심혈관검사 기록, AI가 자동 정리…연구·임상시험 속도 높인다

거대언어모델 활용해 자유서술 관상동맥조영술 기록 표준 데이터로 전환

질병관리청(청장 임승관) 국립보건연구원(원장 남재환)이 인공지능(AI)을 활용해 자유서술 형식으로 작성된 관상동맥조영술 검사 기록을 표준화된 데이터로 자동 변환하는 기술의 유효성을 확인했다.

국립보건연구원 지원으로 연세대학교 의과대학과 국민건강보험 일산병원 공동연구팀이 수행한 이번 연구는 거대언어모델(LLM)을 활용해 의료진이 자유롭게 기술한 검사 보고서를 분석에 즉시 활용 가능한 구조화 데이터로 전환하는 것이 핵심이다.

해당 연구는 ‘성차기반 심혈관계질환 진단·치료기술 개선 및 임상현장 적용’ 과제(연구책임자 고려대 안암병원 박성미 교수)의 일환으로 진행됐으며, 연구 결과는 국제학술지 *사이언티픽 리포트(Scientific Reports)*에 게재됐다. 논문명은 ‘Transforming free-text coronary angiography reports into structured, analyzable data using large language models’이다.

관상동맥조영술 보고서는 심혈관질환의 진단과 치료 방향 결정에 핵심 정보를 담고 있지만, 대부분 비정형적 서술 방식으로 작성돼 대규모 연구나 정책 분석에 활용하는 데 제약이 있었다. 기존에는 심장내과 전문의가 수천 건의 기록을 일일이 검토하고 필요한 정보를 수작업으로 정리해야 하는 한계가 있었다.

이에 연구진(연세대 유승찬 교수, 2세부책임자)은 ChatGPT, Gemini 등 거대언어모델을 활용한 자동 구조화 기술을 개발했다.

연구는 2단계로 진행됐다. 1단계에서는 LLM을 활용해 줄글 형태의 보고서를 심장내과 전문의가 설계한 표준 구조로 변환했다. 2단계에서는 구조화된 데이터를 바탕으로 규칙 기반 알고리즘을 적용해 병변 위치, 스텐트 정보, 복잡 시술 여부 등 핵심 임상지표 12가지를 자동 추출했다.

이 과정을 통해 기존에 비정형 문서로 보관되던 관상동맥조영술 보고서는 즉시 분석 가능한 표 형태 데이터로 자동 정리됐다.

정확도 검증 결과, 주요 항목에서 96~99%의 높은 정확도를 보였으며, 일부 지표에서는 전문의의 수작업보다 더 높은 정확도를 나타냈다. 연구진은 이를 통해 AI 기반 자동 구조화 기술의 임상 연구 활용 가능성을 확인했다고 설명했다.

남재환 국립보건연구원장은 “이번 성과로 심혈관질환 관련 대규모 역학 연구와 임상시험 대상자 선별 등에서 의료데이터 활용이 한층 용이해질 것”이라며 “특히 국립보건연구원이 추진 중인 성차의학 연구와의 접목을 통해 성별 특성을 고려한 심혈관질환 연구 기반 강화에 기여할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

임승관 질병관리청장도 “의료기록 정제 과정의 자동화를 통해 연구와 정책 수립의 효율성이 크게 높아질 것”이라고 강조했다.