중의학 진단학은 중의학 이론에 따라 진단 방법, 병증 진단 및 변증의 기초 이론과 기본 기술을 연구하는 학문이다. 인공지능(AI) 기술은 중의학 사진의 지능화와 변증 진단의 표준화에서 뚜렷한 성과를 이루었으나 여전히 많은 도전에 직면해 있다. 임상 데이터 수집의 표준화가 어려우며 데이터 품질이 불균일하여 데이터 활용성에 영향을 미친다. 사진 정보 융합이 부족하며 대부분의 기기는 단일 진단법 데이터만 수집할 수 있어 전체적 통합성이 부족하다. 진단 모델의 과학성은 향상이 필요하며 기존 모델은 동적 특성과 중의학 변증 추론 논리가 부족하다. 지능형 방법의 정확도 향상이 필요하며 현재 평가 지표는 모델의 실제 적용 효과를 온전히 반영하지 못한다. 또한 관련 법률 및 규정이 미비하며 데이터 보안과 환자 개인정보 보호가 부족하다; 중의약과 인공지능을 동시에 이해하는 복합형 인재 양성이 부족하다. 이에 본 논문은 AI가 중의학 진단 분야에서의 현황, 어려움과 병목 현상을 설명하고 나아가 AI 발전 동향을 심도 있게 논의한다. 또한 데이터 수집 프로세스 최적화, 다중 모달 진단 모델 구축, 다학제 협력, 법률 및 규정 개선, 복합형 인재 양성 등의 해결 방안을 제시한다. 본 연구는 중의학 진단의 현대화, 표준화, 규범화 및 지능화 발전을 촉진하여 중의약의 전승과 혁신에 새로운 동력과 방법을 제공하기를 희망한다.

중의학 진단; 인공지능; 사진 객관화; 변증 지능화; 데이터 표준화