<그림1 AI기반 심혈관검사 기록 자동 구조화 기술 개요도>
의료진이 자유로운 서술형(줄글)으로 작성해 분석에 어려움이 컸던 ‘관상동맥조영술’ 검사 기록을 인공지능(AI)이 스스로 파악해 표준 데이터로 변환하는 기술이 개발됐다.
전문가의 수작업보다 정확도가 높은 것으로 나타나 대규모 임상 연구와 보건 정책 수립에 획기적인 변화가 예상된다.
질병관리청 국립보건연구원은 거대언어모델(LLM)을 활용해 비정형화된 관상동맥조영술 기록을 분석 가능한 구조화 데이터로 자동 변환하는 기술을 확인했다고 11일 밝혔다. 이번 연구는 연세대학교 의과대학과 국민건강보험 일산병원 공동연구팀이 수행했으며, 국제 학술지 『사이언티픽 리포트(Scientific Reports)』에 게재됐다.
심혈관질환의 진단과 치료에 필수적인 관상동맥조영술 보고서는 그간 의료진마다 작성 방식이 다른 ‘비정형 서술형’으로 기록돼 왔다. 이 때문에 대규모 데이터를 분석하려면 심장내과 전문의가 수천 건의 기록을 일일이 읽고 정보를 추출해야 하는 번거로움이 있었다.
연구팀은 ChatGPT와 Gemini 등 최신 LLM(대규모 언어 모델) 기술을 도입해 복잡한 데이터 처리 과정을 2단계로 자동화하는 데 성공했다.
우선 1단계에서는 AI가 비정형적인 줄글 형태의 보고서를 전문의가 설계한 표준 구조로 변환하며, 이어지는 2단계에서는 규칙 기반 알고리즘을 활용해 병변 위치, 스텐트 정보, 복잡 시술 여부 등 핵심 임상 지표 12가지를 표 형태로 정밀하게 추출한다. 이러한 자동화 체계는 의료 데이터의 체계적인 관리를 가능케 함으로써 임상 연구와 진료의 효율성을 획기적으로 높일 것으로 기대된다.
검증 결과도 놀라웠다. AI를 통해 구조화된 데이터는 주요 항목에서 96~99%의 높은 정확도를 기록했다. 특히 일부 지표에서는 숙련된 전문의가 수작업으로 정리한 것보다 더 높은 정확도를 보여 임상 현장 적용 가능성을 입증했다.
<그림2 관상동맥조영술 보고서 자동 구조화 연구 요약도>
남재환 국립보건연구원장은 “이번 성과로 대규모 역학 연구와 임상시험 대상자 선별이 훨씬 수월해질 것”이라며 “특히 성별 특성을 고려한 ‘성차의학’ 연구 기반을 강화하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
임승관 질병청장 역시 “의료기록 정제 과정의 자동화는 보건 의료 정책 수립의 효율성을 획기적으로 높이는 계기가 될 것”이라고 평가했다.
