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이번 백서는 한의 진단의 한계를 극복하고 인공지능 개발에 필수적인 한의 임상데이터의 AI-ready 데이터를 구축하기 위해 기획됐다.
1만3000명에 달하는 건강인의 데이터를 분석해 '건강인의 표준 분포(참조 기준)'를 제시한 것이 이번 성과의 핵심이다.
이를 통해 한의 진단 데이터를 객관적으로 비교·검증할 수 있는 표준화된 체계가 마련됐으며 AI 전환을 위한 데이터 상호 호환성을 확보할 수 있게 됐다.
특히 이번 백서는 한의 임상 현장에서 주로 쓰이는 생체지표에 대해 △표준 측정 절차서(SOP), △참조값, △한국인 성별·연령별·체질별 표준 분포를 종합적으로 제공한다.
최근 의료 인공지능 분야에서는 전자의무기록(EHR)과 연계 가능한 표준화된 데이터 확보가 중요해지고 있다.
그러나 한의약 분야에서는 통일된 측정 절차와 참조 기준이 미비해 임상 데이터를 체계적으로 축적하고 분석 및 활용하는 데 어려움을 겪어왔다.
연구팀은 이번 백서에 공개된 표준 측정 절차서를 준수해 데이터를 수집할 경우, 개별 연구자와 기업이 수집한 데이터를 1만 3,000명의 건강인 참조데이터와 연계해 통합 분석할 수 있다고 설명했다.
이는 별도의 가공 없이 AI 학습에 즉시 활용 가능한 'AI-ready 데이터' 확보가 가능해진다는 것을 의미하며, 한의 인공지능 개발의 진입장벽을 낮추는 계기가 될 것으로 전망된다.
실제로 일부 한방의료기관에서는 본 백서의 표준 프로토콜을 도입해 AI 기반 진료체계 구축을 검토하고 있다.
이상훈 박사는 “이번 백서는 한의 분야의 인공지능 전환(AX)을 데이터 구조 차원에서 뒷받침하는 핵심 기반으로서 향후 한의 전자의무기록 표준화는 물론 디지털 헬스케어 산업 활성화와 의료 AI 정책 수립에도 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
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