"AI 추천한 식단, 믿어도 될까"…검증 방법 논의

대한지역사회영양학회, AI·빅데이터 활용 영양 논의

영양 권고 정확성·안전성·개인화 등 평가 기준 중요

[서울=뉴시스] 12일 관련 업계에 따르면 대한지역사회영양학회는 지난 6일 서울대학교 글로벌공학교육센터에서 '디지털 대전환 시대, 지역사회 영양 돌봄의 새로운 지평: AI 및 빅데이터와의 융합'을 주제로 2026년 추계학술대회를 개최했다. (사진=뉴지엄랩 제공) 2026.11.13. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]송종호 기자 = 인공지능(AI)을 활용한 맞춤형 영양관리 기술이 발전하는 가운데 AI가 제시하는 식단과 영양 권고를 얼마나 신뢰할 수 있는지 검증하는 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특히 개인의 질환이나 복용 약물 등을 충분히 고려하지 않은 영양 권고는 부적절한 건강관리로 이어질 수 있어 과학적 근거에 기반한 평가 기준 마련이 중요해지고 있다. 이런 흐름 속에서 영양 분야 전문가들이 AI의 영양 권고를 검증하기 위한 기준과 방법을 논의하는 자리가 마련됐다.

15일 관련 업계에 따르면 대한지역사회영양학회는 지난 6일 서울대학교 글로벌공학교육센터에서 '디지털 대전환 시대, 지역사회 영양 돌봄의 새로운 지평: AI 및 빅데이터와의 융합'을 주제로 2026년 추계학술대회를 개최했다.

이번 학술대회에서는 AI와 빅데이터를 활용한 지역사회 영양관리의 발전 방향과 함께 개인 건강정보를 기반으로 생성된 영양 권고의 신뢰성을 평가하는 방안 등이 논의됐다.

최근 건강검진과 진료, 처방, 검사 결과 등 개인 건강정보를 활용해 맞춤형 영양 정보를 제공하는 AI 기술이 주목받고 있다. 그러나 AI가 자연스럽고 설득력 있는 답변을 생성하더라도 개인의 질환이나 복용 약물, 알레르기 등을 충분히 반영하지 못할 가능성이 있어 주의가 필요하다.

특히 여러 만성질환을 앓거나 다양한 약물을 복용하는 고령층은 개인의 건강 상태에 따라 적절한 영양관리 방법이 달라질 수 있다. 이에 AI가 제시한 권고가 의학적·영양학적 근거에 부합하는지, 환자의 특성을 제대로 반영했는지 등을 평가할 수 있는 검증 체계가 필요하다는 지적이다.

이날 학술대회에서는 AI가 생성한 영양 권고의 정확성과 안전성, 개인화 수준 등을 평가하는 방법도 소개됐다.

첫 번째 세션인 '보건의료 빅데이터와 마이데이터 활용의 현황과 도전'에서는 임상영양 AI 기업 뉴지엄랩의 김지영 대표가 '개인맞춤형 임상영양 AI, 무엇을 기준으로 신뢰할 것인가?: 검증 프레임워크(Validation Framework)와 골든 데이터셋(Golden Dataset) 구축'을 주제로 강연했다.

김 대표는 AI가 제시한 영양 권고를 평가하기 위한 검증 체계인 '평가 프레임워크(Validation Framework)'와 전문가가 검토한 기준 답안을 포함한 '골든 데이터셋(Golden Dataset)'의 개발 방향을 설명했다.

평가 프레임워크는 AI의 답변을 정확성과 안전성, 개인화 수준, 실제 영양상담에서의 활용 가능성 등 여러 항목으로 나눠 평가하는 방식이다. 특히 질환이나 복용 약물 등 환자의 건강 상태를 고려했을 때 권고가 안전한지를 주요 평가 요소로 삼았다.

골든 데이터셋은 AI의 영양 권고를 평가하기 위해 전문가가 검토한 임상 시나리오와 기준 답안을 모은 자료다. 비만과 글루카곤 유사 펩타이드-1(Glucagon-Like Peptide-1·GLP-1) 계열 약물 치료 환자의 영양관리를 첫 적용 영역으로 설정했다.

뉴지엄랩은 한국영양학회 영양전문가와 서울특별시보라매병원, 고려대학교 구로병원, 분당서울대학교병원 임상의 등과 공동으로 해당 평가 체계를 개발하고 있다. 평가의 독립성을 확보하기 위해 검증 문항은 AI 개발팀과 분리해 관리한다는 설명이다.

김 대표는 "데이터 연결이 AI가 무엇을 아는지를 넓힌다면, 검증 체계는 그 답을 믿어도 되는지를 정한다"며 "데이터가 많아질수록 채점 기준이 먼저 있어야 한다"고 강조했다.

향후에는 개발 중인 평가 체계를 활용해 임상영양 AI와 범용 AI의 영양 권고를 비교하는 연구도 추진된다.

뉴지엄랩은 오는 12월 자체 개발한 '뉴지엄 AI(NUSEUM AI)'와 범용 AI를 대상으로 다기관 눈가림 전문가 평가(블라인드 평가·Blind Evaluation)를 진행할 계획이다. 평가 결과는 학술 논문으로 발표할 예정이며, 검증 대상도 건강검진과 내분비질환, 영유아 영양, 질환별 식단 설계 등으로 확대할 방침이다.

현재 공동연구진은 평가 프레임워크와 골든 데이터셋의 학술지 발표를 준비하고 있다. 구체적인 평가 기준과 연구 방법은 향후 논문을 통해 공개할 예정이다.

김 대표는 "지역사회 영양 돌봄 현장에서 AI를 쓰려면, 그 권고를 어떤 기준으로 검증했는지 보건의료 전문가가 직접 확인할 수 있어야 한다"고 말했다.

이어 "더 많은 전문가가 검증에 참여해 이 기준을 함께 다듬어 가길 바란다"고 덧붙였다.


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