[한의신문] 최근 한의학 전문·중심·집중의 AI 서비스인 ‘한의비서’(https://hanbi.ai)가 본격적인 무료 서비스를 시작했다. 이 한의학 AI 서비스 플랫폼은 이선동 전 상지대 한의대교수(전 대한예방한의학회장)가 개발·보급했다. 본란에서는 이 서비스를 개발한 계기와 향후 활용 방안 등을 들어봤다.<편집자주> Q. 한의학 전문 AI 서비스인 ‘한의비서’를 개발한 동기는? : 한의 진료 현장에는 상당한 지식과 경험이 굉장히 많이 축적돼 있다. 다만 그 지식과 정보들이 논문, 고전, 교과서, 임상 경험, 보험 기준, 각종 자료에 각각 흩어져 있어 실제 진료 중에 빠르고 정확하게 찾아 활용하기가 쉽지 않다. 한의비서는 그 간극을 줄이기 위해 시작했다. 한의사가 진료실에서 더 빠르게 자료를 검토하고, 더 넓은 근거를 참고하며, 환자에게 더 정확하고 올바르게 설명할 수 있도록 돕는 도구를 만들고 싶었다. 결국 목표는 AI가 한의사를 대신하는 것이 아니라, 한의사의 사고와 판단을 보조하는 든든한 비서 역할을 하게 하는 것이다. Q. 개발 기간은 얼마나 걸렸으며, 가장 공을 들인 부분은? : 한의비서의 토대는 20여 년에 걸쳐 축적해 온 논문과 자체적으로 보유한 자료이다. 이를 실제 진료실에서 활용할 수 있는 AI 플랫폼으로 구현하는 본격적인 개발에는 약 2년이 걸렸다. 단순히 챗봇 하나를 만드는 것이 아니라, 한의학이라는 전문 영역에 맞는 데이터 구조와 검색 방식, 답변 품질, 사용성을 모두 함께 설계해야 했기 때문이다. 가장 공을 들인 부분은 세 가지인데, 첫째는 한의학 전문 데이터를 AI가 실제로 이해하고 활용할 수 있는 형태로 정리하는 작업이었다. 둘째는 답변의 신뢰도를 높이는 일이었으며, 셋째는 한의비서만의 차별성과 독자성을 갖추는 일이었다. 한의비서에는 18만개 자료(논문)가 구축돼 있어 한의사가 참고할 수 있는 거의 모든 질병이 포함돼 있다. 이는 여러 AI에서 제공하지 않는(할 수 없는) 한의비서만의 특징이다. Q. ChatGPT, Gemini, Claude 등 기존의 AI와의 차별점은? : 기존 AI들은 범용성이 매우 뛰어난 반면에 한의학 진료 현장의 맥락, 용어, 처방 체계, 변증, 본초, 침구, 보험 청구와 같은 세부적인 실무 흐름에 최적화돼 있지 않다. 이에 반해 ‘한의비서’만의 차별점은 한의학 전문 영역에 맞춰 설계됐다는 것이다. 단순히 질문에 답하는 AI가 아니라, 한의사가 실제 진료실에서 궁금해 하는 방식으로 자료를 찾고, 비교하고, 정리할 수 있도록 만들었다. 특히 신경 쓴 부분은 출처 링크의 정확성이다. 다른 AI 서비스에서는 논문을 안내받더라도, 제시된 링크가 열리지 않거나 설명과 다른 자료로 연결되는 경우가 잦다. 그러나 한의비서는 안내한 논문을 실제로 찾아 확인할 수 있도록 논문 제목과 연결 경로를 점검하는 데 공을 들여 한의사가 직접 출처를 확인하고 자신의 임상 판단에 참고할 수 있도록 했다. Q. 진료실에서 한의비서를 100% 활용하기 위한 팁이 있다면? : 가장 좋은 활용법은 막연하게 질문하기보다, 실제 진료 상황을 구체적으로 입력하는 것이다. 예를 들어 “소화불량 처방 알려줘”라고 묻는 것보다, 환자의 주 증상, 동반 증상, 체질적 경향, 설진·맥진 소견, 기존 치료 반응 등을 함께 넣으면 훨씬 더 유용한 답변을 얻을 수 있다. 또 하나는 한 번에 정답을 요구하기보다 비교와 정리를 맡기는 방식이다. “이 환자에게 고려할 수 있는 변증을 비교해줘”, “이 처방과 저 처방의 차이를 정리해줘”, “환자에게 쉽게 설명할 문장으로 바꿔줘”처럼 사용하면 진료 효율이 크게 올라간다. AI를 최종 판단자로 쓰기보다, 빠른 자료 조사자이자 정리자로 활용하는 것이 가장 효과적이다. Q. 한의비서가 한의원의 진료 형태를 좀 더 객관화시킬 수 있는가? : 진료의 판단 근거와 과정을 더 명확하게 정리하는 데 도움이 될 수 있다. 한의 진료는 한의사의 경험과 판단이 매우 중요한 영역이다. 동시에 그 판단 과정을 더 명확하게 정리하고 비교할 수 있다면 진료의 일관성과 객관성을 높이는 데 도움이 된다. 예를 들어 특정 증상에 대해 어떤 변증을 고려했는지, 어떤 처방 후보를 비교했는지, 환자에게 어떤 설명을 했는지 등을 AI와 함께 정리하면 진료 사고 과정이 더 구조화된다. 이는 개별 한의원의 진료 스타일을 없애는 것이 아니라, 오히려 각 한의원의 강점을 더 명확하게 만들고 기록화하는 데 도움이 될 수 있다. Q. ‘전면 무료’로 개방한 특별한 이유는? : AI는 앞으로 의료 현장의 기본 도구가 될 가능성이 크다. 그렇다면 일부만 접근할 수 있는 도구가 아니라, 가능한 많은 한의사가 먼저 경험하고 익숙해지는 것이 중요하다. 한의비서를 무료로 개방한 이유는 한의계 전체의 AI 활용 수준을 함께 끌어올리고 싶었기 때문이다. 한 명의 개발자나 한 개 회사가 잘되는 것보다, 많은 한의사가 AI를 직접 사용해보고, 피드백을 주고, 함께 발전시키는 구조가 더 중요하다고 봤다. 결국 한의비서는 특정 개인의 도구가 아니라, 한의계 전체가 함께 키워갈 수 있는 기반이 되었으면 하는 바람이다. Q. ‘한의비서’에 추가하고 싶은 기능이 있다면? : 추가하고 싶은 기능이 많다. 우선 음성인식 기능은 진료실에서 활용도가 높을 것으로 본다. 진료 중 대화를 바탕으로 차트 초안을 정리하거나, 환자 설명 내용을 자동으로 요약하는 기능은 한의사의 업무 부담을 크게 줄일 수 있다. 이미지 분야에서는 설진, 피부 상태, 체형 평가 등 한의 진료와 관련된 시각 자료를 보조적으로 분석하는 방향을 검토할 수 있다. 다만 의료 영역인 만큼 정확도와 책임 문제가 중요하기 때문에 단순한 흥미 기능이 아니라 실제 임상에서 안전하게 쓸 수 있는 수준으로 접근해야 한다. 동영상이나 교육 콘텐츠 기능도 가능성이 있다. 환자에게 생활관리, 운동법, 복약법 등을 쉽게 설명하는 자료를 자동으로 만들어주는 기능은 한의원의 환자 소통을 크게 개선할 수 있다고 생각한다. Q. 앞으로 한의사에게 중요한 역량은 무엇인가? : 이제는 단순히 많이 아는 것만으로는 충분하지 않은 시대가 됐다. 