AI 의사를 육성하는 가상 병원 ㄷㄷㄷㄷ

LLM기반으로 Agent를 알파고처럼 기본적인 role만 습득한채 환자를 진단하는 시뮬레이션을 무한히 돌려서 시행착오를 격게 함으로써 경험을 쌓게했는데 이게 또 현실에서의 의사 사람만큼의 성능을 발휘한다? 이게 되네? 

논문제목은 Agent Hospital: A Simulacrum of Hospital with Evolvable Medical Agents 입니다. chatGPT의 답변중에 가장의 환자가 등장하는 스토리텔링으로 내용을 설명한것도 있습니다.

하.. 진짜 이게 되네;;;

DOI: 10.48550/arXiv.2405.02957

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Agent Hospital은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 자율 에이전트들이 의료 환경을 시뮬레이션하고 의사 에이전트들이 경험을 통해 전문성을 향상시킬 수 있도록 설계되었습니다. 이 연구는 Simulacrum-based Evolutionary Agent Learning (SEAL)이라는 새로운 패러다임을 도입하여, 인공지능이 실제 의료 문제 해결에 적용될 수 있는 가능성을 제시합니다.

1. **Agent Hospital의 개요**

   - Agent Hospital은 가상의 병원으로, 환자, 간호사, 의사 모두 LLM 기반의 자율 에이전트로 구성됩니다.

   - 병원의 모든 절차를 시뮬레이션하여 환자 치료 과정을 재현합니다.

2. **인공지능 기술의 발전**

   - LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 의학 지식을 습득하며, 이를 통해 USMLE 스타일 질문에 인간 수준의 성능을 발휘합니다.

   - 자율 에이전트는 LLM을 두뇌로 삼아 환경과 상호작용하며, 인간처럼 계획하고 반성할 수 있습니다.

3. **Simulacrum-based Evolutionary Agent Learning (SEAL)**

   - SEAL은 두 가지 주요 요소인 시뮬라크럼 구축과 에이전트 진화로 구성됩니다.

   - 시뮬라크럼은 병원 환경을 생성하여 의사 에이전트가 다양한 의료 데이터를 통해 전문성을 갖출 수 있도록 돕습니다.

   - 에이전트 진화는 성공 및 실패 사례를 통해 의사 에이전트가 시간이 지남에 따라 능력을 향상시키도록 합니다.

4. **연구의 의의와 적용 가능성**

   - SEAL은 LLM을 특정 사용 사례로 맞춤화하고 수동으로 데이터를 주석화하는 대신, 자동으로 데이터를 생성하여 애플리케이션의 요구사항을 충족시킵니다.

   - 이 연구는 의료 AI뿐만 아니라 다양한 분야에 적용될 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

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## 🏥 AI 의사를 키우는 가상 병원: '에이전트 병원(Agent Hospital)' 논문 요약

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이 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 **자율 에이전트**를 활용하여 의사들이 실제 임상 경험을 통해 전문성을 쌓는 과정을 가상으로 구현한 혁신적인 연구입니다. 마치 게임처럼 작동하는 가상 병원에서 AI 의사들이 무한대의 가상 환자를 치료하며 스스로 진화하고, 이 전문성이 실제 의학 시험에서도 통한다는 것을 입증했습니다.

### 1. 연구 배경: 왜 가상 병원을 만들었나?

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[cite_start]AI가 의학 분야에서 눈부신 발전을 거듭하고 있지만, 이는 주로 **지식 습득** 단계에 머물러 있습니다[cite: 1136]. [cite_start]기존의 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 의학 텍스트를 학습하여 미국 의사 면허 시험(USMLE) 수준의 문제도 풀 수 있을 정도로 지식은 뛰어나지만[cite: 1138], 이는 의사가 되는 과정 중 **교과서 지식 습득**에 해당합니다.

[cite_start]하지만 실제 의사가 되기 위해서는 환자를 직접 치료하는 **임상 전문성 습득**이 필수적입니다[cite: 1135]. [cite_start]기존 LLM은 실제와 같은 복잡한 병원 시나리오에서 경험을 쌓고 진화하는 능력이 부족합니다[cite: 1139]. 이 연구는 이 "임상 경험 습득" 단계를 AI에 구현하는 것을 목표로 했습니다.

### 2. 연구 목적: '경험'을 통해 진화하는 AI 의사

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[cite_start]이 연구의 핵심 목표는 **'에이전트 병원(Agent Hospital)'**이라는 가상 환경을 구축하여 [cite: 1128, 1170][cite_start], 환자, 간호사, 의사 모두 LLM 기반의 자율 에이전트로 구성된 시뮬레이션을 만드는 것입니다[cite: 1171]. [cite_start]이 안에서 **AI 의사 에이전트**는 수많은 가상 환자를 치료하는 **실습**을 통해 **데이터를 수동으로 라벨링하지 않고도** 스스로 의료 전문성을 향상시키고 진화하는 것입니다[cite: 1129].

### 3. 연구 방법: SEAL 프레임워크와 MedAgent-Zero

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[cite_start]이 연구는 **'시뮬레이션 기반 진화적 에이전트 학습(SEAL, Simulacrum-based Evolutionary Agent Learning)'**이라는 새로운 패러다임을 제안합니다[cite: 1183].

#### 1) 시뮬레이션 환경 구축 (Agent Hospital)

[cite_start]에이전트 병원은 환자의 발병, 분류, 접수, 진료, 검사, 진단, 투약, 회복, 퇴원 후 관리까지 **질병 치료의 전체 폐쇄 주기**를 시뮬레이션합니다[cite: 1163, 1177].

* **가상 환자 자동 생성:** 가장 중요한 것은 **환자 에이전트**입니다. LLM이 의학 지식 기반(Medical Knowledge Base)과 결합하여 질병의 종류, 증상, 병력, 검사 결과 등을 **자동으로 생성**합니다. [cite_start]이로써 AI 의사에게 무제한에 가까운 다양한 학습 데이터를 제공하며, 사람이 일일이 데이터를 라벨링할 필요가 없습니다[cite: 1186, 1187, 1294].

#### 2) 에이전트 진화 방법론 (MedAgent-Zero)

AI 의사들이 전문성을 쌓는 방법은 **MedAgent-Zero**라고 불립니다. [cite_start]'Zero'는 수동으로 라벨링된 훈련 데이터를 사용하지 않는다는 의미입니다[cite: 1290]. AI 의사는 다음 두 가지 방식으로 진화합니다.

* [cite_start]**성공으로부터 학습 (Medical Case Base):** 환자를 성공적으로 치료한 진료 사례는 **'의학 사례 기반(Medical Case Base)'**에 저장되어, 이후 비슷한 환자를 진료할 때 참고 자료로 활용됩니다[cite: 1361].

