학생이 4점으로 만족한다고 답했다. ChatGPT가 환자 생활 지도 자료를 제작하고, 개인 맞춤형 설문지 및 일지를 생성하는 데 있어 얼마나 유용하다고 생각하는지를 5단계 리커트 척도를 사용해 설문하는 4번 문항의 경우, 14명(73.7%)의 학생이 매우 유용하다고 생각한다고 응답했으며, 5명(26.3%)의 학생이 유용하다고 응답했다. 학생들은 대체로 생활 지도 자료 및 일지 작성 경험을 만족스럽게 생각했으며, 생활 지도 자료 작성 경험에 대한 만족도가 조금 더 높았던 것으로 확인됐다. ◇ “AI 정보를 평가하고 선별·취합해 활용하는 능력 필요” 연구에서는 미래의 한의사로서 ChatGPT를 포함한 생성형 AI 도구를 활용해 개인 맞춤형 진료를 제공하기 위해 현재 필요한 역량이나 지원이 무엇이라고 생각하는지에 대해서도 물어봤다. ‘AI를 활용할 때 가장 중요한 것은 해결하고자 하는 문제를 구체적으로 설정하는 것이므로, 한의사로서 핵심을 파악해서 구체적으로 설명해 AI를 활용하는 역량이 중요할 것이다’, ‘구체적인 답변을 얻기 위한 질문을 제시하고 정확한 명령어를 입력하는 능력이 필요하다’, ‘상황에 알맞게 데이터를 적용하는 능력이 필요하다’, ‘지식과 적절한 활용 능력이 필요하다’ 등 문제 상황의 핵심을 파악해 정확한 질문을 통해 상황에 알맞은 답변을 얻어내는 역량이 필요하다는 의견을 제시한 학생들이 많았다. 또한 ‘AI를 통해 얻은 정보를 평가하고, 그중에서 도움이 되는 정보를 선별하고, 취합해 활용하는 능력이 필요하다’, ‘취득한 정보에 오류가 있는지 확인할 수 있는 능력이 필요하다’ 등 전문가로서 정확하고 유용한 정보를 선별하는 능력이 필요하다는 의견을 제시했다. 그 외에도 ‘AI 문해력 향상 및 ChatGPT 활용법을 위한 교육 지원’, ‘ChatGPT 유료버전 활용 지원’, ‘AI 활용에 있어 윤리적인 측면에 대한 교육 지원’, ‘환자 증상 일지 작성에 대한 교육 지원’ 등이 필요하다는 의견을 표했다. 연구는 한의과대학 기본임상실습 수업에서 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 활용해 환자 맞춤형 생활 지도 자료 및 증상 일지를 제작하고, 이에 대한 학생들의 경험과 인식, 그리고 향후 AI 기반 한의학 교육의 발전 방향에 관한 의견을 탐색했다. 학생들은 생성형 AI를 활용한 수업 방식에 높은 만족도를 보였으며, 특히 환자 맞춤형 기록지 및 생활 지도 자료 제작에 큰 도움을 받았다고 응답했다. 또한, AI 기반 개인 맞춤형 진료가 다양한 잠재적 도움을 줄 수 있을 것으로 기대했으나, 기술적 한계로 인한 오류 가능성, 데이터 보안 문제, 그리고 환자와의 정서적 소통 부족 등에 대한 우려도 함께 나타냈다. 학생들은 향후 한의학 교육에서 생성형 AI 활용 강화를 위해 환자 사례 중심의 실습 강화, AI 활용법 교육 등이 필요하다고 제안했다. 또한, 한의학 정보 빅데이터 구축, AI 기반 영상 검사 진단, 그리고 환자 맞춤형 임상진료지침 개발 등 다양한 활용 방안에 대한 아이디어를 제시했다. 연구진은 “연구는 생성형 AI가 한의학 교육 및 임상 현장에서 효과적으로 활용될 수 있는 가능성을 보여줬으며, 미래 한의사의 역량 강화 및 개인 맞춤형 진료 발전에 기여할 수 있음을 시사한다”면서도 “다만 기술적 한계 및 윤리적 문제 해결, 그리고 AI 활용 교육 강화 등 지속적인 노력이 필요하며, 향후 심화된 연구를 통해 생성형 AI의 활용 범위를 넓히고, 그 효과를 극대화할 필요가 있을 것으로 생각된다”고 밝혔다.

