[논문]진단전문가시스템을 이용한 한의 실습의 설문 조사를 통한 AI에 대한 인식 및 활용방안 고찰

양지혁; 우정아; 신동하; 박수호; 권영규

doi:10.15188/kjopp.2021.02.35.1.22

진단전문가시스템을 이용한 한의 실습의 설문 조사를 통한 AI에 대한 인식 및 활용방안 고찰
Study on the Perception and Application of AI in Korean Medicine through Practice and Questionnaire of Korean Medicine Using a Diagnostic Expert System 원문보기

동의생리병리학회지 = Journal of physiology & pathology in Korean Medicine, v.35 no.1, 2021년, pp.22 - 27

양지혁 (부산대학교 한의학전문대학원 양생기능의학부) , 우정아 (부산대학교 한의학전문대학원 양생기능의학부) , 신동하 (상명대학교 공과대학 전기전자컴퓨터공학과) , 박수호 (중앙승가대학) , 권영규 (부산대학교 한의학전문대학원 양생기능의학부)

Abstract ▼ AI-Helper

This study conducted a questionnaire for students of Pusan National University Graduate School of Korean Medicine who practiced using the Oriental Medicine Diagnosis System (ODS). From the questionnaire, this study investigated current state of application and perception of AI in Korean Medicine and explored the direction of ODS improvement and utilization. The survey questions consisted of six questions examining the satisfaction of the diagnostic expert system, five questions evaluating the availability of the diagnostic expert system, and six questions to predict the impact of AI on the Korean medicine community. The survey analysis showed high satisfaction with practice using ODS. On the other hand, the possibility of using ODS, especially in clinical use, was evaluated as relatively low compared to the satisfaction of the practice. Therefore, the overall impact of AI on the Korean medical community is not expected to be large. Although there are difficulties in standardization of clinical data due to the academic characteristics of Korean medicine, it is necessary to continue attempts to apply AI. By actively introducing educational tools using the latest AI techniques to the diagnosis experience and doctor-patient role in a practice, students will be able to increase their satisfaction with their practice and respond appropriately to the state-of-the-art medical environment.

주제어

표/그림 (6)

그림 Fig. 1. The steps of Syndrome Differentiation and Treatment Implemented in Diagnosis Expert System(ODS2.0).
그림 Fig. 2. The Website (ods.smu.ac.kr) of Oriental medicine Diagnosis expert System(ODS2.0).
그림 Fig. 3. The Chart of Oriental medicine Diagnosis expert System (ODS2.0) for the Patient in Role Play.
표 Table 1. Satisfaction Assessment for ODS2.0 Diagnostic Expert System
표 Table 2. Evaluation of the Applicability of ODS2.0 Diagnostic Expert System in the Future
표 Table 3. Evaluation of the Influence of AI on Korean Medicine

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

0을 이용한 실습을 마친 후, 시스템의 만족도, 활용 가능성, 인공지능이 한의학계에 미칠 영향에 대하여 설문조사를 실시하였다. 설문 결과를 바탕으로 한의학과 서양의학의 차이에 따른 인공지능의 적용 방법을 비교하고, 한의학에서의 인공지능 활용 및 방향성을 제안하고자 한다. 그리고 ODS와 같은 전문가시스템을 활용한 원격 실습의 유용성을 검토하였다.

가설 설정

되었습니까?’, ‘전문가시스템은 사상체질과 변증과의 상관성 파악에 유용한도구라 생각하십니까?’, ‘실습 프로그램을 통하여 전문가시스템에 대해 흥미와 관심을 가질 수 있었습니까?’, ‘전문가시스템을 활용한 실습은 유익하였습니까?’ 총 6문항으로 구성되었다.
흥미와 관심을 가질 수 있었습니까?’, ‘전문가시스템을 활용한 실습은 유익하였습니까?’ 총 6문항으로 구성되었다.

