병의원을 위한 SaaS (Software-As-A-Service)를 개발, 공급하는 메드테크 스타트업 모션랩스가 환자에게 제공되는 건강검진 결과지를 자동으로 생성하는 LLM(RAG) 솔루션 '체크업에이아이(Check-Up AI)'를 출시했다고 밝혔다.
현재 건강검진을 시행하는 병의원에서는 의사가 검사 이후 의학적 소견에 대해 전문적인 의학용어가 포함된 영문으로 각각의 검사에 대한 판독 소견을 작성하고 있다. 다음 단계에서 환자가 이해할 수 있는 한글과 용어로서 환자에게 제공되는 검사 결과지를 작성해야 하는데, 현재까지는 검사를 진행한 의사 또는 건강검진 업무를 수행하는 간호사 등 인력이 수작업으로 이를 진행했다.
현재의 수작업 방식으로 인해 빈번한 오탈자 및 종괴 등의 크기 기입시의 오류 등 휴먼에러(Human Error)가 존재할 수밖에 없었고, 병원의 인건비 상승은 물론 의료인의 피로도가 증가해왔다. 또한, 표준화된 지침이 존재하지 않아 한글로 작성된 결과지라고 할지라도 비의료인인 환자의 눈높이에 맞지 않는 용어의 사용으로 이해가 어려운 문제가 상존해왔다. 이로 인해, 해당 영역은 자동화 및 인공지능 기반의 솔루션에 대한 병의원의 니즈가 강하게 나타났던 분야이다.
체크업에이아이는 병의원의 건강검진 결과지를 표준화된 서식으로, 자동으로 완성하는 방식의 RAG(검색증강생성) 기반 LLM 모델이다. 의사가 초음파, 내시경 등 건강검진 이후 작성하는 검사 소견을 기반으로, 정확한 의학적 기준에 따라 건강검진 결과지 작성에 필요한 검진 결과문을 자동으로 완성하는 인공지능 기반의 솔루션이다. 체크업에이아이는 검진 결과문 입력 과정에서 발생하는 휴먼에러를 없애고, 검진 결과문 입력에 들어가는 인력과 시간을 극도로 줄이며, 환자가 이해할 수 있는 용어를 사용해 결과지를 제공한다.
특히, 체크업에이아이의 RAG는 두 단계의 맞춤형 처리과정을 통해 정확도를 높였다. 먼저, 사전 검색(Pre-Retrieval) 단계에서 검사 결과에 최적화된 정보를 선별하고, 이후 후처리 검색(Post-Retrieval) 단계를 통해 사용자 맞춤형 소견을 환각현상 없이 정교하게 완성하도록 설계됐다. 이러한 커스터마이징 기술은 의료 현장에서 필요한 더 높은 신뢰성과 정확성을 구현하기 위해 자체적으로 설계됐다. 또한 의학적 배경지식이 없는 환자들도 건강검진 결과에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 결과문을 자동으로 생성하고 전송한다.
체크업에이아이는 데이터와 네트워크를 기반으로 출시된 첫 번째 LLM 기반 솔루션이며, 모션랩스는 이를 기반으로 검진센터를 운영하고 있는 1, 2차 의료기관 고객사를 공격적으로 확보할 예정이다. 또한, 자사의 리비짓 솔루션과 체크업에이아이를 연동하는 '플러그인(Plug-In)' 방식의 결합을 통해 임상현장에 필요한 다양한 기능을 통합해 제공하는 솔루션 생태계를 구축할 계획이다.
모션랩스는 체크업에이아이 출시와 동시에 서울 영등포구 소재 척추관절병원에 공급계약을 완료하고, 본격적인 솔루션 공급을 시작했다.
이우진 모션랩스 대표는 “모션랩스가 구축하고 있는 단단한 네트워크, 데이터 인프라를 바탕으로 임상현장을 혁신하는 다양한 솔루션을 선보일 계획”이라고 전했다.
모션랩스는 병의원을 위한 데이터 기반 환자 관리 솔루션인 리비짓(Re:Visit)을 운영하고 있으며, 전국 150여개의 1차, 2차 의료기관에 SaaS 형태의 구독 솔루션을 공급하고 있다. 또한, 3차 의료기관(대학병원 등)의 진료 프로토콜을 반영한 상급병원 전용 리비짓 라인업도 개발해 최근 연세대학교 원주세브란스 기독병원과 공급계약을 체결하고 솔루션 납품을 진행했다.
모션랩스는 고객 병의원 전문의들과의 긴밀한 상호 피드백 및 보완을 바탕으로 성장하고 있으며, 자사의 AI 및 개발 기술력을 기반으로 임상현장에 필요한 솔루션 개발에 박차를 가하고 있다.
이원지 기자 news21g@etnews.com
