한림대학교의료원이 생성형 AI 플랫폼 ‘HAI(Hallym Artificial Intelligence)’를 개발하고, 전직원을 대상으로 이에 대한 설명회를 개최했다고 16일 밝혔다.
HAI의 핵심 기술 중 하나는 ‘전자의무기록’(EMR) 기록지 초안 작성’이다. 입원부터 퇴원까지 진료 전 주기를 아우르는 EMR 기록지(입원기록지, 경과기록지, 퇴원요약지, 전원요약지, 단기입퇴원기록지 등) 초안을 대규모 언어모델(LLM) 기반으로 자동 생성한다. 현재 적용 대상은 뇌졸중, 담낭염, 제왕절개분만, 수정체 수술, 편도 및 아데노이드 절제술 등 5개 진료과 주요질환이다.
한림대학교의료원이 HAI 구축에 나선 것은 의료 현장의 문제를 해결해 환자에게 신속하고 정확한 진료 서비스를 제공하기 위함이다. 의료진들은 인력 부족, 반복적인 행정 업무, 고령·다질환 환자 증가로 인한 기록 복잡성 등의 문제를 겪고 있다. 이에 한림대의료원은 의료진의 문서 업무와 병원 시스템의 정보 접근을 지원할 수 있는 생성형 AI의 필요성을 인식해 지난 6개월간 인공지능 소프트웨어 전문기업 코난테크놀로지와 자연어 기반 생성형 AI와 의료원 전용 대규모 언어모델 접목한 맞춤형 플랫폼을 공동 개발했다.
HAI의 EMR 기록지 초안 작성은 진료 효율성과 환자 안전을 고려했다. 병원 정보시스템 내 환자 데이터를 기반으로, 진료과·질환·기록지별 총 97개 항목을 연동하고 75개의 프롬프트 설계 및 룰베이스 조합을 통해 진료과별 특성에 맞게 기능을 적용했다. EMR 기록지의 초안 자동화는 작성 시간 단축은 물론 문장 표현의 통일, 품질 개선, 정보 누락 최소화에도 기여한다. EMR에 직접 탑재되어 의료진의 업무 시간이 효과적으로 줄어 연간 약 8만 3000시간의 기록 작성 시간이 절감된다. 그 결과 의료진 1인당 환자 진료에 투입할 수 있는 시간을 연간 30일 이상 추가로 확보할 수 있다.
또한 ‘지식기반 AI 서비스’는 직관적인 인터페이스를 기반으로 의료원의 각종 규정 및 지침을 24시간 질의응답 형태로 제공한다. 총 1057건의 문서를 학습 데이터로 수집했으며, 80% 이상의 정확도를 나타냈다. 별도의 재학습 없이 문서 등록으로 최신 정보를 반영할 수 있으며, 문서 기반의 근거 검색을 통해 응답의 신뢰도도 향상됐다. 또한 요약 및 번역 기능을 포함한 일반 생성형 AI 서비스도 함께 이용 가능하다.
한림대학교의료원은 이번 플랫폼 구축을 위해 실제 업무 과정에서 생성되는 비정형 데이터를 체계화해 검색·분석·공유·AI 학습 등 전문 분야 업무에 활용될 수 있도록 했다.
한림대학교성심병원 신경과 이민우 교수는 “의료 환경에 특화된 생성형 AI 플랫폼을 구축했다는 점에서 큰 의미가 있다”며 “HAI를 통해 의료진은 물론 병원 구성원도 반복적인 행정 업무에서 벗어나 환자 진료와 연구, 본연의 업무에 더 집중할 수 있을 것으로 보고 있다”고 말했다.
학교법인일송학원 윤희성 이사장은 “디지털 기술에 대한 의존도가 높아지고 의료 인력이 부족한 현실 속에서 이번 HAI 개발은 의료 현장의 변화를 이끄는 의미 있는 전환점”이라며 “향후 HAI가 다양한 진료 영역과 질환으로 확대해 환자 중심의 가치를 실현하는 인공지능 파트너로 성장되길 기대한다”고 말했다.
