[이데일리 김승권 기자] 구글이 인공지능(AI) 신약개발에 이어 의료AI 개발에 속도를 내고 있다. 대규모언어모델(LLM) 등 범용 AI를 고도화하는 것 자체가 막대한 비용이 투입되다 보니 ‘돈 먹는 하마’라는 시장의 인식이 강해진 반면, 상대적으로 기업·기관의 데이터를 토대로 시장 수요에 맞춘 ‘타깃형 AI’는 수익화에 유리하기 때문이다.
1일 AI헬스케어업계에 따르면 구글은 지난달 말 자사 생성형 AI 모델 ‘제미나이’에 기반한 최첨단 의료용 LLM ‘메드-제미나이’의 연구·개발 과정을 공개했다.
의료 등 헬스케어 분야에 최적화된 멀티모달 AI인 메드-제미나이의 경우 흉부 엑스레이를 토대로 작성한 임상 결과 보고서를 블라인드 테스트하자 기존 의사가 작성한 보고서와 비슷하거나 더 우수하다는 평가가 72%에 달했다.
이러한 구글의 솔루션은 카카오의 AI 전문 조직 카카오브레인이 개발 및 사업화를 관장해온 흉부 엑스레이 영상 판독 AI 솔루션 ‘카라-CXR’과 비슷하다. 또한 카카오는 카카오브레인이 개발 완료한 생성형 AI 모델 ‘코GPT2.0’를 연내 발표 예정이다. 코GPT 2.0은 비용합리적 모델을 앞세우며 300억개의 매개변수, 1조5000억개 이상의 데이터 토큰 학습을 목표로 했다.
구글 리서치 소프트웨어 엔지니어 로리 필그림은 “의료 분야에 AI가 사용되기 위해선 텍스트는 물론 이미지, 유전 정보 등 다양한 형태의 의료 데이터를 학습해 처리할 수 있어야 한다”며 “2D·3D 수술 영상 및 유전체 정보, ECG(심전도) 신호와 같은 정보를 다루는 데 제미나이를 훈련시켜 나온 결과물이 메드-제미나이”라고 설명했다.
1일 AI헬스케어업계에 따르면 구글은 지난달 말 자사 생성형 AI 모델 ‘제미나이’에 기반한 최첨단 의료용 LLM ‘메드-제미나이’의 연구·개발 과정을 공개했다.
의료 등 헬스케어 분야에 최적화된 멀티모달 AI인 메드-제미나이의 경우 흉부 엑스레이를 토대로 작성한 임상 결과 보고서를 블라인드 테스트하자 기존 의사가 작성한 보고서와 비슷하거나 더 우수하다는 평가가 72%에 달했다.
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구글 리서치 소프트웨어 엔지니어 로리 필그림은 “의료 분야에 AI가 사용되기 위해선 텍스트는 물론 이미지, 유전 정보 등 다양한 형태의 의료 데이터를 학습해 처리할 수 있어야 한다”며 “2D·3D 수술 영상 및 유전체 정보, ECG(심전도) 신호와 같은 정보를 다루는 데 제미나이를 훈련시켜 나온 결과물이 메드-제미나이”라고 설명했다.
김승권 기자 peace@