심혈관검사 기록, AI가 정리해 치료·연구 더 빨라진다

LLM 활용해 줄글 형태 검사 결과→표준 데이터로 전환

질병관리청 국립보건연구원은 인공지능(AI)을 활용해 줄글 형태로 작성된 관상동맥조영술 검사 기록을 표준화된 데이터로 자동 변환하는 기술을 확인했다고 11일 밝혔다.

AI 기반 심혈관검사 기록 자동 구조화 기술 개요도. 질병관리청.

국립보건연구원의 지원을 받아 연세대 의과대학과 국민건강보험공단 일산병원 공동연구팀이 수행한 이번 연구는 거대언어모델(LLM)을 활용해 의료진이 자유롭게 작성한 검사 기록을 분석에 바로 활용할 수 있는 구조화된 데이터로 바꾸는 것이 핵심이다.

관상동맥조영술 보고서는 심혈관질환 진단과 치료에 핵심적인 정보를 담고 있지만, 대부분 비정형적인 서술 방식으로 작성돼 대규모 연구나 정책 분석에 활용하기 어려웠다. 이 때문에 심장내과 전문의가 수천건의 관상동맥조영술 기록을 직접 읽고 필요한 정보를 수작업으로 정리해야 하는 한계가 있었다.

이에 연구진은 챗GPT, 제미나이 등 LLM을 활용한 자동 구조화 기술을 개발했다. 1단계에서 LLM을 활용해 줄글 형태의 보고서를 심장내과 전문의가 설계한 표준화된 구조로 변환하고, 2단계에서는 구조화된 데이터를 기반으로 규칙 기반 알고리즘을 적용해 병변 위치, 스텐트 정보, 복잡 시술 여부 등 핵심 임상지표 12가지를 자동으로 추출했다.

이러한 과정을 통해 기존에 줄글로 기록돼 있던 관상동맥조영술 보고서는 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 임상연구 활용 가능성을 입증했다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)'에 게재됐다.

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 것"이라고 평가했다.

임승관 질병청장은 "의료기록 정제 과정의 자동화를 통해 연구와 정책 수립의 효율성이 크게 높아질 것"이라고 말했다.

조인경 기자 ikjo@asiae.co.kr