프롬프트 전략에 따른 정확도·일관성 향상 확인
[메가경제=김민준 기자] 소아암 생존자의 건강 상태를 인공지능이 분석하는 가능성이 제시됐다. 거대언어모델(LLM)을 활용한 연구에서 환자 서술 데이터를 기반으로 통증과 피로의 기능적 영향을 정밀하게 평가할 수 있는 것으로 나타났다.
가톨릭대학교 가톨릭중앙의료원에 따르면 심진아 가톨릭대학교 보건의료경영대학원 교수(제 1저자, 역학 및 임상시험)와 미국 세인트 주드 어린이 연구병원(St. Jude Children’s Research Hospital)의 I-Chan Huang 교수(교신저자, 역학 및 암관리) 공동 연구팀이 거대언어모델(LLM) 기반 인공지능이 소아암 생존자의 건강 상태와 기능적 영향을 효과적으로 분석할 수 있음을 확인했다고 15일 밝혔다.
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| ▲심진아 교수와 I-Chan Huang 교수. [사진=가톨릭대학교 가톨릭중앙의료원] |
이번 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)와 거대언어모델을 활용해 소아암 생존자의 서술형 데이터를 분석하고, 통증과 피로가 일상 기능에 미치는 영향을 정밀하게 파악함으로써 잠재적인 건강 문제를 조기에 발견할 수 있는지를 검증하는 데 초점을 맞췄다.
연구팀은 언어 기반 인공지능 ChatGPT-4o와 Llama-3.1을 활용해 8세에서 17세 사이의 소아암 생존자 및 보호가 30명을 대상으로 인터뷰를 진행한 뒤, 대화 기록을 분석해 통증과 피로의 징후를 평가했다. 이후 의미 단위를 도출해 증상의 심각도를 세 단계로 분류하고, 동일한 데이터를 ChatGPT와 Llama에 적용해 네 가지 프롬프트 전략에 따라 분석했다.
그 결과, 거대언어모델이 비정형 환자 서술 데이터를 전문가와 유사한 수준으로 분석할 수 있으며, 프롬프트 전략에 따라 정확도와 일관성이 크게 향상되는 것으로 나타났다. 환자 서술 데이터를 보다 체계적이고 신속하게 분석할 수 있는 가능성이 제시된 것이다.
심진아 교수는 “추가적인 검증이 필요하지만, 이번 결과는 향후 생존자 관리에서 AI의 활용 가능성을 보여주는 중요한 초기 근거”라고 강조했다.
I-Chan Huang 교수는 “단순 프롬프트는 효과는 제한적이지만, 보다 정교한 프롬프트 전략이 인공지능과 인간 전문가 간의 일치도를 크게 향상시켰다”며 “이러한 AI 기반 접근법은 지금까지 충분히 활용되지 못했던 환자-의사 대화 속 복잡한 증상 정보를 해석할 수 있는 새로운 방법을 제시한다”고 설명했다.
이어 “이를 통해 의료진은 추가적인 지원이 필요한 환자를 신속하게 식별하고, 증가하는 소아암 생존자 집단에 대한 치료와 관리 수준을 한층 높일 수 있을 것”이라고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 암 치료 분야의 국제학술지 ‘Communications Medicine(IF 6.3)’에 게재됐다.
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