육군 대위인 이현훈 학생(대학원 임상한의학과 박사 수료)이 의료용 인공지능 챗봇을 개발하고 연구결과를 의료정보학 분야 국제학술지 <JMIR(Jounal of Medical Internet Research)>(의료정보학 분야 JCR 상위 4%)에 게재했다.

육군 대위 이현훈 학생(대학원 임상한의학과 박사 수료), 의료용 인공지능 챗봇 개발
국방부 주관 ‘군 장병 온라인 해커톤’ 국방부 장관상 수상
관련 논문 의료정보학 분야 국제학술지 <JMIR> 게재

대학병원을 방문하는 환자 중에는 진료과를 정확하게 정하지 못하는 경우가 있다. 세분된 진료과 때문에 본인의 증상이 어느 과에 속할지 판단하지 못하기 때문이다. 육군 한의 군의관 이현훈 학생(대학원 임상한의학과 박사 수료)이 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 챗봇 ‘메디텍트(Meditact)’를 개발하고 연구 결과를 의료정보학 분야 국제학술지 <JMIR(Journal of Medical Internet Research)>(의료정보학 분야 JCR 상위 4%)에 게재했다.

이현훈 학생이 개발한 인공지능 챗봇은 환자가 통증 부위와 증상을 설명하면 진료과를 안내해준다. 사진은 이현훈 학생이 개발한 인공지능 챗봇 ‘메디텍트(Meditact)’의 모습.

전공 분야와 융합하는 새로운 이론 공부하는 습관이 인공지능 독학의 원동력
이현훈 학생은 한의과대학에서 학사와 석사를 마치고 대학원 임상한의학과에 진학해 지난 8월 박사 과정을 수료했다. 2019년 3월에는 군에 입대해 육군 한의 군의관으로 복무하고 있다. 챗봇 개발은 지난해 군에서 개최한 ‘군 장병 온라인 해커톤’에서 시작했다. 이현훈 학생은 입대 이후 자가 대기 상황에 프로그래밍 언어와 인공지능을 독학했다. 평소에도 전공 분야와 융합 가능한 IT 이론에 관심을 가져왔기 때문에 어려운 일은 아니었다.

챗봇은 환자의 편리성 확대와 함께 코로나19 상황에서 의료진의 안전을 지키기 위한 목적도 있었다. 전염병이 퍼지면 의료인의 안전은 다른 환자 치료를 위해서도 더욱 중요해진다. 의료인의 감염이 의료 시스템의 마비로 이어질 수 있기 때문이다. 이현훈 학생은 의료진과 환자의 대면을 최소화할 방법으로 챗봇을 생각했다.

이현훈 학생이 개발한 챗봇에 접속하면 간단하게 이름이나 닉네임을 입력하고 바로 상담으로 넘어간다. 환자가 불편한 곳과 증상을 설명하면 인공지능 기반 자연어 처리 기술을 통해 진료과를 추천한다. 지금은 진료과 추천과 비대면 의료 상담, 병원 안내까지 제공할 수 있지만 향후에는 예약까지 연동할 계획이다. 군 해커톤에서는 국군수도병원의 예약으로 연결했다. 처음에는 군인만을 위해 제작했다가 지금은 세부 조정을 통해 일반 환자도 쓸 수 있게 개발했다.

해커톤에서는 약 10만 개의 데이터를 활용했고, 실시간 테스트로 작동 상황을 확인했다. 챗봇 개발에는 컴퓨터공학을 전공한 사병 2명이 함께 하며 서버 운영을 담당했다. 군이 개최한 대회였기 때문에 어려움도 있었다. 일과 후에만 개발할 수 있었는데, 휴대전화 카메라 사용이 불가해 화상회의 없이 메신저로만 소통했다. 이현훈 학생은 대회 참여를 위해서 지난해 휴가를 모두 사용했다. 이현훈 학생은 “휴가 중에는 본가에서 부모님이 해주시는 밥을 먹으면서 하루종일 컴퓨터 앞에만 있었다. 개발하고 밥 먹는 일만 반복했다(웃음)”라고 말했다.

이현훈 학생은 코딩을 독학했다. 평소 전공과 융합할 수 있는 기술에 관심을 가져온 습관이 인공지능까지 닿았다. 한의과대학의 학부생 연구 참여 프로그램(Undergraduate Research Participation)에 참여한 경험은 연구 결과를 논문으로 발표하게 했다.

대학의 공개 강의로 코딩 독학, 학부생 연구 참여 프로그램 경험으로 논문 게재
인공지능이 활발히 활용되면서 다양한 분야와 융합하고 있는데, 한의학 전공자인 이현훈 학생은 독학으로 결과물을 냈다. 독학 과정에 관한 질문에 이현훈 학생은 활기찬 목소리로 대답하기도 했다. 이현훈 학생은 “코딩은 힘들지 않았다. 학교에도 온라인 교육 플랫폼이 잘 돼 있더라. 스탠포드대학 등 해외 유수 대학의 강의도 들을 수 있고, 교재를 봐도 실습할 수 있거나 공개된 코드가 있어서 목적에 맞게 적용하기 쉬웠다”라고 설명했다.

