진단검사 시 생성되는 지표 정보를 입력하는 것만으로 환자 이상내용과 관련 의학정보를 자동으로 찾아주는 기술이 개발됐다. 의료현장 검진 정확도와 속도·효율성을 높이고 미래 헬스케어 구현을 앞당기는 기반이 마련됐다.

이문용 한국과학기술원(KAIST·총장 신성철) 산업 및 시스템공학과 교수가 이끄는 연구팀은 '맞춤의료·헬스케어 검색 플랫폼 핵심기술'을 개발했다고 22일 밝혔다.

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KAIST가 기술 개발에 활용한 지식구조 예시

이 기술은 진단검사로 수치화 할 수 있는 다양한 건강지표에서 이상 여부를 판별해낸다. 사전 설정한 수치 범주를 벗어나면 자동으로 관련 정보를 검색한다.

인터넷 내 '펍 매드'와 같은 공공의학 데이터베이스(DB)에서 정보를 찾는다. 직접 검색어를 입력해야했던 이전 플랫폼보다 훨씬 더 정확하게 증세 관련된 정보를 제공하며 세부 구절까지 찾아낸다.

가장 큰 기술 특징은 '지식구조' 개념을 검색에 적용해 정확도를 높였다는 점이다. 지식구조는 여러 가지 개념이나 용어 사이 근접성 관계를 뜻한다. 단어 간 의미 유사성을 직관적으로 따져 단순히 키워드 단어만 이용할 때보다 훨씬 고도화 된 질의·DB 해석이 가능해진다.

연구팀은 여기에 인공지능(AI) 딥러닝 기법을 더해 정보 도출 정확도를 극대화 했다. 검색 결과로 여러 개 도출 정보를 내놓는데, 이용자가 원하는 정보가 첫 순서로 나올 확률이 86.67%에 달한다.

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이문용 KAIST 교수(사진 왼쪽부터 3번째)와 경노겸 한국축산데이터 대표(왼쪽부터 4번째)가 검색기술 이전 협약을 체결한 모습

연구팀은 우선 관련 기술을 가축 분야에 적용해 상용화 한다. 최근 가축 건강관리 솔루션 기업인 한국축산데이터(대표 경노겸)에 관련 특허 기술 3건을 이전했다. 한국축산데이터는 자체 플랫폼인 '팜스플랜'에 이들 기술을 적용, 가축 건강관리에 활용할 계획이다.


이문용 교수는 “개발 기술은 진단검사 시 생성되는 건강지표 정보를 입력하는 것만으로 필요한 의학정보를 세밀한 구절단위까지 정확하게 도출해 낼 수 있다”며 “우선 가축 분야를 시작으로 사람에 대응하는 플랫폼에도 적용해 미래 헬스케어 구현을 앞당길 것”이라고 말했다.


대전=김영준기자 kyj85@etnews.com