MEDI:GATE NEWS 네이버-서울대병원, 한국 의료 특화 LLM 내놓는다

기사입력시간 25.11.25 07:25최종 업데이트 25.11.25 07:25

나군호 네이버 헬스케어연구소장이 24일 한국원격의료학회 세미나에서 발표하고 있다. [메디게이트뉴스 박민식 기자] 네이버가 오는 28일 서울대병원과 협력해 개발한 국내 의료 특화 거대언어 모델(LLM)을 공개한다. 네이버 헬스케어연구소 나군호 소장은 24일 한국원격의료학회 세미나에서 “우리나라 나름의 (의료 AI) 엔진이 꼭 필요하다”며 “이번 주 금요일에 네이버와 서울대병원이 심혈을 기울여 만든 (의료 AI) 엔진이 공개될 예정”이라고 밝혔다. 해당 LLM은 네이버클라우드 유한주 디지털헬스LAB장과 서울대병원 마취통증의학과 이형철 교수(서울대병원 헬스케어AI연구원 부원장)팀이 협업해 개발했다. 지난 3월 서울대병원이 자체 개발해 공개했던 국내 최초 한국형 의료 LLM을 업그레이드한 것으로, 서울대병원이 제공한 비식별화된 환자 데이터세트를 통해 학습한 모델로 알려졌다. 나 소장은 “마이크로소프트 등이 자체 의료 엔진을 갖고 있고 국내의 경우 카카오헬스케어, 서울대병원, 네이버 등이 열심히 해 왔다”며 “자체적으로 엔진이 있긴 했지만 더 고도화 해서 세계적 수준의 엔진을 만드는 게 우리 회사의 역할”이라고 했다. 그는 이와 관련해, AI 의사로 주목받았던 ‘왓슨’의 실패 사례를 언급하며 의료 분야 소버린 AI의 필요성을 강조하기도 했다. 나 소장은 “의사, 의료기관, 환자 입장에서 의료 AI는 안전해야 하고 정확한 데이터가 나오는 게 중요하다. 이를 위해선 우리 현실에 잘 맞는 AI가 필요하다”며 “예전에 IBM에서 개발한 왓슨을 여러 병원에서 시도했지만 잘 안됐던 이유가 우리나라의 고유한 수가 체계를 잘 대변하지 못했기 때문이다. 이에 대한 답이 소버린 AI가 될 것”이라고 했다. 이어 “이건 비단 우리나라만의 이슈가 아니다. 나라별로, 미국의 경우엔 주 단위, 보험사별로도 수가 체계가 다르다. 그런 측면에서 (소버린 AI는) 분명히 경쟁력이 있을 것”이라고 했다. 나 소장은 또 “데이터 안전성 문제를 떠나서도 결국은 클라우드나 웹 서비스 형태가 아니라 기관 내에서 돌아가는 AI로 안전하게 가야 하고 그래야 비용도 낮아질 것”이라며 “모든 질의를 다 업로드, 다운로드해서 하기에는 데이터의 안전성을 떠나서 비용 차원에서 어려울 것”이라고 덧붙였다.

제보 공유

네이버-서울대병원, '한국 의료 특화 LLM' 내놓는다

네이버클라우드 유한주 박사∙서울대병원 이형철 교수팀 협업 결과물 28일 공개 예정…나군호 소장 "소버린 AI 필요"

나군호 네이버 헬스케어연구소장이 24일 한국원격의료학회 세미나에서 발표하고 있다.

[메디게이트뉴스 박민식 기자] 네이버가 오는 28일 서울대병원과 협력해 개발한 국내 의료 특화 거대언어 모델(LLM)을 공개한다.

네이버 헬스케어연구소 나군호 소장은 24일 한국원격의료학회 세미나에서 “우리나라 나름의 (의료 AI) 엔진이 꼭 필요하다”며 “이번 주 금요일에 네이버와 서울대병원이 심혈을 기울여 만든 (의료 AI) 엔진이 공개될 예정”이라고 밝혔다.

해당 LLM은 네이버클라우드 유한주 디지털헬스LAB장과 서울대병원 마취통증의학과 이형철 교수(서울대병원 헬스케어AI연구원 부원장)팀이 협업해 개발했다. 지난 3월 서울대병원이 자체 개발해 공개했던 국내 최초 한국형 의료 LLM을 업그레이드한 것으로, 서울대병원이 제공한 비식별화된 환자 데이터세트를 통해 학습한 모델로 알려졌다.

나 소장은 “마이크로소프트 등이 자체 의료 엔진을 갖고 있고 국내의 경우 카카오헬스케어, 서울대병원, 네이버 등이 열심히 해 왔다”며 “자체적으로 엔진이 있긴 했지만 더 고도화 해서 세계적 수준의 엔진을 만드는 게 우리 회사의 역할”이라고 했다.

그는 이와 관련해, AI 의사로 주목받았던 ‘왓슨’의 실패 사례를 언급하며 의료 분야 소버린 AI의 필요성을 강조하기도 했다.

나 소장은 “의사, 의료기관, 환자 입장에서 의료 AI는 안전해야 하고 정확한 데이터가 나오는 게 중요하다. 이를 위해선 우리 현실에 잘 맞는 AI가 필요하다”며 “예전에 IBM에서 개발한 왓슨을 여러 병원에서 시도했지만 잘 안됐던 이유가 우리나라의 고유한 수가 체계를 잘 대변하지 못했기 때문이다. 이에 대한 답이 소버린 AI가 될 것”이라고 했다.

이어 “이건 비단 우리나라만의 이슈가 아니다. 나라별로, 미국의 경우엔 주 단위, 보험사별로도 수가 체계가 다르다. 그런 측면에서 (소버린 AI는) 분명히 경쟁력이 있을 것”이라고 했다.

나 소장은 또 “데이터 안전성 문제를 떠나서도 결국은 클라우드나 웹 서비스 형태가 아니라 기관 내에서 돌아가는 AI로 안전하게 가야 하고 그래야 비용도 낮아질 것”이라며 “모든 질의를 다 업로드, 다운로드해서 하기에는 데이터의 안전성을 떠나서 비용 차원에서 어려울 것”이라고 덧붙였다.

오탈자 신고 스크랩 인쇄 제보 공유

박민식 기자 (mspark@medigatenews.com)

이 기자의 다른 기사 보기