아크릴, AI 네이티브 EMR 온보딩 플랫폼 ‘NADIA-ANE’ 출시

아크릴이 병원마다 다른 데이터베이스 구조를 단기간 내 AI 기반 전자의무기록(EMR) 환경으로 전환할 수 있는 AI 네이티브 EMR 온보딩 플랫폼 ‘NADIA-ANE’를 12일 공식 출시했다. 해당 플랫폼은 의료기관이 보유한 다양한 데이터 스키마를 표준화하고, 의료진의 자연어 질의를 실제 데이터베이스 질의문(SQL)으로 자동 변환하는 기능을 기반으로 차세대 AI Native EMR 구축을 지원하는 것이 핵심이다.

NADIA-ANE는 병원이 보유한 데이터 구조를 표준 포맷인 ‘nadia-ane-schema-v1’로 변환한 뒤, AI EMR 구축에 필요한 과정을 자동화 파이프라인으로 처리하도록 설계됐다. 엑셀 기반 메타데이터와 데이터베이스 정의 스크립트(DDL), 오맵 시디엠(OMOP CDM·국제 표준 의료데이터 모델) 등 다양한 형태의 병원 데이터 구조를 수용할 수 있도록 했다. 병원마다 다른 데이터 구조로 인해 발생하던 맞춤형 개발 부담과 운영 복잡성을 줄이는 데 초점을 맞췄다.

핵심 기술에는 아크릴이 자체 개발한 의료 특화 거대언어모델 패밀리 ‘에이엘엘엠닷에이치(ALLM.H·의료 특화 거대언어모델)’와 의미 해석 엔진이 적용됐다. 의료진 질문을 이해하는 ‘ALLM.H’, 질문을 데이터베이스 구조와 연결하는 ‘ALLM.H-Schema’, SQL 질의문을 생성하는 ‘ALLM.H-SQL’이 연동돼 질의 이해부터 실행 검증, 응답 불가 판정까지 자동 처리한다.

함께 적용된 ‘나디아 에스엘 엔진(NADIA-SL-Engine·의미 계층 엔진)’은 의료 용어와 데이터 연결 경로, 동음이의어 규칙 등을 반영한 시멘틱 레이어를 생성해 의료진 표현과 실제 데이터 속성을 정밀하게 연결하도록 지원한다.

플랫폼은 환자 데이터 보호와 의료기관 망분리 환경을 고려해 온프레미스 방식 배포를 기본으로 채택했다. 아크릴의 AI 운영 플랫폼 ‘조나단(Jonathan·AI 모델 운영 플랫폼)’을 통해 병원 내부 서버에 직접 구축되며, 스키마 업로드부터 시멘틱 레이어 생성, 모델 파인튜닝, 벤치마크 생성, 실시간 테스트 및 디버깅 과정까지 웹 인터페이스에서 시각화할 수 있도록 했다.

아크릴은 NADIA-ANE가 국제 의료 AI 벤치마크 ‘EHRSQL 2024’에서 세계 최고 수준 성능(SOTA)을 기록했다고 밝혔다. 의료진 질문에 대한 정답 SQL 생성 정확도는 89.08%, 안전성을 반영한 종합 점수는 84.78%로 집계됐다. 안전 가중 점수는 기존 최고 기록보다 3.46%포인트 높은 수준이라고 설명했다.

응답이 불가능한 질문에 대해 잘못된 답변을 생성한 비율은 전체 1,163건 중 5건으로 0.43%를 기록했다. 회사 측은 이를 두고 일반적인 의료 LLM 환각률로 알려진 5~15% 대비 크게 낮은 수치라고 평가했다.

앞서 아크릴은 지난 4월 의료 특화 파운데이션 모델 ‘아름.H(ALLM.H)’를 통해 코메드엠시큐에이 닥터 테스트(KorMedMCQA Doctor Test·한국 의사 국가시험 기반 의료 AI 평가)에서 96.78% 정답률을 기록하며 글로벌 AI 모델 성능을 넘어섰다고 발표한 바 있다.

현재 아크릴은 미국 중환자실 데이터베이스 ‘미믹 포(MIMIC-IV·중환자 임상 데이터베이스)’를 활용해 기술 검증을 완료했으며, 국내 대형 대학병원 임상데이터웨어하우스(CDW) 환경에서도 실제 온보딩을 진행 중이라고 밝혔다. 향후 ‘닥터앤서 3.0’, ‘케이-알파(K-ARPA·한국형 고위험·고성과 연구 프로젝트)’ 등 정부 의료 AI 사업과 연계해 국내 병원 적용 범위를 확대하고, 미국 중소형 병원 시장 진출도 추진할 계획이다.

박외진 아크릴 대표는 “이번 성과는 의료 AI가 단순 모델 크기 경쟁이 아니라 데이터 표준과 구조, 지식 체계 경쟁이라는 점을 보여준 사례”라며 “의료 AI를 개별 구축 사업이 아닌 확장 가능한 제품 형태로 전환하는 기반이 될 것”이라고 말했다.