의료 AI의 핵심, '약물 추천'이란 무엇인가?

 

"병원에서 받은 약, 누가 골랐을까?"

 

병원에 가면 우리는 진단을 받고, 바로 처방전을 받는다.

그런데 그 약은 누가, 어떤 기준으로 고른 걸까?

 

1. 누가 약을 '선택'하나? → 의사 🩺

• 환자가 병원에서 진료를 받으면, 의사는 환자의 증상, 병력, 검사 결과를 바탕으로 어떤 약을 어떤 용량으로 쓸지 처방한다.
• 처방전에는 약 이름, 용량, 복용 횟수, 기간이 구체적으로 적혀 있으며, 약물 선택은 의사의 책임이다.

---

2. 그렇다면 약사💊 는 ? → 조제 & 검토

• 약사는 의사의 처방전을 바탕으로 실제 약을 조제하고 환자에게 전달한다.
• 또 다른 약사의 중요한 역할:
  • 약물 간 상호작용(DDI) 체크
  • 복용법 안내
  • 알레르기 여부 확인
  • 처방이 부적절할 경우, 의사에게 문의(=처방전 수정 요청)

즉, 약사는 의사가 고른 약이 안전한지 검증하는 ‘2차 필터’ 역할을 한다.

---

3. AI 🤖 는 그럼 무엇에 쓰이는 걸까?

• AI는 의사의 처방 단계에서 '약을 고를 때' 도우미의 역할로 쓰인다.
• “이 환자에게 어떤 약 조합이 가장 안전하고 효과적일까?” 를 데이터 기반으로 추천한다.
• 최종 처방은 의사가 결정하고, 약사는 검토 및 조제하는 구조는 그대로 유지된다.

 

 

이렇게 AI(인공지능)은 의료분야에서 점점 더 많이 관여되고 있다.

 

오늘은 의료 AI의 핵심 분야 중 하나인 '약물 추천(Drug Recommendation)'에 대해 간단히 정리하려고 한다.

 

---

 

약물 추천이란?

 

약물 추천(Drug Recommendation)은

환자의 건강 상태, 병력, 검사 결과, 복용 중인 다른 약물 등의 정보를 바탕으로, 환자에게 가장 적절한 약물 또는 약물 조합을 자동으로 추천하는 기술을 말한다.

 

이 기술은 특히 아래와 같은 경우에 더욱 중요하다.

• 고혈압 + 당뇨 + 고지혈증 등 복합질환 환자
• 70세 이상 고령자처럼 복용 약이 많은 환자
• 응급실, 중환자실처럼 빠르고 정확한 판단이 중요한 상황

AI는 이런 복잡한 환자 정보를 분석하여 가장 효과적이고 부작용이 적은 약 조합을 제안할 수 있다.

 

---

 

약물 추천은  의료 AI의 '필수 요소'인가?

 

YES!!

1. 맞춤형 치료(Personalized Medicine)의 실현 ✅

환자의 병력과 현재 상태를 반영해 정말 그 사람에게 필요한 약을 추천할 수 있다.

예전에는 대부분의 환자가 비슷한 치료를 받았지만, 이제는 AI가 "이 환자에게 맞는" 치료를 가능하게 도와준다.

2. 약물 간 상호작용(DDI) 문제 해결 ⚠

    👉DDI = Drug-Drug Interaction : 약물 간 상호작용

두 가지 이상 약을 함께 복용했을 때, 약물끼리 '서로 영향을 미쳐' 예상치 못한 부작용이나 효과 변화가 생기는 현상

 

약끼리 잘못 조합되면 부작용, 심지어 생명 위협까지 갈 수 있다.

AI는 수천 가지 약물 조합 중에서 위험한 조합을 미리 배제하고 안전한 조합만 추천할 수 있다.

3. 의료 데이터의 폭증 → AI의 분석 능력 필요

환자의 검사 수치, 병력, 과거 약 복용 이력, 유전자 정보까지… 정말 많은 의료데이터가 존재한다.

