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[보안뉴스 박미영 기자] KAIST가 지난 5일 ‘생성AI와 헬스케어의 미래’ 워크숍을 개최했다. KAIST 디지털 바이오헬스 AI연구센터의 개소를 기념하기 위해 마련된 이번 워크숍에서는 디지털 헬스케어 분야에서 활용되는 인공지능의 최신 연구 동향과 응용 사례가 공유된다.
‘의료 데이터의 인공지능 활용’ 세션에서는 콴젱 리 하버드의대 교수가 ‘의학 분야의 기초모델: 대형 언어 모델과 대형 비전 모델’을 주제로 기조강연한다.
리 교수는 하버드대 의과대학에서 진행되고 있는 대형 언어 모델 및 대형 멀티모달리티 모델 연구를 소개한다. 또한 이러한 최첨단 기술들이 의료 데이터 해석과 활용 현장에 가져다준 혁신적인 변화를 임상 사례를 들어 설명한다.
김선 서울대 컴퓨터공학부 교수는 ‘바이오인포매틱스의 혁신’ 세션에서 ‘AI 기술을 이용한 약물 반응 예측’을 주제로 기조강연한다.
인공지능 기반 약물 반응 예측 모델의 개발, 임상 데이터를 활용한 인공지능 알고리즘의 적용 사례, 환자 개인별 치료 계획 수립을 위한 인공지능의 역할 등을 조명하고 인공지능 기술이 약물 반응 예측에 미치는 영향과 잠재적 한계점을 토론한다.
산업계에는 나군호 네이버 헬스케어 연구소장이 참석해 ‘디지털 헬스케어 2024: 인공지능 시대’를 주제로 기조강연한다.
나 소장은 챗GPT로 대표되는 생성적 인공지능 기술이 의료 데이터 분석, 신약 개발, 맞춤형 치료 계획 수립 등 다방면의 디지털 헬스케어에 적용되고 있는 연구 동향을 소개한다. 네이버에서 진행되는 의료 생성 인공지능 기반 연구와 이 기술이 헬스케어 산업에 미치는 긍정적인 영향 및 잠재적 도전 과제들에 대해서도 논의한다.
또한 기술 교류와 네트워킹의 장도 함께 마련돼 참가자들이 디지털 바이오 헬스 분야에 적용되는 인공지능의 미래에 대해 논의하고 아이디어를 교환하는 기회를 제공한다.
예종철 KAIST 디지털 바이오헬스 AI 연구센터장은 “이번 워크숍은 KAIST가 추진하는 생성 인공지능 기반 의료 인공지능 연구를 산·학·연에 알리고 국내외 연구진들과 협력해 센터를 이끌어 갈 혁신적인 발전 방향을 모색하는 자리가 될 것”이라고 말했다.
한편, KAIST 디지털 바이오헬스 AI 연구센터는 바이오의료 분야의 생성형 인공지능 원천모델 구축을 위해 2023년 12월 개소했다. 바이오의료 영상 및 신호, 임상기록, 유전체 및 오믹스, 약물 상호작용, 웨어러블 기반 라이프 로그 등이 중점 연구 분야다. 전문가 연합(mixture-of-expert: MOE) 형태로 최적의 추론을 할 수 있는 일반화된 인공지능(General AI) 플랫폼에 관한 원천기술을 개발 및 바이오 의료 생성 AI 분야의 세계적인 선두그룹을 양성을 목표로 국내외 기관과 네트워크를 구축해 협력하고 있다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[사진=KAIST. 콴젱 리 하버드의대 교수, 김선 서울대학교 컴퓨터공학부 교수, 나군호 네이버 헬스케어 연구소장]
‘의료 데이터의 인공지능 활용’ 세션에서는 콴젱 리 하버드의대 교수가 ‘의학 분야의 기초모델: 대형 언어 모델과 대형 비전 모델’을 주제로 기조강연한다.
리 교수는 하버드대 의과대학에서 진행되고 있는 대형 언어 모델 및 대형 멀티모달리티 모델 연구를 소개한다. 또한 이러한 최첨단 기술들이 의료 데이터 해석과 활용 현장에 가져다준 혁신적인 변화를 임상 사례를 들어 설명한다.
김선 서울대 컴퓨터공학부 교수는 ‘바이오인포매틱스의 혁신’ 세션에서 ‘AI 기술을 이용한 약물 반응 예측’을 주제로 기조강연한다.
인공지능 기반 약물 반응 예측 모델의 개발, 임상 데이터를 활용한 인공지능 알고리즘의 적용 사례, 환자 개인별 치료 계획 수립을 위한 인공지능의 역할 등을 조명하고 인공지능 기술이 약물 반응 예측에 미치는 영향과 잠재적 한계점을 토론한다.
산업계에는 나군호 네이버 헬스케어 연구소장이 참석해 ‘디지털 헬스케어 2024: 인공지능 시대’를 주제로 기조강연한다.
나 소장은 챗GPT로 대표되는 생성적 인공지능 기술이 의료 데이터 분석, 신약 개발, 맞춤형 치료 계획 수립 등 다방면의 디지털 헬스케어에 적용되고 있는 연구 동향을 소개한다. 네이버에서 진행되는 의료 생성 인공지능 기반 연구와 이 기술이 헬스케어 산업에 미치는 긍정적인 영향 및 잠재적 도전 과제들에 대해서도 논의한다.
또한 기술 교류와 네트워킹의 장도 함께 마련돼 참가자들이 디지털 바이오 헬스 분야에 적용되는 인공지능의 미래에 대해 논의하고 아이디어를 교환하는 기회를 제공한다.
예종철 KAIST 디지털 바이오헬스 AI 연구센터장은 “이번 워크숍은 KAIST가 추진하는 생성 인공지능 기반 의료 인공지능 연구를 산·학·연에 알리고 국내외 연구진들과 협력해 센터를 이끌어 갈 혁신적인 발전 방향을 모색하는 자리가 될 것”이라고 말했다.
한편, KAIST 디지털 바이오헬스 AI 연구센터는 바이오의료 분야의 생성형 인공지능 원천모델 구축을 위해 2023년 12월 개소했다. 바이오의료 영상 및 신호, 임상기록, 유전체 및 오믹스, 약물 상호작용, 웨어러블 기반 라이프 로그 등이 중점 연구 분야다. 전문가 연합(mixture-of-expert: MOE) 형태로 최적의 추론을 할 수 있는 일반화된 인공지능(General AI) 플랫폼에 관한 원천기술을 개발 및 바이오 의료 생성 AI 분야의 세계적인 선두그룹을 양성을 목표로 국내외 기관과 네트워크를 구축해 협력하고 있다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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[2024-11-01] 
