심혈관검사 기록, 인공지능이 정리해 치료와 연구 더 빨라진다

- 거대언어모델 활용해 자유서술 의료기록을 표준 데이터로 전환

- 의사 수준 정확도로 심혈관 연구·임상시험 효율 크게 높여

  질병관리청(청장 임승관) 국립보건연구원(원장 남재환)은 인공지능(AI)을 활용해 줄글 형태로 작성된 관상동맥조영술 검사 기록을 표준화된 데이터로 자동 변환하는 기술을 확인했다고 밝혔다.

  국립보건연구원의 지원을 받아 연세대학교 의과대학과 국민건강보험 일산병원 공동연구팀이 수행한 이번 연구*는 거대언어 모델(Large Language Model, LLM)을 활용해 의료진이 자유롭게 작성한 검사 기록을 분석에 바로 활용할 수 있는 구조화된 데이터로 바꾸는 것이 핵심이다.

  * 성차기반 심혈관계질환 진단·치료기술 개선 및 임상현장 적용 (연구책임자: 고려대 안암병원 박성미 교수) (붙임2)

  ※ 연구 결과는 국제 학술지 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)'에 게재 (논문명: Transforming free-text coronary angiography reports into structured, analyzable data using large language models (붙임1 참조))  

  관상동맥조영술 보고서는 심혈관질환 진단과 치료에 핵심적인 정보를 담고 있지만, 대부분 비정형적인 서술 방식으로 작성되어 대규모 연구나 정책 분석에 활용하기 여려웠다. 기존 방식의 경우 심장내과 전문의가 수천 건의 관상동맥조영술 기록을 직접 읽고 필요한 정보를 수작업으로 정리해야하는 한계가 있었다. 

  이에 연구진(연세대학교 유승찬 교수, 2세부책임자)은 ChatGPT, Gemini 등  거대언어모델을 활용한 자동 구조화 기술을 개발했다.

<그림1> AI기반 심혈관검사 기록 자동 구조화 기술 개요도

  연구진은 1단계에서는 거대언어모델을 활용해 줄글형태의 보고서를 심장내과 전문의가 설계한 표준화된 구조로 변환했다. 2단계에서는 구조화된 데이터를 기반으로 규칙 기반 알고리즘을 적용해 핵심 임상 지표 12가지(병변 위치, 스텐트 정보, 복잡 시술 여부 등)를 자동으로 추출했다. 

  이 과정을 통해 기존에 줄글로 기록돼 있던 관상동맥조영술 보고서는 자동 구조화를 거치며 즉시 분석이 가능한 표 형태의 데이터로 자동 정리된다. 

  자동 구조화된 데이터의 정확도를 검증한 결과, 주요 항목에서 96~99%의 높은 정확도를 보였다. 일부 지표에서는 전문의의 수작업보다 더 높은 정확도를 보이며 임상 연구 활용 가능성을 입증했다.

<그림2> 관상동맥조영술 보고서 자동 구조화 연구 요약도

  남재환 국립보건연구원장은 "이번 성과를 통해 심혈관질환 관련 대규모 역학 연구와 임상시험 대상자 선별 등에서 의료데이터 활용이 한층 용이해질 것으로 기대된다"며, "특히 국립보건연구원에서 진행하고 있는 성차의학 연구와의 접목을 통해 성별 특성을 고려한 심혈관질환 연구기반 강화에 기여할 것으로 본다"고 밝혔다.

  임승관 질병관리청장은 "의료기록 정제 과정의 자동화를 통해 연구와 정책 수립의 효율성이 크게 높아질 것으로 기대된다"고 밝혔다.

<붙임>  1. 연구 성과 및 주요 내용

         2. 성차기반 심혈관계질환 연구 개요