‘동의보감’을 텍스터마이닝 “한의학 과학화 이루자”

한의학 고서 및 임상정보 수집·분석 시스템 구축 필요

동의보감 등 한의고서들을 텍스트마이닝 기술로 분석해 얻은 정보를 활용, 한의학의 표준화와 과학화를 달성해야 한다는 주장이 제기됐다.

또 산재돼 있는 한의 임상결과를 결집해 데이터를 구축하고, 치료 및 처방의 패턴과 결과를 효율적으로 활용할 수 있는 시스템을 마련해야 한다는 의견이다.

경희대 침구경락융합연구센터 정원모 연구원은 28일 국회의원회관 제1소회의실에서 열린 ‘인공지능을 활용한 한의임상정보화 포럼’에 발제자로 나서 이 같은 내용을 발표했다.

정 연구원은 텍스트마이닝을 통해 한의고서로부터 얻어낼 수 있는 정보의 특징으로 ▲지식정보의 수치화를 통해 양적인 분석 가능 ▲고전독서를 통한 암묵적 한의지식의 명시적 재확인 ▲인간의 인식능력을 통해 파악하기 힘든 새로운 정보의 발견 ▲정보의 시각화를 통한 직관적 이해 등을 설명했다.

그는 “예를 들면 ‘침구경험방’에서 주요 경혈인 원혈과 질병의 신체 부위와의 연관성을 분석하고 이 정보를 신체 공간상에 시각적으로 살펴볼 수 있었다”며 “인체 모형 템플릿을 이용한 정보 시각화를 통해 경혈간 직관적인 비교가 가능하다”고 말했다.

또 “동의보감 내경편의 침구법을 데이터 마이팅 기법을 활용, 경혈과 변증요소간의 관계를 분석했다”며 “각 경혈의 특성을 관련된 변증 요소들로 파악해 경혈주치의 특성을 제시하고, 이를 바탕으로 한 변증별 선혈원리를 발견했다”고 밝혔다.

이밖에도 정 연구원은 동의보감에서 칠정과 오장육부간의 관계를 추출해 TF-IDF 수치로 변환한 연구, 필요맥을 중심으로 살펴본 동의보감 27맥 속성 연구, ‘사암도인침구요결’을 활용한 오수혈간 특성 등을 언급했다.

다만 정 연구원은 한의고서의 텍스트 마이닝의 한계점으로 추출된 지석의 임상적 유효성 검증, 데이터 확장 가능성, 증상정보들의 현대적 해석 등을 꼽았다.

정 연구원은 “현재 한의 의료정보는 임상 데이터가 부족하며 신뢰도도 떨어진다”며 “용어의 상호교환성에도 어려움이 있다. 데이터가 구축될 수 있는 생태계를 구축해야 한다”고 주문했다.

한편 이날 아주의대 박래웅 교수는 한의 임상빅데이터의 수집과 활용방안에 대해, 자생한방병원 하인혁 소장은 EMR기반의 빅데이터 활용 방법에 대해 각각 발표했다.

박래웅 교수는 “한의 전자의무기록 자료 표준화 및 활용을 위해서는 우선 공통데이터 모델을 개발해 적용해야 한다”며 “이어 진단, 약물, 검사, 시술, 재료 등에 대한 표준용어를 정립하고, 국제표준용어와의 호환성을 모색해야 한다”고 조언했다.

하인혁 소장은 “국내 건강보험 코호트 자료, 심평원, 국민건강영양조사 자료에 한방관련 데이터를 신설하고 보완해야 한다”며 “궁극적으로 EMR을 사용한 ‘한방 레지스트리’를 구축해야 한다”고 제언했다.