서울대병원, 한국 첫 의료 대형 언어 모델 개발
국내 의료 환경 맞춤형 AI 모델의 탄생
서울대병원이 한국 최초로 의료용 대형 언어 모델(LLM)을 개발하며 의료 인공지능 분야에서 큰 이정표를 세웠다. 이번 연구 프로젝트는 지난해 3월부터 시작되어 약 3,800만 개의 임상 텍스트 데이터를 수집, 익명화 및 비식별화 처리 후 모델 학습에 활용했다.
부서별 전문성 반영한 데이터 통합
Retrieval-Augmented Generation 기법 채택
서울대병원은 2025년 초까지 ‘Retrieval-Augmented Generation(RAG)’ 기법을 활용해 부서별 전문 지식 데이터베이스를 LLM에 통합하였다. 해당 기반 데이터는 국내 의료 법령, 논문 초록, 한글 치료 지침 및 의료 용어 기준 등을 포함해 한국 의료 환경에서의 활용도를 극대화하도록 설계되었다.
의사고시 3년치 분석, 86.2%의 정확도 달성
한국어 임상 텍스트 이해 가능
이 모델은 최근 3년간의 한국 의사국가시험 문항을 바탕으로 성능을 평가받았으며, 86.2%라는 높은 점수를 달성해 평균 점수인 79.7%를 뛰어넘었다. 또한, 분당 약 50,000 단어의 텍스트를 처리할 수 있는 우수한 번역 성능도 입증했다.
임상 적용 전까지 성능 검증 예정
안전성과 활용도 확보가 우선 목표
연구팀은 향후 1년간 LLM의 성능과 안정성을 철저히 점검하여 임상 현장 및 연구에 안전하게 활용될 수 있도록 준비할 예정이다. 더불어 해당 모델의 응용 분야를 지속적으로 확장하고, 의료 데이터 처리 능력을 개선할 방침이다.
한국 의료 환경에 최적화한 이유
해외 LLM의 한계 극복
서울대병원 측은 글로벌 기업들이 개발한 기존 의료용 LLM이 한국어 의료 텍스트와 법률을 충분히 이해하지 못하는 한계를 언급하며, 현지 임상의들의 필요에 맞춘 모델 개발이 필수적이었다고 밝혔다.
타 병원도 AI 연구에 박차
국내 의료 기술 경쟁 구도 형성
서울대병원 외에도 고려대학교 안암병원과 서울아산병원 등 여러 의료 기관에서 임상 효율성과 행정 작업 개선을 위한 자체 LLM 및 AI 프로젝트를 진행 중이다.
의료 혁신의 새로운 장 열어
의료 서비스 효율성 및 정확성 강화
김영태 서울대병원장은 이번 모델 개발이 의료 혁신의 중요한 진전이라며, 의료진의 업무 효율성 증대와 환자 서비스의 정확성 강화에 기여할 것이라고 평가했다.
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