[한의신문] 동의대학교는 지난 2월28일부터 3월1일까지 양정캠퍼스 2층 세미나실에서 ‘2025년 동의한의 겨울방학 EBM & Digital Healthcare 교육캠프’를 성공적으로 개최했다. 동의대학교 한의학과 한방신경정신과 교실이 주최하고 동의대학교 인공지능그랜드ICT연구센터가 후원한 이번 캠프는 한의학과, 인공지능 학과 등 재학생 24명이 참여해 이틀간 총 15시간의 집중 교육을 받았다. 첫째 날 교육 프로그램은 권찬영 교수(동의대학교 한의과대학)의 프로그램 소개와 팀 구성으로 시작됐다. 참가 학생들은 3~5명씩 다학제 팀을 구성해 연구주제를 설정하고, 향후 6개월 또는 1년 동안 진행할 프로젝트를 기획했다. 이어진 최수지 교수(동의대학교 한의과대학)가 ‘Evidence-based medicine 및 임상연구 방법론’ 강의를 진행했다. 강의에서는 근거기반의학의 개념과 중요성, 임상 연구 설계 방법에 대한 심도 있는 내용이 다뤘다. 이후 권찬영 교수가 ‘문헌고찰 방법론’을 강의하며 체계적 문헌 고찰의 원칙과 절차에 대해 설명했다. 저녁 식사 후 진행된 ‘문헌검색 방법, 서지정보 관리, 관련 S/W 실습’ 세션에서는 PubMed 등 주요 의학 데이터베이스 활용법과 EndNote 같은 서지 관리 프로그램 사용법을 실습했다. 둘째 날은 최수지 교수의 ‘문헌의 근거수준 평가하기, 논문을 비평적으로 읽기’ 강의로 시작됐다. 학생들은 의학 논문의 질을 평가하는 다양한 도구와 비평적 읽기 기술을 배워 연구 결과의 신뢰성을 판단하는 방법을 배웠다. 이어진 이태현 연구원이 ‘이차자료원 분석 방법론’ 강의를 진행하며 국민건강보험공단 및 건강보험심사평가원 자료 등 대규모 보건의료 데이터베이스를 활용한 연구 방법을 다루며, 빅데이터 분석의 장단점과 주의사항에 대한 이해를 높였다. 오후 세션은 김남규 교수(동의대학교 소프트웨어융합대학)의 ‘생성형 인공지능 학습 방법과 의료 분야 응용’ 강의로 시작되었다. 이 강의에서는 ChatGPT 등 최신 생성형 AI 모델의 의료 분야 활용 가능성과 한계점에 대해 살펴보았다. 연이어 진행된 ‘비전공자를 위한 앱 개발의 이해와 S/W 도구 활용법’ 강의에서는 코딩 경험이 없는 학생들도 활용할 수 있는 No-code 개발 도구를 소개하고 간단한 웹페이지를 제작해보는 시간을 가졌다. 마지막으로 강무헌 대표(㈜알파75)의 ‘인공지능 기반 헬스케어 데이터 분석 및 활용 실제’에 관한 특별 강연이 진행됐다. 알파75는 유전자 기반 혈당관리 서비스를 제공하고 있는 기업으로, 강 대표는 실제 산업 현장에서 AI 기술이 어떻게 의료 데이터를 분석하고 활용하는지 사례 중심으로 설명하며 학생들에게 미래 헬스케어 산업의 전망을 제시했다. 첫날 저녁식사 후 실습 시간과 둘째 날 김선경 교수(동의대학교 한의과대학)의 지도 아래 진행된 팀별 토론을 통해 프로젝트 계획을 구체화했다. 최종 세션에서는 권찬영 교수의 진행으로 팀별 주제 발표 및 마무리가 이루어졌다. 학생들은 '의료봉사 환경 진료절차 첨단화를 위한 기술 개발', '추나치료 표적 자동 진단기술 개발', '설진 등 한의 진단 과학화를 위한 기술 개발', '모바일 앱 기반 경혈 탐색 기술 개발' 등 다양한 주제의 프로젝트 계획을 발표하고 교수진으로부터 피드백을 받았다. 권찬영 교수는 “이번 캠프를 통해 학생들이 EBM(Evidence-Based Medicine)의 중요성을 인식하고, 디지털 헬스케어 분야에서 한의학의 미래 가치를 창출할 수 있는 역량을 키웠기를 바란다”며 “학생들이 계획한 프로젝트가 성공적으로 진행되어 실제 의료 현장과 산업 현장에서 활용될 수 있기를 기대한다”고 밝혔다. 학생들은 앞으로 캠프에서 얻은 지식과 경험을 바탕으로 한의학의 과학화와 디지털화에 기여할 수 있는 다양한 프로젝트를 진행할 예정이다.

