고려대 안암병원 순환기내과 주형준 교수팀(순환기내과 주형준 교수·김종호 교수, 언어학과 송상헌 교수, 한양대 김영민 교수, 가톨릭대 김유중 교수)이 인공지능으로 한국어 ‘의료 자연어’ 처리기술을 개발했다. 몇 문장만 입력하면 적절한 진료과를 추천해주는 인공지능 기반의 기술이다.
○이 연구는 의료분야에 특화된 자연어 처리 모델인 ‘KM(Korean Medical)-BERT’에 대한 후속연구로서 실제 의료 및 헬스케어에 활용해봄직한 실질적인 업무에 KM-BERT를 적용해본 것이다. 질문자가 몇 문장을 입력하면, 인공지능이 질문자의 문장에서 핵심단어를 찾고 가장 적합한 진료과 3곳을 추천한다.
예를 들어 “중앙 갈비뼈 통증 숨 들이마실 때랑 기침할 때 여기가 너무 아파요ㅠ 왜 그런 거죠..?”라고 입력하면, 인공지능이 학습한 내용을 기반으로 33.9%의 예측확률로 호흡기내과, 31.6%로 흉부외과, 9.8%로 가정의학과를 추천한다.
주형준 교수(사진)는 “양질의 데이터셋을 통해 완성도 높은 언어모델을 구축할 수 있었다”며 “이번 언어모델 개발과 고도화는 KM-BERT를 활용해 실제로 적용가능한 의료서비스 개발이 가능하다는 것을 보여주었다는 점에서 의미가 있다”고 밝혔다.
또한 “앞으로 의료 및 헬스케어 분야에 여러 가지로 활용 가능할 것으로 기대한다”며 의료특화 한국어 자연어 모델 개발의 중요성을 강조했다.
○이번 연구에 앞서 연구팀은 올해 초 2만6986개의 의학용어를 정리하고, 한국어 일반 자연어 처리 모델인 KR-BERT를 기반으로 의학관련 지식(논문 및 기사 등)을 통해 약 600만개의 문장과 약 1억1600만개의 단어를 학습시켰다. 그 결과 의료분야에 특화된 자연어 처리 모델인 ‘KM(Korean Medical)-BERT’를 개발했다.
KM-BERT는 기존 일반 자연어 처리 모델인 M-BERT, KR-BERT에 비해 의료분야 한국어 자연어 처리에 있어 월등한 성능을 보여 국제학술지에 소개되면서 주목받은 바 있다.
○한편 이번 연구 ‘Predicting medical specialty from text based on a domain-specific pre-trained BERT’는 국제저명학술지 ‘International Journal of Medical Informatics’ 최신호에 게재됐다. 연구팀은 관련 특허를 확보하는 등 연구개발과 실용화에 박차를 가하고 있다.