중요한 것은 그 정보를 어떻게 해석하고, 환자에게 어떻게 적용하며, 어떤 판단을 내릴 것인가이다. 한의사에게 중요한 역량은 세 가지라고 생각한다. 첫째는 질문하는 능력이다. AI 시대에는 좋은 질문을 할 수 있는 사람이 더 좋은 답을 얻는다. 둘째는 판단력이다. AI가 제시한 내용을 그대로 받아들이는 것이 아니라, 환자의 실제 상태와 임상 맥락에 맞게 걸러내야 한다. 셋째는 소통 능력이다. 아무리 좋은 치료라도 환자가 이해하고 신뢰하지 못하면 효과적으로 이어지기 어렵다. 결국 AI 시대의 한의사는 지식을 외우는 사람을 넘어, 지식을 연결하고 판단하고 설명하는 전문가가 되어야 한다. Q. 이외에 강조하고 싶은 말은? : AI를 너무 어렵게 생각하지 않았으면 한다. 동시에 너무 맹신하지도 않았으면 한다. 한의비서는 한의사를 대체하는 도구가 아니라, 한의사가 더 좋은 진료를 할 수 있도록 돕는 도구다. 처음부터 거창하게 사용할 필요는 없다. 환자 설명문을 정리하거나, 처방 후보를 비교하거나, 진료 기록을 다듬는 작은 일부터 시작해도 충분하다. 그렇게 사용하다 보면 AI가 내 진료 흐름에서 어떤 역할을 할 수 있는지 자연스럽게 보이게 된다. ‘한의비서’는 완성된 결과물이 아니라 계속 발전하는 플랫폼이다. 많은 한의사분들이 사용해주시고, 불편한 점과 필요한 점을 알려줄수록 더 실제 진료에 맞는 도구가 될 수 있다. 한의계가 AI를 두려워하기보다 주도적으로 활용하는 방향으로 나아갔으면 한다.

[한의신문] 산·학·연·병·관 전문가들이 머리를 맞대고 AI 시대, 디지털 한의학과 지능형 반도체 융합을 통한 새로운 의료 패러다임 모색하는 자리가 마련됐다. 상지대학교 앵커사업단(단장 김소형)과 (재)원주의료기기산업진흥원(원장 김영성)이 공동 주최하고 상지대학교 한의과대학이 주관한 ‘2026 한의약 의료정보 심포지엄’이 26일 원주의료기기산업진흥원 대강당에서 개최됐다. ‘AI시대, 한의의료정보의 지평을 넓히다: 디지털 한의학에서 지능형 반도체까지’를 주제로 열린 이번 심포지엄에는 인공지능이 주도하는 의료 패러다임의 변화 속에서 한의약 의료정보의 표준화와 산업적 활용 방안을 모색하고 한의의료 데이터의 표준화와 활용 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 김소형 상지대학교 앵커사업단장은 개회사를 통해 “전통 한의학과 첨단 기술의 융합을 통한 미래 발전 방향 모색의 중요성이 그 어느 때보다 중요하다”고 강조했다. 이병철 원주시 경제국장도 “원주시가 추진하는 의료·웰니스 분야 AI 연구 및 실증 기반 구축을 위해 한의약 의료정보의 표준화가 중요한 출발점이 될 것”이라고 밝혔다. 주제발표 세션에서는 기조강연에 나선 고호연 한국한의약진흥원장이 ‘AI시대, 한의의료정보의 보편성과 특수성’을 주제로 한의의료정보의 표준화 필요성을 강조했다. 고 원장은 “한의계가 전자의무기록 인증 및 건강정보고속도로 사업에 발맞춰야 한다”고 강조하며 “SNOMED CT, HL7 FHIR 등 보건의료 데이터 교류를 위한 글로벌 국제 표준을 적극 수용하여 데이터 상호운용성을 확보해야 한다”고 제언했다. 이어진 주제발표에서는 AI와 한의약 의료정보를 둘러싼 다양한 분야의 연구 및 산업 현황이 소개됐다. 오영건 (재)원주의료기기산업진흥원 팀장은 ‘AI기반 한의융복합 의료기기 기술 및 정부지원 동향’ 발표를 통해 제5차 한의약 육성발전 종합계획의 디지털 전환 전략과 디지털 치료기기 실증 사례를 소개했다. 김봉기 한국의약품안전관리원 팀장은 공통데이터모델(MOA CDM)과 자발적 이상사례 보고시스템(KAERS)을 연계한 실사용데이터(RWD) 기반 의약품 부작용 분석 체계를 설명했다. 이어 진희정 한국한의학연구원 부장은 35개 기관 네트워크를 통해 구축한 3만3000천여 건의 한의임상정보은행 성과와 생체신호 언어모델 개발 현황을 공유했다. 또한 김영수 ㈜인테그로메디랩 CTO는 ‘천연물 AI 연구의 현재와 미래’를 주제로 한약실험정보관리시스템을 활용한 지식그래프 탐색 기능을 소개하며 천연물 AI 연구의 현재와 미래를 조명했다. 백용현 강동경희대학교 한방병원장은 ‘다기관 한의 레지스트리를 통한 근골격계 통증 실사용데이터 수집’을 통해 어깨·무릎 통증 환자 400명을 대상으로 진단, 행위명, 한열변증 등을 구조화하는 데이터 표준화 과정을 발표했다. 패널토의에서는 ‘의료 AX 대전환과 한의학’, ‘한의 의료데이터의 표준화와 산업적 활용’, ‘AI 반도체를 활용한 바이오센서’를 주제로 의료 AX 전환에 따른 한의학의 대응과 데이터 표준화 및 산업적 활용 방안을 집중 논의했다. 황동훈 (재)원주의료기기산업진흥원 본부장이 좌장을 맡은 가운데 전웅 원주시 AI융합팀장은 원주시가 추진하는 의료·웰니스 AX 대전환 사업의 목표를 소개하고 한의약이 지역 AI 융합 생태계에 편입되기 위한 요건을 제시했다. 오수석 건강보험심사평가원 전 기획이사는 현재 의과 중심으로 설계된 AI 정책의 현실을 짚고 임상 현장과 정책 간 간극을 줄이기 위한 방향성을 제시했다. 도형호 ㈜헬스올 대표는 변증과 사진(四診), 한약 처방 등 한의학 고유 정보를 표준 규격으로 표현하는 과정에서 발생하는 설계상의 쟁점과 해결 방안을 논의했고, 김영수 CTO는 소규모·비표준 데이터 환경에서의 AI 개발 전략을 소개했다. 손선영 상지대학교 센터장은 한의 진단이 여러 지표의 동시성과 연속성을 요구한다는 특성을 바탕으로 기존 의료 바이오센서와 한의 진단기술의 차이점을 설명하고 진단지표의 정량화 방안을 제언했다. 좌장인 황동훈 본부장은 세션 마무리 발언에서 정책·제도, 데이터 표준화, 산업적 활용으로 이어지는 과정에서 발생하는 병목을 진단하고 한의의료 데이터의 공백을 해소하기 위한 방향을 제시했다. 이번 심포지엄을 기획한 이수진 상지대학교 한의과대학 교수는 “AI 시대 한의의료정보의 발전을 위해서는 한의학계가 국가 상호운용성 인프라 및 산업 생태계 편입을 위한 표준화 쟁점에 지속적인 관심을 갖고 준비해야 한다”며 “이번 행사가 임상 현장과 기술, 정책적 간극을 좁히고 한의 데이터의 실효성 있는 가치사슬을 확립하는 계기가 되기를 바란다”고 밝혔다.