[한의신문] 한의학이라는 전통적 의술과 현대 경영학의 원리를 결합한 새로운 경영 전략서가 출간됐다. 전대성 원장의 신간 ‘동네한의사로 성공하기’는 한의원 운영의 본질을 재정의하고, 단순한 진료 공간을 넘어 환자와의 깊은 교감과 지역 사회에 기여하는 방법까지 제시한다. 전대성 원장은 “한의학은 수천 년의 역사를 가진 전통 의학이지만, 한의원을 운영하는 것은 철저한 현대적인 경영 원리로 접근해야 한다”고 강조하며, 이 책을 통해 한의사들이 ‘의술을 베푸는 것’에서 나아가 성공적인 경영자로 성장할 수 있는 구체적인 방법론을 담았다. 책은 한의원 경영의 여섯 가지 핵심 요소인 △원장론 △환자론 △진료론 △직원론 △경영론 △성공론을 중심으로 구성됐다. 전대성 원장은 12년 넘게 부산에서 한의원을 운영하며 쌓아온 실전 경험을 바탕으로, 실제 한의원 운영에서 부딪히는 다양한 상황에 대한 현실적인 조언을 아끼지 않는다. “왜 굳이 우리 한의원을 찾아올까?” 한의원 브랜드의 본질은 단순한 ‘치료’가 아니라, 환자와의 신뢰 구축과 감동적인 경험 제공에 있다는 점을 강조한다. 원장 스스로의 태도와 비전, 환자와의 관계, 진료의 질, 직원과의 소통, 효율적인 경영 전략이 모두 한의원의 지속 가능한 성공에 필수적인 요소임을 일깨운다. 특히 눈길을 끄는 부분은 부록 ‘전대성 원장의 실전 팁 15가지’다. △Google 드라이브, 캘린더 디스크 활용 △NAS, 미리캔버스, ChatGPT활용 △보험청구 앱 활용 △설진의 활용 △원내 스마트폰 개설 △네이버 예약, 톡톡, 메모 활용 등 디지털 도구와 스마트한 업무 방식으로 한의원 운영의 효율성을 높이는 방법을 구체적으로 소개하고 있다. 전대성 원장은 “잘 되는 한의원들의 특징은 항상 중심이 환자에게 있다”고 강조한다. 환자와의 교감, 직원들과의 신뢰, 그리고 스스로의 성장을 멈추지 않는 태도가 성공적인 경영의 출발점이다. 이 책은 단순한 이론서가 아닌, 한의원 경영이라는 여정에서 길을 잃지 않도록 이끄는 든든한 나침반 역할을 할 것이다.

[한의신문] 정월대보름(오는 12일)은 한 해의 첫 보름달이 뜨는 날로, 올해의 건강과 안녕을 기원하는 우리나라 고유의 명절이다. 특히 이날 다양한 전통 풍습들이 오늘날까지 이어져 오고 있는데, 그중 '부럼깨기'와 '약밥 만들기' 등은 정월대보름의 대표적 음식 풍습으로 꼽힌다. 특히 부럼깨기는 호두, 잣, 땅콩 등 딱딱한 껍질을 깰 때 나는 소리 등으로 귀신이 놀라, 한 해 동안 부스럼이 생기지 않는다는 의미가 담겼다. 조선 시대 기록인 ‘동국세시기(東國歲時記)’를 보면 “정월 대보름날 아침에 부럼을 깨 먹으면 일 년 내내 무병하다”고 기술돼 있다. 정월대보름이 하루 앞으로 다가온 가운데, 이러한 음식 풍습이 실제 한의학적·영양학적 건강 증진에 어떤 도움을 주는지 대전자생한방병원 김창연 병원장의 도움말로 알아보도록 하자. 부럼은 딱딱한 껍질 속 열매를 칭하는 말로, 대표적인 부럼에는 호두가 있다. 한의서인 ‘본초강목(本草綱目)’에 따르면, 호두는 신장 기능을 강화하고 두뇌 활동을 촉진하며, 허약한 기운을 보충하는 효과가 있다고 기록돼 있다. 실제로도 비타민E와 오메가3 등이 풍부해 혈액순환을 돕고 뇌 건강 증진에 도움을 준다. 아울러 호두는 콩팥의 기능을 강화해 이뇨작용을 촉진시켜 주는 효과가 있으며, 관절통과 요통 등에 호전 효과를 보이는 식품으로 알려져 있다. 또한 잣은 예로부터 신선이 먹는 음식으로 불리며 무병장수를 상징하는 견과류로 여겨져 왔다. ‘동의보감(東醫寶鑑)’에서도 피부를 윤택하게 하고 오장 건강에 도움을 준다고 기술돼 있다. 