동신대, AI·통계학 접목한 정밀의료 연구 조명…미국 미네소타대 김은산 박사과정 특별세미나

이번 세미나에서는 최신 통계 분석 기법과 머신러닝 기술을 활용한 의료 데이터 분석 사례가 소개돼 한의학을 비롯한 미래 의료 연구의 새로운 방향을 제시했다.

동신대학교 선도연구센터(MRC·Gut-Brain System Regulation Research Center, 센터장 이미현)와 한의융합과학연구소(소장 정현우)는 최근 동신대학교 한의학과 20기 졸업생이자 미국 미네소타대학교에서 박사과정을 밟고 있는 한의사 김은산 씨를 초청해 특별세미나를 개최했다고 밝혔다.

이번 세미나는 '정밀의료 시대, 통계학의 활용'을 주제로 진행됐으며, 임상 데이터와 바이오 데이터를 효과적으로 분석하기 위한 최신 통계 기법과 인공지능 기반 예측모델 활용 방안 등을 중심으로 심도 있는 강연이 이어졌다.

◆ "같은 치료도 결과는 다르다"…정밀의료 필요성 강조

김은산 씨는 강연에서 동일한 치료법을 적용하더라도 환자마다 치료 효과가 다르게 나타나는 이유를 다양한 임상 사례를 통해 설명했다.

그는 기존 의료 연구가 전체 환자의 평균적인 치료 효과를 중심으로 진행돼 개인별 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다고 진단했다.

이에 따라 앞으로의 의료는 환자의 유전적 특성과 생활습관, 생체정보 등을 종합적으로 분석해 가장 적합한 치료법을 제시하는 개인 맞춤형 정밀의료(Personalized Medicine)로 발전해야 한다고 강조했다.

이를 위해서는 통계학과 머신러닝을 활용한 데이터 분석 기술이 필수적이며, 방대한 의료 데이터를 정확하게 해석하는 능력이 미래 의료 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것이라고 설명했다.

◆ AI와 머신러닝 활용한 첨단 분석기법 소개

이번 세미나에서는 정밀의료 연구에 활용되는 다양한 최신 통계 분석 기법도 소개됐다.

김 씨는 임상시험에서 널리 활용되는 하위군(Subgroup) 분석이 갖는 한계와 다중검정 과정에서 발생할 수 있는 거짓 양성(False Positive) 문제를 설명하고, 이를 보완할 수 있는 새로운 분석 모델을 제시했다.

대표적으로 Regression Tree, Random Forest, Recursive Partitioning BLUP(RP-BLUP) 등 인공지능과 머신러닝 기반 분석기법을 실제 임상 사례와 함께 소개하며 높은 관심을 모았다.

이들 기법은 환자의 연령과 유전체 정보, 질병 특성, 생활습관 등 다양한 요소를 동시에 분석해 치료 효과를 보다 정확하게 예측할 수 있는 장점을 갖고 있으며, 향후 정밀의료 분야에서 활용도가 더욱 높아질 것으로 전망됐다.

◆ 미국 'All of Us' 프로젝트 사례 공유

세미나에서는 미국 국립보건원(NIH)이 추진하고 있는 세계 최대 규모의 정밀의료 연구사업인 'All of Us Research Program'도 주요 사례로 소개됐다.

이 프로젝트는 수십만 명의 유전체 정보와 전자의무기록(EHR), 멀티오믹스(Multi-omics) 데이터를 통합 분석해 개인 맞춤형 치료법을 개발하는 국가 연구사업이다.

김 씨는 이러한 대규모 데이터 기반 연구가 암과 만성질환, 희귀질환 등 다양한 질환의 치료 패러다임을 변화시키고 있으며, 향후 개인별 질병 예측과 예방, 맞춤 치료 기술 발전에도 중요한 역할을 할 것으로 내다봤다.

또한 정밀의료가 의료 서비스의 질 향상은 물론 불필요한 치료를 줄이고 치료 효과를 극대화하는 데도 크게 기여할 것이라고 설명했다.

◆ 한의학과 AI 융합…미래 의료 연구 기반 확대

동신대학교 선도연구센터와 한의융합과학연구소는 이번 세미나를 계기로 인공지능과 빅데이터를 접목한 한의학 연구를 더욱 확대해 나갈 계획이다.

특히 한의학의 임상 데이터와 최신 의료기술을 융합해 객관적인 치료 효과를 분석하고, 개인별 맞춤형 한의치료 모델을 개발하는 연구 기반을 강화한다는 방침이다.

이번 세미나는 연구자와 대학원생들에게 최신 의료통계와 AI 기반 분석기술을 접할 수 있는 기회를 제공했을 뿐 아니라, 한의학과 첨단 과학기술의 융합 가능성을 확인하는 의미 있는 학술 교류의 장이 됐다는 평가를 받았다.

동신대학교는 앞으로도 국내외 우수 연구자들과의 학술 교류를 지속적으로 확대하며 정밀의료와 AI 기반 의료기술 연구를 선도하고, 미래 의료산업을 이끌 융합형 연구 인재 양성에 박차를 가할 계획이다.