[한의신문] 보건복지부가 추진하는 보건의료 분야 정부 시범사업 54개 가운데 한의계가 참여 중인 사업이 4개에 불과해 관련 제도 개선이 시급하다는 지적이다. 대한한의사협회(회장 윤성찬·이하 한의협)는 복지부 보건의료 분야 정부 시범사업 현황을 조사한 결과, 총 54개 사업 중 한의계가 참여하는 사업은 △비대면진료 시범사업 △일차의료 방문진료 수가 시범사업(한의) △의·한협진 시범사업(4단계) △첩약 건강보험 적용 시범사업 등 4개뿐인 것으로 나타났다고 21일 밝혔다. 한의협은 이에 대해 “보건의료의 다양성과 국민의 의료서비스 선택권을 확대해야 할 보건복지부의 정책이 사실상 양방 중심으로 설계·운영되고 있다는 점을 보여주는 명백한 증거”라고 질타했다. 또 한의협은 “양의계는 소아·환자안전·전달체계·일차의료·재택의료·취약계층·지역사회 연계 등 국민 건강과 직결되는 50개 시범사업에 참여하고 있다”며 “어린이 공공전문진료센터 수가 시범사업, 중증소아 재택의료, 일차의료 만성질환관리, 각종 재택의료, 장애인 건강주치의, 치매관리주치의, 재활의료기관 수가 시범사업 등에 이르기까지 광범위하게 참여하고 있다”고 밝혔다. 특히 한의협은 한의계가 참여 의사를 밝혔음에도 일부 사업에서 배제되고 있다는 점을 문제로 제기했다. 한의협이 제시한 배제 사업은 △협력기관 간 진료의뢰·회송 시범사업 △일차의료 만성질환관리 시범사업 △장애인 건강주치의 시범사업 △치매관리주치의 시범사업 △재활의료기관 수가 3단계 시범사업 △소아진료 지역협력체계 구축 시범사업 △간호·간병통합서비스 시범사업 등이다. 한의협은 “54개 중 4개라는 결과는 보건복지부의 보건의료정책이 얼마나 양방 위주로 추진되고 있는지를 단적으로 보여준다”며 “한의계가 참여 의사까지 밝혔음에도 지속적으로 배제하는 것은 납득하기 어렵다”고 비판했다. 이어 “대한민국은 양의와 한의가 국민의 건강을 담당하는 의료 이원화 국가”라며 “국가가 가진 두 의료체계를 적극적으로 활용하기는커녕 정책 단계에서부터 한쪽을 배제하는 것은 대한민국이 보유한 의료자원의 강점을 스스로 포기하는 것”이라고 강조했다. ▲한의사가 장애인복지관에서 장애인 대상으로 진료 봉사를 하는 모습. '장애인 건강주치의 시범사업'도 한의계가 배제된 보건복지부 시범사업 중 하나다. 특히 한의협은 한의계의 참여 여부가 향후 국내 보건의료제도에까지 영향을 미칠 수 있다고 우려했다. 정부 시범사업은 새로운 의료서비스의 효과와 수가, 전달체계 등을 검증해 향후 본사업으로 발전시키기 위한 과정인 만큼, 시범사업 단계에서 한의계가 배제될 경우 향후 제도 역시 양방 중심으로 고착될 가능성이 있다는 것이다. 아울러 한의협은 “한의사에게 특혜를 요구하는 것이 아니라 대한민국의 의료인으로서 국민을 위한 보건의료정책에 참여할 공정한 기회를 보장하라는 것”이라며 “정부 정책의 판단 기준은 특정 직역이 아니라 국민의 건강과 생명, 그리고 어떤 방식이 국민에게 더 나은 의료서비스를 제공할 수 있는가가 돼야 한다”고 거듭 강조했다. 또한 한의협은 “보건복지부는 의료개혁과 필수·지역·일차의료 강화를 추진하면서 대한민국이 보유한 모든 의료자원을 국민을 위해 활용해야 한다”며 “현재 시행 중인 시범사업과 향후 신규 사업에서 한의계의 참여 가능성을 전면 재검토하고, 특정 지역에 치우친 보건의료정책을 즉각 시정하라”고 촉구했다.