영양학적으로도 불포화지방산이 풍부해 성인병 예방, 노화 억제, 신진대사 촉진 등에 도움을 준다. 특히 잣에는 다른 견과류에는 없는 ‘피놀렌산’이라는 불포화지방산이 들어가 있는데, 해당 성분은 혈중 콜레스테롤은 물론, 혈당 조절에 효과적이다. 땅콩 역시 건강에 이로운 성분이 풍부하다. 땅콩은 예로부터 ‘낙화생(落花生)’이라고도 불렸으며, 혈액 순환을 개선하고 피로 회복과 호흡기·소화기 건강을 보호하는 데 유익한 것으로 전해진다. 뿐만 아니라 실제 비타민 B군과 ‘레시틴’이라는 성분이 포함돼 두뇌와 신경세포 활성화를 높여주는 견과류로도 꼽힌다. 다만 땅콩은 장기간 실온에 둘 경우 ‘아플라톡신’이라는 발암 물질이 형성될 수 있어 밀폐용기에 담아 냉장 보관하는 것이 좋다. 이 같은 부럼 견과류들은 정월대보름의 또 다른 전통 음식 ‘약밥’에도 사용된다. 옛날엔 꿀이 들어간 음식에는 ‘약(藥)’자를 사용했기에 붙여진 이름으로, 찹쌀밥에 잣, 대추, 꿀 등이 사용된다. 찹쌀은 성질이 따듯해 위장을 보호하고 기력을 보충하는 효과가 있다. 또한 약밥에 올라가는 대추도 성질이 따듯하며, 소화 기능과 면역력을 향상시키는 데 도움을 준다. ‘동의보감’과 ‘본초강목’에도 대추는 오장을 보호하고 속을 편안하게 하는 약재로 기록돼 있다. 아울러 약밥에 사용되는 꿀은 항산화 성분이 풍부해 노화 방지와 피부 건강 및 피로 회복을 돕는다. 대전자생한방병원 김창연 병원장(사진)은 “정월대보름의 전통 음식 풍습들에는 건강을 고려한 선조들의 지혜가 담겨 있다”며 “다만, 견과류와 약밥은 칼로리가 높은 편이므로 과다 섭취를 하지 않도록 해야 하며, 특히 딱딱한 견과류를 씹을 때 턱관절에 무리가 가지 않도록 주의해야 한다”고 조언했다.

[한의신문] 경락경혈학회(회장 김재효)가 오는 20일 ‘파킨슨병 한의치료의 신경과학적 기전과 임상적 근거’를 주제로 기초연구자와 임상 한의사가 함께하는 ‘제1차 온라인 학술아카데미’를 개최한다. 이번 학술아카데미에서는 △침치료, 시상하부의 문을 열다: 파킨슨병의 신경과학적 접근 (박히준 경희대 한의과대학 교수) △임상현장에서 바로 활용하는 파킨슨병 한의치료의 근거 (권승원 경희대학교한방병원 교수) 등의 강연을 통해 파킨슨병 치료에 관한 최신 연구 현황과 임상적 근거를 폭넓게 다룰 예정이다. 기초와 임상을 잇는 소통의 장으로 자리 잡아온 경락경혈학회 학술아카데미는 올해로 4년 째를 맞이했으며, 지난해에는 ‘한의학과 뇌과학의 만남’, ‘한의학 실습교육의 현재와 미래’, ‘한의연구, 교육, 행정을 아우르는 개인 비서: 바쁜 연구자를 위한 ChatGPT 활용법’ 등을 주제로 성공적인 학술 행사를 진행한 바 있다. 김재효 회장은 “이번 학술아카데미는 파킨슨병 치료에 있어 한의학이 신경과학적 기전과 임상적 근거를 통해 제시할 수 있는 방향성을 탐구하는 계기가 될 것”이라며 “기초 연구와 임상 현장을 잇는 학문적 융합이 한의학 발전의 새로운 지평을 열어줄 것으로 기대한다”고 전했다. 김 회장은 이어 “경락경혈학회는 앞으로도 한의학과 다양한 학문 간 융합을 통해 과학적 근거 기반의 임상적 활용 방안을 제시할 것”이라며 “연구와 교육의 질적 향상을 위해 꾸준히 노력하겠다”고 덧붙였다. 한편 학술아카데미는 경희대학교 침구경락융합연구센터(AMSRC) 및 한의약융합연구정보센터(KMCRIC)의 공동 후원으로 진행된다. 임상 한의사와 연구자들의 참여를 독려하기 위해 저녁 시간대에 ZOOM 화상회의로 진행하며, 참가비는 무료로, 참가 희망자는 신청서 링크(https://qrco.de/bcxfgl)를 통해 신청 가능하다.

