카카오브레인이 의료 분야에 AI를 도입하며 한계 해결에 힘쓰고 있다.

배웅 카카오브레인 CHO(Chief Healthcare Officer)은 “영상의학과 의사가 부족해, 환자 개인당 엑스레이를 판독하는 데 오랜 시간을 들일 수 없다. 이는 전 세계적인 문제”라고 말했다.

이어 “인력이 적으면 오판 비율이 높아진다. 환자 입장에서는 중요한 치료 시점을 놓칠 수 있다”고 설명했다. 

카카오브레인이 흉부 엑스레이 판독 보조 AI ‘KARA-CXR’를 개발한 배경이다.

배 CHO는 “엑스레이 판독문을 먼저 제시함으로써 판독 시간이 오래 걸린다는 기존 고객들의 바람을 충족하고 싶었다. 판독시간이 42%가량 줄었다”고 말했다. 

판독문 초안 생성뿐만 아니라 다중 파일 업로드도 가능하며, 영상 판독에 용이한 영상 내 사물 측정 기능, 확대·축소, 명암 조절 등 다양한 기능을 지원한다.

정확도 또한 높은 편이다. 인하대병원 연구진의 연구 결과에 따르면 KARA-CXR의 정확도는 68~70% 수준이다. GPT-4의 40~47%보다 21~30%포인트 앞선 수치다. 

AI가 잘못 판독한 부분은 의료진이 직접 수정한다. 배 CHO는 “AI의 지속적인 발전 또한 꾀하고 싶었다”고 말했다. 

카카오브레인은 충분한 데이터 확보를 위해 순천향의료원(구미, 서울, 천안), 아주대병원, 충남대병원, 충북대병원 등 국내 11개 대학병원과 공동연구계약을 체결했다.

배 CHO는 “고객의 필요를 기반으로 한 충분한 데이터를 모을 수만 있으면 된다. AI의 크기는 상관없다”고 짚었다. 

데이터는 자체 개발 알고리즘 ‘CheX-GPT’로 검증한다. 정량적 성능이 향상했을 때 잘못된 정보나 허위 정보를 만드는 ‘할루시네이션’, 반복문장 등 현상이 발생했는지 알고리즘으로 탐색하는 것이다. CheX-GPT는 아카이브뿐 아니라 오픈소스로도 공개되어 있다. 

카카오브레인은 의료영상판독보조(진단)뿐 아니라 신약설계보조(치료) 영역에도 집중한다. AI 기반 신약 개발 스타트업 ‘갤럭스’와 협업 중이다.

배 CHO는 “신약 개발기간을 50% 이상 단축하고, 개발 비용은 5분의 1 정도 감소하는 것이 목표”라고 말했다.

생성형 거대 의료 AI모델의 발전 방향에 대해서는 “영상뿐 아니라 오디오와 텍스트 등 다양한 데이터를 넣으면 AI로 헬스케어 사업을 혁신할 수 있을 것”이라고 말했다.