* [cite_start]**실패로부터 학습 (Experience Base):** 오진 등 치료에 실패했을 경우, AI 의사는 실제 정답과 자신의 결정을 비교하며 **'반성(Reflection)'**하여 실수를 피하기 위한 **새로운 규칙(Principle)**을 생성합니다[cite: 1178, 1362]. [cite_start]이 규칙이 검증 과정을 거쳐 성공적으로 적용되면 **'경험 기반(Experience Base)'**에 추가됩니다[cite: 1363]. 이는 인간 의사가 임상 경험을 통해 노하우를 쌓는 과정과 유사합니다.

### 4. 연구 결과: 가상 경험이 현실 능력이 되다

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연구 결과, AI 의사 에이전트의 진화는 가상 세계와 현실 세계 모두에서 뚜렷한 성능 향상을 보였습니다.

* [cite_start]**가상 세계의 성능 향상:** 치료한 환자 에이전트 수가 증가함에 따라 AI 의사의 진단 정확도는 꾸준히 향상되었습니다[cite: 1195, 1455]. [cite_start]예를 들어, 심장내과에서 류마티스성 심장 질환에 대한 진단 정확도는 **9%에서 82%**로 급격히 상승했습니다[cite: 1460].

* [cite_start]**현실 세계 의학 지식 시험(MedQA) 성능:** 가상 병원에서 얻은 전문성은 실제 세계의 의학 문제에도 적용 가능했습니다[cite: 1196]. [cite_start]진화된 AI 의사는 수동 라벨링 데이터를 전혀 사용하지 않았음에도 불구하고, MedQA 벤치마크(USMLE 스타일 질문)에서 기존의 **최신 의료 AI 방법들(MedAgents, CoT, Medprompt)을 능가**하는 **최고 정확도(92.2%)**를 달성했습니다[cite: 1130, 1198, 1458, 1450].

### 5. 고찰 및 의의와 시사점

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**에이전트 병원**은 단순한 시뮬레이션 이상의 의미를 가집니다.

* [cite_start]**시간 가속기 역할:** 사람이 수년이 걸려야 경험할 수 있는 **수만 명의 환자 진료 케이스**를 AI 의사는 가상 병원이라는 '시간 가속기' 속에서 단기간에 처리하고 학습할 수 있습니다[cite: 1130, 1180].

* [cite_start]**새로운 AI 개발 패러다임:** 이 연구가 제시한 **SEAL** 방식은 의료 AI뿐만 아니라, 복잡한 워크플로우를 가진 모든 분야(산업, 법률 등)의 AI 개발에 적용될 수 있는 새로운 청사진을 제시합니다[cite: 1204]. [cite_start]사람이 데이터를 라벨링하고 도메인 특화 LLM을 훈련하는 막대한 비용과 노력을 획기적으로 줄일 수 있습니다[cite: 1201].

* [cite_start]**AI 환자의 활용 가능성:** 자동으로 생성된 AI 환자는 의료 교육(학생 및 주니어 의사 훈련)이나 특정 질병 코호트 모델링 등에 활용될 수 있으며, 실제 환자의 **개인 정보 보호** 문제를 해결하면서도 임상 연구를 진행하는 데 기여할 수 있습니다[cite: 1285, 1286].

### 이 연구가 왜 중요한가?

[cite_start]이 연구는 마치 **알파고 제로(AlphaGo Zero)가 바둑을 스스로 학습하고 초인적인 기량이 되었던 것처럼** [cite: 1181][cite_start], AI 의사가 가상 환경에서의 **자체적인 실습과 진화**를 통해 빠르게 임상 전문성을 쌓을 수 있는 경로를 제시했습니다[cite: 1287]. [cite_start]가상 환경에서 얻은 전문성이 실제 의학 지식 시험에서 인간 전문가 수준을 뛰어넘는 결과를 보여주면서, **데이터 라벨링 없이도 초인적인 AI 의사를 개발할 수 있는** **확장 가능하고 비용 효율적인** 새로운 가능성을 열었습니다[cite: 1198, 1204]. 이는 미래 의료 산업의 혁명을 이끌 핵심 기술이 될 것입니다.

chatGPT

다음은 업로드하신 논문 \*\*〈Agent Hospital: A Simulacrum of Hospital with Evolvable Medical Agents〉\*\*의 주요 내용을 일반 독자들이 이해하기 쉽게 정리한 요약본입니다. 블로그에 올릴 수 있는 설명 형식으로 작성했으며, 연구 배경·목적·방법·결과·고찰·의의와 시사점까지 담았습니다.

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# AI로 만든 가상병원, **에이전트 병원(Agent Hospital)**

### ― 스스로 성장하는 AI 의사들의 탄생

## 연구 배경

의사가 되려면 보통 20년 이상의 교육과정을 거쳐야 합니다. 학교에서 지식을 배우고, 병원 현장에서 실습을 하면서 실제 의술을 익히게 되죠. 그런데 지금까지의 **의료 인공지능(AI)** 연구는 대부분 ‘교과서 학습’, 즉 텍스트와 데이터로 지식을 쌓는 단계에 집중했습니다. 문제는 실제 병원처럼 “환자를 진료하면서 배우는 경험”을 AI가 얻기 어렵다는 점이었습니다.

최근 등장한 **대규모 언어모델(LLM)** 기반의 자율 에이전트는 단순히 텍스트를 읽고 쓰는 것을 넘어서, 환경과 상호작용하며 계획하고 반성하고 도구를 활용하는 능력을 보이기 시작했습니다. 연구팀은 이를 활용해, AI가 마치 인간 의사처럼 진료 경험을 쌓고 성장할 수 있는 환경을 만들고자 했습니다.

## 연구 목적

연구진은 \*\*“에이전트 병원(Agent Hospital)”\*\*이라는 가상병원을 구축했습니다. 이 안에서 **환자, 간호사, 의사** 모두가 AI 에이전트로 구현됩니다. 의사 에이전트들은 수많은 환자를 진료하면서 스스로 경험을 쌓고, 잘한 점과 실수에서 교훈을 얻어 점점 더 유능한 의사로 성장합니다.

핵심 질문은 다음과 같았습니다:

* AI 의사가 가상의 환자를 치료하며 정말로 “경험 기반 의료 능력”을 습득할 수 있을까?

* 이렇게 배운 능력이 실제 의료 문제 해결에도 통할까?

## 연구 방법

연구팀은 **SEAL (Simulacrum-based Evolutionary Agent Learning)** 이라는 방법론을 제안했습니다.

* **시뮬라크럼 구축**: 병원 환경을 가상으로 재현. 환자의 발병, 접수, 진료, 검사, 처방, 회복까지 실제 병원과 같은 과정을 모두 포함. 환자 데이터는 의학 지식 기반을 참고해 자동으로 생성되므로, 사람이 일일이 라벨링하지 않아도 됩니다.

