약사 AI 어디까지 왔나…조제 검증·처방 해석 연구 진행
조제 오류 탐지와 처방 문장 해석 모델 시험
범용 인공지능(AGI)이나 초지능 인공지능(ASI) 등 인공지능 기술의 고도화를 둘러싼 논의가 이어지고 있다. 보건의료 분야에서도 인공지능 활용 가능성이 확대될 것은 당연한 수순이다.
실제로 인공지능(AI)이 의료 분야 전반으로 확산되면서 약국 업무에 활용할 수 있는 기술 연구도 이어지고 있다. 약사공론이 최근 글로벌 연구기관들의 논문을 살펴본 바에 따르면, 약국 분야에서는 조제 검증이나 처방 분석 등 특정 업무를 지원하는 AI 모델 연구가 이뤄진 것으로 파악됐다.
미시간대 연구팀, 조제 검증 AI 시스템 설계 연구
2023년 미국 미시간대학교(University of Michigan) 정보학교와 약학 분야 연구진이 참여한 연구에서는 약국 조제 검증 과정에 활용할 수 있는 AI 시스템 설계 연구가 진행됐다. 이 연구는 학술지 JMIR Formative Research에 발표됐다.
연구진은 실제 약국 조제 환경에서 발생하는 문제를 파악하기 위해 약사 8명을 대상으로 세 차례 포커스 그룹 인터뷰를 진행했다. 인터뷰에서는 약품 외형이 비슷해 발생하는 혼동, 바쁜 조제 환경에서 확인 절차가 충분히 이뤄지지 않는 문제 등이 주요 위험 요인으로 제시됐다.
연구진은 이러한 문제를 줄이기 위해 의약품 이미지를 분석하는 AI 기반 조제 검증 시스템을 설계했다. 해당 시스템은 딥러닝 모델을 활용해 조제된 알약 이미지를 분석한 뒤 의약품의 국가의약품코드(NDC)를 예측하고 처방 정보와 비교하는 방식으로 작동한다.
AI가 처방 정보와 일치하지 않을 가능성이 있다고 판단하면 약사에게 경고를 표시하도록 설계됐다. 연구진은 약사가 최종 판단을 하고 AI가 추가 확인 절차를 제공하는 협업 방식의 조제 검증 시스템을 제안했다.
약사 30명 참여 실험…AI 도움 시 오류 판별 정확도 상승
AI가 약사의 판단 과정에 어떤 영향을 미치는지를 분석한 실험 연구도 진행됐다. 미국 연구진이 진행한 이 연구는 2025년 학술지 JMIR Medical Informatics에 발표됐다.
연구에서는 미국 약사 30명을 대상으로 조제 검증 상황을 모의로 구성한 실험을 진행했다. 연구진은 실제 약국 환경을 가정해 총 200개의 조제 검증 과제를 만들었다.
참가자들은 두 가지 조건에서 검증 과제를 수행했다. 하나는 AI 도움 없이 약사가 스스로 판단하는 방식이었고, 다른 하나는 AI가 제공하는 분석 정보를 참고하는 방식이었다.
AI가 제공한 정보에는 해당 의약품이 처방과 일치할 가능성과 AI 판단의 신뢰도 등이 포함됐다. 약사들은 이 정보를 참고해 조제된 의약품이 올바른지 여부를 판단했다.
실험 결과 AI 정보를 참고했을 때 약사들이 잘못 조제된 의약품을 찾아낸 비율은 96.1%로 나타났다. AI 도움 없이 판단했을 때의 81.2%보다 높은 수준이었다. 연구에서는 AI가 판단 신뢰도를 함께 표시할 경우 약사의 판단 속도도 빨라지는 경향이 나타났다고 보고했다.
처방 지시문 쉽게 바꾸는 AI 모델 'PharmMT'
처방 지시문을 환자가 이해하기 쉬운 문장으로 바꾸는 AI 연구도 진행되고 있다. 2020년 미국 미시간대학교(University of Michigan) 연구진은 처방 지시문을 자동으로 단순화하는 AI 모델 'PharmMT'를 개발했다. 이 연구는 자연어처리 학술대회 Findings of ACL: EMNLP 2020에서 발표됐다.
연구진은 처방 지시문에 포함된 의료 용어와 약어가 환자가 이해하기 어려운 경우가 많다는 점에 주목했다. 예를 들어 "take one tablet twice daily"와 같은 표현은 의료진에게는 익숙하지만 환자에게는 혼란을 줄 수 있다는 것이다.
연구에서는 미국 메일오더 약국에서 확보한 53만건 이상의 전자처방 데이터를 활용해 AI 모델을 학습시켰다. AI는 기존 처방 문장을 입력받은 뒤 의미를 유지하면서 표현을 단순한 문장으로 변환하도록 설계됐다.
약사 평가를 통해 생성된 문장의 품질을 평가한 결과 전체 문장의 94.3%가 그대로 사용하거나 약간 수정하면 사용할 수 있는 수준으로 평가됐다.
RIT Dubai 연구팀, 알약 이미지 인식 AI 연구
알약 이미지를 인식해 의약품을 식별하는 AI 연구도 진행되고 있다. 2023년 Rochester Institute of Technology Dubai(RIT Dubai) 연구진은 딥러닝 기반 알약 이미지 인식 모델을 개발해 국제학술지 Applied Sciences에 발표했다.
연구에서는 합성곱 신경망(CNN)을 활용해 알약의 색상, 형태, 크기 등의 특징을 분석하는 방식으로 모델을 설계했다. 연구진은 의약품 이미지 데이터셋을 활용해 모델을 학습시키고 다양한 알약 이미지를 입력해 식별 정확도를 평가했다.
실험 결과 해당 모델의 알약 식별 정확도는 약 90% 수준으로 나타났다. 연구진은 이러한 기술이 약국 조제 과정에서 의약품 확인 절차를 보조하거나 환자가 복용 중인 약을 확인하는 시스템 등에 활용될 가능성이 있다고 설명했다.