HAI의 핵심 기술 중 하나는 ‘전자의무기록’(EMR) 기록지 초안 작성’이다. 입원부터 퇴원까지 진료 전 주기를 아우르는 EMR 기록지(입원기록지, 경과기록지, 퇴원요약지, 전원요약지, 단기입퇴원기록지 등) 초안을 대규모 언어모델(LLM) 기반으로 자동 생성한다. 현재 적용 대상은 뇌졸중, 담낭염, 제왕절개분만, 수정체 수술, 편도 및 아데노이드 절제술 등 5개 진료과 주요질환이다.
한림대학교의료원이 HAI 구축에 나선 것은 의료 현장의 문제를 해결해 환자에게 신속하고 정확한 진료 서비스를 제공하기 위함이다. 의료진들은 인력 부족, 반복적인 행정 업무, 고령·다질환 환자 증가로 인한 기록 복잡성 등의 문제를 겪고 있다. 이에 한림대의료원은 의료진의 문서 업무와 병원 시스템의 정보 접근을 지원할 수 있는 생성형 AI의 필요성을 인식해 지난 6개월간 인공지능 소프트웨어 전문기업 코난테크놀로지와 자연어 기반 생성형 AI와 의료원 전용 대규모 언어모델 접목한 맞춤형 플랫폼을 공동 개발했다.
HAI의 EMR 기록지 초안 작성은 진료 효율성과 환자 안전을 고려했다. 병원 정보시스템 내 환자 데이터를 기반으로, 진료과·질환·기록지별 총 97개 항목을 연동하고 75개의 프롬프트 설계 및 룰베이스 조합을 통해 진료과별 특성에 맞게 기능을 적용했다. EMR 기록지의 초안 자동화는 작성 시간 단축은 물론 문장 표현의 통일, 품질 개선, 정보 누락 최소화에도 기여한다. EMR에 직접 탑재되어 의료진의 업무 시간이 효과적으로 줄어 연간 약 8만 3000시간의 기록 작성 시간이 절감된다. 그 결과 의료진 1인당 환자 진료에 투입할 수 있는 시간을 연간 30일 이상 추가로 확보할 수 있다.
또한 ‘지식기반 AI 서비스’는 직관적인 인터페이스를 기반으로 의료원의 각종 규정 및 지침을 24시간 질의응답 형태로 제공한다. 총 1057건의 문서를 학습 데이터로 수집했으며, 80% 이상의 정확도를 나타냈다. 별도의 재학습 없이 문서 등록으로 최신 정보를 반영할 수 있으며, 문서 기반의 근거 검색을 통해 응답의 신뢰도도 향상됐다. 또한 요약 및 번역 기능을 포함한 일반 생성형 AI 서비스도 함께 이용 가능하다.
한림대학교의료원은 이번 플랫폼 구축을 위해 실제 업무 과정에서 생성되는 비정형 데이터를 체계화해 검색·분석·공유·AI 학습 등 전문 분야 업무에 활용될 수 있도록 했다.
한림대학교성심병원 신경과 이민우 교수는 “의료 환경에 특화된 생성형 AI 플랫폼을 구축했다는 점에서 큰 의미가 있다”며 “HAI를 통해 의료진은 물론 병원 구성원도 반복적인 행정 업무에서 벗어나 환자 진료와 연구, 본연의 업무에 더 집중할 수 있을 것으로 보고 있다”고 말했다.
학교법인일송학원 윤희성 이사장은 “디지털 기술에 대한 의존도가 높아지고 의료 인력이 부족한 현실 속에서 이번 HAI 개발은 의료 현장의 변화를 이끄는 의미 있는 전환점”이라며 “향후 HAI가 다양한 진료 영역과 질환으로 확대해 환자 중심의 가치를 실현하는 인공지능 파트너로 성장되길 기대한다”고 말했다.
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