아이젠사이언스 의료 AI ‘미어캣2’, 답변 63% 줄였다

-아이젠사이언스·고려대 공동 개발 의료 특화 언어모델 ‘미어캣2’… EMNLP 2026 본회의 채택

-국내 의료법령 12종 기반 문답 1만8700쌍 학습… 의료법 문항 정답률 84.6%로 GPT-5.1(76.9%) 앞서

-새 학습법 ‘VDD’로 답변 길이 약 63% 단축… 허깅페이스 무료 공개·기업용 버전 제공

인공지능(AI) 신약개발 기업 아이젠사이언스(대표 강재우)가 고려대학교 연구팀과 함께 개발한 의료 특화 언어모델 ‘미어캣2(Meerkat2)’ 논문이 자연어처리 국제학술대회 EMNLP 2026 본회의에 채택돼 지난 10월 27일 헝가리 부다페스트에서 발표했다고 5일 밝혔다.

EMNLP(Empirical Methods in Natural Language Processing)는 ACL과 함께 자연어처리 분야를 대표하는 국제학술대회다. 연구팀은 대형 AI가 의학 지식은 빠르게 갖춰 가지만 나라마다 다른 의료법과 제도는 정확히 이해하지 못하고, 답변이 길수록 병원의 연산 비용과 의료진의 읽는 시간이 늘어난다는 점을 문제로 꼽았다.

먼저 법령 지식을 보강했다. 대형 AI의 풀이를 따라 배우는 기존 지식 증류 방식은 정답은 맞혀도 실제 법령과 다른 내용이 섞이는 한계가 있었다. 연구팀은 국내 의료 관련 법령 12종을 직접 모아 조문 근거 문답 1만8700쌍을 만들었고, 그 결과 법률적 정확도가 98.7점으로 기존 방식(79.0점)보다 높아졌다. 한국 의사국가시험 의료법 문항 정답률은 84.6%로 오픈AI GPT-5.1(76.9%)을 웃돌았다.

답변 길이는 새 학습법 ‘장황함 분리 증류(VDD)’로 줄였다. 긴 풀이를 학습할 때 ‘자세히 설명해줘’ 같은 조건 지시문을 붙여, 모델이 추론 능력은 배우되 장황한 말투까지는 따라 하지 않도록 한 방식이다. 회사 측에 따르면 한국어 의학 문제에서 정답률은 82.1%로 긴 풀이 학습 모델(80.6%)보다 높으면서 답변 길이는 약 3분의 1로 줄었다.

미어캣2는 140억(14B), 320억(32B), 300억(30B-A3B) 매개변수 3종으로 나왔다. 기반 모델인 알리바바 Qwen3 대비 미국 의사면허시험형 문제(MedQA)에서 6~9%포인트, 한국 의사국가시험 기반 문제(KorMedMCQA)에서 5~10%포인트 정답률이 올랐고, 미어캣2-32B는 한국어 의사국가시험 문항에서 89.4%를 기록했다.

전문가 혼합(MoE) 구조인 미어캣2-30B-A3B는 질문 하나에 실제로 쓰는 매개변수가 30억 개 수준이지만, 2350억 매개변수 모델(Qwen3-235B)과 영문 의사국가시험 문항에서 대등한 점수(88.5% 대 88.7%)를 냈다. 적은 연산으로 돌아가는 만큼 병원이 자체 서버에 설치해 환자 정보를 외부로 내보내지 않고 쓰기에 유리하다는 설명이다. 모델은 허깅페이스에 무료로 공개됐고, 임상 도입 기관용 기업용 버전도 제공한다.

강재우 아이젠사이언스 대표는 “의료 AI가 한국 현장에서 쓰이려면 영어 지식을 번역하는 것으로는 부족하고 우리 법과 제도를 원문 그대로 정확히 알아야 한다”며 “미어캣2는 정확하면서도 짧게 답하도록 설계해 병원에서 실제로 쓸 때의 비용 부담까지 줄였다”고 말했다.

한편 미어캣 시리즈는 2024년 70억 매개변수 이하 소형 모델 가운데 처음으로 미국 의사면허시험(USMLE) 합격선을 넘긴 ‘미어캣-7B’로 알려졌고, 정부 ‘초거대 AI 보건의료’ 사업에서 카카오헬스케어 의료 AI 서비스 ‘Dr.LIKE’에 모델을 공급했다. 2021년 강재우 고려대 컴퓨터학과 교수가 설립한 아이젠사이언스는 자가면역질환을 겨냥한 VAV1 분자접착 분해제를 주력 파이프라인으로 개발하고 있다.

Welaunch 강한나 기자

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