의료 특화 LLM (AI) 기반 임상지원 플랫폼
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제품개요
제품명
의료 특화 LLM (AI) 기반 임상지원 플랫폼
제품소개
# 표 양식에 이미지, 자세한 기술 내용을 첨부하는 것이 가독성이 떨어져, 상세 기술한 제품 소개서를 별첨합니다. 혁신 상품 상세 소개의 자세한 사항은 해당 소개서 첨부되어있어 해당 내용을 확인해주시면 감사하겠습니다.
1. 혁신상품 개요
‘Meerkat 의료AI 임상지원 플랫폼’은 아이젠사이언스가 자체 개발한 의료 특화 언어모델 Meerkat2를 공통 엔진으로 활용하여, 환자의 임상정보를 정리하고 의료진에게 감별진단·검사·처방 후보와 판단 근거를 구조화해 제시하는 의료진 보조 플랫폼입니다.
기존 범용 생성형 AI가 의학 지식에 기반한 일반적인 답변을 생성하는 데 머무르는 것과 달리, Meerkat 플랫폼은 한국의 의료법·급여기준·임상 가이드라인과 전문가의 실제 판단 절차를 함께 반영합니다. 이를 통해 단순히 ‘의학적으로 그럴듯한 답’이 아니라, 국내 의료현장에서 의료진이 검토하고 실제 업무에 활용할 수 있는 판단자료를 제공하는 것을 목표로 합니다.
본 출품작은 서로 분리된 여러 AI 기능의 묶음이 아닙니다. Meerkat2 기반모델, 의료 근거검색, 전문가 계획 학습, 구조화된 임상 출력, 의료진 검토·승인 기능을 공통 자산으로 사용하고, 이를 소아 응급초진 지원과 당뇨 처방 지원 등 서로 다른 임상업무에 적용하는 재사용 가능한 의료AI 임상지원 플랫폼입니다.
2. 핵심 기반기술 및 차별성
플랫폼의 공통 엔진인 Meerkat2는 단순히 영어 의료문답을 한국어로 번역한 모델이 아니라, 한국 의료환경에서 요구되는 임상추론과 지역 제도 지식을 함께 학습하도록 설계된 의료 특화 언어모델입니다. 14B, 32B 및 전체 파라미터 중 약 3B만 활성화되는 30B-A3B 모델군으로 구성되며, 약 83.7만 건의 지도학습 데이터와 국내 12개 보건의료 법령을 기반으로 생성한 약 1.9만 건의 의료법 질의응답 데이터를 활용했습니다.
Meerkat 플랫폼은 모든 지식과 판단을 하나의 거대한 모델에만 맡기지 않습니다. 상대적으로 변하지 않는 임상추론 능력은 Meerkat2가 담당하고, 지속적으로 변경되는 가이드라인·급여기준·약물정보 등은 지정된 자료에서 검색해 판단과 연결합니다. 또한 진료과별 전문가가 실제 결론에 도달하는 순서를 ‘전문가 계획’으로 학습시켜 위험요인 확인, 누락정보 점검, 금기 검토, 대안 비교, 근거 확인 및 후속계획이 일정한 절차에 따라 수행되도록 설계했습니다.
Meerkat2가 제안한 Verbosity-Decoupled Distillation(VDD)은 장황한 추론 예시로부터 유용한 사고방식은 학습하되 실제 출력은 간결하게 생성하도록 학습과 출력의 스타일을
1. 혁신상품 개요
‘Meerkat 의료AI 임상지원 플랫폼’은 아이젠사이언스가 자체 개발한 의료 특화 언어모델 Meerkat2를 공통 엔진으로 활용하여, 환자의 임상정보를 정리하고 의료진에게 감별진단·검사·처방 후보와 판단 근거를 구조화해 제시하는 의료진 보조 플랫폼입니다.
