매일일보 = 안광석 기자 | 한양대학교는 김상욱 컴퓨터소프트웨어학부 교수팀이 최근 환자의 건강 상태에 맞는 의약품을 자동으로 추천하는 기술인 ‘비타’(VITA)를 개발했다고 14일 밝혔다.
의약품 추천 기술은 환자의 과거 병원 방문 기록을 바탕으로 현재 병원 방문에서 진단 및 수술 처방이 결정되면 환자의 현재 방문에서 필요로 하는 의약품을 올바르게 추천하는 기술이다.
기존 의약품 추천 기술은 현재 환자의 건강 상태를 포착하고, 각 의약품 부합 여부에 따라 처방 여부를 결정한다.
김 교수팀은 환자의 과거 처방내역을 모두 활용하는 기존 방식은 문제가 있고, 환자의 현재 처방내역과 연관성이 있는 과거 처방내역만을 선택적으로 활용하는 것이 필요하다는 사실을 밝혀냈다.
김 교수팀이 개발한 비타는 머신러닝 기술을 기반으로 각 환자의 모든 과거 처방내역 중 현재 처방내역과 관련된 내역을 자동으로 선택하는 관련 방문 선택 아이디어와 선택된 내역이 환자의 현재 처방내역과 얼마나 관련되어 있는지를 정확하게 계산하는 타겟 인지 어텐션 아이디어를 바탕으로 건강상태를 정확하게 포착하고 이를 기반으로 의약품을 추천해 준다.
이번 연구는 김 교수 연구팀의 김태리·허지호·김홍일 연구원과 신기정 한국과학기술원 교수가 참여했다. 해당 논문은 오는 20일부터 27일까지 캐나다 밴쿠버에서 개최되는 인공지능 분야의 최우수 컨퍼런스 ‘AAAI’에서 구두로 발표될 예정이다.
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