AI 핵심 요약
beta- 아크릴이 12일 AI 네이티브 EMR 온보딩 플랫폼 NADIA-ANE를 론칭했다.
- NADIA-ANE는 병원 스키마를 표준 포맷으로 변환해 AI EMR 구축을 자동화한다.
- ALLM.H LLM과 의미 엔진으로 EHRSQL 벤치마크 89% 정확도를 기록했다.
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[서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = 아크릴은 병원별 데이터베이스 구조(스키마)에 신속하게 적용 가능한 AI 네이티브 전자의무기록(EMR) 온보딩 플랫폼 'NADIA-ANE'를 공식 론칭했다고 12일 밝혔다.
NADIA-ANE는 병원이 보유한 자체 스키마를 표준 포맷 'nadia-ane-schema-v1'으로 변환한 뒤 AI EMR 구축 전 과정을 자동화된 파이프라인으로 수행한다. 엑셀 메타데이터·DDL(데이터베이스 정의 스크립트)·국제 표준 의료데이터 모델(OMOP CDM) 등 다양한 형태의 병원 스키마를 수용한다.
핵심 기술은 아크릴이 자체 개발한 의료 특화 거대언어모델(LLM) 패밀리 'ALLM.H'와 의미 해석 엔진이다. 의료진 질문 이해를 담당하는 'ALLM.H', 데이터베이스 구조 연결을 담당하는 'ALLM.H-Schema', SQL 질의문 생성을 담당하는 'ALLM.H-SQL'이 질문 이해·질의 생성·실행 검증·응답 불가 판정을 자동 처리한다. 의미 매핑 엔진 'NADIA-SL-Engine'은 의료 어휘·데이터 연결 경로·동음이의어 규칙을 반영해 의료진 표현을 실제 데이터베이스 속성과 연결한다.
플랫폼은 환자 데이터 보호와 망분리 환경을 고려해 온프레미스 배포를 기본 전제로 한다. 아크릴의 AI 모델 운영 플랫폼 '조나단(Jonathan)'을 통해 병원 내부 서버에 직접 배포되며, 스키마 업로드부터 실시간 테스트·디버깅까지 웹 인터페이스에서 시각화한다.
국제 표준 벤치마크 'EHRSQL 2024'에서는 정답 SQL 생성 정확도 89.08%, 안전성을 가중치로 반영한 종합 점수 84.78%를 기록했다. 안전 가중 점수는 LG AI Research·KAIST 공동팀의 기존 최고 기록을 3.46%포인트 앞섰다. 답할 수 없는 질문에 무리하게 답을 생성한 비율은 1,163건 중 5건(0.43%)에 그쳤다.
아크릴은 지난 4월에도 의료 특화 파운데이션 모델 'ALLM.H'로 한국 의사 국가시험(KMLE) 기반 벤치마크 'KorMedMCQA Doctor Test'에서 96.78%의 정답률을 기록, 앤트로픽 Claude Opus 4(96.55%)·구글 Gemini 2.5 Pro(90.8%)·오픈AI GPT-5.1(90.11%)을 앞선 SOTA를 달성한 바 있다.
현재 미국 MIT 중환자실 데이터베이스 'MIMIC-IV'에서 세계 신기록을 확인했으며, 국내 대형 대학병원 CDW(Clinical Data Warehouse) 온보딩을 진행 중이다. 향후 닥터앤서 3.0·K-ARPA 등 국책 의료 AI 사업과 연계해 국내 대형병원 적용을 확대하고, 망분리·예산 제약으로 빅테크 클라우드 도입이 어려운 미국 중소형 병원 시장 진출도 병행할 계획이다.
박외진 아크릴 대표이사는 "31B 경량 모델로 글로벌 빅테크와 학계 최고 팀들을 동시에 넘어선 것은 의료 AI가 모델 크기 경쟁이 아니라 표준·구조·지식의 경쟁이라는 기술 전략이 정량적으로 입증된 성과"라며 "병원별 온보딩 시간을 단기 실행으로 압축하고 의료 AX 인프라의 핵심 축으로 자리매김하겠다"고 밝혔다.
dconnect@newspim.com
