제로원에이아이, RAG 기술로 AI '환각' 잡고 의료 혁신 이끈다…JCM 논문 게재

의료 인공지능(AI) 스타트업 제로원에이아이가 서울대학교병원 등 국내 유수 의료 연구진과 협력해 대규모 언어 모델(LLM)의 고질적인 한계인 '할루시네이션(환각)' 현상을 극복하고 임상 현장에서의 신뢰도를 크게 높인 연구 성과를 발표했다.

제로원에이아이는 송준호 대표가 공동 제1저자로 참여한 'Thyro-GenAI: 검색 증강 생성(RAG) 모델을 활용한 개인 맞춤형 갑상선 질환 관리 챗봇' 연구 논문이 SCI급 국제학술지 'Journal of Clinical Medicine (JCM)' 최신호에 게재됐다고 밝혔다.

제로원에이아이 'Thyro-GenAI'의 RAG 기술 개념도/사진제공=제로원에이아이

최근 의료 분야에서 LLM은 방대한 정보 처리 능력으로 큰 기대를 모았으나, 종종 부정확한 정보를 생성하는 할루시네이션 문제로 인해 환자의 안전과 직결되는 임상 현장 적용에 치명적인 한계를 보여왔다. 이번 연구의 공동 제1저자인 서울대학교병원 외과 신민정 교수는 "LLM의 잠재력에도 불구하고 부정확성 문제로 실제 환자 진료에 적용하기 어려웠던 점이 연구의 시작점이었다"며, "이번 연구는 RAG 기술로 증거 기반의 답변을 생성함으로써 기술의 가능성을 임상적 유효성으로 연결한 중요한 첫걸음"이라고 연구 배경을 설명했다.

이러한 문제를 해결하기 위해 제로원에이아이와 연구팀은 갑상선 질환에 특화된 최신 교과서 및 진료 가이드라인 데이터베이스를 LLM과 결합한 RAG 챗봇 'Thyro-GenAI'를 자체 개발했다. 연구 결과, Thyro-GenAI는 주요 상용 LLM 서비스와의 비교 평가에서 '전반적인 응답 품질' 부문 최고점을 기록했으며, 특히 '할루시네이션' 항목에서 가장 우수한 평가를 받아 정보의 신뢰성을 크게 향상시켰음을 입증했다.

이번 성과에 대해 기술 개발을 주도한 제로원에이아이 송준호 대표(공동 제1저자)는 "Thyro-GenAI는 RAG 기술로 LLM의 신뢰성 문제를 해결하고 임상 의사결정의 질을 높여 환자 중심 의료에 기여할 수 있음을 보여준 중요한 사례"라며 기술적 자신감을 나타냈다.

연구의 임상적 가치에 대해 서울대 보라매병원 외과 채영준 교수(교신저자)는 "Thyro-GenAI는 방대한 의료 데이터를 신뢰성 있게 제공하여 의료진의 임상 의사결정을 돕고 환자 치료의 질을 높일 수 있는 강력한 도구가 될 것"이라고 강조했다. 분당서울대병원 외과 유형원 교수 역시 "이러한 신뢰도 높은 AI 보조 도구는 의료진의 전문성을 강화하고, 의료 접근성이 낮은 지역에서도 표준화된 고품질 진료를 가능하게 할 것"이라며 기대를 더했다.

이번 연구의 의의는 단순히 하나의 질환을 넘어, AI 의료 기술 개발 방법론의 새로운 기준을 제시했다는 데 있다. 차의과학대학교 의생명정보학과 김명관 교수는 "이번 연구는 최신 의료 지식을 AI 모델과 효과적으로 통합하는 방법론의 중요성을 보여주며, 향후 의료 AI 기술의 핵심으로 발전할 수 있을 것"이라고 전망했다.

이러한 성공적인 융합 연구는 기술 전문가와 임상 전문가의 긴밀한 협력이 있었기에 가능했다. 서울대학교병원 의과대학 외과학교실 겸무교수 겸 강남센터 '미래건강사업단' 단장 최은경 교수(교신저자)는 "이번 성과는 AI와 임상 전문가의 협력이 이뤄낸 결과"라며, "AI 기술의 안전한 의료 현장 도입을 위한 엄격한 임상 검증의 좋은 선례가 될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

제로원에이아이는 이번 연구 성과를 바탕으로 의료 AI 솔루션의 고도화를 지속하고, 갑상선 질환을 시작으로 적용 범위를 다른 전문 분야로 확대하여 더욱 폭넓은 의료 현장에서 활용될 수 있는 AI 기반 의료 소프트웨어(식약처 2등급 의료 소프트웨어) 및 AI CDSS(임상의사결정시스템) 플랫폼 구축에 박차를 가할 예정이다.

제로원에이아이는 △다기관-멀티모달 연합학습 기반 의료인공지능 기술 시범모델 개발 △한국형 중환자(K-MIMIC) 빅데이터 및 중환자 AI 개발 △췌장절제술 후 합병증 예측 AI 시스템 및 CDSS(임상의사결정시스템) 개발 △신장이식술 후 합병증 예측 AI 시스템 및 CDSS 개발을 하고 있다. 이를 통해 보안 특화 인공지능 시스템부터 차세대 멀티모달 LLM 모델 개발까지 AI 기술 스펙트럼을 확보하고 있다. 제로원에이아이는 AI 인프라 GPU 클러스터링 솔루션, GPU 효율화 기술, LLM 자체 모델 개발 까지 AI 수직계열화(Vertical Integration) 기술력을 통해, 약 50개의 GPU를 자체 운용하며 의료, 국방, 금융이 요구하는 AI 마이크로 데이터센터(Micro Datacenter)로 확장해 나가고 있다.

고문순 기자 komoonsoon@mt.co.kr