인공지능 전문매체 ‘더에이아이(THE AI)’와 디지틀조선일보가 정보통신산업진흥원(NIPA)과 공동으로 주최하고 과학기술정보통신부가 후원한 AWC 2024 in Seoul(AWC 서울)이 13일 성황리에 종료됐다.

‘의료 AI, 초거대 가운을 입다’를 주제로 열린 이번 AWC 서울은 의료 분야에 접목되는 생성형 AI 기술을 알리기 위해 마련됐다. 이번 행사는 약 500명의 인원이 사전 신청을 하며 시작 전부터 큰 관심을 받았다. 행사는 서울시 마포구에 위치한 누리꿈스퀘어 국제회의장에서 열렸다.

개막식에는 허성욱 NIPA 원장과 이호석 부산대병원 의료정보센터장, 노영균 한양대 AI대학원장, 최영준 아주대 AI대학원사업단장, 손희정 주한영국대사관 국제통상부 상무관 등 다양한 분야 인사들이 참여해 네트워킹 시간을 가졌다.

행사에는 카카오헬스케어, 네이버, 아마존웹서비스(AWS) 등 국내외 대표 초거대 AI 기업과 삼성서울병원, 서울아산병원, KAIST 등 국내 대표 병원·대학 등이 연사로 나섰다. 이들은 초거대 AI 기반 생성형 기술이 의료 분야에 접목된 사례를 소개하고 새로운 가능성을 제시했다. 특히 이번 행사에서 기업들은 생성형 AI 기술을 자체 헬스케어 서비스에 접목하고 있는 사례를 최초 공개했다. 

카카오헬스케어는 자체 개발한 혈당 관리 서비스 ‘파스타’에 대화형 AI를 접목하겠다는 계획을 처음 발표했다. 연사로 나선 황희 카카오헬스케어 대표는 “우리는 파스타 서비스에 대화형 AI를 어떻게 적용할지를 계속 테스트하고 있다”며 “당뇨, 전 당뇨 환자들이 궁금해하는 내용은 200B, 500B와 같은 큰 모델이 필요하지는 않다고 판단해 7B, 13B, 25B, 65B 등 작은 규모의 파운데이션 모델을 계속 바꿔가면서 테스트하고 있다”고 말했다. 또 “올해 파스타에 대화형 AI 기능을 탑재할 예정”이라고 밝혔다. 데이터 분야에서도 LLM을 활용하는 연구도 수행하고 있다고 했다. 우리는 병원의 비정형 데이터들을 정형화시키는 데 LLM을 사용할 수 없을까 고민했다”면서 “지금은 라마3를 활용하고 있는데, 처음엔 챗GPT, 제미나이 등 다양한 모델을 검토했다”고 말했다. 이어 “어떤 모델이든 제로샷으로 비정형 데이터를 올리면 결과가 임상적으로 쓸 수 있는 만큼 좋지 않았다”면서 “중간에 방향을 바꿔 비정형 데이터를 잡아줄 수 있는 연구를 수행한 결과 특정 판독지 경우 90% 이상 정확도를 보인다는 것을 확인했다”고 밝혔다.

네이버도 사내 병원에서 약 3년간 초거대 AI ‘하이퍼클로바X’를 적용해 테스트한 결과를 소개하고, 올해 안에 대국민 서비스로 선보이겠다는 계획을 처음 밝혔다. 차동철 네이버 헬스케어 연구소 의료혁신센터장은 네이버 ​사내 병원에서 가정의학과, 재활의학과, 이비인후과, 비뇨의학과, 검강검진 상담 등의 분야 하이퍼클로바X 등 IT 솔루션을 적용하고 있다고 했다. 대표 사례로 건강검진을 소개했다. 사용자의 건강검진 결과를 촬영하면 여기에 대한 개인화된 소견서를 AI가 자동으로 작성할 수 있게 했다. 네이버가 OCR, 자연어처리(NLP), 생성형 기술을 모두 보유하고 있는 만큼, 촬영한 결과를 해독하고 이를 해석해 글을 생성할 수 있게 했다. 차 센터장은 “사내 병원에서 이용한 결과 AI가 작성한 글에 좋은 반응을 얻고 있다”면서 “프롬프트를 입력하면 환자에게 개인화된 메시지를 전달할 수 있어 호응이 좋다”고 말했다.

