서울대병원과 네이버가 개발한 의료 특화 거대언어모델(LLM) 'KMed.ai(케이메드에이아이)'가 처음 대중 앞에 공개됐다. 

환자 상태 요약부터 근거 문헌 탐색, 진료기록 작성까지 반복적이고 시간이 많이 드는 업무를 AI가 대신하면서 의료현장의 업무 구조에 변화를 촉발할 전환점으로 기대된다.

서울대병원과 네이버는 28일 서울대병원에서 열린 '메디컬 AGI(Medical Artificial General Intelligence, 범용의료인공지능)' 행사에서 한국형 의료 특화 LLM 'KMed.ai'를 선보였다. 

행사에는 배경훈 과학기술부총리, 이형훈 보건복지부 제2차관, 김영태 서울대병원장, 이해진 네이버 이사회 의장, 최수연 네이버 대표 등이 참석했다.

서울대병원은 올해 3월 한국형 의료 LLM을 개발해 기능을 검증해 왔으며, 이번에 공개된 'KMed.ai'는 초기 개발 데이터와 의료진 피드백에 네이버의 AI 기술력을 더해 고도화한 버전이다. 

실제 임상 이해도를 검증한 결과 2025년도 의사국시에서 평균 96.4점을 기록하며 챗GPT-5.1, 제미나이 등 글로벌 모델보다 높은 점수를 기록했다. 지난 3월 86점 수준에서 10점 가량 향상됐다.

"국내 의료 특성에 기반한 거대언어모델 절실

서울대병원 헬스케어AI연구원 이형철 부원장은 이날 행사에서 한국형 의료 LLM 개발 배경을 설명하며 그 필요성을 재차 강조했다.

특히 한국이 의사 1인당 진료건수가 세계적으로 가장 많은 국가라는 점을 지적하며 "환자를 보는 시간의 두 배를 전자의무기록 검토나 행정 업무로 보내고 있다"고 말했다.

상당수 의료진이 업무 부담을 줄이기 위해 생성형 AI를 활용해 의료정보를 검색하고 있지만, 해외 모델이 국내 의료 환경을 충분히 반영하지 못해 실제 임상에서는 한계가 있다는 판단이다.

이형철 부원장은 "해외 LLM은 한국의 법과 윤리체계, 건강보험 구조 등을 반영하지 못한다"며 "국내 환경에 최적화된 한국형 의료 특화 LLM 개발이 필수적"이라고 강조했다.

더불어 유한주 네이버클라우드 어플라이드(Applied) AI 그룹장은 "민감한 환자 정보가 해외로 흘러갈 위험도 있다"며 국내 의료 환경을 반영한 주권형 AI 구축 필요성을 강조했다.

그는 서울대병원과 네이버가 이러한 필요성에 기반해 공동 개발 체계를 마련했다고 밝혔다.

유 그룹장은 "헬스케어AI연구원은 방대한 임상 데이터와 의료진의 경험을 제공하고, 네이버는 초거대 AI 개발 기술력을 기반으로 대규모 GPU 자원을 투입해 KMed.ai를 설계했다"고 말했다. 

이 과정에서 두 기관은 미국의 근거 기반 의료서비스 '오픈 에비던스'를 참고해 잘못된 정보를 생성하는 '환각(hallucination)'을 줄이고 신뢰도 높은 의료 정보를 제공하는 모델을 지향했다.

이날 행사에서는 모델의 성능 검증과 개선 과정도 공유됐다. 유 그룹장은 성능 평가에 국내 의사 국가시험 문항을 활용했다고 설명했다.

서울대병원의 기존 의료 LLM ‘하리큐(hari-q)’를 기반 모델로 의료 질문 구조에 맞게 프롬프트를 재설계하고 근거 문서를 더 정밀하게 선별하는 방식으로 KMed.ai의 정확도를 높였다고 밝혔다.

유 그룹장은 "LLM에 '세계 최고의 의사' 역할을 부여하면 특정 처치를 먼저 제시해 오류가 늘어나는 경향이 있었다"며 "오히려 '평범한 의사'로 설정했을 때 더 안정적인 답변을 내놨다"고 전했다.

그 결과 KMed.ai는 최신 국가시험 문항을 기준으로 평균 96.4점을 기록하며 글로벌 의료 특화 LLM 가운데 최고 수준의 성능을 달성했다. 

근거 검색·기록 자동화 첫 시연…내년 1분기 시범 배포

KMed.ai의 실제 활용처에 대해서는 이현훈 서울대병원 헬스케어AI연구원 교수가 구체적으로 시연했다. 이 교수는 KMed.ai의 첫 번째로 '근거 문서 기반 의학 지식 검색' 기능을 소개했다.

가령 특정 의약품의 투여 일정이 어긋난 환자에 대해 KMed.ai가 관련 문서를 신속히 탐색해 대안을 제시한다.

이 과정에서 식약처 의약품 정보, 의료 관련 법률, 최신 임상 가이드라인, 요양급여 기준 등 다양한 근거 문서도 함께 제공된다.

이어 환자 정보 기반의 질의응답 챗봇 기능도 소개됐다. 이 교수는 "든든한 전공의처럼 EMR상 전날의 바이탈, 검사 이상 여부, 환자 상태 요약을 빠르게 제시한다"고 설명했다. 

그는 진료기록 자동작성 기능도 선보이며 "AI가 입원부터의 경과를 검토하고 각종 검사결과를 확인해 요약지를 자동으로 생성하도록 하는 시스템을 완성했다”고 밝혔다. 

유한주 그룹장은 향후 계획에 대해 "내년 1분기에는 사전 신청자를 대상으로 KMed.ai를 우선 배포해 의료진 피드백을 확보하고 성능을 극대화할 계획"이라고 말했다.

이어 "2분기에는 서울대병원 전 구성원으로 사용 범위를 넓히고, 6월에는 AI의 안전성과 윤리성을 검증하는 '메드 챌린지'를 개최하겠다"고 덧붙였다.

이해진 네이버 의장은 "네이버와 서울대병원이 함께 개발한 의료 특화 LLM이 의료진의 효율성, 환자의 만족도를 높일 것이라고 믿는다"고 말했다.

이어 "한국의 의료 산업, 진료 상황, 의료법을 가장 깊이 이해하는 의료 소버린 AI의 성공 사례가 되길 기원한다"고 덧붙였다.

김영태 서울대병원장은 "의료 AI는 국가전략기술로, 이번 성과는 한국 의료 소버린 AI 구축의 첫걸음이자 중요한 이정표"이라고 강조했다.

이어 "환자안전과 의료서비스 품질 향상을 위해 AI 기반의 지능형 병원 전환을 가속화하고, 국내 의료 AI 경쟁력 강화와 글로벌 도약에도 기여하겠다"고 전했다.