국내 의료 환경과 법률 체계에 특화된 인공지능(AI) 언어모델이 국제 자연어처리 학술대회에서 연구성과를 인정받았다. 의료 지식의 정확성을 높이는 동시에 AI 답변의 길이를 줄여 실제 의료기관에서의 활용 가능성을 높였다는 점에서 주목된다.
AI 신약개발 기업 아이젠사이언스(대표 강재우)는 고려대학교 연구팀과 공동 개발한 의료 특화 AI 언어모델 ‘미어캣2(Meerkat2)’ 관련 논문이 자연어처리 분야 국제학술대회인 ‘EMNLP 2026 메인 콘퍼런스’에 채택돼 지난 10월 27일 헝가리 부다페스트에서 발표됐다고 밝혔다.
EMNLP(Empirical Methods in Natural Language Processing)는 전산언어학협회(ACL)와 함께 자연어처리 분야를 대표하는 국제학술대회다. 이번 연구는 의료 AI가 각국의 법률과 제도적 차이를 정확하게 반영해야 한다는 문제의식에서 출발했다.
연구팀은 기존 대형 언어모델이 의학 지식을 학습하더라도 국가별 의료법과 제도를 정확하게 이해하는 데 한계가 있다는 점에 주목했다. 또한 AI가 답변을 지나치게 길게 생성하면 의료기관의 연산 비용이 증가하고 의료진의 정보 확인 시간도 늘어나는 문제를 해결 과제로 설정했다.
미어캣2는 이러한 문제를 해결하기 위해 의료법 학습 데이터 구축과 새로운 모델 학습 기법을 적용했다.
먼저 연구팀은 국내 의료 관련 법령 12종을 직접 수집하고, 실제 법 조문을 근거로 한 문답 데이터 1만8700쌍을 구축했다. 기존 지식 증류 방식은 대형 AI가 생성한 답변을 소형 모델에 학습시키는 과정에서 실제 법령과 일치하지 않는 정보까지 전달될 수 있다는 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해 법령 원문을 기반으로 학습 데이터를 직접 제작한 것이다.
그 결과 미어캣2는 의료법 관련 평가에서 98.7점을 기록했다. 이는 기존 지식 증류 방식으로 학습한 모델의 79.0점보다 높은 수치다. 한국 의사국가시험 의료법 문항에서도 84.6%의 정답률을 기록해 GPT-5.1의 76.9%를 웃돌았다.
AI 답변의 효율성을 높이기 위한 학습 기술도 적용됐다. 연구팀은 ‘장황함 분리 증류(VDD·Verbosity-Decoupled Distillation)’라는 새로운 학습 방식을 개발했다. 기존에는 대형 모델의 긴 답변을 학습하는 과정에서 추론 능력뿐 아니라 불필요하게 설명을 늘리는 답변 습관까지 함께 학습하는 문제가 있었다.
VDD는 학습 과정에서 상세한 설명을 유도하는 조건 지시문을 활용해 추론 능력은 유지하면서 장황한 답변 방식은 분리하도록 설계됐다. 연구 결과 한국어 의학 문제에서 VDD를 적용한 모델은 기존 방식으로 학습한 모델보다 정답률이 82.1%로 높았으며, 답변 길이는 약 3분의 1 수준으로 줄었다. 기존 방식의 정답률은 80.6%였다.
모델 성능 평가에서도 기존 공개 모델 대비 개선된 결과가 확인됐다. 미어캣2는 140억 개(14B), 320억 개(32B), 300억 개(30B-A3B) 매개변수 규모의 세 가지 모델로 개발됐다. 기반 모델인 알리바바의 Qwen3와 비교해 미국 의사면허시험형 문제(MedQA)에서 6~9%포인트, 한국 의사국가시험 기반 문제(KorMedMCQA)에서는 전체적으로 5~10%포인트 높은 정답률을 기록했다.
특히 한국어 의사국가시험 문항에서 미어캣2-32B는 89.4%의 정답률을 나타냈다. 30B-A3B 모델은 여러 전문가 모듈 중 필요한 부분만 선택적으로 사용하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용했다. 실제 질문 처리에 활용되는 매개변수는 약 30억 개 수준으로, 전체 매개변수 규모가 2350억 개인 Qwen3-235B와 영문 의사국가시험 문항에서 각각 88.5%와 88.7%의 정답률을 기록했다.
이러한 구조는 연산 자원을 절감하면서도 일정 수준 이상의 성능을 확보할 수 있다는 점에서 의료기관의 자체 서버 구축에 유리할 것으로 전망된다. 환자 정보를 외부 서버로 전송하지 않고 기관 내부에서 AI 모델을 운영할 수 있어 의료 데이터 보호 측면에서도 활용 가능성이 있다는 설명이다.
아이젠사이언스는 미어캣2를 글로벌 AI 모델 공유 플랫폼인 허깅페이스(Hugging Face)에 무료로 공개했다. 실제 임상 현장 도입을 추진하는 의료기관을 대상으로는 정확도를 높인 기업용 버전도 제공하고 있다.
미어캣 시리즈는 2024년 매개변수 70억 개 이하의 소형 모델 가운데 처음으로 미국 의사면허시험(USMLE) 합격선을 넘긴 ‘미어캣-7B’를 통해 주목받았다. 이후 정부의 초거대 AI 보건의료 사업 컨소시엄에 참여해 카카오헬스케어의 의료 AI 서비스 ‘Dr.LIKE’에 관련 모델을 공급하는 등 기술의 실제 서비스 적용도 추진해 왔다.
강재우 아이젠사이언스 대표는 “의료 AI가 한국 현장에서 활용되려면 영어 지식을 번역하는 것만으로는 부족하며, 국내 법과 제도를 원문 그대로 정확하게 이해해야 한다”며 “미어캣2는 정확하면서도 간결하게 답변하도록 설계해 의료기관의 실제 활용 과정에서 발생하는 비용 부담까지 줄이는 데 초점을 맞췄다”고 말했다.
한편 2021년 강재우 고려대학교 컴퓨터학과 교수가 설립한 아이젠사이언스는 의료 특화 언어모델 개발 기술을 신약개발 분야로 확장하고 있다. 전문 지식 기반 언어모델을 AI 예측·설계 모델 및 연구 도구와 결합해 질병 표적 발굴부터 후보물질 설계까지 신약개발 초기 과정을 수행하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반 연구 체계를 구축하고 있다.
특히 AI가 설계한 물질을 자체 의약화학 및 비임상 연구조직에서 직접 합성하고 검증하는 연구 구조를 갖추고 있으며, 자가면역질환 치료를 위한 VAV1 분자접착 분해제를 주요 파이프라인으로 개발하고 있다. 보건복지부 K-AI 신약개발 사업과 과학기술정보통신부 AI-Medicine 사업 등 국가 연구개발 컨소시엄에도 AI 핵심 기술기관으로 참여하고 있다.
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