[한의신문] 챗봇에 질문을 던져 답을 얻는 AI 활용을 넘어 목표에 따라 스스로 판단·실행하고 결과까지 검증하는 ‘AI 에이전트’가 한의 진료·학술 현장에 접목되고 있다. 대한약침학회(회장 안병수)는 12일 온라인(ZOOM)을 통해 제3회 K-MEDI 포럼 1회차를 개최, 한의사가 진료·연구 업무에 필요한 AI 에이전트를 직접 설계·구축하는 실습에 나섰다. 한의사 회원 110여 명이 수강한 이날 포럼에는 카카오엔터테인먼트 AI서비스플래닝팀 출신 최유리 강사(전 대한약침학회 국제학술팀장)가 ‘한의사를 위한 AI 에이전트 구축 입문’을 주제로 강연에 나서며 AI 활용을 △자동화 △AI 워크플로우 △AI 에이전트로 구분하고, Claude Code·Codex 등 코딩 에이전트를 활용한 실제 구축 과정을 소개했다. ◎ “모든 업무에 에이전트 필요 없다”…판단·검증이 ‘분기점’ 최 강사는 업무 성격에 맞는 AI 구조 선택을 주문했다. △자동화는 조건 충족 시 정해진 행동 실행(예약 하루 전 안내문자 발송) △AI 워크플로우는 정해진 순서에서 AI 처리(진료기록→SOAP 형식 변환) △AI 에이전트는 입력→판단→행동→검증을 거쳐 결과에 따라 다음 경로를 변경(논문 검색 결과 부족→검색전략 변경·재조사)하는 구조다. 선택 기준도 명확히 했다. △AI 없이 규칙만으로 가능한가 △실행 순서가 미리 정해져 있는가 △판단·검증 결과가 다음 행동을 바꾸는가를 순차적으로 확인, 마지막 단계까지 필요한 업무에 에이전트를 적용하는 방식이다. 핵심은 AI 사용 여부가 아닌 ‘판단과 검증에 따른 업무경로 변경’이다. 에이전트 설계 원칙으로는 ‘GATE’를 제시했다. △Goal(목표·무엇을 완성할 것인가) △Assess(판단·정보 충분성 및 추가 근거 확인) △Take action(행동·증례 구조화·자료 검토·문헌 분류·발표목차 작성) △Evaluate(검증·근거 및 출처·누락정보·의료인 추가검토 필요 여부 확인)의 4단계다. 비식별 증례를 학술발표 자료로 만드는 경우에도 결과 생성에서 끝나는 것이 아니라 근거·출처와 누락 여부까지 재검증하고 필요시 다시 행동하도록 설계해야 한다는 설명이다. ◎“텍스트 답변과 실제 결과물은 다르다”…코딩 에이전트 활용 ChatGPT·Gemini 등 일반 채팅형 AI와 Claude Code·Codex 같은 코딩 에이전트의 차이도 짚었다. 일반 AI가 대화창을 중심으로 코드 예시·실행법·오류 해결법을 텍스트로 제시한다면 코딩 에이전트는 프로젝트 폴더 전체를 작업공간으로 삼아 △파일 생성·수정 △명령어 직접 실행 △오류 확인·수정·재실행 △웹앱·문서·이미지·파일 생성까지 수행한다. 최 강사는 “결과를 텍스트로 전달받는 것과 웹앱·문서·파일 형태의 결과물을 직접 받는 것은 실무 활용도에서 큰 차이가 있다”고 강조했다. 사람이 ‘어떻게 만들지’를 AI에 묻던 방식에서 목표와 기준을 제시하고 실제 프로젝트의 구현·실행을 맡기는 방식으로의 전환이다. ◎ 환자정보 AI에 넣어도 될까?…“데이터 따라 사용환경 구분” 병원 업무에 AI를 연결하기 위한 API(Application Programming Interface)는 ‘처방전’에 비유했다. 그는 “서로 다른 시스템이라도 정해진 양식이 있으면 소통이 가능한 것으로, API 역시 서로 다른 프로그램을 연결하는 정해진 양식”이라고 설명한 데 이어 API는 일반 구독요금과 별도로 사용량에 따라 비용이 청구되는 구조도 소개됐다. 특히 의료기관의 AI 활용에서는 데이터 보안을 강조했다. 그에 따르면 일반 요금제에서는 LLM 제공업체가 데이터를 최대 30일까지 보관할 수 있고 해외 서버로 전송·처리될 수 있어 진료기록 등 민감정보의 국외 이전 요건 검토가 필요하다. 반면 기업용(Enterprise) 계약에서는 제로 데이터 보관(ZDR) 옵션이 제공되는 경우가 많아 △데이터 유출 방지 △법적 책임 대응 △직원 계정 해킹·접근권한 설정 오류 등 내부 위험 관리에 활용할 수 있다는 설명이다. 데이터별 활용환경도 구분했다. △환자 개인정보 포함 작업은 Enterprise·의료특화 AI 계약 검토 △비식별 자료·논문 검색·일반 콘텐츠 작성은 일반 요금제 활용 △로컬 LLM은 의료특화 AI 개발이 가능하지만 개발영역인 만큼 초보자에게는 비추천 등이다. 실제 환자를 식별할 수 있는 정보는 기관 승인·보안 검토 없이 개인용 AI에 입력해서는 안 된다는 점도 강조됐다. ◎ 논문 PDF 넣자 추출→요약→표 작성…오류까지 스스로 판단 강연 후반부에는 Codex를 활용한 에이전트 구축 실습이 이어졌다. 역할은 △사람(목표와 기준) △Codex(설계·구현·실행)으로 나눴다. 사용자가 △자동화 업무 △입력·결과물 △GATE 판단조건 △검증기준을 정의하면 Codex가 △GATE 구조 분석 △프로젝트 파일 생성 △실행·테스트 △오류 수정 △결과물 저장 △파일 읽기 △한국어 웹 UI 구현을 맡는 방식이다. 논문 분석 에이전트는 ‘PDF 확인→텍스트 추출→논문 요약→정보 구조화→표 생성→저장’으로 구성됐다. 각 단계에는 GATE 판단을 삽입했다. △PDF 상태에 따른 직접 추출·OCR·중단 선택 △논문 유형(RCT·관찰연구·문헌고찰·증례보고·기타)에 따른 처리기준 적용 △완료조건 검증 △실패 시 원인(요약 누락·항목 오류·표 오류·저장 오류) 판별 및 해당 단계 재처리 등이다. 정해진 순서만 실행하는 워크플로우와 달리 자료 상태·논문 유형·검증 결과에 따라 처리경로를 바꾸는 구조다. ◎ “코딩보다 목표·기준 설계”…한의원 뉴스레터까지 자동화 에이전트 제작용 프롬프트도 공개됐다. ‘원하는 최종 결과물을 자동화 파이프라인으로 만들고 싶다’는 목표와 함께 결과물·업무단계를 정의하고, AI가 자동화·워크플로우·에이전트 중 적합한 구조를 판단해 웹 UI까지 구현하도록 요청하는 방식이다. 예시로는 매주 월요일 발송하는 한의원 뉴스레터가 제시됐다. △독자=내원환자 △분량=800~1000자 △구성=이번 주 핵심 질병 1가지+한 줄 요약+한의원 정보 △처리=키워드 수집→초안 작성→문체 정제→파일 저장 등 목표와 완료조건을 구체화했다. 