* **에이전트 진화**: 의사 AI는 환자를 치료하면서 성공 사례는 축적하고, 실패는 반성하여 규칙을 만들어 개선합니다. 또한 여가 시간에 “의학 서적”을 읽으며 지식을 보강하도록 설계했습니다.

이 시스템에서 의사 AI는 마치 바둑 AI인 알파고 제로(AlphaGo Zero)처럼 수십 년에 해당하는 임상 경험을 단기간에 축적할 수 있습니다.

## 연구 결과

* **가상 세계 성과**: 의사 에이전트는 수만 명의 환자를 치료하면서 진단 정확도가 크게 향상되었습니다. 예컨대, 처음에는 9%에 불과했던 심장질환 진단 정확도가 80% 이상으로 뛰었습니다.

* **현실 세계 적용**: 의사 에이전트가 가상병원에서 훈련한 뒤 미국 의사 국가시험(USMLE) 스타일 문제로 평가했을 때, 기존 최신 모델보다 더 높은 정확도를 보였습니다. (별도의 라벨링 데이터 없이도 성능 향상 달성)

* **확장 가능성**: 21개 임상과, 339개 질환을 포함해, 대부분의 진료 영역에서 성능이 고르게 개선됨을 확인했습니다.

## 고찰

이 연구는 몇 가지 중요한 시사점을 줍니다.

1. **데이터 라벨링 부담 해소**: 기존에는 의료 AI를 훈련시키려면 방대한 환자 데이터를 사람이 직접 라벨링해야 했지만, Agent Hospital은 가상 환자가 자동으로 데이터를 생성해 이 문제를 해결했습니다.

2. **실제와의 정합성**: 가상에서 배운 의료 경험이 현실 문제 해결에도 적용될 수 있음을 보여주었습니다. 이는 AI 의사 양성의 가능성을 열어줍니다.

3. **한계와 과제**: 현재 AI 의사는 고수준의 치료 계획만 제시할 수 있고, 복잡한 다학제 협력(예: 여러 진료과 협진)은 구현되지 않았습니다. 또한 AI의 편향, 윤리 문제, 신뢰성 확보는 여전히 중요한 숙제로 남아 있습니다.

## 의의와 시사점

* **의료 교육 혁신**: 실제 의대생이나 전공의가 훈련하기 어려운 드문 질환이나 대량의 증례를 AI 환자로 대신할 수 있습니다.

* **의료 불평등 완화**: 충분한 인력이 없는 지역에서도 AI 의사가 지원 역할을 할 수 있어, 의료 접근성을 높일 수 있습니다.

* **AI 응용 확장**: 병원뿐만 아니라 법정, 교육, 경제 등 사람이 경험으로 배우는 다른 영역에도 이 방법을 적용할 수 있습니다.

## 왜 중요한가?

이 연구는 단순히 “의료 AI의 정확도를 높였다”는 수준을 넘어, **AI가 인간처럼 경험을 통해 성장할 수 있는 새로운 길**을 보여줍니다. 즉, AI가 단순한 지식 검색기가 아니라 **실습과 경험을 통해 스스로 진화하는 존재**로 발전할 수 있음을 입증했습니다. 이는 미래에 “슈퍼 AI 의사”가 등장할 가능성을 시사하며, 장기적으로 의료 서비스의 혁신과 대중화에 크게 기여할 수 있습니다.

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👉 정리하면, 이 논문은 \*\*“AI 의사 훈련을 위한 가상병원 플랫폼”\*\*을 구축하고, 그 안에서 AI 의사가 실제처럼 경험을 쌓아 진짜 의료 문제에도 적용할 수 있음을 보여준 획기적인 연구입니다.

chatGPT(스토리텔링 형식, 가상의 환자가 등장하는 사례중심)

# “AI 병원에서 진료받은 남자, 그리고 성장하는 의사 AI”

한 남자가 있습니다. 이름은 **케네스 모건(Kenneth Morgan)**, 55세.

어느 날 아침, 그는 피부에 붉은 발진과 물집이 생기고 심한 통증까지 느꼈습니다. 걱정이 된 케네스는 근처에 새로 생겼다는 \*\*‘에이전트 병원(Agent Hospital)’\*\*을 찾았습니다.

## 1. 접수와 진료 시작

병원에 도착한 케네스는 먼저 간호사 AI에게 증상을 설명합니다.

* “피부가 붉고, 물집이 잡히고, 많이 아픕니다.”

간호사 AI는 그를 피부과로 안내합니다. 진료실에 들어서니 의사 AI인 **로버트 톰슨**이 기다리고 있었습니다. 로버트는 피부질환 전문 AI 의사입니다.

## 2. 검사와 진단

로버트는 환자의 과거 병력과 증상을 확인하고 몇 가지 검사를 권합니다.

검사 결과, 환자의 혈액에서 **수두-대상포진 바이러스(VZV)** 항체가 발견되었고, 피부 물집에서도 바이러스 DNA가 확인되었습니다.

로버트는 곧바로 진단을 내립니다.

* “케네스 씨, 이건 \*\*대상포진(Shingles, Herpes Zoster)\*\*입니다. 다행히 빠르게 발견해서 치료가 가능합니다.”

케네스는 약을 받고 집으로 돌아가 요양합니다.

## 3. AI 의사의 학습 과정

여기서 중요한 건 진단 자체가 아니라, **의사 AI가 어떻게 성장했는가**입니다.

로버트는 이번 진료를 기록합니다.

* 성공적으로 진단했으니, 이 사례는 \*\*“의료 사례 데이터베이스”\*\*에 저장됩니다.

* 만약 진단을 틀렸다면? 그는 왜 틀렸는지 반성하고 새로운 규칙을 만들어 \*\*“경험 데이터베이스”\*\*에 추가했을 겁니다.

즉, AI 의사는 **성공에서 배우고, 실패에서도 배우는** 과정을 거듭하며 점점 더 똑똑해집니다. 마치 인간 의사가 수많은 환자를 만나며 경험을 쌓는 것과 똑같습니다.

## 4. 현실보다 빠른 시간

재미있는 건, 이 가상병원에서는 시간이 훨씬 빨리 흐른다는 겁니다.

현실에서 인간 의사가 수십 년 동안 겪어야 할 진료 경험을, AI 의사는 단 며칠 혹은 몇 주 만에 쌓을 수 있습니다. 케네스 같은 환자가 수만 명 등장하기 때문이죠.

결과적으로, AI 의사는 짧은 시간에 \*\*“초고속 진료 수련 과정”\*\*을 거치며 인간보다 빠르게 의술을 연마할 수 있습니다.

