JLK, 의료영상 특화 멀티모달 LLM 플랫폼 개발…AI 구조적 한계 돌파

AI 요약

뇌졸중 환자의 CT 한 건을 범용 대형언어모델(LLM)에 넣으면 최대 876,160개의 토큰이 소모돼 진단 한 건에 수십 달러의 비용이 발생하고, 범용 LLM은 지름 1.62mm의 뇌동맥류를 무시하거나 병변의 좌우 위치를 혼동하는 사례가 보고됐습니다. 제이엘케이는 의료영상 특화 멀티모달 LLM 플랫폼 JOOMED를 선보였으며 자체 엔진 JLK-Engine으로 뇌관류 CT 기준 876,160토큰을 4,500토큰으로 줄여 임상적 정밀도를 유지하면서 비용을 낮췄다고 설명했습니다. JOOMED는 PubMed의 4,000만 편 이상 논문, AHA/ASA 최신 가이드라인, 대한뇌졸중학회·일본뇌졸중학회 등의 진료지침을 RAG 방식으로 연결하고 PACS·EMR 연동, 클라우드·온프레미스 지원 및 유사 사례 검색 기능을 제공해 병원 데이터 자산화와 연구 플랫폼 확대를 목표로 한다고 제이엘케이 측은 밝혔습니다.