지난 17일부터 사흘간 서울 강남 코엑스에서 진행되는 국제 병원 및 헬스테크 박람회(KHF)에서는 AI 기반의 보건의료 서비스의 여러 솔루션들을 만나볼 수 있었다. 정보통신산업진흥원(이하 NIPA)은 코엑스 C홀에 부스를 마련하고 카카오헬스케어와 알피(ARPI), 업스테이지 등의 부스가 모인 곳을 찾아볼 수 있었다.
◇ 초거대 AI를 활용한 의료 혁신
우선 NIPA 관계자의 설명에 따르면 초거대AI를 활용해 보호자에게는 실시간 건강 상담과 맞춤형 가이드를, 의료진에게는 진단·치료 의사결정을 보조하는 도구를 제공함으로써 ‘예방→진단→치료→관리’에 이르는 전 주기를 지원하는데 목적을 둔다. 특히 소아청소년과 전문의 감소로 소아 진료 인프라가 축소되고 있으며 높은 진료 난이도와 낮은 보상체계로 인해 전공의 지원율도 지속 하락하고 있어 수요는 늘고 있다.
현재 NIPA는 초거대AI 서비스 10종을 개발하고 있다. 크게 보면 대국민 서비스(초거대AI 소아건강 지원 시스템)로 △대화형 소아 건강상담 △맞춤형 소아 질병예측, 의료진 서비스(초거대AI 소아 진료지원시스템)으로 △맞춤형 증례 추천 △맞춤형 처방 보조 등으로 나눠져 있다.
19일 NIPA가 마련한 부스에서는 △소아 희귀 질환 △소아 혈액질환 솔루션과 업스테이지의 대형언어모델(LLM)인 ‘솔라-메디칼’이 전시됐다.
◇ 소아 희귀질환에 대응하는 솔루션
카카오헬스케어가 마련한 부스에서는 혈당 관리 솔루션 ‘파스타(pasta)’를 만나볼 수 있었다. 혈당 측정 센서인 덱스콤의 G7, 케어센스의 에어와 연동해 실시간으로 채혈 없이 혈당을 확인할 수 있다. 급격히 상승하거나 저하되면 파스타가 실시간으로 위험 알림을 보내고, 센서로 수집한 데이터를 리포트로 정리해 생활 습관과 혈당 변화의 관계를 확인할 수 있다. 이 외에도 권장 칼로리 기준의 체중 관리 솔루션과 사진 한 장으로 AI가 자동으로 인식해 섭취 순서부터 식사 기록따지 돕는 푸드샷 기능, 궁금한 걸 물어볼 수 있는 챗봇 기능 등이 탑재됐다. 특히 눈여겨 본 부분은 당원병 환자 지원 기능이었다. 당원병은 당뇨병과 반대로 혈당이 지속 하락하는 병이다. 특히 공복 시 혈당이 급격히 떨어져 저혈당을 주의해야 하고 지속적으로 대사 이상이 나타나 성장이 지연되거나 키가 크지 않는 등의 증상이 동반된다. 카카오헬스케어 관계자에 따르면 당원병 환자는 국내에 200여 명 정도로 희귀질환이다. 정보도 많이 없고, 인터넷에 찾아도 자료가 많이 나오질 않는다. 카카오헬스케어는 이러한 환자들을 위해 AI 챗봇을 통해 정보 제공과 관리를 돕는다. 카카오헬스케어 관계자는 “당원병이라는게 굉장히 희귀질환이라 정보를 찾기가 어려워 부모나 보호자들을 위해 이런 서비스를 진행하고 있다”면서 “파스타에는 현재 기술을 적용하고 있으며, 오는 2027년까지를 목표로 진행하고 있다”고 설명했다.
알피는 이날 부스에 심전도(ECG) 분석 소프트웨어를 전시했다. 알피는 자사의 ‘ECG Buddy’ 애플리케이션을 통해 심전도 분석 시연을 했다. ECG Buddy 앱을 통해 10여 개의 항목으로 분석한 뒤 심근경색, 고칼륨혈증, 폐동맥, 고혈압 등 다양한 병변 위협에 대해 살펴볼 수 있다. 현재 60여 병원에 도입됐고, 한 달에 150만여 건에 달하는 분석을 하고 있다.
가톨릭대 의과대학은 소아 혈액질환 관련 챗봇을 개발하고 있었다. 고 교수 연구팀이 개발 중인 소아 혈액질환 챗봇 ‘헤마어시스트(Hemaassist)’는 혈액학(Hematology)와 어시스트(Assist)를 조합해 만들어진 이름이다. 해당 챗봇은 고 교수가 직접 혈액 질환이 의심되는 가상의 환자 증상을 입력하면 어떠한 검사가 필요한지, 추가적인 검사는 뭘 해야할지 등을 조언해 준다. 검사 결과를 넣으면 어떠한 수치가 정상이고, 비정상이거나 유심히 관찰해야 하는지 등을 알려준다. 또한 유사 환자들의 사례를 보여주기도 하고, 어떤 치료나 수술, 처방을 받았는지 등도 체크할 수 있다. 헤마어시스트는 서울성모병원, 디지털팜, 업스테이지와 같이 개발하고 있다.
◇ 특화 LLM도 만든다
업스테이지는 부스를 통해 자사가 보유한 파운데이션 모델(Solar LLM)을 기반으로 의료 특화 모델(Solar Medical)을 개발하고 있다고 밝혔다. 기존에 보유하고 있는 LLM을 챗GPT처럼 활용할 수는 있지만 정부 지원이나 협업 과정에서는 범용적이지 못해 특정 연령대를 지원하거나 진료 지원용 특화 LLM을 개발하고 있는 것으로 분석된다. 해당 특화모델은 광학문자인식(OCR) 지원도 가능해 진료기록, 스캔된 차트, 검사 결과지 같은 비정형 문서 데이터를 텍스트로 변환해 활용 가능할 전망이다. 업스테이지 관계자는 “자사의 LLM을 가지고 특화 모델을 만들고 있다”면서 “진료 기록 등 분석을 통해 의료진들이 요약 분석 같은 것들을 좀 쉽게 받고 도움이 될 수 있는 서비스 개발을 하고 있다”고 설명했다.