## 5. 연구 성과

연구진은 이렇게 훈련된 AI 의사들을 시험했습니다.

* 실제 미국 의사 자격시험(USMLE) 스타일 문제를 풀게 했더니, 기존 최고 성능을 보이던 AI 모델들보다 더 높은 정확도를 기록했습니다.

* 가상의 환자와 진료 경험만으로 현실 문제 해결 능력이 향상된 것입니다.

즉, **가상에서의 경험이 현실로 이어질 수 있다**는 사실을 입증한 거죠.

## 6. 왜 중요한가?

이 사례는 단순한 “AI가 환자를 진단했다”라는 이야기가 아닙니다.

* **의료 교육 혁신**: 학생이나 전공의가 수십 명의 환자를 만나기 힘든 드문 질환도, AI 환자로 무제한 생성해 학습할 수 있습니다.

* **의료 격차 해소**: 전문 의사가 부족한 지역에서 AI 의사가 지원할 수 있습니다.

* **AI의 진화 모델**: 단순히 데이터를 읽는 AI가 아니라, **실제 경험을 통해 스스로 성장하는 AI**라는 점이 획기적입니다.

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## 마무리: 가상병원에서 태어난 ‘AI 의사’

케네스 모건 같은 환자 수만 명을 진료하면서, 로버트 톰슨 같은 AI 의사는 점점 더 뛰어난 의사로 진화합니다.

연구팀이 보여준 건 하나의 미래 시나리오입니다.

“**의사 AI가 실제처럼 경험을 쌓으며, 인간 의사의 든든한 동료가 될 수 있다.**”

이는 단순한 기술 시연이 아니라, 앞으로의 의료가 어떻게 더 빠르고, 더 공평하며, 더 스마트해질 수 있는지를 보여주는 청사진입니다.

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### Agent Hospital: AI가 병원에서 배우는 가상 세계

#### 연구 배경

의사가 되려면 학교에서 책으로 지식을 배우고, 병원에서 실제 환자를 치료하며 전문성을 쌓아야 합니다. 최근 대형 언어 모델(LLM)처럼 AI가 의료 텍스트를 잘 이해하게 되었지만, 이는 책 학습에 불과합니다. 실제 병원처럼 AI가 환자를 직접 '치료'하며 경험을 쌓는 방법이 부족했습니다. 이 연구는 LLM을 '뇌'로 삼아 AI 에이전트가 가상 환경에서 행동하며 배우는 '자율 에이전트' 아이디어를 활용합니다. 기존 연구는 의료 AI가 다중 에이전트 협력으로 추론하는 데 초점을 맞췄지만, 병원 실습처럼 장기적으로 전문성을 키우는 건 미해결 과제였습니다.

#### 연구 목적

이 논문은 'Agent Hospital'이라는 가상 병원을 만들어, AI 의사 에이전트가 수많은 환자 에이전트를 치료하며 자동으로 전문성을 진화시키는 걸 목표로 합니다. 실제 병원처럼 질병 발병부터 진단, 치료, 회복까지 전체 과정을 시뮬레이션하며, AI가 사람처럼 경험을 쌓게 합니다. 궁극적으로, 수작업 데이터 라벨링 없이 AI를 훈련해 실세계 의료 문제(예: USMLE 시험 문제)를 풀 수 있게 하는 게 목적입니다.

#### 연구 방법

연구팀은 SEAL(Simulacrum-based Evolutionary Agent Learning)이라는 새 패러다임을 제안합니다. 이는 두 부분으로 나뉩니다. 첫째, 시뮬레이션 구축: 게임 엔진으로 가상 병원을 만들고, 환자·간호사·의사 에이전트를 LLM으로 구동합니다. 환자 에이전트는 LLM과 의료 지식 베이스를 결합해 자동 생성되는데, 질병 선택 → 기본 정보(나이, 성별) → 병력 → 증상 → 검사 보고서 순으로 만듭니다. 예를 들어, 대상포진 환자는 50세 이상, 수두 병력이 있는 식으로 현실적으로 생성합니다.

둘째, 에이전트 진화(MedAgent-Zero): 의사 에이전트는 환자 증상과 검사 결과를 보고 검사 선택, 진단, 치료 계획을 결정합니다. 성공하면 사례를 '의료 사례 베이스'에 저장해 참조합니다. 실패하면 반성해 '경험 베이스'에 규칙(예: "50세 이상은 대상포진 가능성 높음")을 추가합니다. 의사 에이전트는 여가 시간에 의학 서적도 읽습니다. 가상 세계라 시간이 빨라, AI 의사가 사람 의사보다 훨씬 많은 환자(수만 명)를 치료할 수 있습니다. 32개 진료과, 339개 질병을 커버합니다.

#### 연구 결과

가상 병원에서 의사 에이전트의 성능을 검사 선택, 진단, 치료 계획 세 가지 작업으로 평가했습니다. 초기에는 LLM 지식만 쓰지만, 환자 치료 수가 늘수록 정확도가 올라갔습니다. 예를 들어, 수만 명 치료 후 진단 정확도가 크게 향상됐습니다. 흥미롭게, 이 가상 학습이 실세계에도 적용됐습니다. MedQA(USMLE 문제 벤치마크)에서 기존 방법보다 높은 정확도를 달성했는데, 라벨링 데이터 없이도 최신 기술(SOTA)을 능가했습니다. '스케일링 법칙'처럼 환자 수가 많아질수록 성능이 지속적으로 좋아졌습니다.

#### 고찰

이 방법은 의료 데이터가 무한히 생성되므로, 실제 병원 피드백 부족 문제를 해결합니다. 실패 사례 반성이 AI의 실수 반복을 막아줍니다. 다만, 가상 데이터가 현실을 완벽히 반영하지 않을 수 있으니, 품질 관리 에이전트로 검증합니다. 기존 의료 AI처럼 대량 텍스트 학습 대신, 시뮬레이션으로 맞춤형 전문성을 키우는 게 강점입니다. 의료 외 분야(예: 금융, 교육)에도 확장 가능합니다.

#### 의의와 시사점

이 연구는 AI 훈련 패러다임을 바꿉니다. 수작업 라벨링 비용을 줄이고, 기초 LLM과 지식 베이스를 유연히 결합해 특정 분야 AI를 만듭니다. 의료 AI가 더 안전하고 효과적으로 발전할 수 있으며, 환자 코호트(예: 특정 연령·질병 그룹) 시뮬레이션으로 희귀병 연구도 돕습니다. 궁극적으로, AI가 사람처럼 '경험'으로 배우는 길을 열어줍니다.

