AI 핵심 요약
beta- 아크릴이 16일 보건의료정보원 주관 의료 AI 바우처 사업에 선정돼 다기관 응급 FM 개발에 착수했다.
- 한국어 의료 LLM 아름.H를 기반으로 50만 건 응급 데이터와 멀티모달 데이터를 타임어댑티브 구조로 학습시켰다.
- 응급실 QA 에이전트로 의료진 대응 속도 향상시키고 AI병원 인프라로 확장하며 글로벌 진출 계획이다.
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[서울=뉴스핌] 이나영 기자 = 의료 AI 전문기업 아크릴은 보건복지부 산하 한국보건의료정보원이 주관하는 '2026년 의료 AI 데이터 활용 바우처 지원사업'에 최종 선정돼 국내 최초 다기관 응급 파운데이션 모델(FM) 개발에 착수한다고 16일 밝혔다.
회사에 따르면 이번 과제를 통해 응급의료 분야에서 데이터 기반 의사결정을 혁신하고, 의료 현장의 실질적 AI 전환을 가속화할 계획이다. '2026년 의료 AI 데이터 활용 바우처 지원사업'은 정부가 병원 임상데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 AI 기업에 데이터 가공·분석 비용을 바우처 형태로 지원하는 국책 프로젝트다. 의료데이터 중심병원과 AI 기업 간 협력을 촉진해 실제 임상데이터 활용의 병목을 해소하는 것이 핵심 목표다.
특히 이번 과제의 기술적 기반은 아크릴이 자체 개발한 한국어 의료 특화 거대언어모델(LLM) '아름.H(A-LLM.H, Gemma4-31B 기반)'이다. 해당 모델은 '한국 의사 국가시험(KMLE) 공식 벤치마크(KorMEDMCQA)' 테스트에서 96.78%를 기록하며 앤트로픽의 'Claude Opus4(96.55%)', 오픈AI의 'GPT-5.1(90.11%)', 구글 Gemini 2.5 Pro(90.8%) 등 글로벌 상용 모델을 능가하는 최고 성능을 달성했다. 병원 망 분리 환경에서도 온프레미스 설치가 가능해, 클라우드 접근이 제한된 국내 병원 시장에서 실질적인 대안으로 주목받고 있다.
또한 아크릴은 지난 2018년부터 2025년까지 수집된 응급실 방문 에피소드 50만 건과 ECG·CT·흉부 X-ray 등 5종 멀티모달 데이터를 통합해 학습시킨다. 환자 도착부터 퇴원 교육까지 6단계 진료 흐름을 시간 순서대로 학습시키는 '타임어댑티브(Time-Adaptive)' 구조를 도입해, 동일한 생체 신호라도 발생 시점에 따라 임상적 의미가 달라지는 응급실 환경의 특성을 정교하게 반영한다. QA 에이전트는 의료진 질의에 즉시 중증도 참고정보, 감별진단 후보 및 관련 가이드라인을 제공함으로써 현장 대응 속도와 정확도를 동시에 향상시킬 예정이다.
아크릴은 이번 프로젝트를 단순한 응급실 솔루션 개발이 아닌 '인공지능병원(AI Hospital)' 구축의 핵심 인프라로 발전시킬 계획이다. 중증도 분류부터 처분 결정, 퇴원 교육까지 전 진료 과정을 AI가 지원하는 구조를 내과·외과 등 타 진료과로 확장해 병원 전체 AX(AI Transformation) 기반을 마련한다는 구상이다.
아크릴 관계자는 "응급실은 초 단위 의사결정이 필요한 고속 환경으로, 이번 과제를 통해 의료진이 즉시 임상 정보를 확인하고 대응할 수 있는 AX 인프라를 구축하겠다"며 "온프레미스 배포가 가능한 A-LLM.H와 자사의 Jonathan 플랫폼 결합은 글로벌 경쟁사가 단기간 내 모방하기 어려운 독자적 경쟁력"이라고 밝혔다.
한편 아크릴은 해당 프로젝트로 글로벌 시장 진출도 계획하고 있다. 특히 미국 헬스케어 AI 시장을 주요 타깃으로 온프레미스 12B 경량 모델을 통해 클라우드 연결이 어려운 중소형 병원에도 적용 가능한 솔루션으로 차별화할 방침이다.
nylee54@newspim.com
