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[IT뉴스]전북대병원, 임상연구에 생성형 AI 접목…"연구 넘어 환자·지역사회 건강 위한다"

온카뱅크관리자

2026-08-10 16:27:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">논문 작성부터 데이터 분석까지 연구 전 과정 활용 모색</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="80ZSBogRTg">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6929827763d46d7039ff2fe5a4ca20e0a0b1b3d7cc4c523868411a885abe1796" dmcf-pid="6p5vbgaeCo" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[사진=전북대학교병원]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/552779-26fvic8/20260810162152509tqjr.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="75WPoTyOh9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/552779-26fvic8/20260810162152509tqjr.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [사진=전북대학교병원]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="4e02825e0e1321ca4a327e377518f9d8c66a66dc4f7a6831c678420bbea8eb17" dmcf-pid="PU1TKaNdvL" dmcf-ptype="general">전북대학교병원이 생성형 인공지능(AI)을 임상연구 현장에 접목하기 위한 움직임에 나섰다. 논문 작성과 문헌 검색 등 연구자의 업무 효율성을 높이는 데 그치지 않고 임상시험과 방대한 데이터 분석, 나아가 환자 진료와 지역사회 건강관리까지 AI 활용 범위를 확대한다는 구상이다.</p>
          <p contents-hash="7a758093459261860d5d9f33d93ee00009da03188c9801fe77f360151dd25064" dmcf-pid="Quty9NjJWn" dmcf-ptype="general">전북대학교병원 기능성식품임상시험지원센터는 지난 3일 전북대학교병원 임상연구지원센터 영상회의실에서 강시철 제노시스AI헬스케어 부회장을 초청해 생성형 AI 활용 역량 강화를 위한 세미나를 개최했다고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="b25e66cbc9eb4c6b1ad0ca59c2182efa5215255da5b5a16463e035f88d7c9e69" dmcf-pid="x7FW2jAiCi" dmcf-ptype="general">이번 세미나에는 기능성식품임상시험지원센터 연구원을 비롯해 전북대학교병원 유효성평가센터 관계자와 전북대 교수 등이 참석했다. 강 부회장은 클로드와 제미나이 등 생성형 AI를 활용한 논문 작성과 문헌 검색, 연구자료 분석, 발표자료 제작, 프롬프트 작성법 등을 소개했다.</p>
          <div contents-hash="f533a2a90ea4519669c52e32108d75d9c78b7d8d74e73408f9e80b116774eb8b" dmcf-pid="ykgMOpUZWJ" dmcf-ptype="general">
           특히 의료·임상연구 분야에서 생성형 AI를 단순한 문서 작성 도구가 아니라 연구자의 의사결정을 지원하는 도구로 활용할 가능성이 집중적으로 다뤄졌다.
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            <strong>AI 활용의 더 광범위한 예</strong>
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          <p contents-hash="df67df3576a48de4c05cbf28a890859db8f0fe9435499966f9b8e8d70b01fd80" dmcf-pid="WEaRIUu5ld" dmcf-ptype="general">임상연구에서는 국내외 논문과 임상 데이터를 검토하고 연구 가설을 세운 뒤 임상시험을 설계하고 결과를 분석하는 과정에서 방대한 정보가 필요하다. 생성형 AI를 활용하면 연구자가 필요한 문헌을 보다 효율적으로 탐색하고 자료를 요약·분석하는 것은 물론 연구 결과를 정리하고 보고서를 작성하는 데도 도움을 받을 수 있다.</p>
          <p contents-hash="51f1768f1ef1c930f9811de3dc5e3a52298c0b3162e605ba9016425650645029" dmcf-pid="YDNeCu71ye" dmcf-ptype="general">기능성식품임상시험지원센터가 수행하는 기능성 식품과 소재의 유효성 평가에서도 AI 활용 가능성이 크다는 게 병원 측 설명이다. 건강기능식품과 기능성 소재 관련 연구자료와 임상 데이터를 체계적으로 분석해 연구자가 필요한 정보를 신속하게 찾아내고, 여러 연구 결과를 종합해 새로운 연구 방향을 설정하는 데 활용할 수 있다는 것이다.</p>
