의료 LLM 구축, 어떻게 시작하고 무엇을 준비해야 할까?

의료 LLM 구축 프로젝트

의료 LLM은 의학 연구, 신약 개발, 병원 운영, 진단 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이에 따라 관련 기업들의 관심과 투자가 빠르게 증가하고 있습니다. 그러나 고도로 전문화된 의료 산업의 특성상, 의료 LLM 개발에는 고품질의 방대한 데이터 확보가 필수적이며, 이는 산업 전반에 걸친 주요 도전 과제로 남아 있습니다. 특히, 의료 LLM 데이터는 복잡성, 민감성, 전문성이라는 세 가지 요인을 동시에 고려해야 하며, 일반적인 산업보다 훨씬 높은 수준의 정제와 품질 관리를 요구합니다.

프로젝트 목표

에펜의 협업을 의뢰한 의료 분야의 고객사는 스마트 헬스케어 모델 구현을 위해, 정교하고 신뢰할 수 있는 의료 LLM을 구축하고자 했습니다. 성공적인 의료 LLM 구축을 위해서는 고품질의 전문 의료 데이터를 대규모로 수집 및 가공하고 최종 검토하는 체계적인 데이터 파이프라인이 필요했습니다. 특히 다양한 의료 분야(임상의학, 간호학, 중의학 등)에 걸친 전문 인력과 고난도 이론적 지식을 다룰 수 있는 품질 관리 체계가 중요하게 다뤄져야 했습니다.

도전 과제

• 데이터 품질 확보의 어려움: 의료 LLM에는 고도로 정제된 고품질 데이터가 필요합니다. 하지만 해당 데이터를 구성·검수·어노테이션 처리할 수 있는 의료 전문가는 업계에 제한적입니다.
• 전문 인력의 희소성: 의료 LLM 데이터에 대한 정확한 해석과 어노테이션 처리를 위해서는 임상 경험과 의료 지식을 겸비한 인력이 필요하지만, 이들을 대규모로 확보한 LLM 데이터 전문 기업은 많지 않습니다.
• 프로젝트 운영의 복잡성: 각 데이터 포인트에 대한 정확성과 일관성을 유지하면서도 일정 내 납품이 가능한 유연한 운영체계가 필요합니다.

솔루션

에펜은 의료 데이터 구축 경험과 인적 리소스를 바탕으로 다음과 같은 솔루션을 제공했습니다.

• 전문 의료팀 구성: 고객이 필요로 하는 핵심 분야(임상, 병리, 간호 등)에 맞춰, 수백 명의 의료 어노테이션 전문가를 프로젝트에 신속하게 투입했습니다.
• 맞춤형 프로젝트 운영: 고객의 데이터 요구사항을 정밀 분석하고, 분야별 전문가와 협력해 어노테이션 및 검수 작업을 체계화했습니다.
• 유연한 조정 및 납품 시스템: 실제 프로젝트 진행 중에 발생한 이슈에 대해 에펜의 의료팀은 실시간 조정과 일정 최적화를 통해 안정적인 납품을 지원했습니다.
• 품질 중심의 데이터 제공: 권위 있는 의료 자료를 기반으로 구성된 콘텐츠를 지속적으로 업데이트하고, 전문적인 품질 관리 프로세스를 통해 데이터의 신뢰성과 정확도를 확보했습니다.

프로젝트 성과

에펜은 의료 분야의 고객사와의 협력을 통해 프로젝트 시작 후 1년 이내에 다음과 같은 성과를 끌어냈습니다.

• 100명 이상의 의료 전문가와 200명 이상의 파트타임 의료진이 참여한 대규모 프로젝트 구축
• 임상, 간호, 중의학 등 전 영역에 걸쳐 고품질 의료 LLM 학습 데이터 확보
• 의료 LLM의 학습 정확도 및 응용 가능성 대폭 향상

에펜의 의료 LLM 솔루션

에펜은 지난 4년간 30개 이상의 의료 산업 고객과 협력하며 500건 이상의 프로젝트를 성공적으로 수행해 왔습니다. 방사선학, 병리학, 소화기 내시경, 심전도 등 다양한 전문 의료 영상뿐 아니라, 음성 및 텍스트 데이터를 아우르는 전 주기의 학습 데이터를 제공하며 의료 LLM 구축을 적극 지원합니다.

또한 자체 개발한 LLM 구축 플랫폼을 기반으로, 의료 상담, 예비 진단, 약물 추천, 분류 안내 등 실제 의료 현장에서 활용할 수 있는 AI 애플리케이션을 지속적으로 고도화하고 있습니다. 이를 통해 의료 산업의 AI 전환을 실질적으로 가속하며, 고객의 디지털 혁신 여정에 적극적으로 함께하고 있습니다.