인공지능 기술 기업 제로원에이아이(대표 송준호)와 삼성서울병원 차원철 교수, 손명희 교수 연구팀이 정부의 첨단 GPU 활용 사업 지원을 받아 폐쇄망 환경에서 실제로 운용할 수 있는 300억 파라미터(30B) 전후 크기의 의료 특화 AI 모델 'ZEO Med 2(지오 메드2)'를 개발하고, 한국 및 미국 의사 국가고시 벤치마크 평가에서 각각 글로벌 1위를 차지했다고 밝혔다.
제로원에이아이는 실제 의료 현장 조건인 5,000만 원 수준 이하의 하드웨어에서도 즉시 도입·운용 가능한 현실적 모델 규모(30B 전후)를 전제로 최고 성능을 끌어내는 것을 개발의 핵심 목표로 삼았다.
이를 위해 제로원에이아이는 3가지 핵심 차별화 기술을 적용했다. 첫째, 최신 사후학습 관련 탑티어 연구 논문의 기술을 자체 구현해 적용했다. 둘째, 지식 증류(Distillation) 기법과 공개 데이터를 결합해 의료 특화 추론 성능을 극대화한 독자적 사후학습 데이터셋을 구축했다. 셋째, 데이터 준비부터 사후학습, 하이퍼파라미터 자동 최적화, 평가까지 일련의 과정을 반복 수행할 수 있는 '자동화 파이프라인'을 구현해 데이터와 학습 기법의 효과를 신속하게 검증하고 재현할 수 있도록 했다.
또한, 새로운 의료 지식을 지속해서 학습시키면서도 기존 모델이 지닌 문제 풀이 능력이 저하되는 '파괴적 망각(Catastrophic Forgetting)' 현상을 방지하는 최적화 학습 기술을 검증해 답변 정확도를 대폭 높였다.
국내외 의료 면허시험 기반 평가에서 'ZEO Med 2'는 한국 의사 국가고시(KMLE) 기반 벤치마크 97.70점, 미국 의사 국가고시(USMLE) 기반 벤치마크 94.82점을 기록하며 두 평가 모두 글로벌 1위 성능을 입증했다. 아울러 간호사 국가고시 96.36점, 약사 94.69점, 치과의사 87.05점을 기록해 한국 의료 국가고시(KorMedMCQA) 4개 고시 벤치마크 평균 93.95점으로 최상위 성능을 과시했다.
제로원에이아이는 ZEO Med 2의 모델 정보와 벤치마크별 상세 성능, 평가 로그 및 재현성 검증을 위한 코드를 AI 모델 글로벌 공유 플랫폼 '허깅페이스(Hugging Face)'에 투명하게 공개했을 뿐만 아니라, 어뎁터 오픈웨이트 파일을 공개해 다운로드 받아 직접 상업적으로 사용할 수 있도록 오픈소스화 했다.
한편 제로원에이아이는 AI 인프라 운영부터 모델 개발, 연합학습 플랫폼까지 내재화한 'AI 기술 수직계열화' 역량을 보유한 기업이다. 지난 1월 글로벌 연합학습 벤치마크인 'FlowerTune 리더보드'에서 의료·코드·금융·일반 등 4개 전 부문 1위를 석권한 바 있으며, 국방·의료·금융 등 고도의 보안이 요구되는 분야에 특화된 AI 모델 및 AI 인프라를 제공하고 있다.