KAIST 컨소시엄은 개발한 신약개발 특화 AI 모델 'K-Fold'를 선보였다.[사진=과학기술정보통신부]
[디지털데일리 오병훈기자] 정부가 의료 현장에 실제 적용 가능한 특화 AI 모델 개발에 속도를 낸다. 기업 및 연구기관이 참여하는 프로젝트를 통해 글로벌 시장에서도 주목받는 수준의 의료 특화 AI 모델을 선보이겠다는 구상이다. 지난해 시작한 관련 프로젝트 중간 성적표와 향후 개발 계획을 함께 공개했다.
31일 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원(NIPA), 한국정보통신기술협회(TTA)는 ‘AI 특화 파운데이션 모델’ 프로젝트 중간성과 평가 결과를 발표했다.
AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트는 우리나라 AI 경쟁력을 확보하고 생태계 확장성 측면에서 범용 독자 AI 파운데이션 모델에 더해 분야별 특화 AI 파운데이션 모델을 개발하는 프로젝트다.
지난해 10월말 선정된 루닛, 한국과학기술원(KAIST) 컨소시엄은 지난해 11월부터 프로젝트에 착수했다. 개발 기간은 10개월이다. 루닛 컨소시엄은 세계 최초 전주기 ‘의과학’ AI 특화 파운데이션 모델 개발을 진행한다. KAIST 컨소시엄은 구글의 ‘알파폴드3’보다 빠르고 정확한 단백질 복합체 구조 예측 모델 개발을 목표로 내세웠다.
이번 프로젝트를 위해 과기정통부는 컨소시엄당 엔비디아 B200 256장 그래픽처리장치(GPU)를 지원했다. 올해 3월까지 개발한 성과의 평가 결과에 따라 올해 9월 초 GPU 계속 지원 여부가 결정된다.
두 컨소시엄은 자체 기술력을 바탕으로 프롬스크래치(자체개발) 방식으로 파운데이션 모델을 구축했다. 두 컨소시엄 모두 대부분 비교 벤치마크에서 사업계획서에서 제시한 글로벌 타겟모델과 유사하거나 더 높은 성능 수준을 달성한 것으로 평가됐다.
먼저 루닛 컨소시엄이 개발한 16B(파라미터 160억개)급 전문가 혼합 모델(MoE)은 앤트로픽의 ‘클로드3.5’ ‘소넷’ 등 초대형 모델보다 의학논문에 기반한 질의·응답 정확도를 보였다는 것이 정부 설명이다.
해당 파운데이션 모델은 최신 논문에 근거한 정교한 의학 추론부터 환자 상태와 관련 근거를 함께 검토를 진행해 진단·치료 판단을 보조한다. 의사에게 필요한 정보를 더 빠르고 정확하게 제시하는 ‘임상 의사결정 지원 에이전트 시스템(CDSS)’을 구축했다.
구체적으로 루닛은 언어·코딩, 의약품 및 안전성, 의과학 지식 및 임상시험, 실제 임상 데이터와 같은 핵심 의료 지식을 학습시켜 의료 문서를 이해하고 맥락을 해석할 수 있는 의과학 파운데이션모델을 개발했다. 모델에는 외부 데이터베이스(DB)를 검색·참고하기 위한 검색 증강 생성(RAG) 기능이 추가됐다. 이후 개발진은 임상 현장에 맞게 모델을 조정해 임상 분야 특화 모델 구현했다.
루닛은 지난 2월과 3월 국민건강보험공단, 일산병원에서 CDSS 초기 모델을 실제 의료 데이터 기반 환경에 적용해 임상 현장에서 활용 가능성을 실증했다. 응급실에서 환자의 위급 정도를 나누는 5단계 분류 성능에서 높은 정확도를 보였으며 진단명도 94.0% 수준으로 일치했다.
KAIST 컨소시엄이 개발한 2B(파라미터 20억개)급 ‘바이오 파운데이션 모델(케이폴드, K-Fold)’은 분자 복합체 3차원 구조 예측(단백질-단백질, 저분자 및 핵산을 포함하는 복합체 등) 정확도 면에서 구글 알파폴드3에 근접한 수준에 접근했다는 것이 정부 설명이다. 최대 30배 이상 빠른 속도로 단백질과 복합체 구조를 예측하는 성능을 보여줬다는 것이다.
그 동안 알파폴드는 아미노산이 긴 사슬처럼 연결된 기존 단백질 서열·구조의 방대한 ‘다중서열정렬’의 통계적 패턴을 찾는 데 최적화됐다. 다중서열정렬이 없는 희소한 복합체 및 단백질의 동적인 변화에 대한 예측에 어려움이 있었는데 이를 해결하는 방식을 개발했다는 분석이다.
또 분자들이 물리적 결합 과정에서 구조가 어떻게 변화하는지까지 함께 예측하는 새로운 생성 모델링 방식도 적용했다.
이를 통해 기존 알파폴드3 구조 예측 시간(약 30분)을 1분 이내로 단축했다. 데이터가 희소한 신규 약물 복합체에 대한 예측 정확도도 향상돼 약물 결합에 따른 단백질 구조 변화 예측이 중요한 신약 개발 분야에서 K-Fold 기반 서비스형 신약개발의 새로운 가능성을 제시했다는 것이 정부 설명이다.
평가결과 두 컨소시엄모두 80점 이상 점수를 받았다. 2단계 지원 조건은 70점 이상이다. 이에 따라 각 컨소시엄에 GPU B200 256장 지원을 유지하기로 했다. TTA 검증 결과 두 컨소시엄 모두 개발한 모델이 프롬스크래치 방식으로 학습된 것으로 확인됐다.
두 컨소시엄이 개발한 모델은 다음달 초부터 오픈소스 AI 커뮤니티 ‘허깅페이스’에 오픈소스(상업용, Apache 2.0 라이선스)로 공개될 예정이다.
정부는 두 컨소시엄 향후 계획도 발표했다.
루닛은 2단계 개발을 통해 신약개발 연구 보조까지 지원하는 전주기 의과학 파운데이션 모델로 확장할 계획이다. 또 해당 프로젝트 이후에도 자기자본 투자 등을 통해 초대규모 AI 모델(최대 1T급)까지 키운다.
KAIST 컨소시엄은 기존 2B 규모 모델을 7B(파라미터 70억개) 모델로 확장한다. 별도 경량화 2B 모델도 구축한다. 또한 K-Fold 내 각각 모듈들을 확장해 전체 파운데이션 모델을 고도화한다. 최종 모델이 탑재된 플랫폼 기능, 성능, 보안에 대한 통합 테스트를 수행할 계획이다. 협력 기관을 대상으로 베타 서비스를 7월에 출시하고 실제 사용 환경 안정성 검증을 추진한다.
최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 “약 5개월 정도 기간에 불구하고 의과학·바이오 특화 AI 모델을 개발하고 핵심 벤치마크에서 경쟁력 있는 결과를 확보했다”며 “진단치료·신약개발 등 고부가가치 산업에서 산업적 활용 잠재력이 실제 사업화로 이어질 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.
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