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 달러가 들고, OECD에 따르면 국내 연간 CT 촬영 건수는 1,474만 건에 달하며 1건당 117장에서 640장의 슬라이스와 이미지 1장당 평균 1,369개의 입력 토큰이 발생해 구조적 비용 부담과 함께 범용 LLM이 1.62mm 뇌동맥류를 무시하거나 병변의 좌우 위치를 혼동하는 등 3D 재구성의 본질적 한계를 드러냈습니다. 제이엘케이는 의료영상 특화 멀티모달 LLM 플랫폼 JOOMED를 선보였고, 자체 엔진 JLK-Engine으로 뇌관류 CT 기준 876,160토큰을 4,500토큰으로 줄이며 프리필 학습을 통해 임상적 정밀도를 유지하면서 비용을 낮췄다고 설명했습니다. JOOMED는 PubMed 4,000만 편 이상과 AHA/ASA 및 각국 진료지침을 RAG 방식으로 연결해 최신 근거 기반의 통합 답변을 제공하고 PACS·EMR 연동, 클라우드·온프레미스 지원, 기존 뷰어 즉시 확인 및 유사 사례 검색을 통한 예후 연구 기능을 제공해 병원 데이터 자산화와 연구 플랫폼으로의 도약을 목표로 한다고 제이엘케이는 밝혔습니다.