Earticle

초록

한국어

머신러닝과 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술은 다양한 분야에서 데이터를 처리하기 위해 적용되고 있다. 한의학 분야에서도 이러한 기술을 적용하여 전통적 진단 방법을 정량적으로 분석하고 개선하고자 하는 시도가 이 루어지고 있다. 본 연구에서는 한의학 분야에서 인공지능기술을 적용한 연구 동향에 대해 알아보고자 하였다. 데 이터베이스를 탐색해 분석 대상 문헌을 배제해 10개의 논문을 분석하였고, 분석 결과 크게 진단 및 체질 분류, 한 의 데이터에 대한 자연어 처리 및 텍스트마이닝, 이미지 프로세싱에 대한 연구들이 확인되었다. 이러한 기술들은 한의학의 진단 정확성을 향상시키며, 체질 분류 및 질병 예측에 기여하고, 한약재의 정확한 분류와 품질 보증을 가능하게 한다. 한의학에서의 인공지능기술 적용은 기존 지식을 재검증하고 데이터 기반 진단과 치료 방법의 혁신 을 추진하는 것이 기대된다.

영어

Artificial Intelligence (AI) technologies, including machine learning and deep learning, have become integral tools for processing vast amounts of data. Their application extends to Traditional Korean Medicine (TKM), where they are employed to quantitatively analyze and refine traditional diagnostic methods. After conducting a database search, 10 articles were extracted from the retrieved results and analyzed. This study investigates the emerging trends in AI integration within TKM. Key areas of focus include diagnosis and constitutional classification, natural language processing, text mining of TKM data, and image processing. The utilization of AI methodologies holds significant potential for enhancing diagnostic accuracy in TKM, facilitating constitutional classification, predicting diseases, and ensuring precise categorization and quality assurance of herbal medicines. By incorporating AI, TKM stands poised to validate established knowledge and foster innovation in data-driven diagnostic and therapeutic approaches, thereby advancing the field significantly.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구대상 및 방법
2.1 검색방법
2.2 논문 선정과정
Ⅲ. 연구 동향
3.1 진단 및 체질 분류
3.2 한의 데이터에 대한 자연어 처리 및 텍스트마이닝
3.3 이미지 프로세싱
Ⅳ. 고찰
REFERENCES

저자

• 김경묵 [ Gyeongmuk Kim | 경희대학교 일반대학원 임상한의학과 ] Corresponding Author

참고문헌