[메디게이트뉴스 박민식 기자] 구글 딥마인드 장규혁 시니어 스태프 소프트웨어 엔지니어는 “AI를 어디에 사용해야 할까가 아니라, 모든 것을 AI로 사용하되 특정 부분에서 사용이 안 된다면 왜 안 될까를 고민하는 식으로 마인드가 바뀌어야 한다”고 밝혔다.
  
장 엔지니어는 19일 서울 코엑스에서 열린 KIMES(국제의료기기병원설비전시회) 2026 키노트 발표에서 “구글을 포함해  주요 AI 기업들이 헬스케어에 정말 진심”이라며 “짧은 시간 안에 비약적인 성능 발전이 있을것이라고 확신한다”고 말했다. 키메스 역사상 처음으로 열린 이번 키노트는 한국이앤엑스가 주최하고 메디게이트뉴스가 미디어 후원으로 참여했다. 
  
그는 구글이 의료 영역에서 제시하는 모델로 제미나이(Gemini)와 젬마(Gemma)를 소개했다. 장 엔지니어는 “제미나이는 엄청나게 큰 파라미터 수와 멀티모달 능력, 높은 추론 성능을 가진 클라우드 기반 모델”이라며 “반면 젬마는 오픈 모델이기 때문에 데이터에 대한 더 많은 통제 권한을 가질 수 있고, 직접 다운로드해 목적에 맞게 커스터마이징이 가능하다”고 설명했다.
  
이어 “모든 기업이 충분한 하드웨어 리소스를 보유하고 있지는 않다”며 “가볍지만 뛰어난 성능을 내고, 파인튜닝(Fine tuning, 대규모 데이터로 학습된 사전 학습 모델을 특정 도메인이나 목적에 맞는 소규모 데이터셋으로 추가 학습)이 쉬운 모델을 원하는 요구에 맞춰 젬마가 개발됐다”고 덧붙였다.
  
그는 의료 특화 모델인 메드젬마(MedGemma)에 대해서는 “의료 목적에 맞게 젬마를 파인튜닝해 배포한 모델”이라며 “데이터 보안과 멀티모달 능력이 필수적인 의료 분야의 특성상, 누구나 유연하게 기술을 활용하고 최적화할 수 있는 ‘오픈 모델’ 철학과 가장 부합한다”고 했다.
  
그는 또한 “메드ASR(MedASR)은 의료 용어를 정확하게 인식할 수 있도록 특화 학습된 음성 인식 모델”이라며 “메드ASR과 메드젬마를 결합해 쓰면 음성 인식부터 분석까지 이어지는 과정에서 시너지를 낼 수 있도록 설계됐다”고 설명했다.

제미나이-젬마, 하이브리드 활용 추천…AMIE-의사 협력 시 진단 정확도 높아져
  
장 엔지니어는 “제미나이와 젬마 중 하나만 선택할 필요는 없다”며 하이브리드 활용을 강조했다. 성능 측면에서는 제미나이가 뛰어나지만, 민감한 데이터를 다루거나 특정 목적으로 튜닝된 모델이 필요할 때는 젬마가 유용하기 때문이라는 설명이다.
  
장 엔지니어는 “가장 좋은 솔루션은 하이브리드”라며 “제미나이가 상위에서 전체 프로세스를 총괄하고, 특정 목적에 맞게 트레이닝된 젬마가 데이터나 특정 영역을 담당한 뒤, 다시 제미나이가 결과를 종합하는 구조가 이상적”이라고 덧붙였다.
  
의료 AI의 실제 적용 방식으로는 에이전트(Agent) 시스템을 제시했다. 그는 “기존 LLM(대규모언어모델)이 질문에 답하는 방식이었다면, 에이전트는 특정 미션을 수행하는 개념”이라며 “여러 에이전트가 협업하며 최종 결과물까지 도출될 때까지 과업을  완수하는 능력이 핵심”이라고 정의했다.
  
그는 이 과정에서 진단용 의학적 추론 및 대화를 위한 구글 딥마인드의 연구용 AI 시스템인 AMIE(Articulate Medical Intelligence Explorer)와 보안성을 강화한 g-AMIE(guardrailed-AMIE)를 소개했다. g-AMIE는 AI가 환자에게 직접 구체적인 진단을 내리지 못하도록 제한하고, 주치의가 확인할 수 있는 진료 보고서를 생성하도록 설계됐다.

장 엔지니어는 “병원에서 가장 중요한 의사와 환자의 대화에서 정보를 최대한 이끌어낼 수 있도록 돕는 것이 AMIE의 역할”이라고 말했다.
  
특히 그는 “실험 결과 AI가 사람 의사보다 공감 표현이나 경청 태도 등에서 높게 평가됐으며, 환자로부터 유의미한 정보를 확보해 진단 정확도를 높이는 결과를 보였다”고 했다.
  
다만 “AI 단독 활용보다는 의사와 협력할 때 더 의미 있는 결과가 나왔다”라며 “진단이 어려웠던 케이스 100건에 대해 의사가 일반 검색 도구를 쓰면 37건을 바로 잡는데 그쳤지만, AMIE를 활용했을 때는 73건을 바로 잡았다”고 덧붙였다.
 
의료 AI, 신뢰할 수 있는 데이터와 다중 안전장치 필수...AI 활용은 선택 아닌 기본 

안전성 측면에서도 AI 단독 활용에는 선을 그었다. 장 엔지니어는 “AI가 완벽하지 않기 때문에 자율적으로 사용되기 보다는 의학적 보조 수단으로  활용되는 것이 맞다”고 강조했다.
  
그는 “환자가 성별을 잘못 입력하거나, 오입력 혹은 불안감 등 잘못된 입력값이 들어올 경우결과가 흔들릴 수 있다”는 점을 지적하며, g-AMIE의 콘셉트를 대안으로 제시했다. g-AMIE는 가드레일 에이전트가 포함된 3개의 에이전트 구조로, 환자와 대화하며 증상을 분석하되 직접적인 의학적 조언은 하지 않고 판단 근거를 의사에게 전달하는 역할만 수행한다.
  
의료 AI를 안전하게 쓰기 위한 조건에 대해서도 구체적으로 언급했다. 장 엔지니어는 “비싸더라도 좋은 데이터를 써야 한다”며 “검증된 임상 데이터를 써야 하고, 밖에서 정보를 끌어올 때도 미국 질병통제예방센터(CDC)나 보건복지부처럼 신뢰할 수 있는 출처를 이용해야 환각 현상(hallucination)을 줄일 수 있다”고 말했다.
  
이어 “프롬프트 단계에서도 ‘환자에게 의학적 조언을 하지 말라’ 같은 가드레일을 엄격하게 넣는 방법도 있다”며 “실시간으로 감시하는 에이전트와 각자 전문성을 가진 여러 에이전트가 서로 보완하는 구조가 중요하다”고 했다.
  
또한 그는 “AI는 처방을 하지 않고 의사의 결정을 보조하는 수단으로 사용돼야 한다”며 “의사가 왜 그런 결론이 나왔는지를 이해할 수 있어야 하고, 어떤 추론 과정을 거쳐 그런 결론이 나왔는지도 투명하게 제공돼야 한다”고 강조했다.
  
그는 끝으로 “AI를 헬스케어에 접목하는 것을 선택의 문제로 보지 않았으면 한다. 모든 분야에 AI를 적용하는 것을 기본으로 생각해야 한다”라며 “국내 헬스케어 분야가 AI를 전제로 사고의 틀을 전환해 전 세계 의료 시스템을 선도적으로 발전시켜 나갈 수 있길 바란다”고 밝혔다.