실습은 ‘폴더 구조 확인→프로젝트 폴더 전체 열기→계획 확인→구현 요청→실행·테스트’로 마무리됐다. Codex가 AGENTS.md·README.md와 입력 PDF를 먼저 읽도록 한 뒤 실제 시스템·한국어 웹 UI 구현 및 파일·웹 화면 테스트까지 수행하는 방식이다. 최 강사는 이를 통해 한의사가 코딩 전문가가 되는 것보다 진료·학술 업무를 ‘목표-판단-행동-검증’으로 분해하고 기준을 명확히 설계하는 역량이 중요하다는 점을 제시했다. 한편 K-MEDI 포럼 2회차는 오는 19일 열리며, 1회차에서 익힌 워크플로우를 증례 발표 준비·논문 검토 등 한의원 현장에서 활용할 수 있는 완성형 에이전트로 확장하는 실습이 진행될 예정이다. 자세한 일정 및 참여 안내는 대한약침학회(pharmacopuncture.co.kr) 및 AJ탕전원(ajpharmacopuncture.co.kr) 공식 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. ▼ 제3회 K-MEDI 포럼 2회차: 에이전트 구축 입문(클릭) https://www.akomnews.com/68202

[한의신문] 한의학 전문·중심·집중의 AI 서비스인 ‘한의비서’가 본격적인 서비스를 시작했다. 해당 서비스는 인터넷 주소창에 ‘https://hanbi.ai’를 입력하면 무료로 바로 이용할 수 있다. 이 플랫폼은 이선동 전 상지대 한의대교수(전 대한예방한의학회장)가 개발·보급한 서비스로, 한의학과 AI 기술을 접목해 한의사들이 진단과 치료 등 진료 현장에서 필요한 전문 정보를 제공받을 수 있도록 했다. 이선동 전 교수는 “AI기술이 한의학에 미치는 영향이 매우 클 것으로 예상되는 시점에서 한의학 전문 AI ‘한의비서’가 긴 준비 끝에 마침내 서비스를 시작하게 됐다”며, “많은 한의사들이 한의학의 발전과 변화 흐름에 맞춰 한의학 전문 AI 서비스를 적극적으로 활용하길 기대한다”고 밝혔다. 그는 이어 “앞으로 한의사의 역량은 AI 기술의 활용과 참여 정도에 따라 달려있다고 해도 과언이 아니다”면서 “이제 경험과 아는 것만이 힘으로 작용하는 시대는 종말을 맞이했다”고 덧붙였다. 현재 전 세계적으로 ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek 등 다양한 AI 서비스가 활용되고 있지만, AI마다 제공하는 한의학 정보가 서로 다르거나 일부 한계가 있다는 지적이 제기되고 있는 상황에서 서비스를 개시한 ‘한의비서’는 한의사와 환자가 알고자 하는 다양한 정보를 제공한다. 특히 보건의료 분야는 정보의 일관성, 반복성, 평균성, 정확성이 매우 중요한 실정에서 ‘한의비서’는 이 같은 문제를 최소화하기 위해 대표적 AI 모델인 ChatGPT, Gemini, Claude의 AI 정보를 활용하는 동시에 자체적으로 축적한 약 18만 건의 한의학 관련 데이터를 기반으로 정보를 제공한다. 이에 사용자는 필요에 따라 각 AI의 답변을 개별적으로 확인할 수 있으며, 3개 AI와 한의비서 자체 자료를 종합해 2~3단계 검토를 거친 객관적이고 평균적인 결과를 도출할 수 있다. 이와 더불어 한의사가 질환 정보를 입력하면 질환의 개념과 치료목표, 질병감별법, 체크리스트, 처방(약물/침구/물리치료/기타), 치료기간, 치료율, 부작용 및 독성, 예후, 주의사항, 생활습관 개선, 계절별 섭생법, 서양의학적 관점 등 진료에 필요한 다양한 정보도 확인할 수 있다. 약물 처방은 환자에게 가장 적당한 처방 1개와 세부 증상별 가미를 제공해 한의사가 선택할 수 있도록 하는 등 한의사는 진단치료 관련 제반 정보를, 환자는 치료방법·치료기간·치료율· 부작용 등의 정보를 포괄적으로 얻을 수 있다. 이선동 전 교수는 “한의계는 1인 진료, 의원 중심이며 문헌이나 한의사 각각의 경험과 과거지식 기반의 진료를 하고 있기에 한의사마다 치료방법, 치료기간, 치료율 등이 서로 다른 문제로 인해 의학적 불확실성이 나타나고, 이 때문에 소비자의 적지 않은 외면을 받고 있다”고 밝혔다. 그는 또 “한의비서는 기존AI 정보 및 축적된 상당량의 자체 자료를 통해 데이터 기반의 객관적 정보를 제공함으로써 한의학의 불확실성을 개선해 한의학의 이미지 제고와 의료의 질적 향상에도 큰 도움을 줄 수 있을 것”이라고 강조했다.

[한의신문] 경남한의사회(회장 최중기·이하 경남도회)가 지난 11일 경남 창녕군 소재 동훈 힐마루CC에서 ‘2026 경남한의사회 도회장배 골프대회’를 개최하고 회원 간 유대감을 높이고 화합을 도모했다. 이날 행사에는 경남한의사회 회원과 배우자, 후원업체 관계자 등이 참석해 친목을 다지고 회원 간 결속을 강화하는 뜻깊은 시간을 가졌다. 특히 회원들은 평소 진료 현장에서 벗어나 자연 속에서 함께 라운드를 즐기며 소통과 화합의 시간을 갖는 등 단합된 경남한의사회의 모습을 보여줬다. 총 36여명이 참여한 이날 대회의 경기 결과, 스트로크 메달리스트인 이석철 원장(진주분회 경희혜민한의원)에게 트로피와 상금을 수여했고, 2위에 손동우 원장(창원분회 손한의원)이, 3위에 정종효 원장(진주분회 정한의원)이 각각 수상해 실력을 뽐냈다. 또 신페리어 1위는 장준우 원장(창원분회 자연과한의원), 2위에 조권일 원장(창원분회 원광한의원), 3위는 이은정 원장(창원분회 경희리한의원)이 차지하는 기쁨을 안았다. 아울러 최다 버디상에는 박동수 원장(창원분회 박동수한의원), 최다 파상에 제용근 원장(진주분회 제가한의원), 최다 보기상에 최중기 원장(경남도회장·창원분회 청산한의원)이 각각 이름을 올렸다. 또한 경남도회는 참가자 전원에게 그린피를 일부 지원하고 기념품과 선물을 전달하는 등 즐거운 시간을 만끽했다. 최중기 회장은 “바쁜 진료 일정에도 불구하고 많은 회원 여러분이 함께해 주셔서 감사드린다. 오늘 골프대회는 단순한 스포츠 행사를 넘어 회원들이 서로 소통하고 우정을 나누며 경남한의사회의 결속력을 다지는 소중한 자리였다”고 말했다. 이어 “회원 간 화합과 신뢰는 지역 한의계 발전의 가장 큰 원동력이다. 앞으로도 경남한의사회는 회원들이 함께 어울리고 공감할 수 있는 다양한 교류의 장을 마련해 더욱 단단한 공동체를 만들어 가겠다”며 “오늘 함께한 즐거운 시간이 회원 여러분의 진료 현장에도 새로운 활력과 에너지가 되길 바란다”고 밝혔다.

