한의원에서 치료를 받다 보면 유독 한의사들이 친절하게 느껴질 때가 있다. 아픈 증상뿐 아니라 머리부터 발끝까지 몸 전체를 세심하게 살피며 심리적인 상태까지 이해하려 하기 때문이다. 한의사들이 이처럼 아픈 증상과 상관없어 보이는 부분까지 파악하는 이유는 한의학의 진단 방식이 지닌 특징에서 찾을 수 있다.

서양의학적 진단 방식은 환자의 증상과 더불어 각종 검사를 통해 가능성이 적은 질환을 배제하면서 최종적인 진단을 내린다. 반면 한의학에서는 다양한 방법을 통해 전신의 증상과 징후를 수집하고, 이러한 정보들과 문제가 되는 환자의 증상 사이의 연계성을 찾아 패턴을 만들어 진단을 내린다. 패턴 인식 중에서도 가장 넓은 범위가 바로 체질이다. 그런 과정을 통해 형성된 환자와의 정서적 친밀감과 신뢰감으로 인해 더 인간적인 의사라고 느껴졌을 수 있다.

이러한 차이로 두 의학은 다른 장단점을 가진다. 예를 들어 보자. 서양의학적 진단 방식을 통해 질환이 명확히 분류된다면 그에 따른 치료제를 통해 확실한 효과를 볼 수가 있지만, 해부학적 병소의 분류가 불명확하거나 기능성 질환인 경우 상대적으로 진단과 치료가 어려울 수 있다. 반면 한의학적 진단 방식은 환자의 증상을 패턴화해 치료 방법을 모색하기 때문에 환자가 증상이 있다면 어떤 질환에 대해서도 치료를 시도할 수 있고 기능적인 상태에 대한 접근이 용이하다.

과거 한의학에선 영상 분석 기기나 혈액 검사 등을 사용할 수 없었기 때문에 주로 증상을 물어보고 안색을 살피며 맥을 잡는 등의 인체의 감각기관을 이용했기에 정보수집에 의사의 주관이 들어가거나 편차가 컸다.

패턴을 결정하는 객관적인 기준이 부족하고 최종 판단을 의사가 내리다 보니 자의적일 가능성이 있어 같은 환자라도 의사마다 조금씩 다른 진단이 내려지는 경우도 있었다.

최근 전통적인 서양의학적 진단 방식이 빅데이터 처리와 인공지능 기술에 힘입어 조금씩 바뀌고 있다. 미래 의학의 선두주자인 스크립스 중개과학연구소 에릭 토폴 박사는 미래의학은 ‘요람에서 무덤까지’ 유전체 정보부터 사회 행동력의 모든 데이터를 이용해 개인을 심층적으로 정의하는 ‘딥피노타이핑’을 활용해야 한다고 주창했다.

또한 딥러닝을 통해 정보들을 패턴으로 인식하고 진단을 내리는 것뿐 아니라 건강 관리까지 광범위하게 사용돼야 한다고 했다. 큰 틀에서 보면 과학기술의 발달을 통해 전통 한의학과 유사한 방법으로 현대의학이 변모하고 있는 것이다.

물론 이러한 흐름을 단순히 ‘미래의학의 모습이 한의학이다’라고 해석하기보다는 다양한 기술로 환자의 정보를 수치화하며, 오믹스 등의 정보와 결합해 빅데이터 통계 처리 기법으로 패턴화한다면 한의학의 진단 방식이 객관화될 수 있을 것이며, 미래의학에도 실질적인 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.