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“의료 현장에 생성형 AI 본격 진입∙∙∙새로운 기회 열어줄 것” AWC 서울 열려
“의료 현장에 생성형 AI 본격 진입∙∙∙새로운 기회 열어줄 것” AWC 서울 열려
  • 염현주 기자
  • 승인 2024.06.14 17:06
  • 댓글 0
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13일 누리꿈스퀘어 국제회의실에서 개최
황희 대표, 예종철 교수, 조민성 총괄, 차동철 센터장 등 연사 나서
생성형 AI가 불러올 의료계의 변화는? ‘
AWC 서울이 13일 서울 누리꿈스퀘어 국제회의실에서 열렸다(사진=THE AI)
AWC 서울이 13일 서울 누리꿈스퀘어 국제회의실에서 열렸다(사진=THE AI)

[바이오타임즈] 정보통신산업진흥원(NIPA)과 인공지능 전문매체 <더에이아이(THE AI)>, 뉴미디어 전문 매체 <디지틀조선일보>가 주최∙주관한 AWC 서울(AWC 2024 in Seoul)이 13일 서울 누리꿈스퀘어 국제회의실에서 열렸다. 

‘초거대 AI+의료: 의료 AI 초거대 가운을 입다’를 주제로 개최된 이번 행사에는 카카오헬스케어 황희 대표와 한국과학기술원(KAIST) 김재철AI대학원 예종철 교수, 아마존웹서비스(AWS) 조민성 헬스케어 사업총괄, 네이버 헬스케어연구소 의료혁신센터 차동철 센터장이 대형언어모델(LLM)과 생성형 인공지능(AI) 등의 기술이 의료 분야와 어떻게 결합하고 성과를 냈는지 등을 소개했다. 

허성욱 NIPA 원장은 “이번 행사는 초거대 AI 활용, 특히 AI와 헬스케어의 융합을 통합해 혁신적 변화를 실천하는 중요한 이정표가 될 것”이라며 “AI가 우리 삶을 얼마나 변화시킬지 생각해보고 삶의 전반에서 잘 활용될 수 있도록 협력하고 지원하겠다”고 인사말을 전했다. 

 

◇카카오헬스케어의 두 가지 핵심 키워드는? 

카카오헬스케어 황희 대표는 ‘AI+LLM in digital healthcare’를 주제로 강연했다(사진=THE AI)
카카오헬스케어 황희 대표는 ‘AI+LLM in digital healthcare’를 주제로 강연했다(사진=THE AI)

카카오헬스케어 황희 대표는 ‘AI+LLM in digital healthcare’를 주제로 첫 번째 강연자로 나섰다. 황희 대표는 카카오헬스케어의 두 가지 핵심 키워드로 ‘액셔너블’(Actionable)과 ‘리스판서블’(Responsible)을 언급하며 “AI로 어떤 것을 해결할 수 있는지 명확해야 하고 그에 따른 가치가 사용자에게 전달될 수 있는지가 관건”이라고 운을 뗐다. 그러면서 “의료는 할루시네이션(환각, Hallucination) 등의 문제가 발생될 여지가 있기 때문에 믿을 수 있는, 설명 가능한 서비스를 제공하는 게 매우 중요하다”고 강조했다. 

앞서 카카오헬스케어는 지난 2월 AI 기반 모바일 혈당관리 서비스 ‘파스타’(PASTA)를 출시했다.  ‘파스타’는 이용자가 실시간으로 생활습관과 혈당의 관계를 직관적으로 이해하도록 돕는다. 파스타에 탑재된 비전AI 기능으로 촬영한 음식의 종류, 영양소, 열량 등을 알려주는 것은 물론 운동, 인슐린, 복약 등을 확인할 수 있다. 

황 대표는 “파스타를 선보인 지 약 4개월이 지났는데 6만 5,000여 명이 이 앱으로 혈당을 관리하는 중”이라며 “비전 AI 기술을 비롯해 딥러닝(Deep Learning), 사물인터넷(IoT) 등의 기술을 적용했고 7B, 13B, 25B, 65B 등 작은 규모의 파운데이션 모델을 계속 바꿔가면서 테스트하고 있다”고 설명했다. 

