서울대병원이 국내 최초로 한국 의료 환경에 최적화된 ‘의료 특화 거대언어모델(LLM)’을 개발했다고 21일 밝혔다. 병원의 전자의무기록(EMR), 의료영상(PACS), 디지털 병리, 유전체 데이터 등 대규모 임상 데이터를 기반으로 만들어져 진료 효율성 향상과 환자 안전 강화를 위한 핵심 기술이 될 것으로 기대되는 기술이다.

서울대병원은 이 모델을 한국의사국가고시 최근 3개년 데이터를 활용해 평가한 결과, 평균 86.2%의 정확도를 기록했다고 밝혔다. 이는 실제 의사 평균 정확도인 79.7%를 초과한 수치로, 국내 의료 특화 오픈소스 LLM 가운데 처음으로 의사 수준을 넘어선 사례다.

병원 측은 2024년부터 임상 텍스트 3,800만 건을 바탕으로 한국어 의료 말뭉치를 구축하고, 이를 가명화·비식별화해 모델 학습에 활용했다. 또한 진료과별 특화 지시 훈련 데이터셋과 지식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG), 멀티 에이전트 프레임워크 등도 도입해 실용성을 높였다.

향후에는 의료 영상 및 생체 신호 데이터를 결합한 멀티모달 AI로 확장해 ▲진료 기록 요약 자동화(HIS.AI) ▲보험 청구 효율화(CLAIM.AI) ▲최신 논문 큐레이션(RESEARCH.AI) 등 다양한 업무 보조 서비스 개발을 추진할 계획이다.

이형철 교수(헬스케어AI연구원 부원장)는 “이 모델은 한국 의료 현실에 최적화된 AI 도구로, 진료 효율성과 환자 만족도를 높이는 데 크게 기여할 것”이라고 말했다.

김영태 병원장은 “이번 개발은 서울대병원이 의료 혁신을 선도하고 있다는 증거”라며, “앞으로도 최신 기술을 지속 도입해 나가겠다”고 밝혔다.