[위즈뉴스] 인공지능 기술을 활용해 가짜 한약재를 감별하며 약화(藥禍) 사고를 방지할 수 있다는 연구결과가 국내 연구진에 의해 발표됐다.
한국한의학연구원(이하 한의학연)은 5일, 한약자원연구센터 최고야 박사와 동신대 한의학과 이숭인 교수 공동연구팀이 딥러닝 기법을 활용해 외형으로 구별이 어려운 한약재의 감별이 가능하다는 사실을 확인했다고 밝혔다. 딥러닝은 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 방법으로 주로 물체 인식, 음성인식, 자연어 처리 등에 활용된다.
이 연구성과를 담은 논문은 SCI급 국제학술지 'Applied Sciences(IF=2.217)' 2019년 12월 12일자에 게재됐다. 논문 제목은 'Identification of Toxic Herbs Using Deep Learning with Focus on the Sinomenium Acutum, Aristolochiae Manshuriensis Caulis, Akebiae Caulis'이다.
연구진이 주목한 한약재인 목통, 방기, 관목통(등칡의 줄기)은 형태가 서로 비슷해 전문가가 아니면 육안으로 구별하기 어렵다. 특히, 신장질환 유발물질 아리스톨로크산(Aristolochic acid) 함유로 관목통은 현재 사용이 금지된 약재이다. 하지만 일부 고문헌에 관목통을 목통으로 기록해 동명의 한약재인 목통과 오인할 수 있어 시장 유통에 세심한 주의가 필요하다.
정확한 한약재 감별을 위해서 유전자 및 성분 분석시험을 활용할 수 있지만 시간, 공간, 비용 등의 제약으로 한약재 유통 시장에서는 육안을 통한 감별에 의존하고 있다. 더욱이 한약재 감별 전문인력 수의 점차적인 감소로 육안 감별에도 어려움이 커지고 있는 실정이다.
연구팀은 비전문가들도 가짜 한약재를 쉽게 감별할 수 있도록 도울 방법을 찾고자 인공지능 기술인 딥러닝 기법을 활용한 한약재 감별의 가능성을 확인했다. 우선 정확히 동정된 한약재 음편 조각들을 스마트폰으로 촬영해 약재별로 수백 장의 사진을 확보했다. 이후 해당 사진 정보를 여러가지 딥러닝 모델에 학습시켜 한약재 감별 정확도를 확인했다.
동정은 생물의 분류학상의 소속이나 명칭을 바르게 정하는 일을 말하며, 음편은 한약 조제 원료로 이용되는 한약재 조각으로 주로 절단 형태나 분말 형태다.
연구 결과 딥러닝을 활용한 감별 기술의 정확도는 최대 99.4%로 나타났다. 이는 본초학(本草學)을 전공한 박사가 동일 사진을 육안으로 판정 했을 때의 평균 감별 정확도인 94.8% 보다도 높은 수치였다. 한약재 감별에 해당 기술을 활용하면 비전문가의 가짜 한약재 오용으로 인한 약화사고를 대폭 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본초학(本草學)은 질병치료에 쓰이는 식물계·동물계·광물계에서 얻은 물질인 본초(本草)를 연구하는 학문을 말한다.
연구팀은 향후 한방의료기관, 원외탕전실, 한약재 유통 시장 등에서 보다 정확한 한약재 사용을 하도록 한약재 감별 스마트폰 앱 개발 등 후속 연구를 계획중이다.
한의학연 김종열 원장은 “인공지능을 활용한 한약재 감별은 한의학과 인공지능의 융합 가능성을 잘 보여준 결과”라며 “향후 인공지능 한의사 개발 등 지속적인 한의학과 IT기술의 융합연구를 통해 미래의학을 선도하기 위한 기반 마련에 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.