특히 황 대표는 파스타가 환자가 스스로 건강을 관리하는 주체가 되도록 하는 데 초점을 맞췄다고 밝혔다. 황 대표는 “환자의 페이포인트(Pain Point)는 관리를 하고 싶어도 실제로 보지 못하는 데이터, 이를테면, 당뇨병 환자가 스스로 인슐린을 투여했을 때 약물과 혈당 간 관계 등을 직접 보고 본인의 생활습관을 확인할 수 있는 콘셉트”라며 “고령 또는 초고령화 사회에 진입한 국가에서는 ‘당뇨’와 ‘당뇨합병증’이 사회적∙경제적 부담이 굉장히 질병인 만큼, 결국은 본인 스스로 건강을 관리하는 데 동기부여를 주고 모델을 만들어가는 게 숙제”라고 말했다. 

이밖에도 카카오헬스케어는 할루시네이션을 최소화하기 위해 LLM을 일정 부문 파인튜닝(경제활동 수준의 급격한 변동을 막기 위해 환율∙금융∙재정 부문 등의 정책수단을 상황에 따라 수시로 적용하는 행위, Fine Tuning)하는 기술, 검색증강생성(RAG), 이를 토대로 소형 LLM(sLLM)을 결합하는 연구도 진행 중이다. 

 

KAIST 바이오및뇌공학과 예종철 교수가 ‘생성형 AI의 의료 활용’을 주제로 강연했다(사진=THE AI)
KAIST 김재철AI대학원 예종철 교수가 ‘생성형 AI의 의료 활용’을 주제로 강연했다(사진=THE AI)

이어서 KAIST 김재철AI대학원 예종철 교수가 ‘생성형 AI의 의료 활용’을 주제로 두 번째 강연을 진행했다. 

먼저 예종철 교수는 의료 현장에 생성형 AI가 본격적으로 진입해 새로운 기회를 열어줄 것이라고 밝혔다. 예를 들어 임상 또는 영상기록 등 유전체 검사 데이터를 입력하면 언어모델이 데이터를 분석하고 임상 데이터는 임상 데이터에 맞게, 영상 데이터는 영상 데이터에 맞게 취합한다. 이후 관련된 연구 또는 필요한 레퍼런스를 주는 등 실질적으로 많은 데이터를 손쉽게 얻을 수 있게 되는 것이다. 

현재 예종철 교수는 의료 영상의 화질을 개선하거나 정확한 진단을 내릴 수 있도록 돕는 언어모델, 즉, 대형 멀티모달 모델(LMM)에 대한 연구도 진행 중이다. 그는 “잘못되거나 실질적으로 필요 없는 정보를 제거하고 임상데이터에 어떤 변화가 있는지 타켓팅을 바꾸기도 한다”며 “클리니컬 데이터(Clinical Date)를 이용해 질병이 어디부터 어디까지 퍼졌는지, 전이가 있는지를 판단하게 될 것”이라고 설명했다. 

또 약물의 상호작용이 중요해지면서 생성형 AI로 약물 반응을 예측하는 연구도 하고 있다. 예 교수는 “인체에 약물이 투입됐을 때 효과가 있는지, 부작용은 없는지 등을 학습시키면 약물에 대한 예측이 가능할 것”이라며 “화합물 생성 및 특성 예측을 동시에 할 수 있어 효율적”이라고 말했다. 또 해당 내용과 관련된 연구가 국제학술지 <네이(Nature)처>에 게재된 바 있다고 덧붙였다. 

예 교수는 “생성형 AI가 병원 등 실제 의료 현장이 받아들일 수 있는 요인이 무엇인지, 병원이 이를 어떻게 활용할지 등이 관건”이라며 “생성형 AI와 의료가 결합하면 병원이 이미 확보한 데이터를 통해 새로운 수익을 낼 기회가 될 것”이라고 강조했다. 

