서울대병원이 흉부 X-ray 판독과 의료 진단 추론을 지원하는 인공지능(AI) 모델을 개발해 전 세계에 공개했다.
서울대병원은 9일 원내 헬스케어AI연구원이 개발한 의료 특화 인공지능 모델 2종을 오픈소스로 공개했다고 밝혔다. 공개된 모델은 흉부 X-ray 판독문을 자동 생성하는 ‘mvl-rrg-1.0’과 의료 추론에 특화된 거대언어모델 ‘hari-q2.5-thinking’이다.
‘mvl-rrg-1.0’은 흉부 X-ray 영상을 분석해 판독문을 자동 작성하는 영상 판독 AI다. 현재 영상뿐 아니라 환자의 과거 영상과 비교해 병변의 호전·악화 등 시간에 따른 변화를 반영하도록 설계된 것이 특징이다.
이 모델은 36만 건 이상의 공개 의료 영상 데이터를 학습했으며, 자연어 생성 성능 지표인 ROUGE-L 34.1, BLEU-4 18.6을 기록해 흉부 X-ray 판독문 자동 생성 분야에서 국제 최상위권 수준의 성능을 보였다.
외래 진료에서는 과거·현재 영상 비교를 통해 치료 경과 설명을 돕고, 응급실에서는 기흉 등 즉각적인 처치가 필요한 소견을 빠르게 제시해 의료진의 초기 판단을 보조할 수 있다.
‘hari-q2.5-thinking’은 증상, 병력, 검사 결과 등을 종합해 가능한 질환을 단계적으로 제시하고 판단 근거를 설명하는 의료 추론 AI다. 한국 의사국가고시 모의 테스트에서 정답률 89%를 기록해 의학적 사고 능력을 검증받았다.
이 모델은 복합 증상을 보이는 환자 사례에서도 과거 병력과 임상 기록을 함께 고려해 의심 질환과 추가 검사 방향을 논리적으로 제시한다. 의대생과 수련의 교육용 도구로도 활용이 가능하다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 ‘AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트’ 지원을 받아 진행됐다. 서울대병원은 H200 GPU 64장, 약 4PF급 연산 성능을 활용해 대규모 의료 영상·텍스트 데이터를 함께 학습할 수 있는 환경을 구축했다.
서울대병원은 향후 내과·외과·소아청소년과 등 17개 진료과별 특화 모델로 확장하고, 여러 AI가 협업하는 ‘멀티에이전트’ 시스템도 구축할 계획이다. 임상 검증을 거친 뒤 진료과별 모델을 순차 공개할 방침이다.
이형철 헬스케어AI연구부원장은 “과거와 현재 영상을 비교해 환자 상태 변화를 파악하는 기능은 실제 임상에서 매우 중요하다”며 “이번에 공개한 모델이 의료진의 진료 판단을 효율적으로 보조하는 도구가 되길 기대한다”고 말했다.
한편 해당 모델은 국가전략기술 특화연구소 데이터 플랫폼(KHDP)과 글로벌 AI 플랫폼 ‘허깅페이스’를 통해 공개됐다.
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