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연구

AI로 의과학·바이오 분야 새 시대 연다​
조회수 : 3873 등록일 : 2025-11-14 작성자 : 홍보실

(왼쪽부터) KAIST 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈, 이상엽 교수

< (왼쪽부터) KAIST 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈, 이상엽 교수 >

우리 대학은 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 ‘루닛 컨소시움’ 주요 참여기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 14일 밝혔다.

이번 사업을 통해 KAIST는 바이오·의료 데이터 전주기를 아우르는‘의과학 특화 AI 파운데이션 모델’을 개발하며, AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성을 주도할 계획이다.

‘루닛 컨소시움’에는 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 리벨리온 등 7개 기업과, KAIST, 서울대, NYU, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 의료기관 및 연구기관이 함께 참여한다.

본 컨소시엄은 최신 B200 GPU 256장을 지원받아, 의료 데이터를 처음부터 끝까지 연결해 분석하는 AI 시스템인‘증거사슬(Chain of Evidence) 기반 전주기 의과학 AI 모델’과 여러 AI가 협력해 진단·예측을 수행하는 시스템인 ‘멀티 에이전트(Multi-Agent) 서비스’를 구축·실증할 예정이다.

우리 대학은 이번 사업에서 전산학부 및 김재철AI대학원 교수진들이 공동 연구팀을 이루어 참여한다. 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈 교수가 연구팀으로 활동하며, 이상엽 연구부총장은 자문 역할을 맡고 있다.

연구진은 데이터를 단순히 수집하는데 그치지 않고, AI가 실제로 학습하고 활용할 수 있도록 의료와 생명과학 데이터를 정교하게 가공하고 체계적으로 관리하는 전략(L1~L7 단계)을 세운다. 이를 통해 의료 정보, 유전자·단백질 데이터, 신약 후보 물질 등 다양한 생명과학 데이터를 연결해 분석하는 AI 모델을 개발·검증할 예정이다.

연구팀이 통합하려는 데이터는 언어에서부터 실제 환자 진료 정보까지 폭넓게 포함된다. 구체적으로는 L1은 언어 데이터, L2는 분자의 구조, L3은 단백질과 항체, L4는 유전자와 단백질 정보를 아우르는 오믹스 데이터, L5는 의약품 정보, L6은 의과학 연구와 임상 데이터, 그리고 L7은 실제 병원에서 얻는 진료 데이터(실세계 임상 데이터) 를 의미한다. 즉, AI가 다루는 데이터는 말과 글에서 시작해, 분자와 단백질, 약물, 임상 연구, 그리고 실제 환자 진료 정보까지 모두 연결된다.

엑스레이 이미지와 의사 판독문(텍스트)을 함께보며 AI훈련시키는 과정(최재윤 교수연구실의 MedViLL)

< 엑스레이 이미지와 의사 판독문(텍스트)을 함께보며 AI훈련시키는 과정(최재윤 교수연구실의 MedViLL) >

이상엽 부총장은 합성생물학과 시스템 대사공학 분야의 세계적 석학으로, 생명과학·공학·AI 융합을 통한 바이오 제조 플랫폼 구축과 정책 자문을 이끌고 있다. 그는 유전자와 단백질 등 생명정보(오믹스) 분석을 자문하고, 실험 결과를 검증하는 피드백 시스템을 설계해 한국이 개발하는 의료 AI 모델이 국제적 신뢰성과 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하고 있다.

이 부총장은 “AI 기술이 생명과학과 공학의 경계를 허물며 새로운 지식 창출의 패러다임을 만들어가고 있다”며, “KAIST는 의과학 전주기 데이터를 활용해 AI가 질병의 원인을 밝히고 치료를 예측하는 시대를 앞당길 것”이라고 말했다.

이광형 KAIST 총장은 “KAIST는 AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성에 기여하고, 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구를 통해 국가 전략산업의 혁신을 선도하며 인류 건강과 과학기술의 진보를 이끌어가겠다”고 밝혔다.

루닛 컨소시움에서 개발되는 모델은 상업적 활용이 가능한 오픈 라이선스(Open License) 형태로 공개되어, 국민건강 챗봇 등 다양한 의료·헬스케어 서비스로 확장될 예정이다.

우리 대학은 이번 참여를 계기로 AI 기반 생명과학 데이터 인프라 구축, 의료 AI 표준화, AI 윤리 및 정책 자문 연구 등을 강화해 국가 바이오·의과학 연구의 AI 전환을 선도할 계획이다.

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