제안 방법

진단전문가시스템 활용가능성 평가는 5개 세부 문항으로 구성하여 임상 및 교육 활용에 대한 가능성을 평가하였다. AI시대가 한의학계에 미칠 영향 평가는 6개 세부문항으로 구성하여 AI시대 한의사의 일자리, 소득, 여가시간 등에 미칠 영향에 대하여 조사하였다.
AI시대가 한의학계에 미칠 영향을 예측하는 설문 문항은 6개로 구성하였다. 문항 항목은 ‘한의사 일자리 축소’, ‘한의사와 AI의 역할 충돌’, ‘소득 양극화 심화’, ‘여가시간 확대’, ‘로봇 활용으로 인한 편리한 삶’, ‘경제적으로 여유로운 생활’ 이다.
설문 결과를 바탕으로 한의학과 서양의학의 차이에 따른 인공지능의 적용 방법을 비교하고, 한의학에서의 인공지능 활용 및 방향성을 제안하고자 한다. 그리고 ODS와 같은 전문가시스템을 활용한 원격 실습의 유용성을 검토하였다.
또한 ODS2.0활용 교육이 필요한 이유, ODS2.0활용 교육 시에 가장 먼저 고려해야 할 사항, 임상현장에서 ODS2.0가 기여할 수 있는 부분, 한의학에 ODS2.0도입 시에 가장 먼저 고려할 사항을 조사하였다.
설문 문항은 ‘진단전문가시스템에 대한 만족도’, ‘진단전문가시스템의 활용 가능성’, ‘AI 시대가 한의학계에 미칠 영향‘에 대한 평가로 구성하였다. 각 문항의 응답은 ‘매우 그렇지 않다(1점)’에서 ‘매우 그렇다(5점)’까지 5점 척도를 사용하였다.
이로 인하여 인공지능에 대한 한의학 전공 학생들의 인식 및 수용 방식은 의대생들과 다른 점이 있을 수 있다. 이를 알아보기 위하여 ODS2.0을 이용한 실습을 마친 후, 시스템의 만족도, 활용 가능성, 인공지능이 한의학계에 미칠 영향에 대하여 설문조사를 실시하였다. 설문 결과를 바탕으로 한의학과 서양의학의 차이에 따른 인공지능의 적용 방법을 비교하고, 한의학에서의 인공지능 활용 및 방향성을 제안하고자 한다.
이외에도 AI정보를 얻는 경로, AI정보에 관한 추가 지식의 필요 여부, AI에 관하여 더 알고 싶은 정보를 조사하였다.
측정하였다. 진단전문가시스템 활용가능성 평가는 5개 세부 문항으로 구성하여 임상 및 교육 활용에 대한 가능성을 평가하였다. AI시대가 한의학계에 미칠 영향 평가는 6개 세부문항으로 구성하여 AI시대 한의사의 일자리, 소득, 여가시간 등에 미칠 영향에 대하여 조사하였다.
진단전문가시스템에 대한 만족도 평가는 6개 세부 문항으로 구성하여 실습이후 전문가시스템의 유용성 및 시스템에 대한 흥미 정도를 측정하였다. 진단전문가시스템 활용가능성 평가는 5개 세부 문항으로 구성하여 임상 및 교육 활용에 대한 가능성을 평가하였다.
평가 문항과 관련하여 추가로 ODS2.0가 변증에 어떻게 도움이 되었는지, ODS2.0활용 전후로 큰 차이를 보인 변증 종류가 무엇인지, ODS2.0활용 시 유익성이 잘 드러나는 부분은 무엇인지도 조사하였다. 변증에 어떤 도움이 되었는지 묻는 질문에 대해서는 변증 절차에 대한 이해(37.

대상 데이터

본 연구에서는 인공지능 기법으로 개발된 전문가시스템 ODS2.0(Oriental medicine Diagnosis System 2.0)을 부산대학교한의학전문대학원 학생의 임상실습에 시범적으로 활용하였다.
필수 임상실습 과정에서 ODS2.0을 의사-환자 역할실습 및 케이스분석 실습을 수행한 부산대학교 한의학전문대학원 39명의 학생들을 대상으로 설문을 실시하였다.

데이터처리

각 문항의 응답은 ‘매우 그렇지 않다(1점)’에서 ‘매우 그렇다(5점)’까지 5점 척도를 사용하였다. 자료분석은 각 설문 문항에 대한 응답의 평균과 표준편차를 산출하여 비교하였다.

