의사·공학자가 만든 검색엔진 ‘이비스’ 서비스 시작

기존 검색 엔진 '펍메드' 단점 보완, 중요도 순위 한눈에 파악 가능

이비스(EEEvis)의 사용자 인터페이스. ⒜ 서지 분류 필터, ⒝ 타임라인 보기, ⒞ 공동저자 네트워크 보기, ⒟ 논문 목록 및 상세 보기, ⒠ 필터 상태 표시줄 [그림=분당서울대병원]
분당서울대병원 소화기내과 이종찬·황진혁 교수, 서울대 컴퓨터공학부 서진욱 교수, 분당서울대병원 빅데이터센터 이용석 박사, 숭실대 컴퓨터공학과 송현주 교수, 방앤옥 컨설팅 옥찬영 이사, 서울대병원 혈액종양내과 박창희 전임의로 이뤄진 융합 연구팀이 의학연구 검색 인터페이스 ‘이비스(Easy and Efficient Evidence visual analytics, EEEVis)’를 개발하고 서비스를 시작했다고 30일 밝혔다.

현재 전 세계에서 가장 많이 사용되는 의학연구 검색엔진은 ‘펍메드(PubMed)’다. 의학·생명과학 논문 300만 건 이상의 방대한 데이터베이스를 기반으로 연구자들이 과학적 연구를 수행하고 연구 주제를 선정할 때 중요한 도구로 활용하고 있다.

그런데 펍메드는 논문 피인용 횟수(citation count)나 임팩트 지수(Impact Factor) 등이 표시되지 않아 검색된 논문의 중요도를 연구자가 일일이 평가해야 하는 불편함이 있다.

이에 이종찬·황진혁 교수 연구팀은 보다 효율적이고 편리하게 의학·생명과학 문헌을 검색할 수 있는 검색 브라우저 이비스를 개발했다. 이비스는 사용자와의 상호작용을 통해 원하는 논문을 찾을 수 있도록 도와주는 차세대 의학 문헌 검색 엔진으로, 사용자 중심의 인터페이스를 구현해 다차원적인 검색 결과를 제공하는 것이 특징이다.

이비스 홈페이지에 접속해 검색어를 입력하면 사용자는 펍메드와 펍데이터에 탑재된 데이터를 실시간으로 불러와 검색 결과를 확인하고, 개별 논문의 피인용 횟수, 임팩트 지수 순으로 검색 결과를 정렬할 수 있다. 이를 통해 해당 분야에서의 중요 문헌 순위를 한눈에 파악할 수 있다. 저자의 네트워크를 그래프로 나타내 문헌 검색에 활용할 수도 있다.

의학 전문가 24명을 대상으로 유효성을 검증한 결과, 첫 번째 논문을 찾아내는 데 평균 3초, 검색 완료까지 평균 8초가 걸려 펍메드와 유사한 수준을 보였다. 테스트 참여 인원의 91.7%는 의학 문헌 조사에 이비스를 활용하겠다고 답했고, 87.5%는 이비스의 서지 정보(논문 분류, 연도, 인용 횟수, 임팩트 지수) 필터 기능을 주요 장점으로 꼽았다.

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

이번 연구는 한국연구재단의 우수 신진연구 국책과제인 ‘인공지능 기반의 췌장암 유전체 메타 분석 프로그램 개발’의 일환으로 진행됐고, 연구 결과는 국제학술지 《플로스원(PLOS One)》에 게재됐다.

    문세영 기자

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