“생성형 인공지능(AI)이 상용화되면서 헬스케어 산업은 이전과는 다른 혁신을 맞이할 것입니다. 의료진 업무 부담을 줄이는 동시에 의료 서비스 질을 높이는데 기여하겠습니다.”

현지훈 딥노이드 연구소장은 생성형 AI가 보급되면서 기존 AI 기반 헬스케어 시장과는 비교할 수 없을 정도의 기술 발전과 서비스 고도화가 일어날 것이라고 예상했다. 데이터 처리 속도는 물론 멀티모달 AI까지 구현되며 새로운 생태계가 열리고 있다는 것이다.

현 연구소장은 “거대언어모델(LLM) 등장으로 데이터를 모을 수 있는 스케일이 달라졌으며 이미지와 텍스트의 결합이라는 멀티모달까지 실현됐다”면서 “기술적 진보를 넘어 제품이나 서비스 관점에 환자 친화적으로 개발할 수 있다는 점도 변화”라고 강조했다.

현지훈 딥노이드 연구소장

생성형 AI는 헬스케어 산업에서도 최대 화두다. 기존 AI가 환자의 다양한 정보를 분석해 질병 진단을 도왔다면, 생성형AI는 질병 예측은 물론 맞춤형 해결법까지 제시할 수 있기 때문이다.

특히 AI 의료기기 열풍을 몰고 왔던 AI 기반 진단 보조 솔루션 시장에선 생성형AI를 접목해 영상 판독을 넘어 판독문 초안까지 작성하는 시스템 개발이 시작됐다. 딥노이드 역시 흉부 엑스레이 영상을 분석해 경화, 섬유화, 폐기종 등 80여가지 소견을 제공하는 동시에 판독문까지 제시하는 생성형AI 의료기기를 개발 중이다. 이 영역에서 국내를 넘어 세계 1호 허가까지 노린다.

2019년 딥노이드에 합류한 현 연구소장은 회사 미래기술 개발은 물론 생성형AI 의료기기 개발을 총괄하고 있다. 우리나라 식품의약품안전처가 세계 최초로 공개한 '생성형AI 의료기기 허가·심사 가이드라인' 개발과정에서 전문위원으로 참여했으며, LLM 기반 의료기기 안전성 평가 가이드라인 전문가 위원으로도 활동하고 있다. 그는 생성형AI 기반 판독문 초안 작성 솔루션이 상용화될 경우 진료 환경 혁신이 일어날 것으로 확신한다.

그는 “우리나라에서 영상의학과 의사 수가 부족하다는 지적이 꾸준히 제기됐는데, 영상 분석에 따른 소견과 판독문 초안까지 제시할 경우 업무 부담을 획기적으로 줄일 수 있다”면서 “의사를 대체하는 게 아니라 본연의 업무에 전문성을 더 높여줄 조력자가 생기는 셈”이라고 설명했다.

현 연구소장은 생성형AI를 활용한 의료기기 생태계 조성 목표도 제시했다. 현재 개발 중인 엑스레이 기반 솔루션에 이어 컴퓨터단층(CT)나 자기공명영상(MRI) 정보까지 확대해 새로운 영상 판독 지형을 만들겠다는 것이다.

현 연구소장은 “의료 영상 분야에서 딥노이드 의지는 확고하다”면서 “현재 판독문 생성 모델을 개발 중이지만, 내년에는 생성된 판독문을 설명하는 기술까지 상용화해 사용자 신뢰와 편의성을 높일 계획”이라고 말했다. 이어 “생성형 AI 기반 차세대 영상판독 생태계를 구축해 영상의학과 업무 혁신까지 지원할 계획”이라며 “현재 흉부쪽 판독 솔루션을 개발 중인데, 폐나 뇌까지 영역을 확대하겠다”고 덧붙였다.

정용철 기자 jungyc@etnews.com

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