전북대학교는 조재혁 공대 소프트웨어공학과 교수와 유서현 박사과정생이 의료 현장에서 감염 대응 역량 강화를 위한 생성형 인공지능(AI) 기술의 실용적 가능성을 제시했다고 30일 밝혔다.
이번 연구에서 연구팀은 그래픽처리장치(GPU( 메모리 사용을 최소화하면서도 안정적인 성능을 낼 수 있는 의료 질의응답(QA)용 경량화 학습 파이프라인을 제안했다.
최신 기법인 양자화된 낮은 순위 적응(QLoRA)과 완전 분산 데이터 병렬 처리(FSDP)를 결합해 학습 효율을 높였으며, 실제 실험에서 정확도를 유지하면서도 학습 시간을 65% 단축하는 뛰어난 효율성을 입증했다.
한국어 기반 '코메드엠씨큐에이(KorMedMCQA)', 영어 기반 '매드큐에이(MedQA)', 실제 병원 데이터인 '아산 에이엠씨 헬스 인포(Asan-AMC Health Info)'까지 모두 활용해 다국어 환경과 실제 임상 환경 모두에서 성능을 입증했다는 점에서 의미가 크다.
유 박사과정생은 “의료 특화 대규모언어모델(LLM)도 경량화와 효율성을 동시에 확보 가능하다는 점을 확인한 연구”라며 “앞으로 의료 QA와 임상 의사결정 지원 시스템 발전에 기여하고 싶다”고 말했다.
조재혁 지도교수는 “이번 성과는 한국어와 영어를 동시에 아우르는 의료 QA 모델의 임상 적용 가능성을 입증한 첫 사례”라며 “자원 제약이 큰 현장에서도 활용할 수 있는 AI 연구를 확대해 나가겠다”고 포부를 밝혔다.
한편, 이번 연구는 보건복지부, 한국보건산업진흥원, 범부처감염병연구개발재단 지원을 받아 수행됐다. 전문가들은 이 연구가 향후 의료 현장의 감염병 대응 능력 강화와 AI 시스템 도입을 앞당기는 중요한 단초가 될 것으로 기대하고 있다.
전주=김한식 기자 hskim@etnews.com
