[메디게이트뉴스 이지원 기자] 구글이 단순한 인공지능(AI) 챗봇을 넘어 실험실, 의료기관 등에서 활용 가능한 의료 특화 AI를 개발하며 사업 영역을 구체화하고 있다.

11일 구글 및 구글 클라우드가 그간 공개한 구글의 주요 의료 AI 모델을 살펴보면 '메드팜(Med-PaLM)', '메드 제미나이(Med-Gemini)', '메드 젬마(MedGemma)'가 있다.

메드팜은 의료 질문에 고품질 답변을 제공하기 위해 설계된 거대언어모델(LLM)로, 의료 도메인 데이터를 기반으로 한 모델이다. 이는 미국 의사 면허 시험(USMLE) 스타일 질문에서 인공지능 최초로 합격선을 넘었으며, 후속 모델인 메드팜 2은 86.5%의 정확도로 전문가 수준의 성능을 입증했다. 현재 메드팜 2는 의료용 생성형 AI 모델인 '메드LM(MedLM)'의 핵심 기술로 활용돼 기업들의 복잡한 워크플로우 구축을 지원한다.

메드 제미나이는 제미나이(Gemini)를 기반으로 고도화된 추론 능력을 갖춘 차세대 멀티모달 모델이다. 메드 제미나이는  크게 ▲메드 제미나이 2D(Med-Gemini-2D) ▲메드 제미나이 3D(Med-Gemini-3D) ▲메드 제미나이 폴리제닉(Med-Gemini-Polygenic)으로 구성된다.

메드 제미나이 2D는  가슴 엑스레이, CT 슬라이스, 병리 슬라이드 등 기존의 2D 의료 영상을 학습해 분류, 시각적 질의응답, 리포트 생성 등의 작업을 수행한다. 특히 흉부 엑스레이 보고서 생성 능력은 기존 기술보다 최대 12% 향상된 성능을 기록하며 전문가 수준의 분석 역량을 입증했다. 메드 제미나이 3D는 뇌 CT 촬영과 같은 3차원 데이터를 이해하고 방사선 보고서를 작성할 수 있는 모델이다. 구글에 따르면 생성된 보고서의 절반 이상이 실제 방사선 전문의의 권고 사항과 일치하는 결과를 보였다.

메드 제미나이 폴리제닉은 유전체 데이터를 활용해 질병 및 건강 결과를 예측한다. 우울증, 뇌졸중, 당뇨병 등 8가지 주요 건강 지표 예측에서 기존 방식을 능가하는 성능을 보였으며, 명시적으로 학습되지 않은 질환까지 예측하는 등 유전적 상관관계를 파악하는 혁신적인 추론 능력을 갖췄다.

메드 젬마는 소형 AI 모델 젬마 3(Gemma 3) 아키텍처를 기반으로 한 경량화된 의료 AI 모델이다. 이는 방사선 이미지 분석, 임상 데이터 요약 현장에서 주로 활용된다. 최근 구글은 메드젬마 1.5로 업데이트해 4B 크기의 작은 모델에서도 3D 의료 영상 해석과 정교한 데이터 추출, 전자의무기록(EHR) 분석이 가능해졌다.

이 외에도 구글은 실제 현장에 적용하기 위한 도구를 개발·개선하고 있다.

구글은 최근 의료진 특화 의료 AI인 '버텍스 AI 서치 포 헬스케어(Vertex AI Search for Healthcare)'의 검색 기능을 대폭 개선했다. 제미나이 2.0을 탑재한 해당 서비스는 표, 차트, 다이어그램 등을 텍스트 변환 없이 이미지 형태로 직접 입력받아 분석하는 '비주얼 Q&A(Visual Q&A)' 기능을 선보였다.

비주얼 Q&A는 분석 프로세스를 간소화하고 속도를 높여 의료진이 환자 정보를 더욱 효율적으로 받을 수 있도록 한다. 이를 통해 의료진은 흩어져 있는 복잡한 의료 기록과 시각 데이터를 통합 검색해 환자 상태를 종합적으로 파악하며, 더 빠르고 정확한 임상 의사결정을 내릴 수 있게 됐다.

이뿐 아니라 새로운 약물 발견을 위한 오픈 소스 AI 모델 'Tx젬마(TxGemma)'와 연구자의 과학 연구를 지원하는 AI 에이전트 'AI 코사이언티스트(AI Co-scientist)'도 공개됐다.

Tx젬마는 젬마를 기반으로 하며, 유망한 표적 식별부터 임상 시험 결과 예측 지원까지, 전체 신약 발견 과정에서 치료제 후보 물질의 물성을 이해하고 예측하도록 학습됐다. 이는 화합물과 단백질 구조를 분석해 잠재적 치료제의 안전성과 효능을 예측하는 데 쓰이며, 실험실에서 개발한 치료제를 실제 현장에서 사용하기까지의 기간을 단축하는 등 비용에 도움을 준다.

AI 코사이언티스트는 제미나 2.0 기반의 멀티 에이전트 시스템으로, 방대한 과학 문헌을 분석해 새로운 가설과 연구 계획을 생성한다. 연구자가 자연어로 목표를 설정하면 AI가 스스로 테스트 가능한 가설과 실험 방식을 제안해 연구 효율성을 극대화한다. 실제로 AI 공동 과학자는 급성 골수성 백혈병(AML) 치료 후보 발굴, 새로운 용도 변경 등 성과를 내고 있다.

한편 구글 클라우드는 'AI 에이전트 트렌드 2026' 리포트를 통해 AI의 역할이 단순한 '답변 제공자'에서 목표를 이해하고 계획을 세워 작업을 수행하는 '에이전트(Agentic AI)'로 진화했음을 강조했다. 특히 의료 분야에서 AI 에이전트는 단순한 텍스트 생성을 넘어 영상 의학 데이터, 전자의무기록(EHR), 보험 청구 데이터까지 통합해 의료진의 워크플로우에 직접적인 통찰력을 제공하는 단계에 진입할 것으로 전망했다.

환자의 허가가 있다면 병원의 AI 에이전트는 실험실이나 보험사 에이전트와 직접 협력해 복잡한 행정, 진료 프로세스도 처리할 수 있다. 이때 인간은 업무를 직접 수행하는 대신 목표와 가이드라인을 설정하고 결과를 최종 승인하는 '감독자'이자 전략적 방향을 제시하는 '오케스트레이터' 역할을 한다. 이를 통해 운영 효율성을 높이고, 정밀 의료를 실현할 수 있을 전망이다.

이에 구글 클라우드 의료부문 책임자 아시마 굽타(Aashima Gupta)는 AI 에이전트 트렌드 2026 리포트를 통해 "2026년 에이전트 AI의 가장 큰 가능성은 의료 서비스를 반응형 시스템에서 예측·학습 기반 의료시스템으로 전환하는 것"이라며 "이를 통해 환자 집단 전반에 걸쳐 예방적 위험 관리가 가능해지고 고품질 으료 서비스가 보편화될 것"이라고 언급했다.

한편, 구글 딥마인드 장규혁 시니어 스태프 소프트웨어 엔지니어는 'Gemini'가 여는 헬스케어 생태계의 새로운 지평'이라는 주제로 오는 19일 코엑스 컨퍼런스룸에서 KIMES(국제병원설비·의료기기전시회) 키노트 특별강연을 마련한다.