이 많은 데이터를 의사 한 명이 해석하기는 어렵다. AI는 이 모든 데이터를 학습하고 분석하여 정확하고 빠른 약물 추천을 해준다.

 

 

상상이 안간다면 !! 예를 들어보자.

• 65세 남성, 당뇨와 심장 질환이 있고, 현재 4가지 약을 복용 중
• 최근 신장 기능이 약해져 기존 약 중 일부는 위험할 수 있음

이때, AI는 환자의 최신 데이터와 과거 처방 이력, 신장 기능 수치, 약물 간 상호작용 정보를 분석해서 가장 안전한 새로운 약물 조합을 제안할 것이다. 

 

---

 

최근 연구?

 

최근에는 단순한 추천을 넘어, 약물의 분자 구조와 그래프 신경망(Graph Neural Networks)을 이용해,

AI가 약물 자체의 성분 구조까지 고려하는 수준까지 도달했다.

1. 약물의 분자 구조를 고려한다는 것 🧪

 

모든 약은 화학 분자로 이루어진 구조체이다.
약물의 분자 구조에는 그 약이 어떤 기능을 하고, 어떤 부작용이 있을지에 대한 단서가 들어 있어.

ex)

• 어떤 분자 구조는 심장에 작용하고
• 어떤 구조는 간에서 대사되고
• 어떤 구조는 신경계에 영향을 미친다

즉, 분자 구조를 보면 이 약이 어떤 약인지, 다른 약과 충돌할 위험이 있는지를 더 잘 이해할 수 있다.

 

📌  이전 AI 모델들은 약을 그냥 "약 A, 약 B" 식으로 이름만 보고 인식했다.
→ 분자 구조 같은 화학적 특성은 무시한 채 단순한 ID로 처리
→  정확한 추천이 어려웠음

---

2. 그래프 신경망 🧠 (Graph Neural Networks, GNNs)이란?

분자 구조는 그래프 형태로 표현할 수 있다.

• 원자(atom)들은 노드(node)
• 원자 간 결합(bond)은 엣지(edge)

즉, 약물 = 분자 그래프

 

이 구조를 AI로 처리하기 위해 그래프 데이터를 이해할 수 있는 모델이 필요하다.

➡  그게 바로 GNN (Graph Neural Network)

GNN은?

• 그래프 형태의 데이터를 학습할 수 있는 AI 모델
• 분자 구조처럼 복잡한 연결 관계를 잘 이해함
• 약물의 기능적 특성, 작용 부위, 상호작용 위험을 더 정밀하게 파악할 수 있음

---

그럼 약물 추천에서는 어떤 도움이 될까?

기존 모델은 약을 단순히 “이름”이나 “ID”로만 다뤘다면,
GNN은 “이 약이 어떤 구조고, 어떤 특징을 가진 약인지” 이해할 수 있게 된다.

 

즉,

단순히 “과거에 어떤 환자에게 이 약이 처방됐었는지”만 보는 게 아니라
“이 약 자체가 어떤 성질을 가진 약인지”까지 고려하는 수준!

그리고 약물 간 부작용(DDI)을 직접 통제 가능한 모델도 등장했다.

2022년 5월 25일에 arXiv 논문에 소개된 SafeDrug 같은 모델은, 환자에게 약을 추천하면서도 DDI를 19% 이상 줄이는 성능을 보였줬다고 한다. 그리고 곧 

 

safe drug 논문을 읽을 것이다... ㅎㅎ

위 논문을 읽기 위해 쉬어가는 것으로 가볍게 읽을 수 있도록 이번 포스팅을 적어보았다..

 

---

 

약물 추천은 단순히 기술에 그치는 것이 아니라, 실제 병원에서 점점 활용되고 있는 의료 AI 분야이다.

우리의 치료가 더 정확하고, 빠르고, 안전하게 될 수 있도록 도와준다.

 

AI가 의사를 대체한다는 느낌보다는,

의사선생님의 좋은 파트너로서 아픈 환자들을 지키고 살리며,

생명을 더 잘 지키는 필수적인 기술이 됐으면 좋겠다~~