제이엘케이, 의료영상 특화 LLM 플랫폼 론칭...CT·MRI 분석

[이데일리 김승권 기자] 제이엘케이(322510)는 의료영상 기반 멀티모달 거대언어모델(LLM) 플랫폼 ‘JOOMED’를 최근 론칭했다고 11일 밝혔다. AI를 돌리는 비용인 토큰이 대규모로 소요될 의료 영상 분석의 비용 효율성을 제이엘케이의 자체 엔진을 활용해 높였다는 점이 특징이다.

의료영상은 단순한 이미지와 달리 수백장의 슬라이드로 구성된 3차원 공간 데이터다. 다양한 시퀀스와 촬영 프로토콜에 따라 각기 다른 임상 정보를 담고 있다. 게다가 영상 정보 시스템인 PACS와 임상 정보 시스템 EMR은 분리돼 있어 유기적으로 연동하는 데 한계가 있다.



JOOMED는 컴퓨터단층촬영(CT)과 자기공명영상(MRI) 등 고차원 의료영상 데이터를 자동으로 식별·분류해 표준화 및 익명화하고, 이를 병원 내부의 전자의무기록(EMR)과 영상정보시스템(PACS), 글로벌 진료 가이드라인(ASA/AHA) 등과 연결하는 통합 인프라 플랫폼이다.

제이엘케이는 JOOMED의 핵심 경쟁력으로 범용 대규모언어모델(LLM)이 해결하기 어려운 ‘의료영상 데이터 레이어의 선점’을 꼽았다. 고해상도 의료영상을 범용 모델에 입력할 경우 발생하는 토큰 비용 폭증(Token Explosion) 문제를 해결하기 위해, JOOMED는 자체 엔진을 통한 데이터 구조화 과정을 거쳐 약 87만 토큰이 필요한 뇌관류 CT영상(CTP) 데이터를 4500토큰 수준으로 압축해 처리한다.

또한 분절돼 저장되는 PACS의 영상 데이터와 EMR의 임상 정보를 하나의 구조 안에서 통합해 의료진의 연구 워크플로우를 지원한다.

제이엘케이는 JOOMED가 ChatGPT, Claude, Gemini 등 범용 모델과 경쟁하기보다는 이들이 의료 현장에서 활용되기 위해 필요한 특화 데이터 처리 인프라로서 기능을 수행할 것이라고 설명했다.

특히 병원 내부의 환자 개인 데이터를 안전하게 활용해 유사 사례 검색 및 예후 연구로 확장할 수 있는 차세대 플랫폼으로 발전시킬 계획이다.

이명재 제이엘케이 부사장은 "JOOMED는 분리되어 있던 병원의 PACS와 EMR을 하나로 통합해 종합적인 분석을 제공하는 혁신적 플랫폼"이라며 "전 세계 의료진에게 통합된 의료 AI 인사이트를 제공하는 것은 물론, 제이엘케이가 글로벌 빅 파트너들과 협력하는 기회의 장이 열릴 것"이라고 말했다.