이 연구가 중요한 이유는 AI가 의료처럼 복잡한 분야에서 사람 수준으로 성장할 수 있음을 보여주기 때문입니다. 실제 의료 비용과 시간을 절감하며, 미래 AI 응용을 폭넓게 확대할 잠재력을 가집니다.

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## 가상 병원 '에이전트 병원(Agent Hospital)'을 통한 초진화 AI 의사 육성 연구 요약

이 연구는 **대규모 언어 모델(LLM)**을 기반으로 환자와 의료진 모두를 자율 에이전트(Autonomous Agents)로 구현한 가상 병원 시뮬레이션 환경인 **'에이전트 병원(Agent Hospital)'**에 대한 내용을 담고 있습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 AI 의사가 수동으로 레이블링된 데이터 없이도 방대한 실습 경험을 통해 스스로 의료 전문성을 습득하고 진화할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

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### 1. 연구 배경: 왜 AI 의사의 실습이 중요한가?

최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전은 의료 인공지능(AI) 분야에 큰 혁명을 가져왔습니다. 기존의 의료 AI 연구(예: Med-PaLM)는 방대한 텍스트 데이터로부터 의학 지식을 습득하는 데 중점을 두어, 미국 의사 면허 시험(USMLE) 수준의 지식 기반 질문 답변에서 인간 전문가 수준에 도달하기도 했습니다.

그러나 의료 전문가가 되는 과정은 단순히 책에서 지식을 얻는 것 외에도, **병원에서의 실습을 통해 전문성을 습득**하는 2단계 과정이 매우 중요합니다. 기존 LLM은 언어를 이해하고 생성하는 기본적인 능력만 제공할 뿐, 실제 세계의 작업별 시나리오를 다루도록 설계되지 않았기 때문에, 실제 병원에서처럼 전문 지식을 습득하는 과정을 모델링하기는 어려웠습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해, 이 연구는 LLM을 '두뇌'로 사용하는 **자율 에이전트**에 주목했습니다. 에이전트는 계획, 반성, 도구 사용 등 텍스트 처리 이상의 능력을 보여주며, 인간처럼 환경과 상호작용하며 행동할 수 있습니다. 이 연구는 의사 에이전트가 실제 인간 의사처럼 병원에서의 실습을 통해 전문 지식을 습득할 수 있도록 하는 새로운 패러다임을 제시합니다.

### 2. 연구 목적: 가상 실습을 통한 AI 닥터 진화

본 연구의 핵심 목적은 **'에이전트 병원'**이라는 병원 시뮬레이션 환경을 구축하여 **의료 전문성 습득 과정을 시뮬레이션**하는 것입니다. 특히, 의사 에이전트가 수만 명의 환자 에이전트를 치료하는 과정에서 **수동으로 레이블링된 훈련 데이터 없이도 스스로 진화**하고 치료 성능을 향상시키는 방법을 개발하는 데 중점을 두었습니다.

### 3. 연구 방법: SEAL 패러다임과 MedAgent-Zero

연구진은 **SEAL(Simulacrum-based Evolutionary Agent Learning)**이라는 새로운 AI 기술 패러다임을 제안했습니다. SEAL은 시뮬라크럼 구축(Simulacrum Construction)과 에이전트 진화(Agent Evolution)라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다.

#### 1) 시뮬라크럼 구축 (Agent Hospital)

에이전트 병원은 환자 에이전트가 질병 발병, 분류(Triage), 등록, 진료, 검사, 진단, 조제, 회복에 이르는 **전체 치료 순환 과정**을 시뮬레이션합니다.

*   **자율 에이전트 구성:** 병원 내의 환자, 간호사, 의사 모두 LLM 기반의 자율 에이전트입니다. 의사 에이전트는 총 32개의 진료과(임상과 21개, 비임상과 11개)를 커버하며 339개의 질병을 다룹니다.

*   **자동 데이터 생성:** 이 가상 세계는 **LLM을 의료 지식 기반과 유연하게 결합**하여 훈련 데이터를 자동으로 생성합니다. 질병, 증상, 검사 결과, 치료 경과 등 환자 에이전트와 관련된 모든 데이터는 가상 세계 자체에서 생성되며, 인간이 수동으로 주석을 달 필요가 없습니다.

#### 2) 의사 에이전트 진화 (MedAgent-Zero)

의사 에이전트의 진화 방법론을 **MedAgent-Zero**라고 명명했는데, 'Zero'는 수동으로 레이블링된 데이터를 전혀 사용하지 않는다는 것을 의미합니다. 의사 에이전트의 기반 LLM은 고정되어 있으며, 진화는 두 가지 핵심 모듈을 통해 이루어집니다.

*   **의료 사례 기반 (Medical Case Base):** 의사 에이전트가 환자를 성공적으로 치료하면 해당 사례(질문-답변 쌍)는 의료 사례 기반에 저장되어 향후 유사한 사례를 진료할 때 참고 자료로 사용됩니다.

*   **경험 기반 (Experience Base):** 의사 에이전트가 치료에 실패했을 때, 잘못된 결정과 정답을 비교하여 **실수를 피하기 위한 규칙(원칙)**을 스스로 만들어냅니다. 이 규칙이 검증 과정을 거쳐 효과가 입증되면 경험 기반에 추가되어 지식으로 축적됩니다.

또한, 의사 에이전트는 쉬는 시간에 의학 서적을 읽으며 지식과 전문성을 통합합니다. 가상 병원의 시간은 현실보다 훨씬 빠르게 흐르므로, AI 의사는 현실의 인간 의사가 평생 동안 치료하는 것보다 훨씬 많은 수의 환자 에이전트를 치료하며 진화할 수 있습니다.

### 4. 연구 결과: 인간 의사의 실습 시간을 뛰어넘는 진화

이 연구는 가상 세계와 실제 세계(MedQA 벤치마크) 모두에서 접근 방식을 평가했습니다.

#### 1) 가상 세계에서의 성능 향상

*   **지속적인 정확도 향상:** 의사 에이전트가 치료한 환자 에이전트 수가 증가할수록 진단 정확도가 지속적으로 향상되는 것이 관찰되었습니다. 이는 의사 에이전트가 가상 병원에서 실습을 통해 의료 전문성을 습득하고 있음을 시사합니다.

*   **극적인 개선 사례:** 진화 전에는 기본 모델만 사용할 경우 심장학 부서의 류마티스성 심장 질환 진단 정확도가 9%에 불과했지만, 진화 후에는 82%로 **극적으로 향상**되었습니다.

*   **전 부서 적용 가능성:** 모든 임상과에서 진화 후 진단 및 검사 선택 정확도가 **평균 95% 이상**을 달성하며, 모든 임상 시나리오에서 효과적이고 일반화 가능하다는 것을 보여주었습니다.

