단국대병원 안상현 AX센터장 참여 다학제팀, ‘Korea Clinical Datathon 2026’ 대상 수상

신생아중환자실 인계 요약 생성·검증 AI 제안...10개 팀 중 전체 1위

  단국대병원(병원장 김재일) 안상현 AX센터장(가정의학과 임상부교수)이 참여한 다학제 연합팀이 지난 16일부터 18일까지 서울대학교 평창캠퍼스에서 열린 ‘코리아 클리니컬 데이터톤 2026(Korea Clinical Datathon 2026·KCD 2026)’에서 대상을 수상했다고 21일 밝혔다.

  올해 5회째를 맞은 KCD는 서울대병원 국가전략기술 특화연구소와 헬스케어AI연구원, 서울아산병원, 서울대 보라매병원, 미국 MIT LCP 등이 공동 주최·주관하고 보건복지부와 과학기술정보통신부, 한국보건산업진흥원 등이 후원하는 임상 데이터톤이다. 올해는 ‘자율형 AI(Agentic AI): 빛과 그림자’를 주제로 의료진과 연구자, 개발자 등 10개 팀 60명이 참가해 국내외 멘토 30여 명의 지도를 받으며 임상 데이터를 활용해 의료 현장의 문제를 해결하는 경연을 펼쳤다.

  수상한 제3팀은 안 센터장을 비롯해 경복대학교 정수정 교수, 서울대학교병원 천보경 PM·김태하 연구원·신동민 연구원, 서울아산병원 류가연 연구원 등 6명으로 구성됐다. 팀은 의료진이 교대 때마다 흩어진 기록을 모아 신생아중환자실 환아의 상태와 변화를 확인해야 하는 부담에 주목했다. 특히 재태주수, 생후 일수, 체중 등 환아의 특성과 시간에 따른 변화를 정확히 전달하는 것이 중요하다는 점에 착안해 ‘Scribe×Lantern: 신생아중환자실 임상 요약 생성·검증 시스템’을 제안했다.

  수상 과제는 국내 다기관 중환자 데이터베이스인 K-MIMIC을 활용해, 임상 기록을 요약·작성하는 ‘Scribe’와 생성된 요약을 원자료와 대조해 검증하는 ‘Lantern’을 분리해 설계한 것이 특징이다. Scribe가 임상 데이터를 바탕으로 신생아중환자실 인계 요약과 보호자 설명문 초안을 생성하면, Lantern이 생성된 내용을 원자료와 대조해 처방과 실제 투약 여부의 혼동, 필수 정보 누락 등을 점검하도록 설계했다.

  최종 단계에서는 의료진이 요약과 검증 결과를 함께 검토한 뒤 승인하도록 해, AI 활용의 효율성과 환자 안전을 함께 고려했다.

  안상현 센터장은 “임상 현장에서 줄여야 할 것은 단순한 타이핑 시간이 아니라, 흩어진 기록 속에서 환아의 중요한 변화를 찾아내고 확인해야 하는 의료진의 부담”이라며 “AI가 요약을 만들고 별도의 검증 AI가 원자료와 대조해 점검한 뒤 의료진이 최종 확인하는 체계를 통해, 현장에서 안심하고 활용할 수 있는 병원 인공지능 전환(AX) 모델로 발전시켜 나가겠다”고 수상 소감을 밝혔다.