[메디칼타임즈=최선 기자] 의료 인공지능 전문기업 제이엘케이가 의료영상 기반 멀티모달 대규모언어모델(LLM) 플랫폼 'JOOMED'를 중심으로 본격적인 신사업 확장에 나선다.

8일 제이엘케이는 JOOMED를 앞세워 B2B 신사업으로의 본격 확장 계획 소식을 공표했다.

의료영상 데이터는 수십 장에서 수백 장의 슬라이스로 구성된 복잡한 3차원 공간 데이터로, 다양한 시퀀스와 촬영 프로토콜에 따라 각기 다른 임상 정보를 담고 있는 고난도 데이터다.

더욱이 기존 병원 환경에서는 영상정보시스템(PACS)과 전자의무기록(EMR)이 물리적으로 분리 저장돼 있어 이를 유기적으로 연동하고 통합하는 데 큰 한계가 존재했다.

제이엘케이의 JOOMED는 이러한 흩어진 데이터를 하나로 묶어내는 혁신적인 '데이터 혁신 툴'이다. 인공지능이 영상 시퀀스를 자동으로 분류하고 DICOM 데이터를 표준화 및 익명화하며, EMR의 정형 임상 정보와 비정형 판독문 텍스트를 LLM이 분석 가능한 형태로 정렬해 준다.

이 과정에서 JLK의 독자적인 의료영상 분석 엔진은 약 87만 토큰이 소요되는 뇌관류 CT영상(CTP)의 입력 비용을 단 4500토큰 수준으로 획기적으로 압축해 낸다.

기존 범용 모델(ChatGPT, Claude, Gemini 등)이 겪는 토큰 폭증(Token Explosion) 문제와 의료영상의 복잡성 한계를 완벽히 보완하며, 방대한 병원 내부 데이터를 AI 시대의 핵심 자원으로 재탄생시키는 것이다.

이러한 의료 데이터의 구조화 및 통합 혁신은 향후 의료 산업 전반에 엄청난 파급력을 불러올 전망이다. 수십 년간 병원에 축적된 영상 소견, 임상 정보, 치료 경과 등 다차원적 데이터가 JOOMED를 통해 동기화되면 유사 사례 검색 및 예후 관련 연구가 한층 고도화된다.

이는 의료진의 정밀 진단과 환자 맞춤형 치료 방침 수립을 지원하는 것을 넘어, 제약 및 바이오 산업의 혁신을 가속화하는 기폭제가 된다.

신약 개발이나 임상 시험을 추진하는 제약사는 JOOMED가 정제한 통합 의료 데이터를 활용해 최적의 임상 대상자를 신속하게 선별할 수 있다.

또한 신약 투여 전후의 미세한 영상학적 변화와 임상 수치의 상관관계를 다각도로 분석할 수 있어, 새로운 바이오마커 발굴 및 신약 효능 입증에 드는 천문학적 비용과 시간을 대폭 절감할 수 있게 된다.

JOOMED의 확장성이 진단 및 제약·바이오 연구 전반으로 입증됨에 따라, 제이엘케이는 기존 개별 병원 중심의 비즈니스를 넘어 거대한 B2B 생태계로 사업 분야를 전면 확장한다.

외부 범용 모델이 쉽게 접근하기 어려운 병원 내부의 프라이빗 데이터(Private Data) 영역을 선점하고 안전하게 활용하는 JOOMED만의 독보적 강점을 적극 활용한다는 전략이다.

제이엘케이는 향후 글로벌 제약사, 임상시험수탁기관(CRO), 다국적 헬스케어 기업 등을 대상으로 정제된 임상 데이터 분석 인프라와 플랫폼을 제공하는 새로운 B2B 캐시카우를 창출할 계획이다. 단순한 AI 보조 기능을 넘어 차세대 병원 워크플로우와 연구 인프라를 개선하는 플랫폼으로 포지셔닝해 압도적인 경쟁력을 확보한다는 방침이다.

JOOMED 개발 총괄 리더인 이명재 부사장은 "JOOMED는 분리돼 있던 병원의 PACS와 EMR을 하나로 통합해 종합적인 분석을 제공하는 혁신적 플랫폼"이라며, "독자적인 데이터 처리 기술력을 바탕으로 전 세계 의료진에게 인사이트를 제공하는 것은 물론 글로벌 빅 파트너들과 B2B 영역에서 폭넓게 협력하는 기회의 장이 열릴 것"이라고 밝혔다.

한편, 제이엘케이는 이번 JOOMED 플랫폼 개발 과정에서 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 'AI 컴퓨팅 자원 활용 기반 강화(GPU 임차 지원) 사업'을 통해 대규모 컴퓨팅 자원을 지원받아 방대한 의료 데이터 학습을 성공적으로 완료했다.

본 플랫폼은 연구 목적의 소프트웨어로 의료진의 임상 연구 활용을 지원하는 도구이며, 국가별 규제 승인 현황 및 출시 일정은 지역에 따라 달라질 수 있다. 상세 기술 내용과 데모 영상(국문, 영문)은 제이엘케이 홈페이지(공식 블로그)를 통해 확인할 수 있다.