성능/효과

1)로 나타났다. ‘한의사와 AI의 역할 충돌’을 걱정하는 응답 비율은 10.5%(M=2.3), ‘소득 양극화 심화’에 미치는 영향이 클 것이라는 응답비율은 21.0%(M=2.3), ‘여가시간 확대’에 큰 영향을 미칠 것이라는 응답비율은 36.8%(M=2.7), ‘로봇 활용으로 인한 편리한 삶’에 영향을 줄 것으로 보는 응답비율은 39.5%(M=3.2), ‘경제적으로 여유로운 생활’에 영향을 미칠 것이라는 응답비율은 18.4%(M=2.3)로 나타났다(Table 3). 전반적으로 AI가 한의학계에 미치는 영향은 크지 않을 것으로 예측하는 답변이 많았다.
AI시대가 ‘한의사 일자리 축소’ 현상에 미치는 영향이 클 것으로 예측한 응답 비율은 7.9%(M=2.1)로 나타났다. ‘한의사와 AI의 역할 충돌’을 걱정하는 응답 비율은 10.
AI시대와 관련한 정보는 주로 인터넷(69.6%)과 주변 사람 (13.0%)에게서 얻는 것으로 나타났고, 응답자의 87.2%가 AI 시대에 관한 더 많은 정보가 필요하다고 생각하고 있으며, ‘미래 사회에서 갖추어야 할 능력’(32.2%), ‘미래 사회의 변화’(27.1%), ‘미래의 기술 발전’(20.3%), ‘미래 사회의 변화할 인간관계’ 등에 대해 더 알고 싶은 것으로 나타났다.
0%)을 지적하는 응답자들이 상대적으로 많았다. ODS2.0을 활용한 실습의 유익성은 10점 만점을 기준으로 평균 7.9점이었고, 응답자의 69.2%가 ‘변증 및 체질 판단의 표준화 근거’ 영역에서 전문가시스템을 활용한 실습의 유익성이 가장 잘 드러날 것이라고 답하였다.
ODS2.0을 활용한 실습이 한의학적 변증 과정에 대한 이해에 도움이 되었고, 그에 대한 만족도가 높다는 것을 확인되었다. 한의학에 AI를 적용한 진단전문가시스템을 이용한 교육적 활용 가치가 충분함을 알 수 있다.
9)로 나타났다. ODS2.0활용 전후 변증결과 차이가 있었다는 응답 비율은 38.4%(M=3.3)이었고, ODS2.0이 변증 과정에 대한 이해와 오류수정에 도움이 되었다는 응답 비율은 77.0%(M=3.8)이었다. ODS2.
본 조사연구를 통하여 최신 AI기법을 이용한 학습시스템을 이용하면 실질적인 진단경험을 제공할 수 있으며, 의사-환자 역할실습에 대한 실습 만족도와 효율성을 높일 수 있음을 확인하였다.
기술이 활용되고 있다. 이상 검출은 일정 부분에서 이미 인간보다 뛰어날 수 있음을 보였다. 하지만, 영상정보이외에 환자의 유전적 정보를 비롯하여 검사실 결과에 대한 종합적인 판단을 근거로 도출하는 진단(diagnosis) 영역에 있어서는 AI 적용이 단시일 내에 이루어지기 어렵다고 예상하고 있다²⁾.
임상현장에서 전문가시스템의 기능은 ‘한의사의 변증 판단에 도움’을 줄 것이라는 응답자가 51.3%로 가장 많았고, ‘한의학 임상 현장의 표준화’에 기여할 것이라는 응답자도 43.6%로 나타났다. 임상에서 전문가시스템을 활용하고자 할 때는 ‘전문가시스템의 지식수준’(56.
6%)이며, 임상에서의 활용 가능성은 상대적으로 낮게 평가하였다. 전문가시스템의 도입 및 개발, 활용의 필요성에 대해서는 대체로 긍정적인 반응을 보였다.
6)로 나타났다. 졸업 후 임상에서 전문가시스템을 활용할 의향이 있다고 답한 응답비율은 51.3%(M=3.4)였고, 한의학에서 전문가시스템을 활용한 교육이 유용하다고 답한 응답비율은 84.6%(M=4.1)에 이른다.
진단전문가시스템이 임상현장에 효과적인 기능을 수행할 것으로 예상하는 응답 비율은 66.7%(M=3.6)로 나타났다. 졸업 후 임상에서 전문가시스템을 활용할 의향이 있다고 답한 응답비율은 51.
향후 전문가시스템의 개발과 도입이 적극적으로 이루어져야 한다고 답한 응답 비율은 76.9%(M=4.0), AI시대에 전문가시스템의 활용도가 높아질 필요가 있다는 응답자의 비율은 87.2%(M=3.9)로 나타났다(Table 2). 향후 진단전문가시스템 활용에 있어 가장 유용하다고 생각하는 영역은 교육(84.

후속연구

의대생 태도와 대비된다. 이는 한의학의 학문특성으로 인한 임상데이터의 표준화 문제로 진단전문가시스템 구축에 어려움이 있지만, 교육적 활용에 대한 가치는 충분하며, 향후 지속적으로 개선하면 한의학의 표준화된 진단체계 정립에 도움이 될 것이다.
특히, 한의진단에 필요한 임상 노하우에 대한 데이터가 누적되고 표준화가 이루어지면, 빅데이터 방식의 블랙박스 모델을 적용한 진단전문가시스템을 구현할 수 있으며 한의진단의 객관화에 기여할 것으로 기대된다.
향후 한의진단시스템을 이용한 실습 및 AI에 대한 교육을 적극적으로 도입하면, 미래 비대면 의료서비스에 대비한 경험을 제공함으로써 미래 AI기술에 대한 막연한 불안이나 불신을 방지하고 새로운 미래 의료 환경에 대응할 능력도 배양할 수 있으리라 전망된다.

참고문헌 (11)

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Gong B, Nugent JP, Guest W, Parker W, Chang PJ, Khosa F, et al. Influence of Artificial Intelligence on Canadian Medical Students' Preference for Radiology Specialty: ANational Survey Study. Acad Radiol. 2019;26(4):566-77.

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Shin Y. Market Trend Report of Platform Technology by Artificial Intelligence. Commer Promot Agency R&D Outcomes. 2018;3:57.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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