[메디게이트뉴스 박도영 기자] "네이버가 의무기록 작성 자동화 서비스를 개발하는 이유는 단순히 차팅을 하는 것을 넘어 현재 상황에 대한 정보를 디지타이징(digitizing)하는 관점으로 바라보고 있기 때문입니다. 이를 바탕으로 환자들에게 제공할 수 있는 여러 보고서도 파생적으로 만들 수 있기 때문에 결국 시작 지점에 클로바 차티(CLOVA Charty)가 있어야 합니다."

네이버클라우드 디지털헬스케어 LAB을 이끄는 유한주 LAB장이 최근 메디게이트뉴스가 서울 코엑스에서 개최한 '2025 미래 헬스케어 트렌드 컨퍼런스'에서 '소버린 AI와 네이버클라우드의 헬스케어 비전'을 주제로 발표했다.

유 LAB장은 서울대 전기공학 및 컴퓨터 과학 학사, 박사 출신으로, 서울대 연구 조교, 단국대 연구 조교수, 삼성전자 소프트웨어 엔지니어 등으로 활동했다. 현재 그는 네이버클라우드에서 의료 분야의 초거대 인공지능 연구를 이끌고 있으며, 예측 모델 개발 등을 총괄한다.
 
유 LAB장은 발표에서 "오픈AI(OpenAI)가 발표한 AGI(Artificail General Intelligene) 단계를 보면 5단계 중 사람과 간단히 대화를 할 수 있는 챗봇 단계(ChatBot)와 고도의 추론을 할 수 있는 단계(Reasoner)를 넘어 스스로 행위를 할 수 있는 3단계 에이전트(Agent)에 와 있다고 본다. 지금 속도로 3~5년이면 사람을 넘어서는 다음 단계(Innovator)와 마지막으로 조직을 대체하는 단계(Organization)까지 달성할 수 있을 것이라는 시각이 많다"면서 몇 가지 사례를 소개했다.

미국 펜실베이니아대 와튼 스쿨(Wharton School of the University of Pennsylvania)이 2024년 기업내 기능별 생성형 AI 도입 비율 조사 자료를 보면, 2023년 전혀 도입하지 않았던 법무(Legal)나 재무·회계(Finance/accounting)에서도 도입한 것으로 확인됐다. 일본 사카나AI(Sakana.ai)의 과학 연구 에이전트가 최근 스스로 아이디어를 내고 실험을 하며 검증한 뒤 작성한 연구가 처음으로 상위 0.1% 안에 드는 학회에 채택되는 일도 있었다.

유 LAB장은 "생성형 AI의 방향성이 기존에는 질문을 하면 답변이 나오는 글을 잘 쓰는 지식 AI(Knowledge AI) 모델이었다면 최근에는 아주 긴 논리와 수리적 추론 능력을 보유한 사고 AI(Thinking AI)로 변화하고 있다"면서 "이전에는 학습을 하는 과정에 많은 자원을 썼다면 지금은 추론하는 과정에 자원을 많이 쓰고 있으며, 거의 박사급 수준으로 왔다고 보여진다"고 말했다.

그렇다면 네이버클라우드는 이러한 AI 기술을 의료 분야에서 어떻게 활용하기 위해 노력하고 있을까.

유 LAB장은 "네이버라는 브랜드를 바탕으로 지속 가능한 서비스를 새로운 LLM에 대해 제공한다는 것을 모토로, 여러 임상 상황을 이해할 수 있는 모델을 실제로 공급하고 있다"면서 "가장 주력으로 보고 있는 것 중 하나는 클로바 차티로, 의무기록 작성을 자동화하는 것이다. 음성 인식을 기반으로 해외에서 개발한 서비스가 많지만 국내 임상 환경에 맞지 않는 부분이 있어 새롭게 만들게 됐다. 최근 삼성서울병원에서 883개 진료 세션에 대한 테스트를 진행했다"고 소개했다.

또한 의무기록 요약과 질의응답(Q&A) 봇을 만들고 있으며, 세종충남대병원, 양산부산대병원과 국책과제를 진행하며 환자 이송을 위한 병원 정보 교류 지원에 시스템을 적용해보고 있다. 전출병원 정보를 요약해 전입병원에 전달하고, 전입병원 의료진은 Q&A를 통해 정보를 용이하게 파악할 수 있도록 돕는다.
나아가 건강 관리 에이전트를 하나씩 만들어가고 있다. 첫 번째 단계는 AI 건강 상담 챗봇, 두 번째는 건강 비서 역할을 하는 에이전트, 세 번째는 AI 의료 보조 에이전트다.

건강상담 챗봇은 실시간 질의응답을 통해 의료 용어와 검진 결과를 맞춤 해석하고, 추가 검사 및 검진 일정을 리마인드하며, 상담을 통한 건강 정보 업데이트 역할을 한다. 건강 비서는 개인의 모니터링 정보를 바탕으로 질의응답을 해주는 것으로, 정신건강 분야에 투입한 결과를 논문을 발표하기도 했다.

유 LAB장은 "병동 에이전트는 강원대병원에서 실증 연구를 진행하고 있다. 간단한 질의응답은 AI가 자체적으로 답변을 하고, 대응이 필요한 것에 대해서는 간호데스크에 알림을 주는 서비스로 구성돼 있다. 음성 인식으로 문제 상황을 인식하고 자동으로 분류해 알리는 형태다. 현재 파트너사인 하해호와 협력해 병원 환자 경험 평가 개선을 위한 VoC 서비스까지 연계되도록 하고 있다"고 말했다.