#### 2) 실제 세계(MedQA)에서의 우수성

*   **실제 문제 해결 능력:** 가상 세계에서 학습한 의료 기술이 실제 세계 문제에 적용 가능하다는 긍정적인 결과가 관찰되었습니다. 치료한 환자 수가 증가함에 따라 MedQA 데이터셋(USMLE 시험 질문)의 질문에 답변하는 정확도도 함께 증가했습니다.

*   **최신 기술 능가:** 진화된 의사 에이전트는 MedQA 데이터셋에서 기존의 최신 의료 에이전트 방법(MedAgents, CoT, Medprompt 등)보다 **우수한 성능**을 보였습니다.

### 5. 고찰 및 의의: 새로운 AI 훈련 패러다임

이 연구는 LLM 기반 에이전트 훈련에 있어 획기적인 **SEAL 패러다임**을 제시합니다. 이는 데이터 수동 레이블링이나 도메인별 LLM 훈련의 필요성을 제거하고, 실제 워크플로우에 맞는 시뮬라크럼을 구축하여 데이터를 자동으로 생성합니다.

#### 1) AI 환자의 잠재적 영향

AI 환자는 단순한 훈련 데이터 이상의 역할을 수행할 수 있습니다. 질병 발병 및 진행 모델링, 특정 질병 및 지역의 환자 코호트 시뮬레이션, 의대생 및 주니어 의사 훈련, 그리고 **인간 환자의 개인 정보 보호** 상태에서 복수의 의사와 동시에 상담하는 대리인 역할 등 다양한 시나리오에 적용될 수 있습니다.

#### 2) AI 의사의 잠재적 영향

AI 의사는 인간 의사가 처리할 수 있는 양을 훨씬 초과하는 방대한 데이터를 활용하여 질병 치료법을 빠르게 학습할 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 인간 의사의 **업무 부담을 줄이고 효율성을 개선**하며, 궁극적으로 **더욱 공평하고 효과적인 의료 시스템**을 구축하는 데 기여할 수 있습니다.

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### 이 연구가 중요한 이유

이 연구는 **에이전트 병원**이 단순한 시뮬레이터가 아니라, **의료 세계 시뮬레이터이자 시간 가속기** 역할을 한다는 점에서 혁명적입니다. 의사 에이전트는 가상 세계에서 빠르게 전문성을 습득하고 진화할 수 있으며, 이 기술이 실제 의료 문제를 해결하는 데 성공적으로 이전된다는 점이 입증되었습니다.

이는 마치 **AlphaGo Zero**가 바둑에서 했던 것처럼, 가상 환경에서의 자가 학습 및 진화 능력을 통해 **초인적인 수준의 AI 의사**를 탄생시킬 가능성을 열어줍니다. 연구의 장기적인 목표는 이러한 AI 기술을 활용하여 **대중에게 저렴하고, 접근 가능하며, 고품질의 의료 서비스**를 제공하는 것입니다.

perplexity.ai

이 논문은 인공지능(AI) 기술이 실제 의료 현장에서 어떻게 전문가로 성장할 수 있는지, 그리고 이것이 의료 시스템에 어떤 혁신을 가져올 수 있는지를 보여주는 최신 연구입니다.[1]

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### 연구 배경

국내외 의료계에서 의사가 되기까지 오랜 시간과 풍부한 경험이 필요하다는 것은 잘 알려져 있습니다. 하지만 최근 인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM, 예: GPT-4 등)의 비약적 발전으로, AI가 방대한 의학 지식을 빠르게 습득하면서도 실제 의료 현장에서 전문가로 성장할 수 있는 가능성에 대한 관심이 커지고 있습니다. 기존 AI는 주로 의학 지식 습득에 집중해왔으나, 실제 진료 경험을 통한 전문성 획득은 여전히 인간 의사만의 영역으로 여겨졌습니다.[1]

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### 연구 목적

이 논문의 목표는 'Agent Hospital'이라는 가상의 병원 시뮬레이션을 통해, LLM 기반의 AI가 어떻게 의학적 경험을 쌓으며 진짜 의사처럼 진화할 수 있는지에 대한 방법론과 실제 성능을 검증하는 것입니다. 즉, AI가 단순히 이론적 지식이 아닌, 실제 진료 경험·실패·성공을 반복하면서 전문성을 키울 수 있다는 것을 입증하고자 합니다.[1]

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### 연구 방법

- 모든 환자, 간호사, 의사가 각각 독립적인 LLM 기반 AI 에이전트로 구성된 '가상 병원' 환경을 구축합니다.

- 환자 AI는 질병에 걸려 병원을 방문하고, 문진부터 진료, 검사, 약 처방, 회복까지 실제처럼 진료 과정을 거칩니다.

- 의사 AI는 환자 AI를 진료하며, 각각의 성공과 실패 사례를 자체적으로 기록하고, 반성(reflection)을 통해 진단 및 치료 경험을 쌓습니다.

- 기존 AI 개발 시 필요한 수작업 데이터 라벨링 없이, 가상 세계 내에서 생성된 다양하고 방대한 의료 데이터를 활용해 경험을 축적합니다.

- 수만 명의 환자를 짧은 시간 내에 진료할 수 있어, 경험의 양과 질이 인간 의사에 비해 월등히 빠르게 향상됩니다.[1]

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### 주요 결과

- AI 의사가 가상 환자를 반복적으로 진료함으로써, 진단력과 치료 제안 능력이 꾸준히 향상되는 것을 확인했습니다.

- 가상 병원에서 얻은 진료 경험과 의학적 전문성이 실제 의료 문제(예: 의사 자격 시험, MedQA 데이터셋)에 적용 가능한지를 검증했으며, 발전된 AI 의사 에이전트가 기존의 최첨단 AI 의학 모델들보다 우수한 성과를 내는 것을 확인했습니다.

- 의사 AI의 진화 속도가 환자 수 증가에 따라 급격히 상승하며, 경험 데이터와 반성 규칙이 축적될수록 진단 정확도가 향상되었습니다.[1]

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### 고찰 및 논의

- 본 연구에서 제시한 'Simulacrum-based Evolutionary Agent Learning(SEAL)' 방식은 기존의 대형 언어 모델을 특정 의료 업무에 맞춰 강제로 조정하고 라벨링하던 부담을 줄였습니다.

- 실험 결과, 단순히 대형 언어 모델의 지식만으로는 어려웠던 실제 의료 현장 문제 해결이, 시뮬레이션 내 반복 경험과 데이터 축적으로 개선될 수 있음을 확인했습니다.

