2024년 11월, 대한민국의 의료 기술 분야에서 중요한 이정표가 세워졌습니다. 서울대병원과 네이버가 공동으로 개발한 국내 최초의 의료 특화 초거대 언어모델(LLM: Large Language Model)이 공식적으로 발표되며, 본격적인 의료 소버린 AI 시대의 시작을 알렸습니다. 이는 의료 데이터 주권 확보는 물론, 정밀 진단과 의사결정 지원에 최적화된 AI 모델이 탄생함으로써 국내 의료계와 인공지능 기술 발전에 중대한 전환점이 될 것으로 기대됩니다.
국내 의료 LLM의 의미
서울대병원과 네이버는 여러 해 동안 축적된 임상 데이터와 최신 인공지능 기술을 통합한 ‘의료 특화 LLM’을 공개했습니다. 이 모델은 기존 범용 AI와 달리 진료 기록, 의학 논문, 질병 코드 및 임상 지침 등 방대한 의료 데이터를 바탕으로 학습되었습니다. GPT와 같은 일반 언어모델은 언어 이해나 창작에 최적화되어 있지만, 의료 분야에서는 전문성과 높은 정확성이 필수적이기 때문에 이러한 의료 특화 모델의 필요성이 지속적으로 제기되어 왔습니다. 서울대병원은 실제 진료 현장에서 수집된 수백만 건의 데이터를 비식별화하여 이를 학습에 활용하였고, 네이버는 하이퍼크로버 X 기반 초거대 AI 기술을 적용해 모델 구조와 연산 효율성을 극대화했습니다. 이 모델은 질의응답, 요약, 분류, 언어 번역 및 임상 문서 자동화를 포함한 다양한 작업에 활용될 수 있으며 특히 의사의 의사결정을 지원하는 시스템에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 또한 이는 국산 의료 AI의 ‘소 버린 화(자립화)’를 위한 기초가 될 것입니다. 즉, 외국 기술에 의존하지 않고 국내 병원이 자체 데이터와 기술로 고도화된 AI를 구축함으로써 데이터 주권을 보호하고 보건안보 측면에서도 독립적인 기반을 마련하는 것을 의미합니다.
서울대병원과 네이버 협력 배경
서울대병원은 국내 최고 수준의 의료기관으로서 디지털 헬스케어 및 AI 진료 시스템 도입에 선도적인 역할을 해왔습니다. 이러한 경험을 바탕으로 AI가 진단 및 치료 과정에서 해결해야 할 문제들에 대한 명확한 요구사항이 있었습니다. 네이버는 AI와 클라우드 기술에서 뛰어난 역량을 보유하고 있으며 특히 하이퍼클로바X 개발을 통해 다국어 및 복잡한 구조의 언어처리에 관한 전문성을 입증했습니다. 두 기관은 2022년부터 공동 연구를 진행하며 의료 분야 LLM 개발에 착수하였고, 2024년 11월 그 첫 결과물을 내놓았습니다. 이번 모델은 단순히 데이터를 입력하는 것 이상의 의미를 가지고 있으며, 의료 윤리, 개인정보 보호 및 데이터 정합성 등의 다양한 문제를 함께 고려하여 기술적 성과 그 이상으로 평가받고 있습니다. 서울대병원은 이 모델을 실제 진료 환경에서 점진적으로 적용할 계획이며 내과·외과·응급의학과 등 다양한 진료 과목에서 테스트를 진행 중입니다. 향후 전국 주요 대학병원 및 공공 의료기관과 협력하여 의료 AI 대중화를 위한 기반을 확장할 예정입니다.
의료 소버린 AI 시대 개막
‘소버린 AI’란 특정 국가나 기관이 자국 내 데이터를 사용하여 독립적으로 개발한 인공지능 기술을 의미합니다. 특히 의료 분야에서 소버린 AI는 매우 중요한 개념인데, 환자 데이터를 외국 기업 서버에서 처리할 경우 개인정보 보호 및 국가 보건 안보 문제가 발생할 수 있기 때문입니다. 서울대병원-네이버 모델은 국내에서 수집되고 관리되는 의료 데이터를 바탕으로 개발되었으며 이 데이터는 국내 클라우드에서 처리됩니다. 이는 해외 기술 의존도를 줄이고 한국형 의료 시스템에 최적화된 AI 생태계를 구축하는 데 큰 역할을 할 것으로 보입니다. 또한 이 모델은 장기적으로 디지털 치료제, 원격 진료 및 맞춤형 헬스케어 서비스 등 다양한 헬스케어 산업에도 응용될 수 있으며 정부의 ‘디지털 헬스케어 혁신 전략’과도 연결되어 국가 주도의 의료 AI 생태계 조성에도 기여할 것으로 예상됩니다.
서울대병원과 네이버가 공동 개발한 Medical 특화 LLM은 국내 인공지능 기술력과 의료 데이터 결합이라는 상징적인 성취로서 소버린 AI 시대의 서막을 여는 중요한 발걸음입니다. 따라서 의료계 종사자뿐만 아니라 미래 기술 및 보건 분야에 관심 있는 모든 사람들이 이 흐름에 주목해야 할 때입니다. 한국형 의료 AI 발전이 가져올 변화들을 앞으로도 지속적으로 지켜봐 주시기 바랍니다.