생성 AI, 바이오 의료까지 영역 확장…의료데이터 해석·약물반응 예측에 활용

KAIST, 생성AI와 헬스케어 미래 워크숍 개최
LLM, LLM 등 활용 임상적용, 신약개발 등

'생성 AI와 헬스케어 미래' 워크숍에 기조강연자로 참석한 콴젱 리 하버드 의대 교수(왼쪽부터), 김선 서울대 컴퓨터공학부 교수, 나군호 네이버 헬스케어 연구소장 KAIST 제공

디지털 바이오 헬스케어 분야에서 활용되는 생성형 AI 사례를 살펴볼 수 있는 자리가 마련됐다.

KAIST 디지털 바이오헬스 AI연구센터는 5일 대전 본원에서 '생성 AI와 헬스케어 미래'를 주제로 워크숍을 했다고 밝혔다.

이날 워크숍에서 콴젱 리 하버드 의대 교수는 '의학 분야의 기초모델-대형언어모델(LLM)과 대형 비전 모델'을 주제로 기조강연을 했다. 리 교수는 하버드 의대에서 진행하고 있는 LLM 모델과 대형 멀티모달리티 모델(LMM) 등의 연구를 소개하고, 이 기술들이 의료 데이터 해석과 활용 현장에 어떤 혁신을 가져 오는지에 대한 임상 사례를 발표했다.

이어 김선 서울대 컴퓨터공학부 교수는 'AI 기술을 이용한 약물반응 예측'을 주제로 AI 기반 약물반응 예측 모델 개발과 임상데이터를 활용한 AI 알고리즘 적용 사례, 환자 개인별 치료계획 수립을 위한 AI 역할 등을 조명했다. AI 기술이 약물 반응예측에 미치는 영향과 잠재적 한계점 등도 제시했다.

산업계를 대표해 나군호 네이버 헬스케어 연구소장은 '디지털 헬스케어 2024-AI 시대' 주제의 강연에서 챗GPT로 대표되는 생성적 AI 기술이 의료데이터 분석, 신약개발, 맞춤형 치료 계획 수립 등에 적용되고 있는 연구 동향을 소개했다. 참가자들은 디지털 바이오헬스 분야에 적용되는 AI의 미래에 대해 논의하고, 아이디어도 공유하는 시간을 가졌다.

예종철 KAIST 디지털 바이오헬스 AI 연구센터장은 "이번 워크숍은 KAIST가 추진하는 생성 AI 기반 의료 AI 연구를 산학연에 알리고 국내외 연구자들과 협력을 모색하는 의미있는 자리가 됐다"고 말했다.

한편 KAIST 디지털 바이오헬스 AI 연구센터는 바이오의료 분야의 생성형 AI 원천모델 구축을 위해 지난해 12월 문을 열고, 바이오의료 영상 및 신호, 임상기록, 유전체·오믹스, 약물 상호작용, 웨어러블 기반 라이프 로그 등을 중점 연구하고 있다. 이준기기자 bongchu@dt.co.kr