김은혜 가천대 한의과대학 조교수 <선생님, 이제 그만 저 좀 포기해 주세요> 저자 [편집자주] 본란에서는 한의사로서의 직분 수행과 더불어 한의약의 선한 영향력을 넓히고자 꾸준히 저술 활동을 하고 있는 김은혜 교수의 글을 소개한다. 말기 암 환자를 돌보는 의료인이라면 누구나 가슴 속에 무거운 짐으로 남은 이가 있을 것이다. 안타깝게도 내 마음에는 그 짐이 한 명으로 끝나지 않았다. 사연마다 방방곡곡에 흩어진 환자들이 여전히 내 안에 살고 있다. 음식만 먹으면 토해 콧줄을 낀 채 금식해야 했던 환자가 너무 먹고 싶다며 애원하던 콜라 한 캔을 딱 잘라 금지했던 어느 날. 더 사는 것도, 아픈 것도 다 상관없으니 그저 딸의 결혼식에만 참석하게 해달라던 그 간절한 부탁을 지켜주지 못했던 어느 날. 미국에서 들어오는 딸의 얼굴을 볼 때까지만 버티게 해달라던 마지막 염원을 이뤄주지 못했던 어느 날. 참 다양한 사연들이 마음에 흉터처럼 남아 흔적을 깊게 새겼다. 그중에는 이런 짐도 있다. “이제껏 항암을 버텨왔고 최근 몇 년을 병원에서만 보냈으니, 지금 이 통증만 좀 잡아주면 죽기 전까지 제발 집에서 지낼 수 있게 해달라”고 하던 환자의 한탄 섞인 목소리다. 당시 환자 한 명 한 명을 쳐내기 바빴고, 철저히 병원과 의료서비스 중심으로만 사고하던 내게 그 한탄은 그저 말도 안 되는 하소연으로 들렸다. 집으로 찾아가는 의료의 당위성 확인 밥 먹을 기력이 없어 영양제를 매일 맞고, 움직이지도 못하면서 온몸을 후벼 파는 통증 때문에 진통제에 의지하며, 잠깐 숨을 돌릴 만하면 고열과 기침 가래가 들이닥쳐 항생제를 부어야 하는 생활. 집에 갈 수 없다는 사실은 그 누구보다 당신이 가장 잘 알고 있었을 텐데, 왜 그런 말을 하는지 당시의 나는 이해하지 못했다. 아니, 어쩌면 내가 해낼 수 없는 영역이라는 생각에 ‘이해 불가’라는 이름표를 붙여두고 서둘러 합리화했는지도 모른다. 그로부터 십수 년이 흘렀다. 얼마 전 지인 원장님의 배려로 재택의료 현장을 참관할 기회가 있었다. 의료 인프라가 취약한 지역이라 병원에 갈 여력이 없는 이들, 병원은 다니지만 집에서 전혀 관리가 되지 않는 이들, 거동이 불편한데 보호자가 없어 혼자 생활하는 이들이 가득했다. ‘집으로 찾아가는 의료’의 당위성을 의심할 여지가 없는 환자들의 집을 하나씩 들렀다. 그리고 마지막 집에 이르렀을 때였다. 이전까지 모든 환자를 묵묵히 마주하던 원장님이 문 앞에서 걸음을 멈추고 낮게 말씀하셨다. “이 환자는 정말 쉽지 않습니다. 마음의 준비를 하고 들어가시지요.” 방에 들어서자마자 시선이 머문 곳은 발이었다. 엄지는 이미 소실되었고, 둘째 발가락부터 새끼발가락까지 모두 괴사해 발등까지 시퍼렇게 죽어 있었다. 상처를 감싸던 거즈를 하나씩 걷어내자, 이미 둘째 발가락마저 괴사되어 위태롭게 덜렁거렸다. 가장 마음이 아팠던 것은 그 순간이었다. 덜렁거리는 발가락 주변을 살피며 거즈를 빼내는 와중에도 정작 할머니는 통증조차 느끼지 못하는 듯, 처음 보는 우리 얼굴을 그저 두리번거리며 바라볼 뿐이었다. 사랑하는 이와 맞는 삶의 마지막 순간 곁을 지키던 아들은 낯선 이들의 방문에 지나온 일들을 담담히 읊조리기 시작했다. 나중에 알았지만 아들은 은퇴한 경찰관이었다. “혹시나 해서 병원에 또 다녀왔습니다. 돌아온 대답은 똑같더군요. 원인은 명확히 모르겠고, 연세가 너무 많아 수술은 불가능하다고 했습니다. 항생제를 써보겠지만 나이 때문에 강한 약을 쓸 수 없고, 쓴다 한들 발이 호전되기는 어렵다고요. 입원은 시켜줄 수 있지만 해줄 수 있는 건 드레싱뿐이라고 했습니다. 그 대화를 나누는 동안에도 어머니는 병원에 있는 걸 몹시 불안해하셨습니다. ‘빨리 집에 가자’, ‘무섭다’는 말씀만 반복하셨지요. 어차피 통증도 느끼지 못하시는데, 굳이 병원에 계실 이유가 없을 것 같아 집으로 모셨습니다.” 과연 경찰관다운, 명료한 브리핑이었다. 이어진 원장님의 답변 역시 누군가의 집에서 일어나는 이런 비극이 익숙한 듯 담담했다. “그럼에도 병원에 가시는 것을 권합니다.” 원장님이 거듭 청했지만, 아들은 대답 대신 고개를 절레절레 흔들었다. “셀 수도 없이 다녀왔습니다. 다 떠나서, 혼자 두면 무서워하시는 분을 더 기대할 것도 없는 곳에 홀로 두는 건 아니라는 결론을 내렸습니다. 그래서 서류도 다 쓰지 않았습니까. 