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한의약인(人)AI 빅데이터 기반 전자차트 개발로
한의약의 혁신을 꿈꾸다
노의준 / 정인적방연구소 소장
4차 산업혁명 시대에 발맞춰 한의약 기술 또한 새로운 혁신을 앞두고 있다. AI 빅데이터를 기반으로 한약치료 전문 전자차트를 개발하고 있는 정인적방연구소의 노의준 소장을 만났다.
<건강한> 독자를 위해 소장님과 정인적방연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
저는 정인적방연구소 소장인 노의준 한의사입니다. 저는 선천적으로 몸이 약하고 건강이 좋지 않아서 한의대 재학 시절에 남들처럼 공부하는 게 힘들었습니다. 한의원을 개원했을 때도 환자를 많이 볼 수 없었어요. 무엇인가를 포기하고 선택과 집중을 할 수밖에 없었습니다. 그래서 저는 침을 포기하고, 한약에만 집중하기로 했어요. 한약치료 전문 한의사가 되기로 한 것이죠.
1만 시간의 법칙이라는 것이 있어요. 10년 동안 한 우물만 파면 1만 시간 끝에 전문가가 될 수 있다는 법칙이죠. 저는 20년 동안 한약만을 연구해 왔습니다. 한약 처방만큼은 누구에게도 뒤지지 않는 전문가가 되지 않았나 싶습니다.
제가 연구한 한약치료기술을 다른 한의사들에게 전하기 위해 정인적방연구소를 설립했습니다. 저희 연구소는 준차트(전자차트), 준아카데미(동영상 강의 플랫폼), 정방(학술커뮤니티), 올바른(한약건재), 바른한약(원외탕전)으로 구성되어 있습니다. 새로운 형태의 한의약 전문 그룹이라고 할 수 있죠. 이곳에서 한국과 미국의 한의사들이 한약치료기술을 공부하고 있습니다.
AI 빅데이터를 기반으로 한 한의 진단 처방 프로그램 ‘준차트’에 대해 소개해주세요.
준차트(JoonChart)는 개인 건강데이터에 기반(PHR)한 맞춤형 한의진단 시스템(CDSS)입니다. 사전 문진과 진료 과정을 통해 한의사에게 환자의 개인 맞춤형 한약과 질환별 치료 한약을 추천해 줍니다.
문진에서 처방까지의 과정을 살펴보면 먼저 한의사가 진료하기 전 환자 스스로 문진표를 작성합니다. 환자가 작성한 문진표를 보면서 한의사는 환자가 체크한 내용을 교정하고 준차트 용 의사 문진을 기록합니다. 준차트에 문진 내용이 입력되면 준차트가 개인 맞춤형 한약과 질환별 치료 한약을 1~12등급까지 추천해줍니다. 이러한 준차트의 처방을 확인하고 최종적으로 한의사가 환자에게 가장 적합한 처방을 판단합니다.
이렇게 진행되는 준차트의 치료 사례를 쌓아 빅데이터를 구축하고 거기에 AI를 입혀서 AI 빅데이터에 기반한 한약치료 전문 차트를 구현할 계획입니다.
'준차트’를 개발하시게 된 계기가 궁금합니다.
프로그램을 만들기 전, 저는 그동안 연구했던 한약치료기술을 7년 동안 집필해서 『상한금궤방 사용설명서』 다섯 권을 출간했습니다. 그러나 책을 쓰고 강의를 해도 한의사들에게 임상기술을 그대로 전달하는 데는 한계가 있었습니다. 더 쉽고 정확한 지식전달 방법을 고민하던 중, 저의 한약치료기술을 공부하는 미국 한의사들의 학술 커뮤니티인 TEM(Traditional Eastern Medicine)의 리더인 조현창 원장으로부터 프로그램 개발을 제안받았습니다. 전문 프로그래머의 눈으로 볼 때 저의 한약치료기술은 프로그래밍 될 수 있다면서요. 조 원장은 제가 가장 아끼는 제자 중 한 분인데, 카이스트 졸업 후 SK텔레콤 수석 프로그래머로 재직하다가 벤처기업으로 성공한 다음에 미국으로 건너가 한의사가 된 분입니다.
조 원장의 제안에 힘을 얻어 『상한금궤방 사용설명서』에 담겨 있는 방대한 치료기술을 누구나 쉽게 접근해서 배우고, 간명하게 사용할 수 있도록 하기 위해 준차트라는 프로그램 개발을 시작하게 되었습니다.
준차트가 개발되면 한의약이 비과학이라는 논쟁에서도 자유로워질 수 있을 것입니다. 프로그래밍이 될 수 있는 의약이 어떻게 비과학일 수 있겠습니까? 빅데이터라는 과학적인 방법으로 AI가 한약 처방을 찾아준다면 한의약 임상에 혁신적 변화가 일어날 것이며 4차 산업혁명 시대에 걸맞은 새로운 한의약이 펼쳐질 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
AI와 빅데이터로 어떻게 한의학적 진단을 내릴 수 있는지 궁금한데요, ‘준차트’의 원리를 설명해 주세요.
준차트는 환자의 증상을 확률적 발현도와 임상적 중요도에 따라 필증(必證), 빈증(頻證), 혹증(或證), 경향성(傾向性), 신증(愼證) 다섯 가지 층차로 구분하고 수치화하여 처방기준을 제시합니다.
환자가 문진을 체킹하면, 준차트가 환자의 체킹값과 처방의 기준값을 비교하여 적합도가 가장 높은 등급, 일치율(싱크로율)이 가장 높은 순서의 처방을 찾아주는 것입니다. 이러한 로직을 바탕으로 한국한의약진흥원, 원광대 한의대 안이비인후과 연구소와 함께 비염 진단 소프트웨어 연구 개발을 진행하기도 했습니다.
‘준차트’의 개발도 멀지 않았는데요, ‘준차트’의 상용화 계획에 대해 자세히 듣고 싶습니다.
현재 준차트는 베타버전이 출시되어 있습니다. 한국과 미국의 한의사 200여 명이 임상 테스트에 참여하고 있는데요, 임상 테스트 결과를 데이터화 하고 있습니다.
준차트의 상용화 버전은 관절통, 비염, 공황장애 등 15개의 다빈도 질환 프로토콜을 탑재하여 올해 겨울에 개발될 계획입니다. 올해와 내년 임상 테스트를 거친 후 국내는 물론 영어로 번역된 버전이 미국에도 동시에 출시될 예정입니다.
준차트 상용화버전이 출시되면 한국과 미국의 치료 사례를 축적하여 빅데이터를 구축하고 AI를 입히고자 합니다. AI 빅데이터 기반 준차트를 통하여 처방 추천 정확도를 높이고 임상 활용도를 높일 계획입니다.
앞으로의 계획에 대해 말씀해주세요.
의학의 가치는 치료에 있습니다. 한의약은 우리가 상상할 수 없을 만큼 깊고 높은 치료의 가치를 가지고 있습니다. 한의약의 깊고 높은 치료기술을 한의사들이 누구나 제대로 구현할 수 있도록, 환자들이 누구나 제대로 경험할 수 있도록, 준차트를 통하여 도와드리고자 합니다.
저는 준차트를 완성하여 전통 한의약을 현대에 맞추어 혁신적으로 발전시키는 것을 소명으로 여기고 개발에 임하고 있습니다. 준차트가 치료 가치를 미래에도 잘 전달해 주는 유용한 도구가 될 수 있기를 바랍니다.
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