사진 Alice Hoy / CC BY-SA 4.0
AI 사상체질 진단
AI가 체질을 읽는다
— 빅데이터로 표준화되는 사상체질 진단
생물의 유전 · 사람의 유전 · 한의학
오랫동안 의사의 눈과 경험에 기대던 사상체질 진단을 데이터로 객관화하려는 연구가 진행되고 있습니다. 한국한의학연구원(KIOM)은 지난 10년간 AI·체질유전체 역학 과제로 수만 명 규모의 임상 데이터를 모았습니다.
유전체와 안면 사진, 웨어러블 생체신호를 합쳐 체질 진단의 객관성을 높이는 표준화 플랫폼을 구축하고 있습니다(2025, 경향신문·전국인력신문).
사람마다 다른 체질을 유전 형질과 데이터로 설명하려는 시도로, 사람의 유전과 형질 변이를 한의학 진단에 연결하는 주제입니다.
'사람의 유전' 단원에서는 사람의 형질이 유전자에 따라 어떻게 다음 세대로 전해지는지 다룹니다.
같은 형질이라도 사람마다 다르게 나타나는 변이가 유전자의 차이에서 비롯된다는 점, 그리고 키나 피부색처럼 여러 유전자가 함께 영향을 주는 다인자 형질이 있다는 점을 함께 다룹니다.
사람마다 형질이 다르게 나타나는 까닭을 유전자 차이로 설명하는 교과 개념으로 보면, 체질 표준화는 그 형질 변이를 유전체 데이터로 읽어 진단에 쓰려는 시도입니다.
특히 체질처럼 여러 유전자가 함께 영향을 주는 형질은 하나의 유전자로 설명하기 어렵습니다. '사람의 유전' 단원에서 다루는 형질과 변이, 다인자 유전 개념이 체질을 객관적인 수치로 다루는 작업의 바탕이 됩니다.
키나 피부색처럼 여러 유전자가 조금씩 함께 작용하는 형질을 다인자 형질이라고 합니다. 체질도 하나의 유전자로 정해지는 것이 아니라 여러 유전자와 환경이 함께 작용하는 다인자 형질에 가까워서, 한두 가지 기준만으로는 객관적으로 나누기 어렵습니다.
그래서 연구진은 사람마다 DNA 염기 한 자리가 다른 지점인 단일염기다형성를 대량으로 읽어, 체질과 통계적으로 관련 있는 유전 표지를 찾습니다. 여기에 안면 사진과 웨어러블이 측정한 생체신호 같은 다른 데이터를 함께 분석해, 사람의 표현형을 여러 측면에서 동시에 수치화합니다.
이렇게 수만 명분의 데이터가 쌓이면, 새 사람의 유전체와 생체신호를 기존 집단과 비교해 어느 체질 집단과 가장 가까운지를 통계적으로 판정할 수 있습니다. 경험에 기대던 진단을 측정 가능한 데이터로 바꾸려는 시도입니다.
생기부 기재 예시
사상체질 진단의 객관화에 호기심을 가져 관련 기사를 읽고 사람의 유전 단원의 형질 변이 개념과 연결해 탐구함. 유전 형질이 사람마다 다르게 나타나는 이유를 정리하고, 유전체와 안면 사진, 웨어러블 생체신호를 함께 활용해 체질을 표준화하려는 과정이 데이터 해석과 닿아 있음을 분석함. 특히 여러 유전자가 함께 영향을 주는 형질의 유전을 바탕으로 체질을 단일 기준으로 설명하기 어려운 이유를 구체적으로 제시함. 또한 수만 명 규모의 임상 데이터를 축적해 진단의 객관성을 높이려는 시도를 조사하며 한의학 진로와 연계한 관심을 보임. 이를 바탕으로 사람의 유전 원리와 체질 진단의 관계를 정리한 탐구 보고서 작성과 자료 발표를 수행함
* 2026 생기부 기재 가이드라인, MOE Q&A와 FAQ, 메디컬저널 작성 공식 반영