한상윤 대전대 한의과대학 교수 한의학교육학회 회장 [편집자주] 본란에서는 대전대 한의과대학 한상윤 교수(한의학교육학회 회장)로부터 한의학 교육의 질적 향상과 함께 우수한 인재 양성을 위해 ‘한의학 교육의 현재와 미래Ⅱ’ 코너를 통해 한의학 교육의 발전 방향을 소개하고자 한다. 어느 날 학생에게 카카오톡 메시지가 왔다. “교수님 안녕하세요 잘 지내시죠^^ 갑자기 이거 보니까 저희도 이런 거 하면 어떨지요” 언론 기사 링크가 바로 이어졌다. 한의학 임상 실습에 A.I.를 활용한다는 타 학교 교수님의 실습 교육에 관한 내용이었다. 곧 졸업을 앞두고 있으면서 국시 준비에 한창인 본과 4학년 학생이 이런 기사를 공유해 주었다는 것이 굉장히 고마웠다. 관심 가져주고 건의해줘서 고맙다는 나의 인사에 그 학생은 “아닙니다^^ 학교가 발전하길...”이라는 답을 주었다. 학교 교육 환경이 더 나아지고 다른 후배들은 본인이 받았던 교육보다 더 나은 한의학 교육을 받았으면 좋겠다는 선의가 느껴져 기분이 좋았던 기억이다. 2년 전 ChatGPT가 출시된 지 5일 만에 사용자 수가 100만 명을 돌파했다고 하는데 현재는 전 세계적으로 대중화되어 우리의 일상에 깊숙이 자리 잡았다고 해도 과언이 아닐 정도가 되었다. 사회 각 분야에서 생성형 A.I.를 활발히 활용하고 있고 그에 따라 A.I.에 대한 의존도는 지속적으로 높아지고 있는 듯하다. A.I. 장점 살려 효율적인 교육 설계 교육 분야 역시 A.I.를 활용하려는 시도가 급격히 증가하고 있으며, 연구 성과도 빠른 속도로 발표되고 있다. 일단 ChatGPT를 보자면 대화형 언어 모델이기 때문에 의사소통, 문제 해결, 학습 자료 분석 등 다양한 학습 활동을 지원하는 도구로 기능할 수 있다. 즉, 인공지능을 학습에 활용하는 이점은 학습자의 수준에 맞는 맞춤형 학습이 가능하다는 것과 학습의 효율성 증대, 심화학습 유도, 교육의 객관화와 표준화에 기여, 의사소통 역량 향상 등이 될 것이다. 특히 한의학교육에서는 이러한 장점을 십분 살려 보다 효율적인 교육을 설계할 수 있다. 예를 들어 임상 실습의 꽃이라 할 수 있는 진료수행평가(CPX)에서 학생의 모의 진료 상대로 환자 역할을 하는 표준화환자를 사용하고 있는데, 실제 진료 현장과 유사한 환경을 제공한다는 장점이 있으나 이 배우들의 섭외와 교육에 많은 시간과 비용이 소요된다는 단점이 존재한다. 이 표준화환자를 A.I.가 맡는다면 학생들은 특정 질환을 가진 환자를 대상으로 문진을 통해 진찰, 진단하고 치료 계획을 세우는 학습을 반복적으로 시행할 수 있고 보다 완전히 지식을 습득할 수 있을 것이다. 학과나 교수 입장에서도 표준화환자 섭외와 교육에 드는 시간과 비용을 줄일 수 있어 매우 큰 장점이라 할 수 있다. 무엇보다도 이러한 교육은 학생들이 환자를 대하는 의사소통을 간접 체험하게 함으로써 의사소통 역량을 점검하고 보완할 수 있다는 점에서, 책으로만 접했던 지식에서 벗어나 그 활용을 익히고 실제 임상을 경험하고 준비할 수 있도록 하는 긍정적인 효과가 있다. A.I.