질병관리청 국립보건연구원은 인공지능(AI)을 활용해 줄글 형태로 작성된 관상동맥조영술 검사 기록을 표준화된 데이터로 자동 변환하는 기술을 확인했다고 11일 밝혔다.
이번 연구는 국립보건연구원 지원으로 연세대 의과대학과 국민건강보험 일산병원 공동연구팀이 수행했다. 거대언어모델(LLM)을 활용해 의료진이 자유롭게 작성한 검사 기록을 분석에 바로 활용할 수 있는 구조화된 데이터로 바꾸는 게 핵심이다.
관상동맥조영술 보고서는 심혈관질환 진단과 치료에 핵심적인 정보를 담고 있지만 대부분 비정형적인 서술 방식으로 작성돼 대규모 연구나 정책 분석에 활용하기 어려웠다. 심장내과 전문의가 수천 건의 관상동맥조영술 기록을 직접 읽고 필요한 정보를 수작업으로 정리해야 하는 한계가 있었다.
연구진은 챗GPT와 제미나이 등 거대언어모델을 활용한 자동 구조화 기술을 개발했다. 1단계에서는 거대언어모델을 활용해 줄글 형태의 보고서를 심장내과 전문의가 설계한 표준화된 구조로 변환했다. 2단계에서는 구조화된 데이터를 기반으로 규칙 기반 알고리즘을 적용해 핵심 임상 지표인 병변 위치, 스텐트 정보, 복잡 시술 여부 등 12가지 정보를 자동 추출했다.
이 과정을 거치면 기존 줄글로 기록된 관상동맥조영술 보고서는 자동 구조화를 거쳐 즉시 분석할 수 있는 표 형태의 데이터로 자동 정리된다.
자동 구조화된 데이터의 정확도를 검증한 결과 주요 항목에서 96~99%의 높은 정확도를 보였다. 일부 지표에서는 전문의 수작업보다 더 높은 정확도를 보여 임상 연구 활용 가능성을 입증했다.
남재환 국립보건연구원장은 “이번 성과로 심혈관질환 관련 대규모 역학 연구와 임상시험 대상자 선별 등에서 의료데이터 활용이 한층 쉬워질 것으로 기대된다”며 “특히 국립보건연구원에서 실시하는 성차의학 연구와 접목해 성별 특성을 고려한 심혈관질환 연구 기반 강화에 기여할 것으로 본다”고 말했다.
배옥진 기자 withok@etnews.com
