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서울대병원, ‘한국형 의료 거대언어모델(LLM)’ 개발

전자의무기록, 의료영상저장전송시스템, 디지털병리시스템, 유전체 등 대규모 의료 데이터 활용

 서울대병원(병원장 김영태)은 최근 국내 최초로 ‘한국형 의료 거대언어모델(LLM, Large Language Model)’을 개발했다고 밝혔다. 이 모델은 서울대병원의 전자의무기록(EMR), 의료영상저장전송시스템(PACS), 디지털병리시스템, 유전체 데이터 등 대규모 의료 데이터를 활용해 개발됐으며, 한국의 의료 시스템에 특화된 의료 정보를 처리하고 진료 효율성을 높이며 환자 안전을 강화하는 중요한 기술적 진전을 이루었다. 서울대병원은 이 모델을 통해 글로벌 의료 분야에서 경쟁력 있는 기술을 선도하고, 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련할 계획이다.

  전 세계적으로 거대언어모델에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있으며, OpenAI의 ChatGPT, 구글의 PaLM-MED2, 마이크로소프트의 Med-LLaVA 등 다양한 의료 특화 모델이 등장했다. 그러나 기존의 의료 LLM 모델들은 주로 서구권의 의료 지식에 최적화되어 있고, 한국어로 된 의료 텍스트나 한국의 의료법 및 진료지침 등을 이해하지 못하는 한계가 있었다. 서울대병원은 이러한 글로벌 동향에 맞춰, 한국어와 영어를 혼용하는 국내 의료진의 요구를 충족하고, 전문의 수준의 의학 지식과 약어·줄임말 등 언어적 특성을 이해하는 LLM 개발의 필요성을 절감했다. 

  서울대병원은 이를 해결하기 위해 2024년 3월, 한국형 의료 지식을 바탕으로 한 한국형 의료 거대언어모델(LLM) 개발에 착수했다. 병원 내 입원초진, 외래기록, 수술·처방·간호기록 등 3,800만 건의 임상 텍스트를 활용해 ‘한국어 의료 텍스트 말뭉치’를 구축하고, 이를 개인정보 가명화 및 비식별화 후 병원 내에서 안전하게 활용할 수 있도록 공개했다. 이 텍스트 말뭉치는 모델 학습의 기초 데이터로 활용되어, 한국 의료 시스템에 맞는 정보 처리 능력을 키우는 데 중요한 역할을 했다.

  2025년부터 서울대병원은 이 모델을 더욱 발전시켜 한국의 의료 관련 법률, 국문 논문 초록, 학회 진료 지침 등을 통합하고, 의학용어 약어 사전과 용어 표준화 작업을 진행했다. 이를 통해 실제 진료 프로세스를 모방한 각 진료과 특화 지시훈련 데이터셋을 구축하고 공개했으며, 지식그래프 기반 검색증강생성(RAG) 및 다학제 멀티 에이전트 프레임워크를 개발했다. 이러한 과정을 통해 병원 내에서 실용적으로 활용할 수 있는 ‘한국형 의료 거대언어모델(LLM)’을 1년 만에 완성했다. 서울대병원은 이 모델의 성능과 안전성을 검증한 후, 병원 내 연구 및 업무 보조에 활용할 예정이다.

  이 모델은 한국의사국가고시 최근 3개년 데이터 대상으로 실험을 진행한 결과,  86.2%의 정확도를 기록하며 오픈소스 모델 중 최초로 실제 의사 평균 정확도(79.7%)를 뛰어넘는 우수한 성과를 거두었다. 이는 한국형 의료 LLM이 의료 분야에서 실용적이고 실현 가능한 기술임을 입증한 사례로 평가된다. 또한, 약 5만개 단어의 방대한 텍스트를 한 번에 처리할 수 있는 우수한 번역 성능을 갖춘 이 모델은 향후 다양한 의료 분야에서도 성능을 확장하고, 의료 데이터 처리의 정확성과 효율성을 더욱 향상시킬 것으로 기대된다.

  서울대병원은 향후 LLM의 성능을 고도화하여 실제 진료 현장에서 활용할 수 있도록 발전시킬 예정이다. 이를 위해 의료 영상과 생체 신호 데이터를 결합한 멀티모달 AI로 확장하여 외래, 입·퇴원 등 의무기록을 자동 요약하는 ‘HIS.AI’, 원무 및 보험 청구 업무를 효율화하는 ‘CLAIM.AI’, 최신 논문을 연구자 맞춤형으로 큐레이션하는 ‘RESEARCH.AI’ 프로젝트를 추진한다. 이러한 프로젝트들은 의료진의 번아웃을 줄이고 업무 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 결과적으로, 의료진은 행정 업무에서 벗어나 환자와의 직접적인 소통과 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되어 환자 중심적인 진료 환경이 더욱 강화될 것이다.