기존 범용 생성형 AI가 의학 지식에 기반한 일반적인 답변을 생성하는 데 머무르는 것과 달리, Meerkat 플랫폼은 한국의 의료법·급여기준·임상 가이드라인과 전문가의 실제 판단 절차를 함께 반영합니다. 이를 통해 단순히 ‘의학적으로 그럴듯한 답’이 아니라, 국내 의료현장에서 의료진이 검토하고 실제 업무에 활용할 수 있는 판단자료를 제공하는 것을 목표로 합니다.
본 출품작은 서로 분리된 여러 AI 기능의 묶음이 아닙니다. Meerkat2 기반모델, 의료 근거검색, 전문가 계획 학습, 구조화된 임상 출력, 의료진 검토·승인 기능을 공통 자산으로 사용하고, 이를 소아 응급초진 지원과 당뇨 처방 지원 등 서로 다른 임상업무에 적용하는 재사용 가능한 의료AI 임상지원 플랫폼입니다.
2. 핵심 기반기술 및 차별성
플랫폼의 공통 엔진인 Meerkat2는 단순히 영어 의료문답을 한국어로 번역한 모델이 아니라, 한국 의료환경에서 요구되는 임상추론과 지역 제도 지식을 함께 학습하도록 설계된 의료 특화 언어모델입니다. 14B, 32B 및 전체 파라미터 중 약 3B만 활성화되는 30B-A3B 모델군으로 구성되며, 약 83.7만 건의 지도학습 데이터와 국내 12개 보건의료 법령을 기반으로 생성한 약 1.9만 건의 의료법 질의응답 데이터를 활용했습니다.
Meerkat 플랫폼은 모든 지식과 판단을 하나의 거대한 모델에만 맡기지 않습니다. 상대적으로 변하지 않는 임상추론 능력은 Meerkat2가 담당하고, 지속적으로 변경되는 가이드라인·급여기준·약물정보 등은 지정된 자료에서 검색해 판단과 연결합니다. 또한 진료과별 전문가가 실제 결론에 도달하는 순서를 ‘전문가 계획’으로 학습시켜 위험요인 확인, 누락정보 점검, 금기 검토, 대안 비교, 근거 확인 및 후속계획이 일정한 절차에 따라 수행되도록 설계했습니다.
Meerkat2가 제안한 Verbosity-Decoupled Distillation(VDD)은 장황한 추론 예시로부터 유용한 사고방식은 학습하되 실제 출력은 간결하게 생성하도록 학습과 출력의 스타일을
분리하는 기술입니다. MedQA 평가에서 기존 verbose CoT 방식은 정확도 86.1점에 평균 756.9토큰을 사용한 반면, VDD는 정확도 86.5점에 평균 361.5토큰을 사용했습니다. 해당 비교에서 정확도를 유지하면서 생성량을 약 52% 줄여, 신속한 정보 확인이 필요한 임상환경에서의 활용 가능성을 높였습니다.
3. 임상 응용 ① Meerkat 의료진 지원 서비스
Meerkat 의료진 지원 서비스는 소아 응급진료 과정에서 보호자 문진, 간호 초진기록, 활력징후 및 주호소를 통합해 의료진이 진료를 시작하기 전에 필요한 판단자료를 준비합니다. 본 서비스는 초거대AI 국가과제의 일환으로 개발 중이며, 분당서울대학교병원 임상 전문가의 피드백을 반복적으로 반영하여 실제 소아 응급실의 기록·판단 흐름에 맞추고 있습니다.
첫 번째 단계에서는 연령·성별·주호소, 보호자 문진 및 간호 초진기록을 한 화면에서 입력받습니다. 입력된 비정형 정보를 증상, 현병력 및 신체검진 항목으로 정리하고, Top-3 감별진단과 각 판단 이유, 초기 처치계획 및 추가로 확인해야 할 문진질문을 생성합니다. 의료진이 추가 질문에 대한 응답을 입력하면 새 정보를 반영하여 초진기록과 감별진단·처치계획을 다시 갱신합니다.
두 번째 단계에서는 의료진마다 서로 다른 방식으로 작성된 서술형 초진기록을 Patient Information, Chief Complaint, History of Present Illness 등 표준 EMR 항목으로 정형화합니다. 정형화된 기록을 바탕으로 환자 중증도, 임상요약 및 Assessment & Plan을 작성하고, 의료진이 원문과 생성결과를 비교해 수정·복사·승인할 수 있도록 합니다.