가 가진 잠재력과 한계를 동시에 이해 그러나 ChatGPT를 기반으로 하는 시뮬레이션 교육은 자칫 잘못하면 학생들에게 오개념을 심어주거나 오히려 임상 역량의 향상에 방해가 될 수도 있다. 질환별 시나리오에 따라 제한된 질문과 답변이 이루어질 수 있으며, ChatGPT가 언제나 완벽하고 정확한 대답을 하는 것은 아니기 때문이다. 또한 때때로 ChatGPT의 답변이 실제 환자의 응답과는 거리가 있을 수도 있다. 따라서 A.I.가 가진 잠재력과 한계를 동시에 이해한 상태에서 교수자나 전문가의 가이드 및 피드백이 동반되어야 더욱 적합한 교육 방식이 될 것이다. 기초 한의학 역시 ChatGPT를 활용한 교육 방식을 고민할 필요가 있다. 한의대는 현재 수직 통합, 수평 통합 등의 통합 교과 개설을 요구받고 있으며, 임상 역량 강화를 목적으로 임상 실습 시수의 증가를 토대로 한 교육과정 개편으로 인해 상대적으로 기초 한의학 교과는 그 시수와 비중 면에서 축소되는 경향이 있다. 따라서 기초 한의학 학습의 효율성을 증대시키기 위해 ChatGPT를 활용하는 방안을 적극 고려해 볼 만 하다. 하지만 임상 분야와는 다르게 기초 분야에서는 ChatGPT의 도입을 신중히 해야 한다. 광범위한 지식을 빠르게 검색, 제공하며 학습 효율을 높이는 측면은 좋지만, 지식의 적용 및 활용 차원이 아닌 기초 의학 지식을 제대로 이해하고 습득하기 위한 단계에서는 ChatGPT의 사용이 오히려 독이 될 수도 있기 때문이다. 거대언어모델의 편향성이나 적절한 응답이 아니더라도 문맥에 맞게 그럴듯한 응답을 하는 환각(hallucination) 등은 도리어 학습 효율을 저해할 수 있다. 그리고 지나치게 거대언어모델에 의존한다면 학생들의 비판적 사고 능력이 개발되기 어렵다는 단점 또한 존재한다. A.I.를 교육에 적절히 활용하는 방안 강구 다양한 분야의 저널을 관리하는 Elsevier 출판사는 A.I.의 부정확성이나 불완전성, 편향성 등을 근거로 하여 A.I.가 논문의 저자가 될 수 없다는 가이드라인을 배포한 바 있다. 그렇다면 이 시점에서 A.I.를 교육에 적절히 활용하는 방안을 강구함과 동시에 학습 전략을 마련해야 한다. 각 교과의 특성과 학습 내용을 면밀히 검토하여 ChatGPT 등의 A.I. 도입의 규모와 방식에 대해 가이드를 만들고 교육해야 할 것이다. 학생들에게는 올바른 ChatGPT 활용법, 비판적 사고와 윤리 교육, 주제 탐구 심화 학습 등의 교육 프로그램이 개설될 필요가 있으며, 교수들에게는 교수 학습 자료 제작법, 문항 출제 및 과제 평가, 학습 컨텐츠 발굴 및 교재 개발 등의 교육 프로그램이 개설될 필요가 있다. 예전에는 학생들을 힘들게 했던 번역이나 에세이 쓰기, 독후감, 리포트 작성 등의 과제는 이제 학생들이 너무 손쉽게 해결하는 시대가 되어 과제로는 적절하지 않게 되었다. 학생들은 교수보다 한발 더 앞서 A.I.를 활용하는 것이 아닌가 싶기도 하다. 개인적으로 통합교과의 교육 컨텐츠부터 임상실습에 이르기까지 한의학교육에서의 효과적인 A.I.의 도입과 활용을 연구하고 있는데, 이 기술이 가져다 준 편리함을 넘어 실제 교육의 질을 제고하는 멋진 도구로 A.I.가 기능하기를 바란다.

