“의료AI, 환자 상태 넘어 변화 과정까지 학습”

AI 요약

분당서울대병원 재활의학과 양은주 교수팀은 의료AI가 환자가 왜, 어떻게 그 상태에 이르렀는지까지 학습하도록 하는 ‘임상 현실 번역-구성(CRTC)’ 방법을 제안했다고 3일 밝혔습니다. CRTC는 환자 관찰로 기능 변화에 영향을 미치는 핵심 요인을 찾아 시간에 따른 상호작용과 흐름을 정리한 뒤 이를 시계열·그래프 등 AI가 학습할 수 있는 형태로 변환하는 데이터 구성 접근법으로, 새로운 AI 모델을 개발하는 기술이 아니라 학습 데이터를 어떻게 설계할지에 초점을 맞춘다고 연구팀은 설명했습니다. 연구에는 국립암센터 재활의학과 정승현 교수가 교신저자로 참여했으며 연구 결과는 국제학술지 Frontiers in Digital Health에 게재되었고, 팀은 암 생존자의 증상과 실제 기능을 연결하는 ‘증상-기능 연계 표현형’ 등을 통해 CRTC 효과를 검증할 계획이라고 밝혔습니다.