[비욘드포스트 이봉진 기자] 가톨릭대학교 보건의료경영대학원 심진아 교수(제1 저자, 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(Large Language Model, LLM) 기반 인공지능이 소아암 생존자의 건강 상태와 기능적 영향을 효과적으로 분석할 수 있음을 확인했다.

연구팀은 생성형 인공지능(Generative AI)과 거대언어모델을 통해 소아암 생존자의 서술형 데이터를 분석, 통증과 피로가 일상 기능에 미치는 영향을 정밀하게 파악하여 잠재적인 건강 문제를 조기에 발견할 수 있음을 입증했다.

소아암은 주로 아동의 성장과 발달이 활발히 이루어지는 시기에 치료가 진행되어, 치료를 마친 이후에도 다양한 후유증이 지속될 위험이 크다. 특히 소아암 생존자들은 통증과 피로를 지속적으로 겪는 경우가 많으며, 이는 사고 기능을 비롯해 신체활동과 일상생활로의 복귀에까지 상당한 지장을 초래한다.

이러한 문제를 해결하고 맞춤형 치료 지원이 필요한 환자를 정확히 선별하기 위해서는 환자와 의사 간의 대화나 응답 내용 등 서술형 데이터를 꼼꼼히 분석하는 과정이 필수적이다.

그러나 환자의 서술 데이터는 형태가 일정하지 않은 비정형적 특성을 지니고 있어, 임상 현장에서 신속하게 분석하고 활용하는 데에는 큰 한계가 존재했다.

연구팀은 이러한 기존의 한계를 극복하기 위해 최근 눈부신 발전을 이룬 언어 기반 인공지능인 'ChatGPT-4o'와 'Llama-3.1'을 연구에 도입했다. 이를 통해 비정형적인 환자의 서술 데이터를 보다 체계적이고 빠르게 분석할 수 있는 가능성을 열었다.

이번 연구는 8세에서 17세 사이의 소아암 생존자 및 그 보호자 30명을 대상으로 한 인터뷰 대화 기록을 심층 분석하여 통증과 피로의 징후를 평가하는 방식으로 진행됐다. 연구팀은 대화 속에서 의미단위를 도출해 증상의 심각도를 세 단계로 분류했으며, 동일한 데이터를 ChatGPT와 Llama에 적용하여 네 가지의 프롬프트 전략에 따라 분석을 수행했다.

그 결과, 거대언어모델이 비정형적인 환자 서술 데이터를 전문가와 유사한 수준으로 분석해 낼 수 있음이 확인됐다. 특히 인공지능에 입력하는 프롬프트 전략에 따라 분석의 정확도와 일관성이 크게 향상되는 유의미한 결과를 얻었다.

이번 연구의 제1 저자인 가톨릭대 보건의료경영대학원 심진아 교수는 “이번 연구에서는 소아암 생존자의 서술 데이터를 기반으로 통증과 피로가 신체적·인지적·사회적 기능에 미치는 영향을 체계적으로 분류하고, 이를 거대언어모델의 분석 결과와 비교·검증했다”고 설명했다.

이어 심 교수는 “추가적인 검증이 필요하지만, 이번 결과는 향후 생존자 관리에서 AI의 활용 가능성을 보여주는 중요한 초기 근거”라고 연구의 의의를 밝혔다.

공동연구 책임자인 세인트 주드 어린이 연구병원의 I-Chan Huang 교수 역시 “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 평가했다.

또한 그는 “이를 통해 의료진은 추가적인 지원이 필요한 환자를 신속하게 식별하고, 증가하는 소아암 생존자 집단에 대한 치료와 관리 수준을 한층 높일 수 있을 것”이라고 강조했다.

한편, 소아암 생존자 맞춤형 관리의 새로운 지평을 연 이번 연구 결과는 암 치료 분야의 저명한 국제학술지인 《Communications Medicine》(IF 6.3)에 게재됐다.

bjlee@beyondpost.co.kr