- 반면, 실제 데이터를 사용하지 않고 가상 환경에서만 진화하는 AI 에이전트의 한계(예: 현실 데이터와의 차이, 윤리적 문제 및 편향 가능성 등)도 분명히 남아 있어, 향후 실세계와의 조화 및 안전성 확보가 중요한 과제로 남습니다.[1]

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### 의의와 시사점

- 이 연구는 대형 언어 모델과 가상 환경에서 생성된 풍부한 의료 사례 데이터의 결합이 의학적 전문성 진화에 매우 효과적임을 보여줍니다.

- 라벨링 작업 없이, 자동화된 데이터 생성과 에이전트 진화가 가능해져 의료 AI 개발의 효율성과 확장성이 크게 향상됩니다.

- 가까운 미래에는 AI가 실제 의사 수준, 혹은 그 이상으로 빠르고 정확한 의료 의사결정과 진료를 할 수 있을 잠재력도 있음을 시사합니다.

- 의료 교육, 인력 부족 문제, 의료비 증가, 지역 간 의료 격차 해소 등 다양한 실제적 문제에 대한 혁신적 해법이 기대됩니다.[1]

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### 연구의 중요성

이 연구가 중요한 이유는, 인간 의사만이 가능했던 '실제 진료 경험을 통한 전문성 획득' 과정을 AI가 가상 환경에서 반복할 수 있게 되었고, 이렇게 성장한 AI가 실제 의료 문제에서 높은 성과를 보인다는 것입니다. 즉, AI가 인간 전문가의 성장 과정을 모방하면서 빠르고 안전하게 발전할 수 있다는 데에 큰 의미가 있습니다.[1]

출처: @ye._.vely618

과학연구를 향상시켜줄 AI

AI라는 용어가 나온지 50년정도가 지난거 같은데 이제서야 우리 삶에 많이 들어온 것 같습니다.

그중에서도 연구를 하는데에 있어서도 AI의 능력, AI를 활용하는 것은 필수적이 된 것 같습니다.

AI와 협업하여 기존의 방법보다 더 낳은 방법들을 빠르게 고안해서 적용 하게 되었으니 말입니다.

아직 정식 저널지에 올라간 것은 아니나 논문 작성자들이 구글 직원들이라는 점에서 들여다보면 좋을것 같아서 한번 가져와봤습니다. 제목은 An AI system to help scientists write expert-level empirical software 입니다.

DOI: 10.48550/arXiv.2509.06503

추석 연휴 시작인데 풍성하고 건강하며 무탈한 추석 연휴들 보내시기 바랍니다 :)

gemini

### 과학자를 돕는 AI 시스템: 과학 연구를 가속화하는 새로운 방법

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#### 📌 연구 배경 및 목적

[cite_start]과학 연구는 종종 복잡한 계산 소프트웨어를 직접 만들어야 하는 문제에 부딪힙니다[cite: 1, 15]. [cite_start]이러한 '실증적 소프트웨어'는 특정 관측 데이터를 바탕으로 성능을 측정하고 최적화하는 데 사용됩니다[cite: 1, 15]. [cite_start]하지만 이 소프트웨어를 개발하는 데는 수년이 걸리기도 하고, 체계적인 탐색 없이 직관이나 편의에 따라 설계되는 경우가 많아 과학적 발견의 속도를 늦추는 병목 현상이 발생합니다[cite: 15].

[cite_start]이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 시스템을 개발하고 그 성능을 보여주는 것을 목표로 합니다[cite: 15, 20]. [cite_start]이 시스템은 과학자들이 직접 작성하는 것보다 훨씬 뛰어나고, 새로운 과학적 아이디어를 빠르게 탐색하고 구현할 수 있습니다[cite: 26].

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#### 🧪 연구 방법

[cite_start]연구팀은 **대규모 언어 모델(LLM)**과 **트리 탐색(Tree Search)** 알고리즘을 결합한 AI 시스템을 만들었습니다[cite: 21, 22]. 이 시스템은 다음과 같이 작동합니다.

1.  [cite_start]**AI 소프트웨어 작성:** AI는 과학적 문제와 관련 연구 자료(논문, 교과서 등)를 입력받아 문제를 해결할 수 있는 소프트웨어 코드를 생성합니다[cite: 24, 52].

2.  [cite_start]**트리 탐색:** 생성된 여러 후보 코드들을 시험해보고, 성능이 높은 코드를 중심으로 더 나은 해결책을 탐색하는 과정을 반복합니다[cite: 22, 53].

3.  [cite_start]**아이디어 통합:** 이 과정에서 AI는 기존에 발표된 여러 논문의 아이디어들을 조합하여 새로운 해결책을 만들어내기도 합니다[cite: 68].

[cite_start]이렇게 AI는 무수히 많은 해결책 후보를 체계적으로 탐색하고, 사람이라면 발견하기 어려웠을 '최고 품질의 해결책'을 찾아냅니다[cite: 27].

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#### 📊 연구 결과

[cite_start]이 AI 시스템은 여러 과학 분야의 다양한 문제에서 사람의 능력을 뛰어넘는 성과를 보였습니다[cite: 26].

* [cite_start]**생물정보학:** 단일 세포 데이터 분석에서 기존 인간이 개발한 방법보다 우수한 40가지의 새로운 분석법을 찾아냈습니다[cite: 1, 91].

* [cite_start]**역학:** 미국 질병통제예방센터(CDC)의 예측 모델보다 뛰어난 코로나19 입원 환자 수 예측 모델 14개를 생성했습니다[cite: 1, 84, 85, 87, 88].

* [cite_start]**지리공간 분석:** 위성 이미지 분석에서 최신 기술보다 뛰어난 소프트웨어를 만들었습니다[cite: 1, 144].

* [cite_start]**수학:** 기존 수치 계산으로는 풀기 어려운 적분 문제를 해결하는 새로운 방법을 발견했습니다[cite: 166].

[cite_start]특히, AI는 단일 세포 분석 연구에서 두 가지 기존 방법을 결합하여 성능을 획기적으로 향상시키는 새로운 방법을 찾아냈는데 [cite: 64][cite_start], 이는 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어 **창의적인 과학적 아이디어까지 조합**할 수 있음을 보여줍니다[cite: 67].

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#### 💡 고찰, 의의 및 시사점

[cite_start]이 연구는 AI가 단순한 도구를 넘어 과학 연구의 **'공동 과학자(co-scientist)'**가 될 수 있음을 보여줍니다[cite: 90]. AI가 복잡하고 반복적인 소프트웨어 개발 작업을 대신 수행하면서, 과학자들은 더 창의적인 사고와 실험 설계에 집중할 수 있게 됩니다.

이 시스템은 다음과 같은 중요한 의미를 가집니다.

* [cite_start]**과학 발견의 가속화:** AI의 지칠 줄 모르는 탐색 능력을 통해 새로운 해결책을 빠르게 찾고, 과학적 발견의 속도를 획기적으로 높일 수 있습니다[cite: 27].

