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KT, 인프라·데이터·AI 묶은 의료 AX 모델 공개…'의료 AX 표준모델' 구축
[경제일보] KT가 병원 인프라와 의료 데이터를 하나로 연결하고 환자 안내부터 진료기록, 간호·수술실 일정 관리까지 인공지능(AI)이 지원하는 '의료 AX 표준모델'을 앞세워 병원 시장 공략에 나선다. 개별 의료 AI 솔루션을 공급하는 데 그치지 않고 데이터 플랫폼과 AI 에이전트, 클라우드·GPU 인프라를 묶어 병원 업무 전반의 디지털 전환을 지원한다는 전략이다. 1일 KT는 병원 수요에 맞춘 인프라부터 데이터 플랫폼, AI 서비스를 아우르는 의료 표준모델을 구축하고 전국 상급종합병원과 종합병원으로 도입을 확대한다고 밝혔다. 국내 의료 현장에서는 고령인구 증가와 만성질환 확대에 따라 의료 수요가 커지는 가운데, 병원 내부에 축적되는 데이터와 업무를 효율적으로 연결하는 것이 주요 과제로 떠오르고 있다. 환자 유입과 접수부터 진단검사, 진료·처치, 원무·정산, 퇴원 후 관리까지 단계별로 데이터가 생성되지만 시스템이 분산돼 있으면 데이터를 통합적으로 활용하기 어렵고 의료진의 반복적인 행정업무도 남게 된다. 이에 KT는 문제를 해결하기 위해 의료진과 병원 경영진을 대상으로 업무 전반을 분석해 주요 AI 전환 영역을 도출했다고 설명했다. 이를 바탕으로 환자의 진료 경험 개선, 의료진의 진료 품질과 편의 향상, 병원 운영 효율화 등을 지원하는 의료 표준모델을 마련했다. 이번 의료 표준모델 구축은 병원 업무에 AI 에이전트를 직접 적용하는 것이 특징이다. 병원을 이용하는 환자들에게는 'AI 환자 어시스턴트'를 통해 예약과 안내, 확인 등 진료 과정에서 발생하는 반복적인 문의와 업무를 지원한다. AI 보이스봇을 활용해 24시간 문의에 대응하고 증상 분류를 기반으로 예약 접수를 지원하며, 퇴원 이후에는 필요한 관리 안내도 제공한다. KT는 내년 1분기 의료지식 기반 검색증강생성(RAG) 기능을 추가할 계획이다. 의료진 업무에는 간호 스케줄 에이전트와 수술실 스케줄 에이전트 등을 적용한다. 병원에서 반복적으로 발생하는 일정 조정과 인력 배치 업무를 AI가 지원해 의료진이 환자 진료에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다. 진료행정 업무에서도 AI 활용 범위를 넓힌다. '진료행정 에이전트'는 의료진과 환자의 진료 대화를 인식·분석해 의료용어와 약어를 반영한 진료노트를 작성하고, 진료과별 템플릿과 서식을 적용한다. 의료진이 결과를 확인하고 승인하면 전자의무기록(EMR)과 검사·처방 시스템에 연동해 진료기록 작성부터 오더와 청구로 이어지는 행정 업무를 지원한다. KT가 의료 AX에서 데이터 플랫폼을 별도로 강조하는 것도 해당 AI 에이전트 활용과 연결된다. 병원에서는 전자의무기록뿐 아니라 의료영상, 검사·연구 데이터 등 다양한 정보가 서로 다른 시스템에 축적되는데, 이를 AI가 활용하려면 데이터를 수집·저장하는 것뿐 아니라 표준화와 연계 과정이 필요하기 때문이다. KT는 의료정보 교환 표준을 기반으로 병원 데이터를 표준화·연계하는 의료 데이터 플랫폼을 구축한다. 이를 통해 의료 데이터 검색과 AI 학습용 데이터 구축은 물론 의료 AI를 개발하고 검증할 수 있는 환경까지 제공한다는 계획이다. 데이터가 각각의 업무 시스템에 분산된 상태에서 개별 AI를 붙이는 방식과 달리, 병원 데이터를 하나의 기반 위에 연결한 뒤 다양한 AI 서비스를 단계적으로 적용하는 구조를 만들겠다는 것이다. 