질병관리청 국립보건연구원이 인공지능(AI)을 활용해 자유서술 형태로 작성된 관상동맥조영술 검사 기록을 표준화된 데이터로 자동 변환하는 기술이 확인됐다.
연세대학교 의과대학과 국민건강보험 일산병원 공동연구팀이 수행한 이 연구는 거대언어모델(LLM)을 통해 의사 수준의 정확도로 의료기록을 구조화해 심혈관질환 연구와 임상시험의 효율성을 높일 것으로 기대된다.
◆수작업 의존하던 의료기록 분석, AI가 해결
관상동맥조영술 보고서는 심혈관질환 진단과 치료에 핵심적인 정보를 담고 있지만, 대부분 비정형적인 서술 방식으로 작성되어 대규모 연구나 정책 분석에 활용하기 어려웠다.
기존에는 심장내과 전문의가 수천 건의 관상동맥조영술 기록을 직접 읽고 필요한 정보를 수작업으로 정리해야 하는 한계가 있었다.
이번 연구를 수행한 연세대학교 유승찬 교수팀은 ChatGPT, Gemini 등 거대언어모델을 활용한 자동 구조화 기술을 개발했다.
국립보건연구원의 ‘성차기반 심혈관계질환 진단·치료기술 개선 및 임상현장 적용’ 과제의 일환으로 진행된 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘Scientific Reports’에 게재됐다.
◆2단계 자동화로 핵심 임상 지표 추출
▲2단계 프로세스로 작동
교수팀이 개발한 기술은 2단계 프로세스로 작동한다.
1단계에서는 거대언어모델을 활용해 줄글 형태의 보고서를 심장내과 전문의가 설계한 표준화된 구조로 변환한다.
2단계에서는 구조화된 데이터를 기반으로 규칙 기반 알고리즘을 적용해 병변 위치, 스텐트 정보, 복잡 시술 여부 등 핵심 임상 지표 12가지를 자동으로 추출한다.
이 과정을 통해 기존에 줄글로 기록돼 있던 관상동맥조영술 보고서는 자동 구조화를 거치며 즉시 분석이 가능한 표 형태의 데이터로 자동 정리된다.
심장내과 전문의가 수십 시간에 걸쳐 수행하던 작업을 단 몇 초 만에 완료할 수 있게 된 것이다.
(그림)AI기반 심혈관검사 기록 자동 구조화 기술 개요도
▲전문의 수준 넘어서는 정확도 입증
자동 구조화된 데이터의 정확도를 검증한 결과, 주요 항목에서 96~99%의 높은 정확도를 보였다.
내부 검증에서 GPT-4o를 적용한 결과 관상동맥조영술 관련 정보는 99.5%로 전문의 2명의 91.8%보다 높은 정확도를 기록했다. 경피적 관상동맥 중재술 관련 정보도 98.3%로 전문의의 97.4%와 유사한 수준을 보였다.
외부 검증에서도 국민건강보험 일산병원의 관상동맥조영술 기록 100건을 대상으로 한 평가에서 관상동맥조영술 관련 정보 96.2%, 경피적 관상동맥 중재술 관련 정보 99.4%의 정확도를 달성했다.
Gemini-2.5-Flash와 Claude-4.5-Sonnet으로 변경하여 검증한 경우에도 전문의와 동등하거나 더 높은 정보 추출 정확도를 유지했다.
(그림)관상동맥조영술 보고서 자동 구조화 연구 요약도
◆심혈관질환 연구기반 강화 기대
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 밝혔다.
임승관 질병관리청장은 “의료기록 정제 과정의 자동화를 통해 연구와 정책 수립의 효율성이 크게 높아질 것으로 기대된다”고 말했다.
연구 과정에서 심장내과 전문의가 설계한 정보 정리 구조를 논문 부록으로 공개하여 각 의료기관에서 자체적으로 관상동맥조영술 기록 분석 자동화 시스템을 구축할 수 있게 했다.
이는 그동안 충분히 활용되지 못했던 관상동맥조영술 기록 내 정보를 보다 폭넓게 활용할 수 있는 기반을 마련해 향후 심혈관질환 연구의 효율성과 깊이를 높이는 데 기여할 것으로 전망된다.
[메디컬월드뉴스]
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