네이버가 올해 헬스케어 전용 인공지능(AI) 에이전트(비서)를 출시하는 등 모든 서비스에 AI를 도입키로 했다. 특히 헬스케어 분야에 중점을 둔다는 방침이다. 

네이버 최수연 대표는 지난 23일 성남시 네이버 그린팩토리에서 열린 제27기 정기주주총회에서 이 같은 중장기 AI 전략을 발표했다.  

네이버는 AI 기술을 서비스 전반에 유기적으로 결합하는 ‘온 서비스 AI’ 전략을 강화할 예정이다. 

단순한 정보 제공을 넘어 사용자 의도를 파악하고 실행까지 완결하는 끈김없는 서비스 흐름을 구현해 AI 시대 비즈니스 기회를 선점한다는 구상이다.

특히 헬스케어 영역에서는 ‘건강 비서’를 선보여 정보 탐색이 상품과 장소, 서비스 선택으로 이어지는 연결 경험을 제공한다. 

일례로 사용자가 특정 증상을 입력하면 AI가 네이버 지도에서 근처 병의원을 검색해 추천하고 네이버 플레이스에서 예약까지 해주는 방식이다. 

앞서 네이버는 헬스케어 영역 AI 개발을 위해 서울대병원과 손을 잡고 꾸준히 교류를 이어오고 있다. 지난해 3월 이해진 네이버 창업자가 이사회 의장으로 복귀한 뒤 처음 찾은 곳도 서울대병원이었다. 

지난해 11월 서울대병원과 네이버는 공동 개발한 의료 특화 거대언어모델(LLM) ‘케이메드에이아이’를 처음 공개하기도 했다. 

이는 서울대병원이 지난해 3월 한국형 의료 LLM을 개발해 기능을 검증해 온 것에 초기 개발 데이터와 의료진 피드백 및 네이버 AI 기술력을 더해 고도화한 버전이다. 

케이메드에이아이는 근거 문서 기반 의학 지식 검색 기능, 환자 정보 기반 질의응답 챗봇 기능, 진료기록 자동작성 기능 등을 보유했으며 금년 의료진 피드백을 확보해 성능을 극대화할 예정이다.

당시 이해진 네이버 의장은 “네이버와 서울대병원이 함께 개발한 의료 특화 LLM이 의료진 효율성, 환자 만족도를 높일 것이라 믿는다”며 “한국 의료산업 및 진료 상황, 의료법을 가장 깊이 이해하는 의료 소버린 AI 성공 사례가 되길 바란다”고 말했다. 

같은 달 서울대병원과 네이버 디지털헬스케어랩은 공동연구 성과도 낸 바 있다. 건강검진 데이터를 활용해 개인의 생물학적 나이와 건강 위험을 함께 평가할 수 있는 AI 모델을 개발한 것이다.

공동연구팀은 트랜스포머 기반 딥러닝 구조를 적용, 15만명의 건강검진 정보와 질병·사망 데이터를 동시에 학습시켜 기존 모델보다 건강 상태 구분과 생존 위험 예측의 정확도를 높였다.

연구팀은 연구 대상자들 신체계측, 혈액·소변검사, 폐기능 검사, 질병 유무 및 사망 정보 등 데이터를 수집하고 혈당·혈압·콜레스테롤(지질) 수치에 따라 ▲정상군 ▲질환 전(前) 단계군 ▲질환군으로 분류했다.

연구 결과, 남성의 경우 비건강군이 건강군보다 생존율이 통계적으로 유의하게 낮았으며, 여성에서도 유사한 경향이 확인됐다. 즉, AI가 산출한 생물학적 나이와 실제 나이 차이값이 클수록 실제 사망 위험이 통계적으로 증가했다는 점이 입증됐다.