[한의신문] 동의대학교(총장 한수환) 인공지능그랜드ICT연구센터(정석찬 센터장)의 지원을 받은 동의대학교 한의과대학 권찬영 교수와 인공지능학과 김성희 교수 연구팀이 한의과대학 학생들의 임상 실습을 위한 ChatGPT 기반 교육 플랫폼을 개발해 주목받고 있다. 임상 현장에서 직접 한의학 교육을 담당하는 교수와 IT 전문가의 협업으로 탄생한 이 플랫폼은, 실제 환자를 대신해 생성형 인공지능(generative AI)이 가상 환자 역할을 수행하며 학생들에게 실제 진료 상황과 유사한 경험을 제공한다. 현장의 필요에서 시작된 혁신 한의과대학에서 한방신경정신과 교육을 담당하고 있는 권찬영 교수는 “표준화 환자를 활용한 실습은 비용과 인력 확보의 어려움이 크다. 특히 정신과 영역에서는 더욱 그렇다”며 “AI를 활용하면 이런 한계를 극복하고 학생들에게 더 많은 실습 기회를 제공할 수 있을 것이라 생각했다”고 말하며 AI를 통해 실습의 폭을 넓힐 수 있을 것이라고 강조했다. 동의대 인공지능학과 김성희 교수는 이러한 현장의 필요성에 IT 기술을 접목시켰다. 웹 기반으로 제작된 이 플랫폼은 교수자가 표준화된 양식을 이용하여 다양한 환자 시나리오를 편리하게 생성하고 학생들의 진료 과정을 모니터링할 수 있는 것이 특징이다. 특히 이 플랫폼은 ChatGPT API를 활용해 환자의 반응을 자연스럽게 구현했으며, 학생들은 실제 진료실에서처럼 환자와 대화를 나누며 진단을 수행할 수 있다. 실제로 부산 동의대학교 한의과대학 본과 4학년 한방신경정신과학 실습수업에서 시범 적용된 이 플랫폼은 학생들로부터 뜨거운 호응을 얻었다. 한 학생은 “한의과대학 6년간 가장 흥미로운 과제였다”고 평가했으며, 다른 학생은 “실제 환자와 대면할 때보다 부담감이 적어 더 깊이 있게 고민하며 실습할 수 있었다”고 소감을 전했다. 민감도 상황도 안전하게 학습 특히 이번 연구는 가상 환자의 자살 위험성 평가라는 민감한 주제를 다뤘다는 점에서 중요하다. 실제 환자를 대상으로는 수행하기 어려운 위험 상황에 대하여, 인공지능을 활용해 그 임상 실습을 안전하게 수행할 수 있다는 점에서 교육적 의의가 크다고 할 수 있다. 이와 관련하여 한 학생은 “실제 환자를 만났을 때 어떠한 어려움과 당혹감이 들지 체험해볼 수 있었다”고 평가하기도 했다. 권찬영 교수는 “자살 위험이 있는 환자를 실제로 실습 학생에서 교육으로 구현하기는 현실적으로 어렵다”며 “하지만 한의사로서 반드시 익혀야 할 능력이죠. AI 시뮬레이션을 통해 이런 위험 상황에 대한 실습을 안전하게 수행할 수 있었다”라고 설명했다. AI와 한의학 교육의 접점: 현재와 앞으로의 과제 다만 플랫폼의 일부 기능은 개선이 필요한 것으로 나타났다. 인공지능의 응답이 실제 환자의 반응과 얼마나 유사한지에 대한 평가(3.69점)는 상대적으로 낮은 점수를 받았다. 이에 연구팀은 “다양한 환자 모듈 개발과 시간제한 기능 추가를 계획하고 있다”고 밝혔다. 동의대학교 인공지능그랜드ICT연구센터(정석찬 센터장)의 지원을 받은 이 연구팀은 이번 성과를 바탕으로 플랫폼을 더욱 발전시켜 한의학 교육의 질적 향상에 기여할 계획이다. 특히 정신과뿐 아니라 소아과 등 실제 임상 현장에서 마주치기 어려운 다양한 증례들을 구현하여, 학생들의 임상 능력 향상을 도모할 예정이다. 마지막으로 정석찬 센터장은 “이번 연구를 통해 AI 기술이 한의학 교육에 실질적인 도움을 줄 가능성을 확인했다”며 “앞으로도 인공지능그랜드ICT연구센터는 다양한 분야의 전문가들과의 협업을 통해 더욱 혁신적인 AI 기반 교육 플랫폼 개발을 지원하며, 연구 성과가 실제 교육 현장에서 의미 있는 변화를 이끌어낼 것”이라고 말했다.