정리도 끝났습니다.” 아마 연명의료중단동의서를 포함한 서류들을 뜻하는 모양이었다. “이만하면 됐습니다. 충분합니다. 어머니와 시간도 잘 보냈고, 집에 계셨기에 할 수 있는 일들도 다 했습니다. 원장님께서는 그저 '그때'가 언제인지만 판단해 주십시오.” 길어지는 대화와 서류를 챙기는 모습에 나는 슬그머니 방에서 나와 밖에서 기다렸다. 수십 분을 더 머물다 나온 원장님과 함께, 그 집을 마지막으로 재택의료 방문 일정이 모두 끝났다. 그리고 이틀 뒤, 원장님에게서 연락이 왔다. “그때 보셨던 발 괴사 환자분, 호흡이 멈췄다는 연락을 받고 지금 막 다녀왔습니다. 아드님도, 환자분도 가정이 평온한 분위기 속에서... 잘 가셨습니다. 혹시 궁금해하실까 싶어 소식 남깁니다.” 전화를 끊고 한동안 먹먹한 서글픔과 알 수 없는 안도감이 동시에 밀려왔다. 병원의 차가운 기계음 대신 익숙한 집안의 공기 속에서, 사랑하는 이의 손을 잡고 맞이하는 마지막. 그것이 그토록 원했던 ‘집에서 죽을 권리’, 즉 재택임종의 실체였다. 이제야 느낀 재택임종의 참된 의미 과거의 나였다면 의학적 관리의 부재를 우려하며 끝까지 병원을 고집했을지 모른다. 하지만 익숙한 방, 익숙한 냄새, 그리고 나를 지켜주는 가족의 존재. 그것이 비록 괴사해 가는 발을 고치지는 못할지언정, 떠나는 이의 영혼만큼은 평온하게 다듬어줄 수 있었기를 바란다. 우리는 모두 언젠가 죽음을 맞이한다. 그리고 그 마지막 순간, 어디에 누워있기를 바랄 것인가. 병원의 고독한 침상인가, 아니면 내가 살아온 삶이 깃든 나의 집인가. 문득 십수 년 전, 집에서 죽게 해달라며 내게 하소연했던 그 환자의 목소리가 다시금 귓가를 스쳤다. 이제야 그 마음에 온전히 가닿은 것 같아, 마음 속 오래된 흉터가 조금은 아물어가는 듯했다.

[한의신문] 보건복지부(장관 정은경)는 보건소 8개소, 건강생활지원센터 2개소 ‘2026년 보건소 노쇠예방관리 시범사업’에 참여할 기관 10개소를 선정했다고 28일 밝혔다. 이번 사업은 초고령사회에 대응해 보건소 중심의 예방적 건강관리 체계를 구축하기 위한 것으로, 어르신 노쇠 상태를 조기에 발견하고 건강상태에 따라 단계별 맞춤 건강관리 서비스를 제공하는 사업이다. 노쇠(Frailty)는 신체기능과 회복력이 저하되어 질병·장애·요양 필요도가 높아지는 상태로, 적절히 관리할 경우 진행을 늦추거나 건강 상태를 회복할 수 있다. 우리나라는 인구 고령화에 따라 노쇠 및 노쇠 직전 단계(전노쇠) 어르신이 빠르게 늘어나고 있으나, 사전적 예방관리 체계는 충분하지 않은 상태인데, 특히 베이비부머(1968~1974년생) 세대의 후기고령층(75세 이상) 진입이 본격화되면서 지역사회 기반의 사전 예방관리가 더욱 중요해지고 있다. 이번 시범사업 공모에는 전국 9개 시·도에서 33개 기관이 신청했으며, 보건복지부는 사업의 수요, 사업추진체계 구체성 및 지방자치단체 역량을 고려해 도시형 3개소, 도농복합형 4개소, 농어촌형 3개소를 선정했다. <AI 생성 이미지> 도시형으로는 서울 관악구, 부산 해운대구, 대구 서구 보건소가 선정됐고, 도농복합형으로는 강원 춘천시, 경북 포항시 북구, 경남 사천시 보건소와 경기 구리시 건강생활지원센터가 선정됐으며, 농어촌형으로는 강원 평창군, 충남 청양군 보건소와 충남 금산군 건강생활지원센터가 선정됐다. 선정된 기관은 65세 이상 어르신을 대상으로 노쇠 선별평가를 실시하고, 건강 상태에 따라 운동·영양·구강건강 관리 등을 통합한 맞춤형 서비스를 제공하는 것과 더불어 소그룹 활동 및 자조모임 운영 등을 통해 어르신의 사회적 관계 형성과 지속적인 건강관리 실천도 함께 지원하게 된다. 정부는 올해 시범사업 운영 결과를 토대로 효과성을 검증하고, 표준 운영모형을 마련해 단계적으로 전국 확산을 추진한다. 아울러 정보통신기술(ICT)과 인공지능(AI)을 활용한 디지털 건강관리 기반도 함께 구축할 계획이며, 지역보건의료정보시스템과 연계한 업무 기능 및 어르신용 모바일 앱을 마련하여 지속적인 건강관리와 조기 개입 기능을 강화할 예정이다. 김한숙 건강정책국장은 “초고령사회에서는 어르신이 살던 곳에서 건강한 삶을 지속할 수 있도록 하는 것이 중요하다”라며, “보건소가 어르신 건강을 미리 살펴 지역사회 내에서 건강한 삶을 이어갈 수 있도록 사전적 예방, 건강관리 체계를 강화해 나가겠다”라고 밝혔다.

