가톨릭대 의과대학

고태훈 조교수

최근 의료 인공지능이 크게 발전하는 데에 중환자의학 분야가 차지한 영향이 매우 크다. 가장 큰 이유는 미국에서 공개한 MIMIC database로, 최근 대다수의 의료 인공지능 연구가 이 데이터베이스를 기반으로 수행되었다. 이에 한국 분야에서는 한국 버전의 중환자의학 데이터베이스를 만드는 프로젝트가 진행되고 있으며, 내년 하반기에는 국내에서 공개될 것으로 기대된다. 뿐만 아니라, 의료 분야의 민감한 데이터를 병원 환경에 적용할 수 있도록 의학지식을 잘 학습한 초거대언어모델이 반드시 필요하다. 이에 본 연구팀은 여러 병원과 협업하여 한글과 영어가 적절하게 혼재된 전문 의학지식 말뭉치, 그리고 학습과 벤치마크에 사용할 수 있는 3만 여 건의 Q&A dataset을 개발하였다. 이들을 토대로, 한국에서는 중환자실 입원 환자에 대한 위험도를 계산하는 인공지능이 개발되고 있고, 또 중환자실에서 근무하는 의료진을 도울 수 있는 생성형 인공지능이 개발되고 있다. 본 연구팀은 중환자실 전체 환자의 저혈압을 예측하는 AI, 신생아 중환자의 패혈증을 조기에 예측하는 AI를 개발하였으며, 이에 대한 임상 실증을 진행하고 있다. 또한, 생성형 AI를 통해 의사-환자 간 대화를 의무기록으로 변환하는 동시에, 중환자실 간호사 인수인계장을 AI로 자동 생성하는 연구를 수행하고 있다. 이에 대한 현재 상황을 공유하고자 한다.