[서울=뉴시스] 류난영 기자 = 국산 AI 반도체(NPU)가 생성형 의료 AI에 적용돼 실제 의료 현장에서 실증된 첫 사례가 나왔다.

딥노이드와 퓨리오사AI가 공동으로 수행한 이번 실증은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는 'AI반도체 응용실증 지원사업'의 일환으로 추진됐다. 의료진이 일상적으로 사용하는 진료 환경에서 국산 NPU 기반 생성형 의료 AI의 실효성을 검증했다는 점에서 의미가 크다.

23일 업계에 따르면 그동안 생성형 의료 AI는 높은 연산 부담으로 인해 GPU(그래픽처리장치) 인프라에 의존해 왔다. 이러한 구조 속에서 이번 실증은 퓨리오사AI의 2세대 칩 RNGD(레니게이드)를 통해 국산 NPU가 실제 의료 현장의 요구를 충족할 수 있는지를 검증하는 데 집중했다. 연구 환경이 아닌 실제 의료기관에서 엑스레이(X-ray) 판독 진행 시 성능 요건을 충족하면서 안정적으로 생성형 의료 AI가 구동되는지를 확인한 것이 핵심이다.

의료진의 평가는 이번 실증의 의미를 보다 분명하게 보여준다. 이로운 인하대학교병원 영상의학과 교수는 "M4CXR은 NPU 기반에서도 흉부 엑스레이 검사 후 수초 내에 판독문 초안을 생성해 실제 외래·입원 환자 진료 흐름을 거의 방해하지 않는 수준의 응답 속도를 보여줬다"고 말했다. 이어 "기존 GPU 기반 AI 시스템과 비교해도 응답 속도나 사용감에서 불편함을 느끼지 않을 정도로 충분히 빠르고 안정적인 시스템"이라고 평가했다.

이 교수는 또 "반복적인 정상·경미 소견 작성 시간을 줄여주고, 놓치기 쉬운 이상 소견을 다시 확인하는 역할을 해 업무 효율성과 환자 안전 측면 모두에서 긍정적인 효과가 있다고 판단한다"고 말했다. 이는 국산 NPU 기반 엑스레이 판독 AI 시스템이 의료진이 실제 사용할 수 있는 수준에 도달했음을 보여주는 평가로 해석된다.

의료 현장에서 바라본 RNGD의 장점은 성능뿐 아니라 운영 효율성에서도 확인됐다. H100 PCIe의 열설계전력(TDP)이 350W인 반면, 퓨리오사AI의 RNGD는 180W 수준으로, 소비전력에서 약 2배 가까운 차이를 보인다. 소비전력이 낮을수록 발열이 줄어들고 냉각 부담이 완화돼, 병원 서버 환경에서 획기적으로 낮은 비용으로 장기적인 운영이 가능해진다.

이번 실증은 GPU 중심으로 구축돼 온 의료 AI 인프라에 대해 대안이 존재함을 입증한 첫 사례다.

의료 현장에서는 국산 AI 반도체가 의료 AI 영역에서도 실질적인 역할을 수행할 수 있다는 점을 실제 의료 현장에서 검증했다는 점에서 향후 의료 AI 확산과 국산 AI 반도체 생태계 측면 모두에서 의미 있는 출발점이 될 것으로 기대하고 있다.


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