인프라 역시 표준모델에 포함한다. KT는 의료 전문 파트너의 솔루션과 의료 데이터 플랫폼, 하이브리드 클라우드 및 GPU 컴퓨팅 등을 결합해 병원마다 다른 시스템 환경에 맞춰 필요한 기능을 단계적으로 도입할 수 있도록 할 방침이다. 이를 통해 향후 의료진의 진단과 판독을 보조하는 영역까지 적용 범위를 확대할 계획이다. 통합된 환자 임상·영상정보를 바탕으로 진료지침과 치료 근거를 제시하는 AI 암진단 의사결정지원시스템(CDSS), 검사 과정에서 내시경 영상을 실시간 분석해 병변 발견을 돕고 판독 품질을 표준화하는 AI 내시경 판독 등이 대표적인 적용 사례로 제시됐다. KT가 노리는 것은 병원마다 별도의 시스템을 처음부터 구축하는 방식보다 공통된 표준모델을 기반으로 병원별 수요에 맞춰 필요한 기능을 추가하는 방식으로 분석된다. 병원마다 전산 환경과 데이터 구조, 업무 우선순위가 다른 만큼 인프라부터 데이터, AI 서비스까지 묶은 기반을 먼저 제공하고 필요한 영역부터 단계적으로 AX를 확대하겠다는 전략이다. 의료 AI 시장에서도 단순히 진단을 보조하는 모델을 넘어 실제 병원 업무에 AI를 적용하는 단계로 이동하고 있는 만큼 KT 역시 에이전트를 활용한 업무 자동화에 무게를 두는 모습이다. 예약과 안내, 진료기록 작성, 간호·수술실 일정 관리처럼 반복 업무가 많은 영역부터 AI를 적용한 뒤 데이터 플랫폼과 인프라를 기반으로 진단·판독 지원까지 영역을 넓히겠다는 구상이다. KT는 이달 종합병원 관계자들을 초청해 의료 AX 세미나를 개최하고 관련 논의를 이어갈 예정이다. 또한 정부의 AI 기본의료 전략에 포함된 AI 특화병원 과제에 참여해 병원 환경에서 서비스 적용 가능성을 검증하고 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 부사장은 "KT는 국가 차원의 의료 AI 확산 정책에 발맞춰 AX 플랫폼 컴퍼니로서 의료 AX 확산에 앞장서겠다"며 "병원마다 시스템과 데이터 환경, AX 추진 우선순위가 다른 만큼 KT의 인프라와 AX 역량을 결합해 병원이 필요한 서비스를 도입하고 단계적으로 확대할 수 있는 기반을 제공하겠다"고 말했다.
2026-10-01 08:56:38
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메가존클라우드, 한미약품 QA에 AI 에이전트 적용…생성형 AI 넘어 도메인 AI로
[경제일보] 인공지능(AI)이 기업의 단순 문서 검색과 고객 상담을 넘어 의약품 품질보증(QA)처럼 정확성과 규제 준수가 중요한 업무까지 영역을 넓히고 있다. 메가존클라우드는 한미약품의 방대한 품질문서를 AI가 분석하고 최신 규제 기준과 비교하는 시스템 구축에 나서면서 산업별 특화 AI 시장 공략을 본격화하고 있다. 7일 메가존클라우드는 한미약품의 품질보증 업무 자동화를 위한 AI 에이전트 '한미 Q-에이전트' 구축에 착수했다고 밝혔다. 이번 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 'AX 원스톱 바우처 지원사업'을 통해 추진되며, 메가존클라우드는 자사의 엔터프라이즈 AI 운영 플랫폼 'AIR 스튜디오'를 기반으로 AI 솔루션 구현을 담당한다. 이번 시스템은 한미약품이 보유한 4000여건의 품질문서를 대상으로 진행될 예정이다. 