AWS는 초거대 AI를 상징하는 파운데이션 모델을 의료 분야에 활용하는 사례 등을 공개했다. 파운데이션 모델은 이미 환자의 상담 등에 도움을 주고 있다고 밝혔다. 그 예시로 환자의 의료 영상을 토대로 생성형 AI가 상담을 진행해주는 시연 영상을 공개했다. 영상에선 AI가 환자의 의료 영상을 분석해 “환자의 최근 방사선학적 검사에는 오른쪽 흉선 영역의 몇cm 크기의 질량과 오른쪽 후방 부위에 몇cm 크기의 원형 질량이 있습니다. 이러한 소견들은 신생물이나 감염을 의심할 수 있습니다”라고 답하는 것을 볼 수 있었다. 한국어로도, 영어로도 정확하게 소견을 답했다.

예종철 KAIST 교수는 대규모의 데이터를 학습하는 생성형 AI가 의료 현장에 새로운 기회를 제공하고 있다고 말했다. 또 텍스트 기반 대형언어모델(LLM)뿐만 아니라 가짜 이미지를 생성하는 대형멀티모달모델도 의료 영상의 화질을 개선하거나 정확한 진단을 내릴 수 있도록 돕는다고 밝혔다. “생성형 AI는 정제된 데이터 학습이 아닌 대규모 데이터를 학습해 의미 있는 결과들을 만들어 가고 있어 의료 분야에 유용하게 활용될 수 있다”며 “MRI, CT 등 3D 의료 영상의 화질을 개선해 보다 정확한 진단을 할 수 있도록 도울 수 있다”고 했다.

이어진 패널토론에서는 정명진 삼성서울병원 교수와 심우현 서울아산병원 교수, 박경수 KPMG 상무, 이성훈 에버지놈 대표, 신동훈 휴런 대표가 참여해 의료 분야 데이터 활용을 강조했다. 이들은 정부에서 AI 학습 데이터 규제를 완화하고, 시장경제에 맡겨 서로 데이터를 사고파는 등의 여러 방법을 강구해야 한다고 조언했다.

두 번째 패널토론에서는 법률·학술·미디어 분야 전문가들이 은 ‘생성형 AI가 바꿔놓을 미래’라는 주제로 논의를 이어가며 특화 모델 지원을 강조했다. 토론에는 김선주 연세대 인공지능융합대학 교수가 좌장을 맡고 윤정호 하이로컬 대표, 유준선 플루토랩스 대표, 양진영 법무법인 민후 변호사가 토론에 참여했다. 이들은 “텍스트·음성·영상을 생성하는 대형 모델 서비스가 등장하면서 학술·법률·미디어 등 특화 분야에도 혁신적인 변화를 불러오고 있다”며 “국가 차원의 지원과 기업·학계가 AI 발전에 도모하고 새로운 기회와 수익 모델을 창출할 방안을 마련해야 한다”는데 의견을 모았다.

이날 개회사를 진행한 허성욱 NIPA 원장은 “오늘 이 자리가 초거대 AI 활용, 특히 AI와 헬스케어의 융합을 통합 혁신적 변화를 실현하는 중요한 이정표가 될 것으로 확신한다”면서 “초거대 AI가 우리 삶 전반에서 활용될 수 있도록, NIPA에서 지원하는 초거대 AI 사업들이 그 혁신의 중심이 될 수 있도록 협력하고 지원하겠다”고 강조했다.

행사를 공동 주최한 황민수 THE AI 대표는 “오늘 행사를 토대로 한국 AI가 의료 분야에서 경쟁력을 가져가고, 어려운 환경에 처해 있는 우리 의료진과 환자에게 새로운 가능성을 제시해주길 바란다”고 말했다.