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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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행정

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감사원 “의대 정원 2000명 증원, 타당성 부족”…의협 “의학교육 위기 현실화” 정책 보완 촉구 감사원이 지난28일 ‘의대정원 증원 추진 과정에 대한 감사’ 후속 결과를 발표하면서, 정부의 의대 정원 확대 정책 전반에 대한 문제점이 다시금 도마 위에 올랐다. 대한의사협회는 이번 감사 결과를 근거로 “의학교육 위기가 현실로 확인됐다”며 즉각적인 정책 보완을 촉구했다. 이번 감사는 지난해 2월 국회 요구로 시작된 것으로, 의대 정원 증원 과정의 ▲증원 결정 ▲정원 배정 ▲의료공백 대책 ▲의대생 휴학 대응 ▲교육 여건 준비 ▲의평원 관리·감독 등 6개 분야를 점검했다. 감사원은 지난해 11월 증원 결정과 정원 배정에 대한 1차 결과를 발표한 데 이어, 이번에 나머지 사안을 포함한 종합 결과를 내놓았다. 감사 결과에 따르면, 정부의 의대 정원 2000명 증원 결정은 충분한 근거 없이 추진된 것으로 지적됐다. 정책 결정 과정에서 논리적 타당성이 부족했으며, 대통령 주도로 일방적으로 진행된 측면이 있었다는 평가다. 정원 배정 역시 각 대학의 교육 여건을 충분히 고려하지 않아 형평성과 합리성이 떨어진 것으로 나타났다. 특히 교육 인프라 부족 문제가 심각하게 드러났다. 증원이 이뤄진 30개 의대 중 18개교는 전임교원 확보 계획에 미달했으며, 전체 평균 채용률은 59

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종근당, 다이소 브랜드 ‘데일리와이즈’ 13종 출시...마케팅 확대. 주목 종근당(대표 김영주)은 데일리와이즈 건강기능식품 6종 및 구미 7종을 다이소에 출시했다고 30일 밝혔다. 데일리와이즈는 '매일의 건강을 위한 현명한 선택'을 의미하는 제품으로, 꼭 필요한 성분만 담아 소용량·소포장으로 구성한 것이 특징이다. 멀티비타민미네랄·오메가3·밀크씨슬·코엔자임Q10·혈당컷 다이어트(12일분·2,000원)·리스펙타 유산균(6일분·5,000원) 등 건강기능식품 6종과 데일리 케어 구미 7종(7일분·1,000원)으로 구성됐다. ‘멀티비타민미네랄’은 비타민 13종·미네랄 7종을 담았으며 비타민 B군 7종을 1일 권장량 대비 300% 함유했다. ‘혈행건강 초임계 알티지 오메가3’는 혈행·항산화·눈 건강을 동시에 관리할 수 있는 성분을 담았다. ‘간 건강 밀크씨슬’은 주요 성분인 실리마린을 식약처 1일 섭취량 기준 100%를 함유했다. ‘혈압건강 코엔자임Q10’은 혈압 조절과 항산화 이중 기능을 갖췄으며 초소형 캡슐에 최대 함량인 100mg을 담았다. ‘체지방 감소 혈당컷 다이어트’는 혈당관리를 위한 바나바잎추출물, 체지방·콜레스테롤 관리를 위한 녹차추출물, 에너지 보충을 위한 비타민 B군 3종을 함유했다. 특히 ‘여성건강 리스펙타 유산균’은 다

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아주대학교 간호대학, 돋보이네...개발도상국 보건의료 인재 양성 국제협력 지속 아주대학교 간호대학(학장 김춘자)은 개발도상국 보건의료 개선 지원 활동의 일환으로 캄보디아 UHS(University of Health Science) 간호학과 학생 4명과 인솔 교수 1명을 초청해 지난 4월 20일부터 24일까지 5일간의 연수 프로그램을 성공적으로 진행했다고 밝혔다. 이번 연수는 캄보디아 간호대학생들에게 선진 간호시스템을 직접 체험할 기회를 제공하기 위해 마렸됐다. 연수 참가자들은 아주대병원 권역외상센터, 권역응급의료센터, 집중치료실, 일반병동, 건강증진센터 등 주요 임상 현장을 방문해 환자 중심 진료체계와 전문 간호활동을 살펴봤다. 특히 권역외상센터와 권역응급의료센터에서는 중증 외상 및 응급환자 치료가 이루어지는 과정을 관찰하며, 응급상황에서 의료진 간 협력과 신속한 환자 평가·처치, 중증도에 따른 치료 우선순위 결정과정을 직접 확인해 급성기 간호의 중요성을 체감했다. 또한 간호대학 시뮬레이션센터에서는 시뮬레이터를 활용한 ‘복부외상환자 간호수업’에 참여해 실제 임상과 유사한 환경에서 환자 사정, 우선순위 판단, 간호중재, 팀 의사소통을 실습했다. 이번 연수는 단순한 견학을 넘어 학생들이 임상적 사고와 문제해결 과정을 경험할 수 있도록 구성