메가존클라우드는 이번 AI 솔루션이 문서를 검색·요약하고 최신 규제와 비교해 새롭게 추가되거나 변경된 기준에 맞지 않는 항목을 찾아내도록 설계되며, 이를 통해 관련 업무 시간을 40% 이상 줄이는 것을 목표로 구축되고 있다고 설명했다. 제약업계의 QA 업무는 AI 적용 난도가 높은 분야로 꼽힌다. 품질문서에는 표와 그림, 수식 등이 포함되고 한글과 영문이 혼재해 있을 뿐 아니라 의약품 제조·품질관리 기준인 GMP와 각종 규제, 사내 지침까지 함께 검토해야 하기 때문이다. 작은 문구 차이도 규제 준수 여부에 영향을 줄 수 있어 단순한 생성형 AI를 적용하는 것만으로는 한계가 있는 것으로 평가된다. Q-에이전트는 해당 문제를 해결하기 위해 검색증강생성(RAG) 기반으로 구축된다. 품질문서에서 필요한 정보를 검색한 뒤 이를 바탕으로 답변을 생성하는 방식으로, 외부 지식을 무작정 생성하는 대신 근거가 되는 문서를 함께 활용해 정확성과 추적성을 높이는 것을 목표로 구성된다. 특히 기존 QA 업무가 규제기관의 실사 이후 문제점을 찾아 수정하는 방식에 가까웠다면, AI를 활용한 시스템이 구축되면 규제 변경사항을 기존 문서와 지속적으로 비교해 문제가 될 수 있는 부분을 사전에 확인할 수 있는 것으로 알려졌다. 사후 대응 중심의 품질관리에서 예방적 품질관리로 전환할 수 있는 기반이 마련되는 것이다. 이번 사업에서는 국산 AI 모델도 산업 현장에 투입된다. 메가존클라우드는 업스테이지의 'Solar'를 한미약품의 GMP 업무에 맞게 파인튜닝해 Q-에이전트의 답변 생성 엔진으로 활용할 계획이다. 범용 AI 모델을 그대로 사용하는 것이 아니라 제약업계의 전문 용어와 업무 특성을 반영해 특정 분야에 최적화하는 방식이다. 한미약품은 이번 시스템을 평택사업장에서 검증한 뒤 다른 사업장과 전사 업무, 그룹사로 확대하는 방안도 추진할 계획이다. QA에서 성과가 확인되면 품질관리(QC), 연구개발(R&D), 인허가(RA) 등 다른 전문 업무로 AI 활용 범위를 넓힐 전망이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "제약 품질 분야는 단어 하나가 규제 판단을 좌우할 만큼 정확성과 추적성이 엄격하게 요구되기 때문에 AI 적용이 가장 까다로운 영역"이라며 "메가존클라우드는 하나투어 AI 채팅 상담 등 다양한 산업의 생성형 AI 구축으로 'AIR 스튜디오'와 파인튜닝 역량을 검증해온 만큼, 이번 사업을 통해 규제 산업에서의 도메인 AI 확산을 이끌어나갈 것"이라고 말했다.
2026-09-07 16:42:08
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오픈AI, 과학 연구 현장 정조준…챗GPT-5.6 기반 무료 AI 지원 확대
[경제일보] 오픈AI가 과학·수학·공학 분야 학술 연구자를 대상으로 최신 인공지능(AI) 모델과 연구 도구를 무료 제공하는 프로그램을 시작하며 대학 연구 현장 공략에 나선다. 단순한 AI 활용 지원을 넘어 연구 과정 전반에 AI를 활용하는 생태계를 구축하고, 미래 AI 연구 주도권을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 30일 오픈AI는 최근 '학술 연구자를 위한 챗GPT' 프로그램을 출시하고 신청 접수를 시작했다고 밝혔다. 이번 프로그램은 선정된 학술기관 소속 연구자들에게 오픈AI의 최신 AI 모델과 연구 특화 도구를 1년간 무료로 제공하는 것이 특징이다. 오픈AI는 이번 프로그램을 통해 올여름 연구자 1만명을 대상으로 지원을 시작하고, 내년까지 지원 규모를 최대 10만명으로 확대한다는 계획이다. 