세 번째 단계에서는 정형화된 초진기록을 이용하여 영상검사·기능검사·검체검사 후보를 구분해 제시합니다. 각 검사에 대해서는 현재 환자의 증상과 활력징후, 병력을 고려한 추천사유와 함께 병원 내 유사환자의 검사 시행 인원 및 비율을 제공합니다. 의료진은 집계된 통계뿐 아니라 추천의 근거가 된 유사환자의 연령, 주증상, KTAS, 활력징후, 실제 시행검사 및 응급초진 원문까지 확인할 수 있습니다. 즉 AI가 결론만 제시하는 것이 아니라, 의료진이 추천의 적절성을 독립적으로 검토할 수 있도록 근거를 단계적으로 공개합니다.
실제 서비스 화면은 문진→초진노트→추가질문→EMR 정형화→검사추천→근거환자 확인의 흐름을 좌측 메뉴에 고정하고, 환자정보·AI 판단·추천근거를 카드와 색상으로 구분했습니다. 수정·복사·이력확인·다음 단계 이동을 명시적인 버튼으로 제공하여, 기능성과 함께 의료진의 인지부담을 줄이는 사용성 및 심미성을 고려했습니다.
4. 임상 응용 ② Meerkat-Diabetes
Meerkat-Diabetes는 실제 당뇨 진료에서 요구되는 처방 검토과정을 지원하는 의료진 보조 모듈입니다. 당뇨 처방은 혈당을 가장 많이 낮추는 약물을 선택하는 단순한 문제가 아니라, 신기능·심혈관 위험·저혈당 이력·기존 약제 반응·환자의 투여 선호·비용 및 보험 적용 가능성을 함께 검토해야 하는 복합적인 업무입니다.
본 모듈은 당뇨 전문가의 실제 판단과정을 기저상태 및 위험도 평가, 합병증·동반질환 검토, 신체상태와 생활습관 평가, 치료목표 설정, 급여기준을 반영한 처방 최적화, 모니터링 계획, 추적일정 제안의 7단계 절차로 구조화했습니다. 모델은 환자의 기존 처방을 무조건 변경하거나 최신 약제를 과도하게 추가하는 것이 아니라, 유지·변경·중단·신규 처방 후보를 구분하고 각 결정의 이유와 관련 근거를 의료진용 형식으로 제시합니다.
판단 과정에서 외부 근거가 필요한 경우 임상 가이드라인, 국내 급여기준, 약물정보 등 지정된 자료를 검색하여 처방 후보와 연결합니다. 이를 통해 모델이 기억하고 있는 일반적인 의학 지식만으로 답변하는 방식의 한계를 줄이고, 국내 진료환경에서 실제로 실행 가능한 처방 판단을 지원합니다.
5. 병원 적용성과 안전성
Meerkat 플랫폼은 환자정보를 외부 범용 AI 서비스로 전송하지 않고 병원 내부에서 처리할 수 있도록 경량 모델 라인업과 온프레미스 배포를 전제로 설계했습니다. 기관별 보안정책에 따라 접근권한, 입력·생성·수정·승인 이력, 모델과 근거자료의 버전을 관리함으로써 결과의 재현성과 사후 감사 가능성을 확보하는 방향입니다.
플랫폼의 출력은 진단이나 처방의 확정값이 아니라 의료진이 독립적으로 검토하는 의사결정 지원정보입니다. 의료진은 AI가 생성한 기록, 감별진단, 검사 및 처방 후보를 수정하거나 채택하지 않을 수 있으며, 최종 진단·검사·처방 결정은 의료진이 수행합니다. 이러한 Human-in-the-loop 구조를 통해 AI의 과잉권고나 부적절한 결과가 검토 없이 실제 진료로 연결되지 않도록 책임경계를 명확히 했습니다.
