"제약분야 챗GPT"…'의약학 특화 생성형AI' 국내 첫 론칭

피닉스랩, 의약학 특화 생성형 AI 솔루션 '케이론' 론칭

논문 검색·연구·시장 분석 등 효율성 향상 기대

[서울=뉴시스]피닉스랩 론칭 행사 전경.(사진=피닉스랩 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스] 권혁진 기자 = AI 스타트업 피닉스랩은 의약학 특화 생성형 AI 솔루션인 케이론을 론칭했다고 18일 밝혔다.

지난 17일 진행된 론칭 행사에는 고객군인 의사·약사·제약 기업 연구원 등 제약 업계 관계자들이 참석해 케이론을 체험했다.

배민석 피닉스랩 대표 등 스탠포드 대학 출신 창업자 3명은 지난 4월 SK네트웍스와 본격적인 협력에 나섰다. 이들은 AI 솔루션 개발 및 서비스 검증, 마켓 테스트를 차례로 추진했다. 지난 9월에는 독립 법인으로 출범하며 혁신의 신호탄을 쏘아 올렸다.

피닉스랩은 모듈형 검색 증강 생성(Modular RAG)을 바탕으로 생성형 AI 솔루션 개발과 제품 고도화에 박차를 가한 결과 케이론 론칭에 성공했다. 케이론은 핵심 기반 아키텍처인 Modular RAG 기술을 중심으로 설계된 국내 최초 의약학 특화 생성형 AI 솔루션이다.

케이론은 RAG의 기본 장점인 ▲실시간 검색을 통한 학습 비용 감축 ▲보안 ▲자연어 처리 기술로 질문 의도에 기반한 데이터만 선별 등을 통해 신뢰도 높은 데이터로 답변을 구성하고 자체 재검증을 거쳐 환각 현상을 완화하도록 설계, 거대 언어 모델(LLM)의 약점을 보완했다.

여기에 한 단계 더 나아간 Modular RAG로 내부 모듈들이 동일한 입출력 값을 가질 수 있도록 구현했다. 기존 RAG는 다양한 사용자 사례에 맞는 최적화를 위해 모듈 간 연결을 수작업으로 설정해야 했지만, Modular RAG는 유연하고 간편한 모듈 연결을 통해 고품질 답변을 신속히 생성해 신기술이나 새로운 데이터로의 확장성에 강점이 있다.

피닉스랩은 제약 업계 전문가들과의 심층 인터뷰를 거쳐 자사 Modular RAG 적용 시 연구 기획 단계에서 논문 및 데이터 검색 과정을 기존보다 최대 80% 이상 개선 가능하다는 사실을 확인했다. 이를 바탕으로 제약 업계 종사자들의 문서 검색 시간을 단축시킬 수 있는 케이론 개발에 나섰다.

배 대표는 "핵심 기술인 Modular RAG를 바탕으로 전문성과 신뢰도를 모두 겸비한 솔루션을 제공해 고객들에게 실질적 효용을 선사하는 파트너가 되는 것이 중요한 목표"라며 "피닉스랩 이정표의 초석인 케이론을 시작으로 앞으로 효과적 이타주의라는 핵심 가치 아래 기술 영향력을 극대화하며 더 많은 기업과 커뮤니티의 경쟁력 제고에 힘쓸 계획"이라고 말했다.

케이론의 장점은 ▲제약 업계 특화 ▲원스톱 검색 ▲의미 기반 검색 ▲워크플로우 자동화 ▲주요 언어 지원 등으로 요약된다.

의학학술정보분류체계인 메쉬(MeSH) 키워드를 이해할 수 있도록 구현했고 펍메드, 시맨틱 스칼라 등 다양한 학술 검색 플랫폼은 물론 일반 검색 엔진을 비롯한 공개 소스, 기업 내부 문서 등 넓은 범위에서 검색할 수 있다.

키워드 일치(사용자-키워드 기반 검색) 여부에 상관없이 의도 파악이 가능한 자연어 처리(사용자-자연어 기반 검색) 기술이 적용된 것도 눈에 띈다. 사용자가 직접 입력한 질문 외에도 RAG를 기반으로 한 추가 질문을 생성하는 등 정확한 정보를 제공할 수 있다. 의료 전문 용어 역시 정확하게 번역할 수 있다는게 회사측의 설명이다.

제약업계 한 관계자는 케이론에 대해 "일반 포털이나 다른 LLM 서비스에 비해 정확도와 속도가 탁월한 의약학 전문 AI 솔루션"이라며 "기업 차원에서 시스템을 구축하면 주요 정보 검색을 넘어 신약 개발을 비롯한 다양한 업무 분야에 혁신을 불러 일으킬 플랫폼이 될 것으로 보인다"고 평가했다.


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