이현훈 학생은 개발 결과를 저널에도 게재했는데 논문 게재는 한의과대학에서 익힌 연구 활동의 습관이 도움이 됐다. 다양한 연구자에게 개발 아이디어를 제시하고 보다 발전한 결과물이 나오길 기대했다. 이현훈 학생은 학부생 때 학부생 연구 참여 프로그램(Undergraduate Research Participation)에 참여했다. 지도교수와 학생이 공동으로 대학원생처럼 연구하는 프로그램으로, SCI급이나 SCOPUS 등재지에 학부생이 1저자인 논문을 게재해야 한다.

이현훈 학생은 “강의 중에 URP 프로그램을 설명해주신 교수님이 있었는데, 설명을 들으면서 수업 이후 방학 시간을 쪼개서라도 꼭 해야겠다고 결심했다”라고 말했다. 이현훈 학생은 학부 기간에 1저자 2편을 포함해 총 4편의 SCI급 저널에 논문을 게재했다. 이때의 경험이 이현훈 학생을 성장하게 했다.

이현훈 학생은 ‘환자를 돕는 새로운 기술을 개발하고 싶다’는 마음으로 한의대에 입학했다. 한의학을 전공하지만 새로운 이론에 거부감 없는 이현훈 학생의 특성에는 이런 신념이 있다. 이현훈 학생은 “작은 진료실을 넘어 전 세계 수많은 환자를 돕기 위해서는 새로운 의료기기나 의약품, 디지털플랫폼 등 혁신적 의료기술이 중요하다. 최근 인공지능이 이런 혁신을 이끌 중요한 도구로 사회적으로 유망해지면서 자연스럽게 공부했다”라며 “인공지능에는 크게 컴퓨터 비전과 자연어 처리 기술이 있다. 이중 자연어 처리에 관심이 많아 공부했는데, 자연어 처리의 꽃이 챗봇 개발이었기에 당연한 단계였다”라고 말했다.

이현훈 학생은 인공지능과 한의학을 융합한 추가 연구 계획도 갖고 있다. ‘추나요법(推拿療法)’을 위한 인공지능 기반 진단 소프트웨어와 ‘디지털치료제’ 등이 지금의 관심사다. 그는 “환자를 돕는 기술을 개발해 많은 사람을 돕고 싶다는 신념으로 한의과대학에 입학했고, 이는 지금도 동일하다”라고 말했다.

인공지능 활용해 전공 분야 다양한 추가 연구 계획
최근에는 ‘추나요법(推拿療法)’을 위한 인공지능 기반 진단 소프트웨어와 ‘디지털치료제’에 관심을 갖고 있다. 추나요법은 한의사가 손으로 밀고 당기거나 마찰을 통해 비틀린 체형을 교정하는 치료법인데 시술자의 주의가 필요하다. 보통 X-Ray 결과를 분석해 추나요법의 필요성을 평가하는데, 분석 시간이 걸리고 화질도 일정하지 않다. 이현훈 학생은 한의사의 정확한 진단을 돕고 치료의 안전성을 담보할 프로그램을 만들려고 한다.

디지털치료제는 소프트웨어나 디지털기기를 활용해 질환을 관리하고 치료한다는 개념이다. 전 세계적으로 시장을 형성해나가고 있는 분야로 세계 각국에서 디지털 헬스케어 관련 규제를 개선하며 시장도 급성장하고 있다. 이현훈 학생은 스마트폰을 활용한 치료법을 구상하고 있다. 환자들이 시간과 장소의 제약 없이 한의사의 전문적 진단과 관리를 받을 수 있는 디지털 치료제 개발이 목표이다.

이현훈 학생의 궁극적인 목표는 신념과 같다. 환자를 돕는 기술을 개발해, 많은 사람을 돕고 싶다. 이현훈 학생은 “하나의 기술을 잘 개발하면 더 많은 사람에게 도움을 줄 수 있다. 페니실린이 수많은 사람을 살린 사례처럼, 혁신적인 치료제나 의료기기를 개발해 영향을 주는 사람이 목표다”라고 포부를 밝혔다. 아직은 의료인공지능 분야에서 하고 싶은 연구도 많다. 이현훈 학생은 “인공지능으로 할 수 있는 연구가 너무나 많다. 개인적으로는 인공지능을 활용한 의료기술에서 시작해 인류건강에 직접적인 영향을 미치는 미래 기후변화 및 환경 문제 해결에 기여하고 싶다”라고 말했다.

글 정민재 ddubi17@khu.ac.kr
사진 이춘한 choons@khu.ac.kr

ⓒ 경희대학교 커뮤니케이션센터 communication@khu.ac.kr