"치료법 알려주는 AI"…루닛, '러닝유닛 2.0' 공개

[서울=뉴시스]송종호 기자 = 의료 인공지능(AI) 기업 루닛이 의료기관 내부에서도 구동할 수 있는 의료 특화 AI 모델 '러닝유닛 2.0'을 공개했다.

루닛은 정부의 국가 전략사업인 '의과학 특화 파운데이션 모델' 프로젝트를 성공적으로 마치고, 의료 특화 파운데이션 모델 '러닝유닛 2.0(LearningUnit 2.0)'을 개발 완료했다고 6일 밝혔다.

러닝유닛 2.0은 전체 300억개 가운데 추론 시 약 50억개의 매개변수(파라미터)를 활성화하는 방식으로 설계됐다. 의료기관 내부에서 구동할 수 있도록 개발한 모델로, AI 모델 공유 플랫폼인 허깅 페이스(Hugging Face)에 오픈소스로 공개했다.

루닛은 지난해 10월 과학기술정보통신부의 '인공지능 특화 파운데이션 모델' 프로젝트 주관기관으로 선정됐다. 이후 약 10개월간 23개 산·학·연·병 기관으로 구성된 컨소시엄을 이끌며 모델 개발과 의료현장 실증을 진행했다.

러닝유닛 2.0은 의료 관련 질문에 답하는 기능을 넘어 실제 의료 업무를 단계적으로 지원하도록 설계됐다. AI가 주어진 업무를 여러 단계로 나눠 수행하는 에이전트 구조를 기반으로 의료 데이터를 분석하고 판단 근거를 제시하며, 후속 업무까지 연결하는 방식이다.

주요 적용 분야는 ▲임상 의사결정 지원 ▲응급실 환자 분류 및 초기 판단 지원 ▲다학제 진료 지원 ▲약물이상반응 인과성 평가 ▲보험 심사·청구 등이다. 의료진의 진료 판단을 보조하는 기능부터 병원 행정업무까지 활용 가능성을 검증했다.

이를 위해 루닛은 약 6개월간 국민건강보험 일산병원, 건양대학교병원, 고려대학교 의료원 등 전국 9개 의료기관과 함께 실제 의료현장 데이터를 활용한 실증을 진행했다.

암 환자의 치료 방침을 여러 진료과 전문의가 함께 논의하는 다학제 진료 평가에서는 AI가 제시한 치료 방침의 86.2%가 임상적으로 타당한 수준이라는 평가를 받았다. 실제 암 환자 사례를 대상으로 여러 의료기관에서 평가한 결과다.

응급실 환자의 상태에 따라 진료 우선순위를 결정하는 한국형 응급환자 분류도구(KTAS)와 약물이상반응 인과성 평가(ADR)에서는 전문의 판정과 한 단계 이내로 일치한 비율이 각각 98%로 나타났다.

보험 심사·청구 분야에서는 평가 관계자들이 모델 답변의 85.6%를 실무에 활용할 수 있는 수준으로 평가했다. 이번 평가는 실제 업무에서 판단이 까다로운 고난도 질의 44건을 대상으로 진행됐다.

루닛은 논문과 임상기록, 약물정보, 진료지침 등 다양한 의료 데이터를 학습에 활용했다고 설명했다. 의료 지식 추론과 인용 내용의 사실성, 의료 대화의 안정성 등을 평가하는 주요 벤치마크에서도 사전에 설정한 성능 목표를 달성했으며, 해당 결과는 제3자 검증을 거쳤다고 밝혔다.

회사 측에 따르면 프로젝트 제안 단계에서 설정한 의료 벤치마크 4종의 성능 목표를 모두 충족했다. 여기에 추가 평가 항목을 포함한 총 17개 벤치마크에서도 글로벌 AI 모델과 비교할 만한 평균 정확도를 기록했다는 설명이다.

특히 루닛은 전체 300억개 파라미터 규모인 러닝유닛 2.0이 일부 평가에서 1200억개 파라미터 규모의 오픈소스 모델 'GPT-OSS'보다 높은 정확도를 보였으며, 'GPT-5.2'와도 유사한 수준의 성능을 나타냈다고 밝혔다.

루닛은 상대적으로 적은 수의 파라미터를 활성화하는 구조를 활용해 의료기관 내부에서 모델을 운영할 수 있도록 설계했다. 환자정보 보호가 중요한 의료환경에서 외부 서버 의존도를 줄일 수 있다는 점을 주요 특징으로 제시했다.

서범석 루닛 대표는 "러닝유닛 2.0은 특정 질환이나 단일 기능에 국한된 모델이 아니라, 병원이 매일 수행하는 업무 전반을 지원하는 인프라"라고 말했다.

이어 "국내 의료 현장의 실제 업무에서 성능을 확인한 만큼, 의료진과 환자 모두에게 도움이 되는 기술로 발전시켜 나가겠다"고 덧붙였다.


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