  LLM 개발을 주도한 이형철 교수(헬스케어AI연구원 부원장)는 “한국형 의료 거대언어모델은 서울대병원의 우수한 의료진의 의료 지식을 바탕으로 개발되어 진료 효율성을 높이고 환자 만족도를 증대시킬 중요한 기술적 진전을 이루었다”며 “LLM 기술은 의사들의 업무를 돕는 중요한 도구가 되어, 의료 서비스의 질을 한층 향상시킬 수 있을 것”이라고 말했다.

  김영태 병원장은 “이번 한국형 의료 거대언어모델 개발을 통해 의료진의 업무 효율을 극대화하고, 환자들에게 더 빠르고 정확한 의료 서비스를 제공함으로써 의료 혁신의 새로운 장을 열었다”며 “앞으로도 지속적으로 최신 기술을 도입하여 환자들에게 최상의 의료 서비스를 제공할 것”이라고 말했다.

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식약처,‘화장품 안전성 평가 제도 도입 지원사업’ 추진 식품의약품안전처(처장 오유경)는 우리나라 화장품 산업 특성을 반영한 체계적 지원방안을 마련하기 위해 산업계의 화장품 안전성 평가제도 인식·준비 현황을 조사하고 제도 준비과정에서의 고충·지원 수요를 파악하기 위한 실태조사를 실시한다고 밝혔다. 이번 실태조사는 국내 화장품 업계의 안전관리 역량을 강화하고 K-화장품 수출 확대를 지원하기 위한 ‘화장품 안전성 평가제도 도입 지원사업’의 일환으로 진행된다. 아울러, 식약처는 지원사업을 통해 글로벌 규제*와 조화한 화장품 안전성 평가 제도 도입(’26년 예정) 및 단계적 시행을 앞두고, ▲평가자료 작성에 관한 맞춤형 컨설팅 제공 ▲평가제도 안내 및 애로사항 청취를 위한 업계 간담회 개최 등 업계 지원을 강화한다. 산·학·연 안전성 평가 전문가, 식약처, 협회 등 전문가 자문단을 구성하여 화장품 중소수출업체 등을 대상*으로 ▲안전성 평가자료 작성 요령 ▲평가자료 검토 ▲평가기술 자문 등 맞춤형 컨설팅을 제공할 계획이다. 또한 작년*에 이어 올해에도 지역 화장품 단체를 대상으로 제도 도입 계획 안내 등 안전성 평가 제도에 대한 산업계의 이해를 돕고 현장 의견 수렴을 위한 간담회를 개최한다.

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단순 미용 아닌 기능적 문제 유발하는 ‘안검하수’...노화, 외상, 신경 마비 등 원인 일 수도 나이가 들면서 눈꺼풀이 처지고 시야가 좁아지는 느낌을 받는다면 ‘안검하수’를 의심해 볼 수 있다. 이는 단순한 미용 문제가 아니라 기능적인 문제로 일상생활에 불편을 주고, 심한 경우 시야 장애로까지 이어질 수 있다. 순천향대 부천병원 안과 장선영 교수와 ‘안검하수’에 대해 자세히 알아본다. 장선영 교수는 “안검하수는 윗눈꺼풀이 비정상적으로 처지면서 눈동자를 가리는 상태로, 위 눈꺼풀과 아랫눈꺼풀 사이 틈새의 높이가 짧아지는 것을 뜻한다. 선천적일 수도 있고 노화, 외상, 신경 마비 등으로 인해 후천적으로 생길 수도 있다”며 “노화로 인한 눈꺼풀 근육의 약화가 가장 흔한 원인”이라고 설명했다. 그 외 ‘만성 진행성 외안근 마비’ 등 희귀 난치성 질환, 근무력증 등으로 인한 안검하수도 발생할 수 있다. 근무력증으로 인한 안검하수의 경우 보통 약물로도 치료가 가능하다. 안검하수가 있으면 눈이 작아 보이거나 피곤하고 졸려 보이는 인상을 줄 수 있으며, 시야가 가려져 눈을 제대로 뜨기 위해 이마에 힘을 주고 눈썹을 끌어올리는 등의 보상 행동이 나타난다. 눈꺼풀 피부가 늘어져 쳐져 가장자리 부분이 허물어 쓰라림을 호소하는 경우도 있다. 장 교수는 “눈꺼풀을 손으로 들어