의료 AI란? 대형 언어 모델(LLM) 장점, 적용 사례와 구축 방법

대형 언어 모델(LLM)이란?

대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 자연어 텍스트를 생성하거나 언어 텍스트의 의미를 이해하기 위해 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 훈련된 딥 러닝 모델입니다. 이 AI 모델은 텍스트 분류, 질문 응답, 대화 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있으며 인공지능 분야에서 중요한 역할을 합니다.

대형 언어 모델을 사용하면 의료나 헬스케어와 같은 다양한 산업에서 여러 사용 사례에 맞게 모델을 파인 튜닝할 수 있습니다. 파인 튜닝은 특정 상황의 이해 요구를 충족하기 위해 도메인별 학습 데이터를 추가로 제공하는 것을 의미합니다. 의료 분야의 경우, 이러한 학습 데이터는 임상 기록이나 의학 저널, 의료 영상 기록 등을 포함할 수 있습니다.

이 글에서는 오늘날 의료 AI의 주요 용도와 이러한 기술이 의료 산업에 미치는 영향을 살펴봅니다.

의료 AI 등장 배경

의료 산업에는 환자 기록이나 청구 파일, 임상 기록, 동의서, 권리 포기서 등 다양한 텍스트 기반 문서가 넘쳐납니다. 의료 AI는 대형 언어 모델을 활용하여 이러한 대량의 텍스트를 신속하게 읽고 해석하며 이에 따라 적절한 조치를 취할 수 있어 의료 기관에 큰 장점을 제공합니다.

이렇게 방대한 양의 데이터에도 불구하고, 대부분의 의료 시스템은 여전히 데이터를 활용하여 환자 경험을 개인화하고 치료를 개선하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그 이유는 많은 양의 데이터 세트를 조사하고 결론을 도출하는 데 너무 많은 인력과 시간이 소요되며, 이는 직원 부족과 결합되어 모든 환자에게 맞춤형 치료를 제공하는 것을 어렵게 만들기 때문이죠. 의료 AI는 이러한 문제를 해결하는 새로운 솔루션이 될 수 있습니다.

의료 AI를 통한 작업 개선

대형 언어 모델은 문서가 많은 산업에서 다양한 응용 시나리오를 제공합니다. 다음은 의료 AI를 통해 프로세스를 간소화하고 전반적인 작업 흐름을 개선할 수 있는 방법입니다.

• 임상 기록: 의료 전문가는 LLM을 사용하여 정확하고 포괄적인 임상 기록을 생성하고, 환자 데이터를 분석하여 관련 요약을 생성할 수 있습니다. 이는 중요한 정보를 정확하게 기록하면서 기록 유지의 부담을 줄여줍니다.
• 향상된 정보 추출: 환자 기록이나 연구 기사와 같은 구조화되지 않은 텍스트에서 관련 정보를 식별하고 추출하는 데 LLM을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 의료 기관은 방대한 데이터 저장소에서 인사이트를 확보하여 더 나은 의사 결정을 지원할 수 있습니다.
• 고급 의사소통 기능: LLM은 자연어를 이해하는 능력을 갖추고 있어 환자-공급자 간의 의사소통에 매우 적합합니다. 이러한 모델은 환자의 문의, 우려 사항 또는 피드백을 상황에 맞게 해석하고 응답하여 보다 효과적인 상호작용을 촉진할 수 있습니다.
• 문서 생성 및 관리: 동의서, 권리 포기서, 퇴원 요약 등 중요한 의료 문서를 자동으로 생성할 수 있습니다. LLM은 환자 기록에서 관련 정보를 추출하여 이러한 문서를 미리 작성함으로써 시간을 절약하고 오류의 위험을 최소화할 수 있습니다. 스마트 입원 및 등록 워크플로우에 통합되면 정확한 환자 정보를 쉽게 찾아 임상 및 재정적 결과를 극대화할 수 있습니다.

적용 사례

다음은 의료 및 헬스케어 분야에 대규모 언어 모델(LLM)을 실제로 적용한 사례들입니다.

• 청구 및 수익 주기 관리: LLM은 청구 코드 불일치를 식별하고 잠재적인 문제를 표시하며 시정 조치를 권장함으로써 청구 및 수익 주기 관리 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 이는 의료 기관이 정확한 청구를 보장하고 수익을 향상하는 데 도움이 됩니다.
• 보험 청구 처리: 대규모 언어 모델은 보험 청구 문서를 분석하고 관련 정보를 식별하며 청구 처리 시스템의 필수 필드를 자동으로 채울 수 있습니다. 이 자동화는 청구 프로세스 속도를 높이고 수동 입력 오류를 최소화하며, 의료 종사자의 관리 부담을 줄여줍니다.
• 정보 전달: 복잡한 의료 개념에 대한 이해하기 쉬운 설명을 제공하여 환자가 자신의 건강 상태와 치료 옵션을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 환자가 자신의 치료에 대해 정보에 입각한 결정을 내리고, 건강 관리에 보다 적극적으로 참여할 수 있도록 지원합니다.
• 데이터 분석: 관련 데이터를 수집하고 이를 분석하여 패턴, 추세 및 상관관계를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 잠재적 건강 위험, 치료 반응 패턴 및 환자 선호도를 파악할 수 있습니다.
• 지속적인 모니터링 및 적응: 환자 데이터를 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 치료 계획을 조정합니다. 생체 신호 변화나 새로운 테스트 결과와 같은 실시간 데이터를 통합하여 환자가 항상 적절한 치료를 받을 수 있도록 권장 사항을 동적으로 조정합니다.

이와 같이 의료 AI는 엄청난 잠재력을 발휘할 수 있습니다. 의료 대형 언어 모델을 개발할 때는 AI 데이터 파트너가 LLM에 대해 깊이 이해하고 있으며, 이러한 고급 AI 기술을 제품 구조에 통합할 수 있도록 해야 합니다.

개발 시 고려사항

의료 LLM에서 가장 중요한 요소 중 하나는 바로 데이터를 안전하게 통합하는 것입니다. 이러한 모델은 정확하고 관련성 있는 인사이트를 생성하기 위해 많은 양의 데이터를 필요로 합니다. 특히 의료 데이터는 민감한 환자 정보를 포함하는 경우가 많으므로, 이를 보호하기 위해 강력한 보안 조치와 데이터 익명화 기술을 구현해야 합니다.

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