국내 연구진이 차세대 의학연구 검색 엔진을 개발했다. 기존 펍메드(PubMed) 단점을 보완, 다차원적인 검색결과를 제공할 것으로 기대를 모은다.
특히 의학과 공학 분야 전문가들이 공동으로 개발한 성과라는 점에서 의미를 더한다.
분당서울대병원 소화기내과 이종찬, 황진혁 교수, 서울대학교 컴퓨터공학부 서진욱 교수 등으로 이뤄진 융합 연구팀은 의학연구 검색 인터페이스 ‘이비스(Easy and Efficient Evidence visual analytics, EEEVis)’를 개발하고, 서비스를 시작했다고 30일 밝혔다.
펍메드(PubMed)는 의학 및 생명과학 논문 데이터베이스로, 300만 건 이상의 데이터와 검색 능력으로 오늘날 전 세계에서 가장 많이 사용되는 검색 엔진이다.
방대한 데이터베이스를 기반으로 연구자들이 과학적 연구를 수행하고, 연구 주제를 선정함에 있어 중요한 도구로 활용되고 있다.
하지만 연구자들은 특히 익숙하지 않은 분야에 대한 수 많은 검색결과 중 필요한 자료 수집에 어려움을 겪었다.
펍메드의 경우 피인용 횟수나 저널 임팩트 지수(Impact Factor) 등 검색된 논문들이 해당 분야에서의 중요도가 표시되지 않아 연구자가 일일이 확인해야 하는 불편함이 있었다.
연구진은 보다 효율적이고 편리하게 의학·생명과학 문헌을 검색할 수 있는 검색 브라우저 ‘이비스(EEEVis)’를 개발했다.
이비스는 사용자와의 상호작용을 통해 원하는 논문을 찾을 수 있도록 도와주는 차세대 의학 문헌 검색 엔진이다. 사용자 중심의 인터페이스를 구현, 다차원적 검색결과를 제공한다.
검색어를 입력하면 펍메드와 펍테이터에 탑재된 데이터를 실시간으로 불러와 검색 결과를 확인하고, 개별 논문의 피인용 횟수, 임팩트 지수 순으로 검색결과를 정렬할 수 있다.
또한, 저자의 네트워크를 그래프로 나타내 문헌 검색에서 활용할 수 있도록 했다.
의학 전문가 24명을 대상으로 유효성을 검증한 결과, 연구자들이 첫 번째 논문을 찾아내는 데 평균 3초, 검색 완료까지 평균 8초로 펍메드와 유사한 수준을 보이는 것으로 나타났다.
특히 테스트 참여 인원의 91.7%가 의학 문헌 조사에 이비스를 활용하겠다고 답했으며, 87.5%가 이비스의 서지 정보 필터 기능을 주요 장점으로 꼽았다.
이비스는 의학 연구자들이 연구에 필요한 논문을 보다 효율적으로 검색하는 데 도움을 주는 도구로서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
책임연구자인 이종찬 교수는 “이비스 프로그램은 의학, 공학 분야 연구진이 함께 노력한 결과”라며 “향후 유전체 데이터베이스로 확장하고, 인공지능을 탑재한 대화형 프로그램으로 개발할 계획”이라고 전했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 우수 신진연구 국책과제인 ‘인공지능 기반의 췌장암 유전체 메타 분석 프로그램 개발’의 일환으로 진행됐으며, 연구결과는 SCI급 국제학술지인 ‘플로스원(PLOS One)’에 게재됐다.
박대진 기자 (
