`의료 AI 파운데이션` 모델 개발 경쟁 치열…루닛에 딥노이드 속도전으로 맞불

AI 요약

국내 의료 AI 파운데이션 모델 개발 경쟁에서 루닛은 과기부 사업으로 160억 개(16B) 텍스트 기반 모델로 1단계 임상 실증을 완료하고 카카오헬스케어·SK바이오팜 등 산·학·연·병 23개 기관 컨소시엄을 이끌어 32B로 고도화해 전국 9개 의료기관·2개 제약사로 실증을 확대하며 4월 허깅페이스에 오픈소스로 공개하고 7월 의과학 해커톤을 개최할 계획입니다. 딥노이드는 과기부 '첨단 GPU 활용 지원 사업'에 단독 선정돼 엔비디아 H200 GPU 256장(서버 32대)을 확보하고 멀티모달 기반 MedZero-32B(매개변수 320억 개) 개발에 착수해 연내 완성을 목표로 약 1PB 규모 의료 영상·텍스트 데이터를 학습하고 RadZero 인코더를 핵심 기술로 활용하며 IRB 승인 후 비식별화된 데이터를 쓰고 완성 모델을 API 또는 오픈소스 형태로 공개할 계획입니다. 두 회사가 넘어서야 할 기준점으로 구글 딥마인드의 메드젬마가 있으며, 메드젬마의 27B 모델은 MedQA에서 87.7%를 기록했지만 구글은 임상 적용 가능성에 대해 추가 검증이 필요하다고 밝혔습니다.