전 세계에서 가장 많이 사용되는 검색 엔진 펍메드(PubMed)보다 효율적이고 편리하게 의학·생명과학 문헌을 검색할 수 있는 검색 브라우저가 국내 연구팀에 의해 개발됐다.

분당서울대병원 소화기내과 이종찬, 황진혁 교수, 서울대학교 컴퓨터공학부 서진욱 교수, 분당서울대병원 빅데이터센터 이용석 박사, 숭실대학교 컴퓨터공학과 송현주 교수, 방앤옥 컨설팅 옥찬영 이사, 서울대병원 혈액종양내과 박창희 전임의로 이뤄진 융합 연구팀(이하 연구팀)은 의학 연구 검색 인터페이스 ‘이비스(Easy and Efficient Evidence visual analytics, EEEVis)’를 개발하고, 서비스를 시작했다고 30일 밝혔다.

펍메드(PubMed)는 300만 건 이상의 방대한 의학 및 생명과학 논문 데이터베이스와 검색 기능으로 전 세계 연구자들이 가장 많이 사용하는 검색 엔진이지만, 논문의 피인용 횟수나 저널 임팩트 지수(Impact Factor) 등이 표시되지 않아 검색 논문의 중요도를 확인하기 어려운 불편함이 있었다. 이에 연구팀은 더 효율적이고 편리하게 의학·생명과학 문헌을 검색하기 위해 이번 검색 브라우저를 개발했다. 

이비스는 사용자와의 상호작용을 통해 원하는 논문을 찾을 수 있게 돕는 차세대 의학 문헌 검색 엔진으로, 사용자 중심의 인터페이스를 구현해 다차원적인 검색 결과를 제공하는 것이 특징이다.

사용자가 이비스에 접속해 검색어를 입력하면, 펍메드와 펍테이터에 탑재된 데이터를 실시간으로 불러와 검색 결과를 제공한다. 개별 논문의 논문 피인용 횟수(citation count), 저널의 임팩트 지수(Impact Factor) 순으로 검색 결과를 정렬할 수 있어 해당 분야에서의 중요 문헌 순위를 한눈에 파악할 수 있다. 또한, 저자의 네트워크를 그래프로 나타내 문헌 검색에서 활용할 수 있도록 했다.

연구팀이 의학 전문가 24명을 대상으로 1:1 테스트를 통해 유효성을 검증한 결과, 연구자들이 첫 번째 논문을 찾아내는 데 평균 3초, 검색 완료까지 평균 8초로 펍메드와 유사한 수준을 보이는 것으로 나타났다. 테스트 참여 인원의 91.7%는 의학 문헌 조사에 이비스를 활용하겠다고 답했으며, 87.5%가 이비스의 서지 정보(논문 분류, 연도, 인용 횟수, 임팩트 지수) 필터 기능을 주요 장점으로 꼽았다. 이에 연구팀은 이비스가 의학 연구자들이 연구에 필요한 논문을 더욱 효율적으로 검색하는 데 도움을 주는 도구로써 활용할 수 있을 것으로 기대했다.

이번 연구는 한국연구재단의 우수 신진 연구 국책과제인 ‘인공지능 기반의 췌장암 유전체 메타 분석 프로그램 개발’의 일환으로 진행됐으며, 연구 결과는 SCI급 국제학술지인 ‘플로스원(PLOS One)’에 게재됐다.

책임연구자 이종찬 교수는 “이번에 개발한 이비스 프로그램은 문헌 검색 과정에서 사용자의 경험을 높이기 위해 의학, 컴퓨터공학 분야의 연구진이 함께 노력한 결과”라며, “향후 유전체 데이터베이스로 확장하고, 인공지능을 탑재한 대화형 프로그램으로 개발할 계획”이라고 말했다.