          <p contents-hash="488c4f624afb2e07db0834fc42af55d6323e4b633c7c8463ed452b573d5e7e16" dmcf-pid="Gwjdh7ztlR" dmcf-ptype="general">AI 활용의 궁극적인 목표는 연구 속도를 높이는 데만 있지 않다. 임상 현장에서 축적된 데이터를 연구에 활용하고, 연구를 통해 확인된 결과를 다시 환자 진료에 적용하는 선순환 구조를 만드는 것이 핵심이다.</p>
          <p contents-hash="14705f846614bbe0a4cfff4778cfe06419c0674d6f8c2081b1aed4fd8645206d" dmcf-pid="HrAJlzqFvM" dmcf-ptype="general">전북대병원은 지역 거점 의료기관으로서 진료와 함께 의과대학 교육, 임상연구 등의 역할을 수행하고 있다. AI가 연구와 교육, 진료에 동시에 활용될 경우 각각 분리돼 있던 영역을 연결하는 기반으로 활용될 수 있다. 연구 데이터를 분석해 질환의 위험 요인이나 치료 관련 패턴을 찾아내고, 이를 의료진의 판단을 지원하는 데 활용하는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="c2c26aab78b4056ad3990ccf9dba792722c1a898188d512f346fc7127205489c" dmcf-pid="Xk9pdChDlx" dmcf-ptype="general">고령화와 만성질환 증가가 이어지는 지역사회에서는 AI를 활용한 예방적 건강관리에도 관심이 커지고 있다. 병원을 찾은 환자를 치료하는 것에서 나아가 질병 위험이 높은 사람을 조기에 파악하고 개인의 건강 상태와 생활습관 등을 고려한 예방 관리 방안을 연구하는 데 AI가 활용될 수 있다.</p>
          <div contents-hash="87a61a044ae6c5c40fe9cd67f193770786901ca38e60820ad7c63c3c28a37933" dmcf-pid="ZE2UJhlwvQ" dmcf-ptype="general">
           기능성 식품 분야 역시 개인 맞춤형 연구로 발전할 가능성이 있다. 특정 소재의 효능을 확인하는 데 그치지 않고 개인의 건강 상태와 생활습관, 임상 데이터를 종합해 어떤 사람에게 어떤 기능성 소재가 효과적인지 분석하는 연구로 확대될 수 있다는 설명이다.
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            <strong>전북형 의료 AI 생태계를 구축하기 위해</strong>
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          <p contents-hash="6fe9077ba852765c40ab8a6f0947e68f697e080a7c3c531340b4a56ec568807c" dmcf-pid="5DVuilSrTP" dmcf-ptype="general">북대학교 역시 올해 생성형 AI 활용 기반을 확대하고 있다. 전북대는 지난 2월부터 교수·학생·직원·조교 등 약 2만2000명을 대상으로 챗지피티, 제미나이, 클로드 등 여러 대규모언어모델(LLM)을 하나의 플랫폼에서 이용할 수 있는 ‘멀티 LLM 기반 생성형 AI 서비스’를 시범 도입했다. 대학 차원에서 AI 활용 환경을 구축한 만큼 향후 의료·임상연구 분야에서도 AI 활용 역량을 체계적으로 확대할 수 있는 기반이 마련된 셈이다.</p>
          <p contents-hash="e2e160dc44aee163b14c68ae296a93e4c0a129ffe1d94c4e67d08de0225e6130" dmcf-pid="1wf7nSvml6" dmcf-ptype="general">다만 의료 분야에서 AI 활용이 확대되기 위해서는 정확성과 안전성 확보가 전제돼야 한다. 의료 데이터의 개인정보 보호와 보안, 연구 데이터의 품질 관리, AI가 생성한 정보에 대한 의료진의 검증, 생성형 AI의 이른바 ‘환각’ 현상에 대한 대응 등이 함께 마련돼야 한다.</p>
          <p contents-hash="afd218b90f2f7f23780e76ba8a819c44b73cc8bd90d9f6becb432b27f515ea4a" dmcf-pid="tr4zLvTsy8" dmcf-ptype="general">AI가 의료진과 연구자를 대체하는 것이 아니라 방대한 정보를 분석하고 새로운 가능성을 찾도록 지원하는 도구로 활용돼야 한다는 점도 중요하다. 결국 대학병원의 AI 경쟁력은 어떤 AI 서비스를 사용하는가보다 이를 통해 얼마나 양질의 연구를 만들어내고 그 성과를 얼마나 빠르게 환자와 지역사회에 연결하느냐에 달려 있기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="1ac102f10c5e90e3cdc599f4acfa2f2706dc2d04246fb945272fcfd0eea5753b" dmcf-pid="Fm8qoTyOT4" dmcf-ptype="general">전북대병원 기능성식품임상시험지원센터의 이번 세미나는 임상연구 현장에 생성형 AI를 본격적으로 접목하기 위한 첫 단계라는 의미를 갖는다. 향후 전북대 의과대학과 전북대병원의 교육·연구·임상 인프라에 AI 기술이 결합할 경우 전북 지역 의료·바이오 연구 경쟁력을 높이는 계기가 될지 주목된다.</p>
         </section> 
        </div>

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