Tailoring and Real-World Validation of an On-Device, Lightweight Korean Medical LLM (K-MedGemma) for Strengthening Primary Care in Medically Underserved Regions
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064759
교육부
한국연구재단
고려대학교
이승학
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
보건의료 > 의료기기 > 달리 분류되지 않는 의료기기
본 연구의 최종 목표는 의료 인프라가 취약한 지역의 1차 진료 현장에서 외부 네트워크 연결 없이 독립적으로 구동 가능한 '온디바이스 기반 경량형 한국어 의료 특화 멀티모달 모델(K-MedGemma-Rural)'을 최적화 개발하고 현장 실증을 수행함.공공 보건기관의 보안 규제와 망분리 환경을 극복하기 위해 4-bit 양자화 기술을 적용하여 보급형 하드웨어에서...
- 1차년도: ■ 한국어 의료 지능(Intelligence) 및 데이터 파이프라인 구축 LLM-as-a-Judge 기법을 활용하여 AI Hub 데이터의 논리적 오류 및 윤리적 문제를 필터링하는 고품질 데이터 정제 고도화 ■ 한국 진료 현장의 한영 혼용(Code-switching) 특성을 반영한 5만 건 이상의 '의료 특화 말뭉치' 구축 및 사전 학습 수행 ...
- 연구개발성과 활용계획:개발된 시스템은 보건지소 내 비전문 및 간호 인력의 환자 문진 요약, 응급·경증 분류(Triage), 멀티모달 판독 보조 도구로 실전 배치함.망분리 규제로 클라우드 AI 활용이 제한된 공공 의료기관뿐만 아니라, 통신 인프라가 열악한 도서 산간, 구급차, 재난 현장, 군 함정 등 특수 환경에서도 독립적으로 구동 가능한 엣지 기반 의료 AI ...