질병관리청(청장 임승관) 국립보건연구원(원장 남재환)이 인공지능(AI)을 활용해 줄글 형태로 작성된 관상동맥조영술 검사 기록을 표준화된 데이터로 자동 변환하는 기술을 확인했다고 밝혔다.
이번 성과는 국립보건연구원의 지원을 받아 연세대학교 의과대학과 국민건강보험 일산병원 공동연구팀이 수행한 연구 결과로, 거대언어모델(Large Language Model, LLM)을 활용해 의료진이 자유롭게 작성한 검사 기록을 분석 가능한 구조화 데이터로 변환하는 것이 핵심이다. 해당 연구는 ‘성차 기반 심혈관계질환 진단·치료기술 개선 및 임상현장 적용’ 과제의 일환으로 진행됐으며, 연구 결과는 국제 학술지 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 게재됐다.
관상동맥조영술 보고서는 심혈관질환 진단과 치료에 필수적인 정보를 담고 있지만, 대부분 비정형적인 서술 방식으로 작성돼 대규모 임상 연구나 보건의료 정책 분석에 활용하는 데 한계가 있었다. 기존에는 심장내과 전문의가 수천 건의 검사 기록을 직접 검토해 필요한 정보를 수작업으로 추출해야 했다.
이에 연구진은 ChatGPT, Gemini 등 거대언어모델을 활용한 자동 구조화 기술을 개발했다. 1단계에서는 줄글 형태의 관상동맥조영술 보고서를 심장내과 전문의가 설계한 표준화된 구조로 변환하고, 2단계에서는 규칙 기반 알고리즘을 적용해 병변 위치, 스텐트 정보, 복잡 시술 여부 등 핵심 임상 지표 12가지를 자동으로 추출하는 방식이다.
이 과정을 거치면 기존의 자유 서술형 검사 기록이 즉시 분석 가능한 표 형태의 데이터로 자동 정리된다. 연구진이 자동 구조화된 데이터의 정확도를 검증한 결과, 주요 항목에서 96~99%의 높은 정확도를 보였으며, 일부 지표에서는 전문의의 수작업 분석보다 더 높은 정확도를 나타냈다.
남재환 국립보건연구원장은 “이번 성과를 통해 심혈관질환 관련 대규모 역학 연구와 임상시험 대상자 선별 등에서 의료데이터 활용이 한층 용이해질 것으로 기대된다”며 “국립보건연구원이 추진 중인 성차의학 연구와 결합해 성별 특성을 고려한 심혈관질환 연구 기반 강화에도 기여할 것”이라고 밝혔다.
임승관 질병관리청장도 “의료기록 정제 과정의 자동화를 통해 연구와 정책 수립의 효율성이 크게 높아질 것으로 기대된다”며 “AI 기반 의료데이터 활용이 보건의료 혁신을 가속화하는 계기가 될 것”이라고 말했다.
