경기도 안산에 본사를 둔 에코마치(Ecomarch)가 웨어러블과 의료 데이터를 종합적으로 분석하는 인공지능(AI) 시스템의 핵심 엔진인 'March 엔진(March Engine)'을 개발했다고 밝혔다.
회사에 따르면 March 엔진은 일반적인 단일 AI 모델 구조와 달리 전문가 혼합(Mixture of Experts·MoE) 구조를 적용한 것이 특징이다. 하나의 모델이 모든 데이터를 처리하는 대신 데이터의 종류와 상황에 따라 분야별 AI 모델이 선택적으로 추론 과정에 참여하는 방식이다.
에코마치는 이를 여러 전문의가 환자의 상태를 함께 검토하는 협진 방식에 가까운 구조라고 설명했다.
March 엔진의 핵심 모델인 'med.comma:497b'는 약 980B 규모의 지식 저장 용량을 기반으로 설계됐으며, 실제 추론 과정에서는 약 497B 규모의 파라미터를 선택적으로 활용하도록 구성됐다고 회사는 밝혔다. 회사는 이러한 구조를 통해 필요한 정보만 활용하는 방식으로 효율성을 높이는 설계를 적용했다고 설명했다.
March 엔진은 웨어러블 기기에서 수집되는 맥박과 산소포화도 등 광용적맥파(PPG) 신호를 비롯해 병원 장비에서 측정되는 생체전기 신호(BIS), 전자의무기록(EMR), 의료진 문진 정보 등을 함께 분석 대상으로 활용하는 구조를 갖췄다.
데이터 처리 과정은 수집, 검증, 추론의 3단계로 구성된다. 먼저 다양한 의료·생체 데이터를 수집한 뒤 이상값과 오류 데이터를 검증하고, 이후 정제된 정보를 바탕으로 AI가 추론을 수행하는 방식이라고 회사는 설명했다.
에코마치는 향후 증상 분석 정확도를 95% 이상 수준으로 높이는 것을 목표로 개발을 진행하고 있다고 밝혔다. 다만 해당 수치는 현재 달성한 성능이 아닌 향후 목표치이며, 실시간 처리 기준에 대한 구체적인 수치는 아직 공개되지 않았다.
회사가 공개한 자체 벤치마크 결과에 따르면 미국 의과대학입학시험(MCAT) 88.4점, 일반 지식 평가 MMLU 85.2점, 코딩 평가 HumanEval 82.0점 등 총 15개 항목의 성능을 측정했다고 밝혔다. 다만 이들 점수는 외부 공인기관의 검증 결과가 아니라 회사가 자체적으로 측정한 결과라고 설명했다.
에코마치 민현준 기술이사는 "웨어러블과 의료 데이터를 종합적으로 활용하는 AI 분석 구조를 고도화하는 방향으로 March 엔진을 개발하고 있다"며 "데이터 처리 효율성과 추론 구조를 지속적으로 개선해 나갈 계획"이라고 말했다.
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