 

◇의료분야의 생성형 AI 활용 방법 

AWS 조민성 헬스케어 사업총괄이  ‘AWS for health - 생성형 AI를 활용한 의료 목표 달성’을 주제로 강연했다(사진=THE AI)
AWS 조민성 헬스케어 사업총괄이 ‘AWS for health - 생성형 AI를 활용한 의료 목표 달성’을 주제로 강연했다(사진=THE AI)

세 번째 강연은 AWS 조민성 헬스케어 사업총괄이  ‘AWS for health - 생성형 AI를 활용한 의료 목표 달성’을 주제로 나섰다. 먼저 조민성 사업총괄은 “AWS는 헬스케어 분야에서 클리니컬 시스템이나 인공지능/머신러닝(AI/ML), 메디컬 리서치(Medical research) 등에 도움을 주거나 병원 운영∙관리에 필요한 솔루션을 제공하고 있다”고 소개하며 “병원 입장에서도 보안 측면에서 상당히 중요한 부분”이라고 말했다. 

조 총괄은 “생성형 AI의 기반이 되는 파운데이션 모델(Foundation Model)이 챗봇(Chatbot)이나 검색 등 고객 상담을 목적으로 이미 병원에서 활용되고 있다”며 “이런 서비스를 의료 분야에서 도입해 임상적인 워크플로우를 개선한다면 환자와 의사 간 대화가 수월해질 것”이라고 설명했다. 

또 바이오마커(Biomarker)를 찾거나 환자의 유전체 변이가 특정 질환과의 관계성이 얼마나 높은지 등을 예측할 수 있는 모델 개발도 기대된다. 그는 “파운데이션 모델을 주로 사용하는 고객을 위해 아마존(Amazon)은 베드락(Bedrock)이라는 완전 관리형 파운데이션 모델 툴을 제공한다”며 “이렇게 만들어진 솔루션을 상품화한다라든가 디플로이(Deploy)할 수 있는 솔루션도 개발 중”이라고 밝혔다. 

현재 AWS는 의료 분야에서 생성형 AI를 텍스트랙트(Textract), 컴프리핸드 메디컬(Comprehend Medical), 헬스레이크(Healthlake) 등 세 가지 형태로 제공하고 있다. 

조 총괄은 “환자의 어떤 과거의 방역 데이터라든가 그 환자가 검사한 결과를 토대로 질문했을 때 학습된 AI가 답변해주는 모델을 병원에서 사용할 수 있을 것”이라며 “유전체 데이터에 대한 특정 변이나 암에 대한 바이오마커를 찾는데도 파운데이션 모델을 활용 중”이라고 말했다. 

 

네이버 헬스케어연구소 의료혁신센터 차동철 센터장은 ‘이미 활용되고 있는, 실제 임상 현장에서의 거대언어 모델의 적용’을 주제로 강연했다(사진=THE AI)
네이버 헬스케어연구소 의료혁신센터 차동철 센터장은 ‘이미 활용되고 있는, 실제 임상 현장에서의 거대언어 모델의 적용’을 주제로 강연했다(사진=THE AI)

마지막으로 네이버 헬스케어연구소 의료혁신센터 차동철 센터장은 ‘이미 활용되고 있는, 실제 임상 현장에서의 거대언어 모델의 적용’을 주제로 강연했다. 네이버는 초거대 AI ‘하이퍼클로바X’를 자체 개발하며 의료 분야에 활용하고 있다. 

차동철 센터장은 하이퍼클로바X가 의료인이 응시하는 국가고시 문제를 풀 수 있을 정도로 성능이 많이 올라온 상태라고 밝혔다. 차 센터장은 이비인후과 출신으로 하이퍼클로바X를 활용해 전문의 수준의 문제를 풀었던 경험을 공유했다. 일부 문제는 틀렸지만, 또 일부 문제는 원활히 풀었다고 전했다. 

해당 기술로 네이버케어 사내 의원에서는 가정의학과 재활의학과, 이비인후과, 비뇨의학과, 검강검진 상담 등의 분야에 생성형 AI 솔루션을 적용했다. 특히 건강검진의 경우 사용자의 개인화된 건강검진 소견서가 AI로 자동 작성할 수 있게 했다. 네이버가 OCR, 자연어처리(NLP), 생성형 기술을 모두 보유하고 했다는 점에서 촬영한 결과를 해독∙해석해 글도 생성한다. 

차 센터장은 “실질적으로 네이버케어 사내 의원에서 3년간 사용하면서 많이 서비스 이용에 안정화가 됐다”며 올해 안에 대국민 서비스로 발전시킬 것”이라고 밝혔다. 

[바이오타임즈=염현주 기자] yhj@biotimes.co.kr



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