루닛, 병원 업무부터 암 바이오마커까지…‘의료 AI’ 전방위 확장

루닛이 의료 AI 적용 범위를 확대하고 있다. 루닛은 과학기술정보통신부의 '인공지능 특화 파운데이션 모델' 프로젝트를 완료하고 의료 특화 파운데이션 모델인 '러닝유닛 2.0'을 개발해 공개했다. 루닛은 러닝유닛 2.0 개발 사실을 6일 발표했다.

러닝유닛 2.0은 300억 파라미터 규모로 설계됐다. 다만 실제 활성화 파라미터는 50억개 수준이다. 이에 따라 러닝유닛 2.0은 의료기관 내부에서 구동이 가능하도록 경량화됐다.

이 프로젝트에는 23개 산·학·연·병 참여 기관이 함께했다. 루닛은 약 10개월간 컨소시엄을 주도했다. 루닛은 모델 개발을 진행했고 의료 현장 실증도 진행했다.

루닛은 개발 결과물을 허깅 페이스(Hugging Face)에 오픈소스로 공개했다. 아울러 미국면역항암학회(SITC 2026)에서 AI 바이오마커 공동연구 결과를 발표했다.

러닝유닛 2.0은 의료 질문 응답을 넘어 실제 병원 업무를 지원하는 것을 목표로 설계됐다. 이 시스템은 임상 의사결정, 응급실 환자 분류, 다학제 진료, 약물이상반응 평가, 보험 심사·청구를 지원하며, 데이터 분석과 판단 근거 제시를 바탕으로 후속 업무를 연결하도록 구성됐다.

이 같은 구성을 확인하기 위해 국민건강보험 일산병원, 건양대학교병원, 고려대학교 의료원 등 전국 9개 의료기관에서 약 6개월간 현장 실증이 진행됐다. 다학제 진료 평가에서는 AI가 제시한 치료 방침의 86.2%가 임상적으로 타당한 것으로 평가됐다. 응급실 중증도 분류에서는 전문의 판단과 한 단계 이내 일치 비율이 98%였고, 약물이상반응 인과성 판정에서도 전문의 판단과 한 단계 이내 일치 비율이 98%로 나타났다. 보험 심사·청구 평가에서는 모델 답변의 85.6%가 실무 활용 가능 수준으로 평가됐다.

루닛은 이 같은 개별 현장 실증 결과와 함께 의료 지식 추론·인용 사실성·의료 대화 안정성 등 주요 벤치마크에서도 목표 성능을 달성했다고 설명했다.

루닛은 AI 기반 암 바이오마커 연구를 확대하고 있다. 루닛은 모델 개발과 병행해 AI 바이오마커 연구 범위를 넓히고 있으며, 그 결과를 4~8일 미국 애리조나주 피닉스에서 개최되는 'SITC 2026'에서 '루닛 스코프'를 활용한 글로벌 공동연구 2건으로 발표한다.

이 가운데 랩콥 공동연구에서는 난소암 환자 339명 조직을 분석해 상동재조합복구결핍(HRD) 여부별 차이를 살폈다. 분석 결과 HRD 환자군은 종양 내 분열 중인 세포 밀도가 HRP 환자군 대비 약 1.5배로 나타났다. 또 HRD 환자군의 종양변이부담(TMB)은 1Mb당 6.2개였고, HRP 환자군의 종양변이부담(TMB)은 1Mb당 3.1개로, HRD 환자군의 TMB가 HRP 환자군 대비 약 2배로 확인됐다.

연구진은 이어 H&E 영상만으로 HRD 여부를 예측하는 AI 모델을 적용했다. 그 결과 AI가 산출한 HRD 점수는 유전체 검사로 측정한 유전체 불안정성 점수(GIS)와 통계적으로 유의한 상관관계를 보였다.

루닛은 셀카르타와 공동연구를 수행했으며, 근육침윤성 방광암 환자를 대상으로 면역항암제 치료 전후 조직을 분석했다. 이번 공동연구는 면역항암제 치료 전후 조직에서 반응군과 비반응군의 면역세포 분포와 종양세포와의 거리 차이를 비교하는 내용이다. 분석 결과 치료 반응군에서는 T세포가 종양세포에 인접하는 경향이 나타났고, 비반응군에서는 면역세포 침윤이 적었다. 또 비반응군에서는 T세포와 종양세포의 거리가 상대적으로 멀었다.

루닛은 이번 결과에 대해 면역항암제 반응이 면역세포 수뿐 아니라 세포 위치와 공간 구조와의 연관 가능성을 확인한 것이라고 설명했다. 이를 바탕으로 루닛은 AI 기반 조직 분석을 활용해 암세포와 면역세포의 분포를 정량화하고, 암세포와 면역세포의 공간적 관계를 정량화하는 방안을 구상하고 있다. 아울러 루닛은 이 같은 정량화 결과를 치료 반응 예측에 활용하는 방안도 추진하고 있다.

이와 함께 서범석 루닛 대표는 러닝유닛 2.0이 특정 질환·단일 기능에 한정되지 않는 병원 업무 전반 지원 모델이라고 밝혔다. 서 대표는 또 의료 현장 실증·글로벌 공동연구를 기반으로 임상·연구 활용 가능한 의료 AI 기술의 고도화를 추진하고 있다고 설명했다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=409369

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