의료 인공지능(AI) 전문기업 제이엘케이가 의료영상 기반 멀티모달 대규모언어모델(LLM) 플랫폼 'JOOMED'를 앞세워 진단과 제약·바이오 분야를 아우르는 기업간거래(B2B) 신사업 확대에 나선다고 8일 밝혔다.

JOOMED는 병원의 의료영상저장전송시스템(PACS)과 전자의무기록(EMR)에 분산된 데이터를 통합·구조화하는 플랫폼이다. 의료영상 시퀀스를 자동 분류하고 DICOM 데이터를 표준화·익명화하는 한편, 정형 및 비정형 임상 정보를 AI가 분석할 수 있는 형태로 변환하는 기능을 갖췄다.

제이엘케이는 자체 의료영상 분석 엔진을 통해 대용량 뇌관류 CT(CTP) 영상 데이터의 입력 토큰을 약 87만 개에서 4천500개 수준으로 줄여 범용 AI 모델에서 발생하는 토큰 증가 문제를 개선했다고 설명했다.

회사 측은 JOOMED를 통해 병원에 축적된 의료영상과 임상 정보, 치료 경과 데이터를 통합 분석하면 유사 사례 검색과 예후 연구의 정확도를 높일 수 있으며, 의료진의 정밀 진단과 맞춤형 치료 수립에도 도움이 될 것으로 기대하고 있다.

특히 제약·바이오 분야에서는 신약 개발과 임상시험 과정에서 최적의 임상 대상자를 선별하고, 영상학적 변화와 임상 지표를 함께 분석해 바이오마커 발굴과 신약 효능 검증 효율성을 높일 수 있을 것으로 전망했다.

이에 따라 제이엘케이는 기존 병원 중심 사업에서 벗어나 글로벌 제약사와 임상시험수탁기관(CRO), 헬스케어 기업 등을 대상으로 의료 데이터 분석 플랫폼을 제공하는 B2B 사업을 본격 확대할 계획이다.

이명재 제이엘케이 부사장은 "JOOMED는 분리돼 있던 PACS와 EMR을 하나로 통합해 종합적인 분석을 제공하는 플랫폼"이라며 "독자적인 데이터 처리 기술을 기반으로 의료진뿐 아니라 글로벌 제약·바이오 기업과의 협력 기회를 확대해 나가겠다"고 말했다.

한편 JOOMED는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 'AI 컴퓨팅 자원 활용 기반 강화 사업' 지원을 받아 개발됐으며, 연구 목적의 소프트웨어로 의료진의 임상 연구 활용을 지원하는 도구라고 회사 측은 설명했다.

의료 AI 시장의 경쟁이 진단 보조 솔루션을 넘어 의료 데이터 플랫폼으로 확장되는 가운데 제이엘케이는 JOOMED를 통해 병원 내부 데이터를 연결하는 인프라 사업에 승부수를 던졌다.

의료영상과 전자의무기록을 통합하는 멀티모달 LLM 기술은 향후 신약 개발과 임상시험 효율성을 높일 수 있는 핵심 자산으로 평가받고 있다. 다만 실제 글로벌 B2B 시장에서 성과를 내기 위해서는 기술력뿐 아니라 데이터 보안과 규제 대응, 임상적 검증이 함께 뒷받침될 필요가 있다는 점도 과제로 남는다. /더퍼스트미디어 임한희 기자