바이오메드GPT: 다양한 생물의학 작업을 위한 일반화된 비전-언어 기반 모델

전통적인 생물의학 분야 인공지능(AI) 모델은 특정 작업이나 데이터 유형에 특화되어 있어 실세계 적용 시 유연성이 제한되고, 종합적인 정보를 효과적으로 활용하기 어려운 경향이 있다. 일반화된(generalist) AI는 다양한 데이터 유형을 해석하고 다양한 요구에 맞는 맞춤형 출력을 생성할 수 있는 유연성 덕분에 이러한 한계를 극복할 잠재력을 지닌다. 그러나 현재까지 존재하는 생물의학 분야의 일반화된 AI 솔루션은 대부분 무거운 구조를 가지며 연구자, 임상 종사자 및 환자에게 폐쇄된 소스로 제공되고 있다. 본 연구에서는 생물의학 분야의 다양한 작업을 수행할 수 있는 일반화된 능력을 갖춘, 최초의 오픈소스이자 경량화된 비전-언어 기반 모델인 BiomedGPT를 제안한다. BiomedGPT는 25개 실험 중 16개에서 최고 수준의 성능을 기록하면서도 계산 자원 친화적인 모델 규모를 유지하였다. 또한, 방사선 영상 기반 질문 응답, 보고서 생성, 요약 등에 대한 인간 평가를 수행하여 BiomedGPT의 능력을 평가하였다. 그 결과, 질문 응답에서는 3.8%의 낮은 오류율로 강력한 예측 능력을 보였으며, 복잡한 방사선 보고서 작성에서는 8.3%의 오류율로 만족스러운 성능을 나타냈다. 요약 능력에 있어서도 전문가와 거의 동등한 선호도 점수를 기록하며 경쟁력 있는 성과를 보였다. 본 연구는 다양한 데이터를 효과적으로 활용한 훈련이 진정으로 실용적인 생물의학 AI 개발로 이어져 진단 정확도 향상과 업무 효율성 증대에 기여할 수 있음을 보여준다.