아시아태평양 지역에서는 총 70개 대학·기관이 대상 목록에 포함됐으며, 이 가운데 한국 소재 기관은 17곳으로 국가별 가장 많은 비중을 차지했다. 다만 대상 기관으로 선정됐다고 해서 대학 내 모든 구성원이 자동으로 이용할 수 있는 것은 아니다. 대상 기관 소속 연구자가 직접 신청해야 하며, 기관 인증과 함께 현재 수행 중인 연구 분야와 AI 활용 계획 등을 제출해야 한다. 이번 프로그램은 AI가 연구 현장에서 단순 보조 도구를 넘어 연구 과정 전반을 지원하는 단계로 진화하고 있는 것으로 분석된다. 기존에는 논문 검색이나 문서 작성 등 제한적인 활용에 머물렀다면, 최근에는 데이터 분석과 코드 작성, 실험 설계, 연구 결과 검증 등 고도의 연구 업무까지 AI 활용 범위가 확대되고 있다. 오픈AI는 참가자들에게 챗GPT와 챗GPT 워크, 코덱스 등 연구 활용 도구를 제공한다. GPT-5.6 모델군을 비롯해 고난도 과학·수학 문제 해결을 위한 GPT-5.6 Sol Pro도 이용할 수 있으며, 확대된 딥 리서치 기능과 높은 사용 한도, 대규모 컨텍스트 창도 지원한다. 특히 코덱스는 연구 과정에서 필요한 코드 작성과 디버깅, 데이터 세트 분석, 재현 가능한 연구 환경 구축 등을 지원한다. 챗GPT Work는 연구비 지원 기회 검색과 신청서 작성, 문헌 검토, 논문 초안 작성 등 장기 연구 프로젝트 관리에 활용할 수 있도록 설계됐다. 생명과학 분야 연구 지원 기능도 강화했다. 연구자들은 유전학과 유전체학, 시퀀싱, 단일 세포 분석, 단백질 모델링, 신약 개발 등과 관련한 75개 이상의 연구 스킬을 활용할 수 있다. 과학 문헌과 공개 유전체·임상 데이터베이스, 위성 이미지, 컴퓨팅 노트북, 데이터 플랫폼 등 다양한 연구 자원과 연결할 수 있는 기능도 제공된다. 오픈AI는 이번 학술 연구자 지원에 나선 배경에 AI가 과학 연구 경쟁력을 좌우하는 핵심 도구로 자리 잡고 있는 것에 있다고 설명했다. AI 모델이 논문 분석과 데이터 처리, 시뮬레이션 등 연구 생산성을 높이는 수단으로 활용되면서, 어떤 연구자가 어떤 방식으로 AI를 활용하는지가 연구 경쟁력과 연결되는 상황이다. 오픈AI 역시 연구자들이 자사 AI 모델과 도구를 활용해 연구 성과를 축적하도록 지원함으로써 장기적인 사용자 기반을 확보하려는 것으로 분석된다. 연구 현장에서 형성된 AI 활용 경험이 향후 산업 현장과 기업 서비스 확산으로 이어질 가능성이 높기 때문이다. 국내 대학들도 AI 활용 확대에 속도를 내고 있는 만큼 이번 프로그램 참여가 연구 경쟁력 강화로 이어질 수 있다는 기대가 나온다. 특히 AI 기반 신약 개발과 반도체 설계, 로봇·우주 기술 등 고도의 데이터 분석이 필요한 분야에서 AI 활용도가 높아질 것으로 전망된다. 이번 프로그램 전용 워크스페이스에 비즈니스 수준의 개인정보 보호 및 보안 기능을 적용했으며, 연구자가 입력한 데이터는 기본적으로 모델 학습에 활용하지 않는 것으로 알려졌다. 오픈AI 관계자는 "이번 프로그램은 선정된 학술기관에 소속된 연구자들이 첨단 AI를 활용해 복잡한 연구 과제를 해결하고 과학적 발견을 가속할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다"며 "아시아태평양 지역에서는 총 70개 대학·기관이 대상 목록에 포함됐고, 해당 기관 소속 연구자 가운데 자격 요건을 충족한 연구자는 소속 인증과 신청 절차를 거쳐 프로그램에 참여할 수 있다"고 말했다.
2026-07-30 17:07:36