제로원에이아이·서울대학교병원 강남센터, 차세대 건강검진 AI 솔루션 청사진 제시

- KH 한국건강관리협회와 함께한 기획연구, 성료

제로원에이아이는 서울대학교병원 강남센터가 주관하고 자사가 참여 연구기관으로 함께한 한국건강관리협회의 '대화형 인공지능 기반 건강검진 사전상담 및 결과상담 솔루션 개발사업 기획연구'를 성공적으로 완료했다고 밝혔다.

제로원에이아이 '건강검진AI' 개념이미지/사진제공=제로원에이아이

의료 인공지능(AI) 전문기업 제로원에이아이가 건강검진 전문기관인 서울대학교병원 강남센터와 협력하여, 생성형 AI의 고질적인 한계인 '환각(Hallucination)' 현상과 데이터 보안 문제를 극복할 차세대 건강검진 AI 솔루션의 청사진을 제시했다.

최근 의료 분야에서 생성형 AI는 방대한 정보 처리 능력으로 기대를 모았으나, 검증되지 않은 정보를 생성하는 환각 현상과 민감한 의료 정보를 외부 서버로 전송해야 하는 보안 이슈로 인해 임상 현장 적용에 근본적인 한계를 보여왔다. 이번 기획연구는 이러한 문제를 해결하고, 의료 환경에 최적화된 AI 솔루션을 개발하기 위한 구체적인 기술적 해법을 제시하는 것을 목표로 추진되었다.

특히 이번 연구는 실제 의료 현장의 필요를 정확히 반영하기 위해 의사, 간호사, 영양사 등 현장 교직원을 대상으로 심층적인 사용자 요구도 조사를 우선 수행했다. 조사 결과, AI 도입이 가장 시급한 업무로 '검진 전후 주의사항 안내 및 문의 응대(132표)'와 '검사 결과 자동 판정(95표)'이 꼽혔다. 이를 바탕으로 연구팀은 의료진 수요가 가장 높았던 '검진 전후 주의사항 안내' 기능에 대한 개념 증명(PoC)을 구현하고, '검사 결과 자동 판독' 및 '결과 상담 스크립트 생성' 등 핵심 시나리오에 대한 데모를 시연하며 의료진의 직접적인 평가를 진행했다.

평가에서 사실성(Factuality), 안전성(Safety), 완전성(Completeness) 등 모든 항목에서 월등히 높은 점수를 획득하며 그 효과와 기술적 우위를 명확히 입증했다. 연구팀은 이러한 실증적 검증 결과를 토대로, 향후 온프레미스 환경에서 모델을 효과적으로 학습시키고 대규모 데이터를 안전하게 관리할 데이터 파이프라인 전략 등 다음 단계 실증 사업을 위한 구체적인 기술 로드맵을 완성했다.

이번 연구는 국내 최대 건강검진 전문기관인 한국건강관리협회가 발주했다는 점에서 의미가 크다. 전국 17개 지부를 통해 국민 건강 증진의 중추적 역할을 수행하는 한국건강관리협회가 국내 최고의 의료기관인 서울대학교병원 강남센터와 협력한 이번 기획연구의 성공은, 향후 국내 디지털 헬스케어 시장 전반으로 확산할 선도적인 모델을 제시했다는 점에서 큰 의미를 갖는다.

이번 연구를 주도한, 서울대학교병원 강남센터 외과 교수이자 미래건강사업단 단장 최은경 교수와 제로원에이아이 송준호 대표는 "이번 기획연구는 온프레미스 sLLM과 RAG 기술의 융합이 의료 AI의 신뢰성과 보안 문제를 해결할 가장 현실적인 대안임을 증명한 중요한 성과"라며, "한국건강관리협회의 비전과 서울대학교병원 강남센터의 전문성, 제로원에이아이의 기술력을 결합하여, 의료진의 부담을 덜고 국민의 건강 주권을 강화하는 건강검진 AI 실증 기술의 중요한 발판이 될 것"이라고 밝혔다.

제로원에이아이는 이번 기획연구를 통해, 향후 여러 의료기관이 데이터를 직접 공유하지 않고도 AI 모델의 성능을 함께 고도화할 수 있는 연합학습(Federated Learning) 방식의 실증 사업을 위한 구체적인 청사진을 마련했다. 이는 데이터 기반의 '개인 맞춤형 정밀 건강관리(Precision Health Management)'라는 차세대 의료 패러다임을 선도하고, 국내 의료 서비스의 질을 한 단계 끌어올리는 핵심 기반이 될 전망이다.

제로원에이아이의 이번 성과는 자체 AI 인프라 운영부터 LLM 모델 개발까지 아우르는 'AI 기술 수직계열화(Vertical Integration)' 역량에서 비롯되었다. 회사는 약 50대의 GPU를 직접 운용하며 확보한 GPU 클러스터링 및 효율화 기술을 바탕으로, 의료·국방·금융 등 최고 수준의 보안이 요구되는 분야에 최적화된 마이크로 데이터센터(Micro Datacenter) 구축 역량을 갖추고 있다.

이러한 독보적인 기술력을 기반으로 △신장이식·췌장절제술 후 합병증 예측 CDSS(임상의사결정지원시스템) 개발 △한국형 중환자(K-MIMIC) 빅데이터 및 AI 개발 △다기관-멀티모달 연합학습 기술 시범모델 개발 등 다수의 국책 및 상용화 과제를 성공적으로 수행하며, 보안 특화 AI부터 차세대 멀티모달 LLM까지 폭넓은 기술 스펙트럼을 증명해왔다.

고문순 기자 komoonsoon@mt.co.kr