6. 혁신성 및 기대효과
본 플랫폼의 혁신성은 단순히 더 큰 언어모델을 사용하는 데 있지 않습니다. 자체 의료 파운데이션 모델, 한국 의료제도 지식, 전문가의 판단절차, 최신 근거검색, 실제 병원 업무화면 및 의료진 승인구조를 하나의 제품원리로 연결했다는 데 있습니다. Meerkat2는 공통 의료추론 엔진을 제공하고, Meerkat 의료진 지원 서비스는 소아 응급초진의 기록과 검사 판단을 지원하며, Meerkat-Diabetes는 실제 처방 제약조건을 반영한 처방 검토를 지원합니다.
공통 기반모델과 안전·운영체계를 재사용하면서 진료과별 전문가 계획, 임상용어, 가이드라인 및 평가기준만 특화할 수 있어 새로운 질환과 진료과로 확장할 때 중복 개발을 줄일 수 있습니다. 향후에는 병원별 EMR 연계와 다기관 검증을 거쳐 당뇨 외 만성질환 및 종양 영역으로 확장하고, 국가별 법령·급여·가이드라인을 교체할 수 있는 현지화 의료AI 패키지로 발전시키고자 합니다.
세부 기능과 실제 서비스 화면, 정량평가 결과 및 논문 근거는 별첨 ‘Meerkat 의료AI 임상지원 플랫폼 제품·서비스 소개서’와 관련 논문·회사소개자료 사본에 제시했습니다.
3. 임상 응용 ① Meerkat 의료진 지원 서비스
Meerkat 의료진 지원 서비스는 소아 응급진료 과정에서 보호자 문진, 간호 초진기록, 활력징후 및 주호소를 통합해 의료진이 진료를 시작하기 전에 필요한 판단자료를 준비합니다. 본 서비스는 초거대AI 국가과제의 일환으로 개발 중이며, 분당서울대학교병원 임상 전문가의 피드백을 반복적으로 반영하여 실제 소아 응급실의 기록·판단 흐름에 맞추고 있습니다.
첫 번째 단계에서는 연령·성별·주호소, 보호자 문진 및 간호 초진기록을 한 화면에서 입력받습니다. 입력된 비정형 정보를 증상, 현병력 및 신체검진 항목으로 정리하고, Top-3 감별진단과 각 판단 이유, 초기 처치계획 및 추가로 확인해야 할 문진질문을 생성합니다. 의료진이 추가 질문에 대한 응답을 입력하면 새 정보를 반영하여 초진기록과 감별진단·처치계획을 다시 갱신합니다.
두 번째 단계에서는 의료진마다 서로 다른 방식으로 작성된 서술형 초진기록을 Patient Information, Chief Complaint, History of Present Illness 등 표준 EMR 항목으로 정형화합니다. 정형화된 기록을 바탕으로 환자 중증도, 임상요약 및 Assessment & Plan을 작성하고, 의료진이 원문과 생성결과를 비교해 수정·복사·승인할 수 있도록 합니다.
세 번째 단계에서는 정형화된 초진기록을 이용하여 영상검사·기능검사·검체검사 후보를 구분해 제시합니다. 각 검사에 대해서는 현재 환자의 증상과 활력징후, 병력을 고려한 추천사유와 함께 병원 내 유사환자의 검사 시행 인원 및 비율을 제공합니다. 의료진은 집계된 통계뿐 아니라 추천의 근거가 된 유사환자의 연령, 주증상, KTAS, 활력징후, 실제 시행검사 및 응급초진 원문까지 확인할 수 있습니다. 즉 AI가 결론만 제시하는 것이 아니라, 의료진이 추천의 적절성을 독립적으로 검토할 수 있도록 근거를 단계적으로 공개합니다.
실제 서비스 화면은 문진→초진노트→추가질문→EMR 정형화→검사추천→근거환자 확인의 흐름을 좌측 메뉴에 고정하고, 환자정보·AI 판단·추천근거를 카드와 색상으로 구분했습니다. 수정·복사·이력확인·다음 단계 이동을 명시적인 버튼으로 제공하여, 기능성과 함께 의료진의 인지부담을 줄이는 사용성 및 심미성을 고려했습니다.
