전통과 혁신이 만나는 AI와 한의학의 미래

인공지능과 한의학이 조화를 이루어 새로운 의료 패러다임을 제시한다. 이 책은 한의학의 오랜 지혜와 풍부한 경험, 그리고 인공지능의 첨단 기술이 결합되어 환자 진료와 연구 분야에 혁신적 변화를 가져올 가능성을 상세히 분석한다. 필자는 임상 현장에서 직접 체험한 사례와 다양한 연구 결과를 바탕으로, 머신러닝, 자연어 처리, 이미지 분석 등 최신 기법들이 한의학 진료에 미치는 영향을 소개하며, 전통 의학의 가치와 현대 기술의 융합을 모색한다. 독자들은 이 책을 통해 전통과 혁신이 어우러진 새로운 의료 지평을 확인할 수 있으며, 미래 의료의 발전 방향에 대해 깊이 있는 통찰을 얻을 것이다. 한의학과 인공지능의 만남은 의료 현장의 새로운 가능성을 열어주는 중요한 도약임을 보여준다. 본서는 전통 의학의 경험과 AI의 정밀 분석이 결합되어 환자 맞춤 치료와 예방 혁신을 실현할 것임을 시사한다. 데이터 기반의 체계적 접근과 최신 기술 동향을 소개하며 전통과 현대의 조화를 이룬 미래 의료를 제시한다.

[목 차]

인공지능과 한의학? AI와 한의사?

 

01 한의학적 진단과 AI

02 사상체질의학과 AI

03 맥진과 설진, 그리고 AI

04 처방 의사 결정과 인공지능

05 미병과 인공지능

06 의서와 자연어 처리 및 텍스트 마이닝

07 경혈, 침술과 인공지능

08 네트워크 약리학과 한약

09 한약재와 AI

10 한의 임상 현장과 AI

[본 문]

미병을 파악한다는 것은 환자가 가진 임상적 특징에서 잠재적인 패턴을 식별하고 이를 통해 질병의 발생 가능성을 예측한다는 것을 의미한다. 과거에는 이러한 능력이 관찰력이나 경험에 의존하거나, 도제식으로 전수된 감별 기술에 의해 결정되는 경우가 많았다. 그러나 오늘날에는 데이터 기반의 접근과 인공지능 기술이 이러한 진단 과정을 보완하고 혁신할 수 있는 가능성을 보여 준다.

－05_“미병과 인공지능” 중에서

 

다양한 식물이 절편으로 가공될 경우 형태적으로 구분이 어려운 상황에서도 이미지 프로세싱 기법을 활용한 분류가 가능하다. Wang 등은 백작약, 백지, 길경, 인삼, 산약, 천화분, 서양삼 등 형태가 유사한 일곱 가지 절편 한약재를 대상으로 딥러닝 모델인 AlexNet, VGGNet, ResNet을 활용해 이미지 인식 연구를 수행했다. 연구 결과, ResNet 모델이 98.17%의 가장 높은 인식 정확도를 기록했으며, 다른 모델에 비해 전문가 수준의 인식 성능을 보였다고 보고되었다(Wang, 2021).

－09_“한약재와 AI” 중에서

 

ChatGPT가 등장한 후 관심을 받게 된 또 다른 분야로는 의학 교육이 있다. 의학 교육에 기술을 통합해 학생의 학습 의욕과 역량을 고취시키는 것은 지속적으로 이루어져 왔는데, ChatGPT와 같은 LLM의 등장으로 시간 집약적인 학습 영역과 진료 시뮬레이션 등의 영역에서 새로운 진일보를 이룰 수 있게 된 것이다. ChatGPT는 복잡한 의학적 개념과 정보의 처리 및 학습에 있어 도움을 제공함으로서 문제 해결, 사례 분석, 의사 결정, 의사소통 등 다양한 학습 활동을 지원하는 대화형 AI 도구로써 의학 교육에 효과적인 도구로 인식되고 있다(Lee, 2023).

－10_“한의 임상 현장과 AI” 중에서