환자 증상 말하면 내과·외과·영상의학과·임상병리과에서 답하는 인공지능

개발자로도 활약하고 있는 건국대 수의대 고진형 수의사가 ‘원티드X네이버클라우드 프롬프톤’ 대회에서 최고상인 아이디어상을 수상했다.

환자 정보를 입력하면 내과·외과·영상의학과·임상병리과의 소견을 각각 답하는 인공지능 진단 보조 솔루션을 개발해서다.

지난 6월 17일부터 7월 27일까지 진행된 이번 프롬프톤은 원티드랩의 생성형 인공지능(AI) 개발·운영 구독 솔루션인 ‘원티드 라스(LaaS, LLM as a Service)’를 이용해 진행됐다. 네이버가 개발한 거대언어모델 인공지능 ‘하이퍼클로바X’를 주요 모델로 활용했다.

개발·금융·의료·건설·교육·미디어 등 다양한 분야 직장인으로 구성된 170개 참가팀 중 최종 15개 팀이 결선에 올랐다.

고진형 수의사가 참여한 ‘After You’ 팀은 동물병원 수의사를 위한 거대언어모델(LLM) 진단 보조 솔루션 ‘HyperCLOVET One’ 서비스를 개발했다.

대형동물병원이나 수의과대학 동물병원은 여러 전공의 수의사가 협진하는 반면 동물병원의 대다수를 차지하는 소형동물병원은 원장 1인의 역량에 기댈 수밖에 없다는 점에 주목했다.

HyperCLOVET One에 나이, 성별, 종, 몸무게, 주요 증상 등 환자 정보를 입력하면 내과·외과·영상의학과·임상병리과 전공 수의사 역할을 하는 인공지능이 각각 분과별로 소견과 감별진단 목록, 추가로 필요한 검사, 치료계획을 제안한다.

이를 위해 하이퍼클로바X 거대언어모델에 RAG, 프롬프트 엔지니어링 등의 튜닝 기술을 적용했다. 형식에 맞춰 질문하면 LLM에 맞게 재구성하여 최적의 답변을 이끌어내는 방식이다.

가령 환자의 기본 정보와 함께 양측성 슬개골 탈구와 앞다리의 떨림(tremor) 증상을 입력하면, 인공지능 속 4명의 전공수의사가 각자 소견을 제시하고 필요한 추가 검사, 치료 옵션을 제안한다.

고진형 수의사는 “거대언어모델(LLM)의 성능을 극대화하기 위해서는 구조화된 prompt(질문)이 필수적이다. 환자정보를 입력 받은 프로그램은, 기존에 내재된 prompt에 환자 정보를 더해 자동적으로 구조화된 prompt를 생성한다”면서 “이를 LLM에 전달해 내과·외과·영상의학과·임상병리과의 소견을 만들고, 이를 다시 고려하여 최종 답변을 생성하는 과정을 통해 성능이 향상된다”고 설명했다.

그러면서 “사용자 입장에서도 여러 전공수의사의 시각으로 답변을 확인할 수 있는 것이 장점”이라고 덧붙였다.

관심 있는 수의사는 HyperCLOVET One 서비스를 링크에서 사용해볼 수 있다. 네이버는 서비스 이용에 필요한 하이퍼클로바X의 사용료를 전액 지원한다. 현재 HyperCLOVET One은 프로토타입으로 추후 개선될 예정이다.

건국대 수의대에서 수의영상의학 석사 학위를 취득한 고진형 수의사는 재학 중 의료 인공지능 분야 SCI급 논문을 작성하는 한편 환자내원 알림앱, 의학통계 프로그램 등을 개발해 배포했다.

현재는 미국 MIT 의료공학및과학연구소 연구원으로 하버드 의대와 함께 중환자의 생존율을 높이기 위한 연구를 진행하고 있다.