[한의신문] 미국진단초음파협회 자격자 모임인 한의초음파연구회(회장 오명진)는 6일 ‘2025 전국 교육위원 워크샵’을 개최했다. 이번 강의는 한의 초음파 교육의 내실을 다지고, AI 활용과 감염 예방 기준을 공유하기 위한 목적으로 마련됐으며, 초음파 전문 강사 20여 명이 참여한 가운데 실질적이고 전문적인 강연이 이어졌다. 이날 오명진 회장은 인사말을 통해 “전국 각지에서 한의 초음파 교육을 위해 헌신하고 있는 강사님들께 감사드리며, 앞으로도 중추적인 역할을 해주길 바란다”면서 “하반기에도 임상적으로 의미있는 실습 프로그램을 준비 중”이라고 밝혔다. 이날 워크샵의 첫 강연은 권성일 교육위원(약선당한의원)이 ‘입문자를 위한 AI 모델의 이해와 프롬프트 활용 기초’라는 주제로 진행됐다. 그는 “추론형 AI는 ‘한의원 진료실에 있는 똑똑한 인도인 개발자’로 비유할 수 있다”면서 “이를 활용할 때 명확한 프롬프트를 바탕으로 나온 결과물을 자신이 원하는 방향에 맞게 보완해 나가는 것이 주요하다”고 강조했다. 또한 ChatGPT, Claude, Gemini 등 주요 모델들의 특징과 장·단점을 비교하며, 논문 요약이나 데이터 정리처럼 정확성이 필요한 작업에서는 반드시 추론 기반 모델을 사용할 것을 권장했으며, 특히 구글의 Gemini 플랫폼이 제공하는 딥리서치 기능과 오디오 요약 등은 한의 초음파 교육과 연구에 매우 유용하다고 소개했다. 이어진 두 번째 강의는 안태석 부회장(바로한의원)이 ‘초음파 가이드 약침 시 감염 예방 및 안전 가이드라인’을 중심으로 발표와 시연이 이뤄졌다. 안 부회장은 시술 부위를 고위험군과 저위험군으로 나누어 감염 관리 전략을 달리해야 한다고 설명하는 한편 관절강, 경막외공간과 같은 고위험 부위에는 멸균장갑과 멸균 초음파 커버, 멸균 밴드 사용을 준수할 것을 강조했다. 특히 약침 바이알 소독 절차, 초음파 프로브 커버 부착법, 포비돈 요오드와 클로르헥시딘 혼합제의 장·단점 비교 등 실제 임상 현장에서 바로 적용 가능한 안전 가이드라인을 체계적으로 제시해 참석자들의 높은 관심을 이끌어냈다. 이와 함께 ‘고위험군 초음파 약침 시연’에서는 감염 예방 가이드라인에 따라 수삼리혈에서 초음파 유도 하에서 근막층을 정확히 박리하는 시연함으로써 이론과 실기의 통합을 보여주었다. 한편 오명진 회장은 “AI 기술과 감염 관리 기준은 앞으로의 초음파 교육과 임상에서 반드시 준비해야 할 중요한 변화”라며 “강사 여러분들이 그 흐름의 중심에서 함께해주신다면, 한의 초음파의 미래는 더욱 밝을 것”이라고 말했다. 오 회장은 이어 “앞으로도 정기적인 실습 교육과 함께 온라인 강의 ‘소노하니(Sonohani.com)’를 통한 실시간 콘텐츠 제공으로, 교육의 접근성과 전문성을 동시에 높여나가겠다”고 밝혔다.

한의학교육학회(회장 한상윤·대전대 한의대 교수)는 26일 온라인 방식으로 인공지능(AI) 기술의 빠른 발전 속에서 한의학 교육의 미래를 선도할 혁신적 방향을 탐색하기 위해 ‘제2회 AI 시대 한의학교육의 미래 Webinar Series’를 개최했다. 웨비나 시리즈에서는 생성형 AI가 한의학 교육과 연구에 어떻게 적용될 수 있는지를 다양한 전문가의 시각에서 조명하며, 실질적인 융합 가능성과 전략적 활용 방안을 함께 모색하고 있다. ‘생성형 AI 기반 기초·임상 한의학 교육 연구’를 주제로 열린 두 번째 세션에서는 기초 및 임상 한의학 교육 현장에서 생성형 AI를 적용한 실제 사례를 중심으로 논의가 이뤄졌다. 이원융 교수(원광대 한의대)는 생성형 AI를 활용하여 질환과 변증을 통합적으로 학습할 수 있는 교육도구 ‘Gen-SynDi’의 개발 사례를 발표했다. Gen-SynDi는 임상표현형을 기반으로 가상환자를 생성하고, 학생이 입력한 진단 및 변증결과에 대해 실시간 피드백을 제공하는 플랫폼으로 의학적 임상 추론뿐만 아니라 AI가상환자와 한의학의 변증추론을 수행할 수 있다는 점이 큰 장점으로 꼽히고 있다. 이 교수는 이에 더해 ChatGPT 기반 시스템 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용해 생성형 AI가 정답 노출 없이 환자의 역할을 자연스럽게 수행할 수 있도록 설계했으며, 이를 만성피로를 주제로 한 기초-임상 통합교육에 적용해 학생들의 학습 동기와 임상 자기효능감 향상에 긍정적인 효과를 측정했다. 이 교수는 “앞으로 Gen-SynDi를 임상표현형 중심 통합 교육과정에 적용 가능한 실용적 교육도구로 발전시킬 수 있으며, 반복 학습과 피드백 강화에 있어 유용한 가능성을 지녔다”고 강조했다. 권찬영 교수(동의대 한의대)는 ‘생성형 AI 기반 정신의학 모의 진료 교육 지원 플랫폼 연구’를 소개했다. 그동안 한의 임상에서 중요한 교육 과제인 자살 위험 평가 훈련은 기존 표준화 환자(SP)의 정서적 부담과 운영 효율성의 한계로 반복 적용이 어려웠다. 이에 권 교수는 생성형 AI 기술을 활용해 자살 위험 평가 시나리오를 구성하고, 표준화된 정신의학 문진 항목을 기반으로 학생들이 AI 가상 환자와 대화할 수 있는 프롬프트를 구성했다. 이후 연구를 더 발전시켜 동의대학교 인공지능학과와의 협업으로 구축된 모의진료 플랫폼medi-X는 교육자가 시나리오를 직접 구성하고 수정할 수 있는 구조를 갖추고 있어 학생들이AI 가상환자와의 문진대화를 통해 실제 진료흐름을 학습하고 피드백 받는 경험을 할 수 있게 됐다. 권 교수는 향후 몰입도와 교육 효과 향상을 위해 음성·영상 기반 상호작용(TTS/STT), 플립러닝 연계, 대면 환경 보완 활용 등의 발전 방향을 제시하며, “AI 기반 도구가 교수자의 교육·평가를 보조하는 유용한 수단이 될 수 있다”고 밝혔다. 특히 한상윤 회장은 “이번 세션은 기초한의학과 임상 정신의학이라는 상이한 교육 영역에서 생성형 AI를 실제 수업에 구현한 의미 있는 사례를 공유한 자리였다”면서 “앞으로도 AI를 활용해 교육 효과와 학생 만족도를 동시에 높일 수 있는 한의학교육 모델을 지속적으로 발굴·확산해 나가겠다”고 강조했다. 한편 제3회 웨비나 시리즈는 6월 30일(월) 오후 7시에 열릴 예정이며, ‘생성형 AI 연구와 교육의 미래 전망’을 주제로 동의대 장동엽 교수와 서울대 정재균 박사가 발표자로 나설 예정이다.