4. 임상 응용 ② Meerkat-Diabetes
Meerkat-Diabetes는 실제 당뇨 진료에서 요구되는 처방 검토과정을 지원하는 의료진 보조 모듈입니다. 당뇨 처방은 혈당을 가장 많이 낮추는 약물을 선택하는 단순한 문제가 아니라, 신기능·심혈관 위험·저혈당 이력·기존 약제 반응·환자의 투여 선호·비용 및 보험 적용 가능성을 함께 검토해야 하는 복합적인 업무입니다.
본 모듈은 당뇨 전문가의 실제 판단과정을 기저상태 및 위험도 평가, 합병증·동반질환 검토, 신체상태와 생활습관 평가, 치료목표 설정, 급여기준을 반영한 처방 최적화, 모니터링 계획, 추적일정 제안의 7단계 절차로 구조화했습니다. 모델은 환자의 기존 처방을 무조건 변경하거나 최신 약제를 과도하게 추가하는 것이 아니라, 유지·변경·중단·신규 처방 후보를 구분하고 각 결정의 이유와 관련 근거를 의료진용 형식으로 제시합니다.
판단 과정에서 외부 근거가 필요한 경우 임상 가이드라인, 국내 급여기준, 약물정보 등 지정된 자료를 검색하여 처방 후보와 연결합니다. 이를 통해 모델이 기억하고 있는 일반적인 의학 지식만으로 답변하는 방식의 한계를 줄이고, 국내 진료환경에서 실제로 실행 가능한 처방 판단을 지원합니다.
Meerkat 플랫폼은 환자정보를 외부 범용 AI 서비스로 전송하지 않고 병원 내부에서 처리할 수 있도록 경량 모델 라인업과 온프레미스 배포를 전제로 설계했습니다. 기관별 보안정책에 따라 접근권한, 입력·생성·수정·승인 이력, 모델과 근거자료의 버전을 관리함으로써 결과의 재현성과 사후 감사 가능성을 확보하는 방향입니다.
플랫폼의 출력은 진단이나 처방의 확정값이 아니라 의료진이 독립적으로 검토하는 의사결정 지원정보입니다. 의료진은 AI가 생성한 기록, 감별진단, 검사 및 처방 후보를 수정하거나 채택하지 않을 수 있으며, 최종 진단·검사·처방 결정은 의료진이 수행합니다. 이러한 Human-in-the-loop 구조를 통해 AI의 과잉권고나 부적절한 결과가 검토 없이 실제 진료로 연결되지 않도록 책임경계를 명확히 했습니다.
6. 혁신성 및 기대효과
본 플랫폼의 혁신성은 단순히 더 큰 언어모델을 사용하는 데 있지 않습니다. 자체 의료 파운데이션 모델, 한국 의료제도 지식, 전문가의 판단절차, 최신 근거검색, 실제 병원 업무화면 및 의료진 승인구조를 하나의 제품원리로 연결했다는 데 있습니다. Meerkat2는 공통 의료추론 엔진을 제공하고, Meerkat 의료진 지원 서비스는 소아 응급초진의 기록과 검사 판단을 지원하며, Meerkat-Diabetes는 실제 처방 제약조건을 반영한 처방 검토를 지원합니다.
공통 기반모델과 안전·운영체계를 재사용하면서 진료과별 전문가 계획, 임상용어, 가이드라인 및 평가기준만 특화할 수 있어 새로운 질환과 진료과로 확장할 때 중복 개발을 줄일 수 있습니다. 향후에는 병원별 EMR 연계와 다기관 검증을 거쳐 당뇨 외 만성질환 및 종양 영역으로 확장하고, 국가별 법령·급여·가이드라인을 교체할 수 있는 현지화 의료AI 패키지로 발전시키고자 합니다.
세부 기능과 실제 서비스 화면, 정량평가 결과 및 논문 근거는 별첨 ‘Meerkat 의료AI 임상지원 플랫폼 제품·서비스 소개서’와 관련 논문·회사소개자료 사본에 제시했습니다.
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