[한의신문] 경락경혈학회(회장 김재효)가 21일 ‘한의연구, 교육, 행정을 아우르는 개인 비서: 바쁜 연구자를 위한 ChatGPT 활용법’을 주제로 기초연구자와 임상 한의사가 함께하는 제3차 온라인 학술아카데미를 개최했다. 김재효 회장은 인사말을 통해 “오늘 학술아카데미를 통해 오픈AI를 기반으로 한의학 방면에서의 다양한 활용례들이 소개될 수 있는 소중한 시간이 마련됐다”며 “오늘 이 시간이 한의학에 있어서 교육, 연구, 각종 업무의 효율성 증진과 함께 새로운 창의적인 활동 등을 어떻게 해나갈 수 있는지에 대한 지식을 공유하는 시간이 됐으면 한다”고 밝혔다. 이어진 강의에서는 임정태 원광대 한의대 교수가 사회를 맡은 가운데 △ChatGPT의 교육 및 연구 현장에서의 활용(이민정 서울대학교 의과대학 의학교육학교실 박사과정) △ChatGPT API를 활용한 평가 반자동화 수행 및 변증 교육도구 개발(이원융 원광대 한의대 교수)이 발표됐다. 이민정 박사과정의 발표는 △ChatGPT의 기본 원리와 기능 △프롬프트 작성 전략 및 예시 △교육 및 연구 현장에서의 활용 △생성형 AI 더보기 등으로 구성됐다. 먼저 이 박사과정은 “ChatGPT는 한마디로 ‘언어 천재’라고 생각한다”며 “다양한 외국어를 구사할 수 있고, 언어의 학습이 빠르며, 컴퓨터 언어에도 능하고, 요약하기, 창의적 아이디어 등에도 능하다”면서 ChatGPT의 발전 현황에 대해 설명했다. 또한 ChatGPT에게 효율적이고 정확한 작업을 수행시키기 위한 프롬프트를 작성하는 방법에 대해 소개하면서 “내가 원하는 것을 정확히 전달해야 하는 것이 중요하며, 수행할 작업의 목적, 역할 등을 설명하고, 그 일을 수행하는 데 활용할 정보, 일을 수행할 때 지켜야 할 세부사항, 출력 형태, 제약조건 등을 정확히 전달해야 한다”고 강조했다. 이와 함께 이 박사과정은 프롬프트를 작성하는 팁으로 △중간 과정을 거치며 다듬어가기 △가능한 영어로 작업 △관련성이 낮은 내용은 최대한 삭제 △지시사항 중 중요한 내용은 반복하거나 예시를 들기 등을 추천했다. 특히 이 박사과정은 교육 및 연구현장에서의 활용법과 관련 “학습자는 영어공부, 맞춤법 검토, 학습자료 요약 등을, 교수자는 강의계획서 작성, 평가 루브릭 제작, 과제평가 등을, 연구자는 논문리뷰, 연구방법론 탐색 등에서 ChatGPT를 활용할 수 있다”면서 영어공부, 수업계획서, 과제평가 등을 직접 ChatGPT를 통해 만들어본 결과를 예시로 보여주면서 참여자들의 이해를 도왔다. 이어 ChatGPT 외의 다양한 생성형 AI 프로그램에 대해 소개한 그는 “종이와 펜과 같은 좋은 도구가 있다고 해서 좋은 책이 나오는 것은 아니다”라며 “결국은 도구를 활용하는 사람의 판단, 선택, 훈련이 중요하다”고 강조했다. 이어진 발표에서 이원융 교수는 “ChatGPT와 같은 LLM(Large Language Model)을 통해서 과제평가를 수행할 수 있다”면서 “ChatGPT에게 작업요청(레포트 평가), 정보 제공(학생의 레포트 내용), 출력 형식(점수 제공 및 그에 대한 설명)을 지시해 평가를 내릴 수 있으며, 추론 능력에 대한 평가인 MMLU score를 확인한 결과 88.7%로 Human Expert Level인 89.8%에 근접했다”고 설명했다. 다만 이 교수는 “기본 프롬프트로는 원하지 않는 반응을 할 때도 있다는 점을 주의해야 하며, 프롬프트의 수정을 통해 원하는 반응을 수행하는지 확인해야 한다”면서 관련된 예시를 보여주는 한편 “같은 출력을 기대하더라도 어떻게 지시하느냐에 따라 출력 품질이 달라진다”며 효율적인 프롬프팅 방법을 제시했다. 특히 이 교수는 생성형 AI를 기반으로 변증 및 질환 정보를 조합함으로써, 한의학 기초-임상 통합 교육도구를 개발 중이라고 알려 참여자들의 이목을 집중시켰다. 그는 개발 중인 프로그램을 소개하면서 “기저 질환 및 변증 등을 전문가 기반으로 입력해 가상 환자를 만들고 학생한의사(평가자)에게 문진을 시키는 프로그램”이라며 “정답과 정답을 왜 생각했는지에 대한 임상추론, 추론 결과 평가 및 피드백이 가능하다”고 밝혔다. 이 교수는 또 “이번 연구과제를 통해 학생들은 웹 환경에서 모의환자와 상호작용하며 문진을 바탕으로 변증 과정을 추론할 수 있고, 평가모듈을 활용한 구체적인 피드백을 통해 학생은 문진 및 추론과정에서 보완이 필요한 부분에 대해 이해할 수 있다”고 소개했다. 아울러 이 교수는 “이번 연구과제 수행으로 기초-임상 한의학의 가교역할을 수행할 수 있는 통합교육모델을 개발 및 적용할 수 있을 것으로 기대된다”고 강조했다.