* [cite_start]**혁신적인 아이디어 창출:** AI가 기존 연구들의 아이디어를 새로운 방식으로 결합하는 능력을 보여주면서, 사람이 생각하지 못한 혁신적인 방법을 제시할 수 있습니다[cite: 64, 67, 83].

* [cite_start]**범용성:** 이 시스템은 생물학, 역학, 지구과학 등 다양한 분야에 적용될 수 있어, 여러 과학 분야에 걸쳐 혁신을 가져올 잠재력이 있습니다[cite: 27, 47, 89, 144, 166].

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#### 🌟 이 연구가 왜 중요한가요?

이 연구는 AI가 과학자의 단순한 보조 역할에 머무르지 않고, 직접 문제를 해결하고 새로운 지식을 창출하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있다는 것을 증명합니다. 이는 인류가 직면한 다양한 난제(질병, 기후 변화 등)를 해결하는 데 필요한 소프트웨어를 훨씬 더 빠르고 효율적으로 개발할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다. 앞으로 AI와 인간 과학자가 협력하여 이전에는 불가능했던 속도와 규모로 과학적 발전을 이룰 수 있을 것입니다.

chatGPT

다음은 업로드하신 논문 **「An AI system to help scientists write expert-level empirical software」(2025, Google Research & DeepMind 등 공동 연구)** 내용을 일반 성인 독자도 이해할 수 있도록 정리한 요약입니다.

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## 연구 배경

오늘날 과학 연구는 복잡한 데이터를 다루고, 실험을 뒷받침하는 소프트웨어 없이는 진행하기 어렵습니다. 예를 들어, 단일세포 분석, 날씨 예측, 감염병 확산 모델링 등 거의 모든 과학 분야가 맞춤형 소프트웨어를 필요로 합니다. 그러나 이런 소프트웨어를 개발하려면 많은 시간이 걸리고, 연구자가 일일이 새로운 아이디어를 코드로 구현하는 과정은 매우 느리고 비효율적입니다. 이로 인해 과학 발전 속도가 제한되기도 합니다.

## 연구 목적

연구팀은 **과학자들이 직접 코드를 작성하지 않아도, 인공지능이 전문가 수준의 과학 소프트웨어를 자동으로 만들어 줄 수 있는 시스템**을 개발하고자 했습니다. 목표는 단순히 코드 생성이 아니라, **기존 최고 성능을 넘어서는 ‘새로운 해결책’을 찾는 것**입니다.

## 연구 방법

* **핵심 기술**: 대규모 언어모델(LLM, ChatGPT 같은 모델) + **트리 탐색(Tree Search, TS)**

* **작동 방식**:

  1. AI가 초기 코드(해결 시도)를 작성

  2. 실행 → 성능 점수 평가

  3. 성능이 좋은 후보를 중심으로 다시 코드 변형 및 개선

  4. 반복하며 점점 더 좋은 해법을 찾아감

* 단순히 무작정 변형하는 것이 아니라, **논문, 교과서, 검색 결과 등 외부 연구 아이디어를 흡수**해 새로운 조합이나 혁신적 방법을 제안할 수 있습니다.

## 연구 결과

AI 시스템은 여러 과학 분야에서 **인간 전문가보다 뛰어난 성능**을 보여주었습니다.

1. **생명과학 (단일세포 데이터 분석)**

   * 40개의 새로운 분석 방법을 고안 → 현재 인간이 개발한 최고 알고리즘보다 더 높은 정확도를 기록.

2. **공중보건 (코로나19 입원 환자 예측)**

   * 미국 CDC가 운영하는 예측 모델 집합(Ensemble)보다 뛰어난 14개 모델을 개발.

   * 이는 전염병 대응 정책과 자원 배분을 개선할 수 있는 잠재력을 보여줌.

3. **지구환경 연구 (위성 이미지 분석)**

   * 산불, 홍수, 토지 이용 변화 감지 같은 위성 이미지 분류 문제에서 최신 논문 성과를 크게 능가.

4. **신경과학 (제브라피시 뇌 활동 예측)**

   * 7만 개 이상의 뉴런 활동 데이터를 예측하는 데 기존 모델보다 정확하고 빠른 성과를 냄.

5. **시계열 분석 (기후, 경제, 의료 데이터 예측)**

   * 다양한 데이터셋에서 기존 통계/딥러닝 모델보다 우수한 범용 예측 모델 생성.

6. **수학적 계산 (난해한 적분 문제 해결)**

   * 기존 표준 라이브러리(scipy.integrate.quad)가 실패하는 복잡한 적분도 정확히 계산할 수 있는 코드 작성.

## 고찰

이 연구는 단순한 코드 자동화가 아니라, **새로운 과학적 아이디어 창출 도구**로서 AI의 가능성을 보여줍니다. 특히 AI가 기존 연구 결과를 "재조합"하여 인간이 생각하지 못한 방법을 발견하는 점이 핵심입니다. 즉, AI는 단순한 조수(Assistant)를 넘어, \*\*공동 연구자(Co-scientist)\*\*로 기능할 수 있습니다.

또한 이 방식은 몇 주, 몇 달 걸릴 실험적 시도를 **단 몇 시간\~며칠** 만에 수행할 수 있어 연구 속도를 비약적으로 가속화합니다.

## 의의와 시사점

* 과학자들은 더 이상 코딩에 많은 시간을 쓸 필요 없이, AI가 제시하는 다양한 후보 해법을 빠르게 검증하고 적용할 수 있습니다.

* 이는 연구 효율을 높이고, 새로운 과학적 발견을 앞당길 수 있습니다.

* 특히 **질병 예측, 환경 변화 분석, 신약 개발** 등 사회적으로 긴급한 문제 해결에 큰 도움이 될 수 있습니다.

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## 왜 중요한가?

이 연구는 \*\*“AI가 단순히 인간의 작업을 돕는 도구를 넘어, 과학 발전의 속도를 혁신적으로 끌어올릴 수 있다”\*\*는 가능성을 보여줍니다. 앞으로 AI가 새로운 과학 이론이나 방법론을 발견하는 과정에 적극적으로 참여하게 된다면, 과학의 패러다임 자체가 바뀔 수 있습니다.

즉, 인류가 직면한 복잡한 문제들—팬데믹, 기후 위기, 난치병—을 해결하는 속도를 지금보다 훨씬 앞당길 수 있는 길을 연 것입니다.

chatGPT (스토리텔링 형식의 블로그 글)

# 과학자가 코드를 짜지 않아도 되는 시대가 온다면?

“과학자는 아이디어가 넘치는데, 왜 늘 시간이 부족할까?”

많은 연구자들이 이렇게 말합니다. 새로운 가설을 세우고 데이터를 모아도, 정작 그걸 분석하고 검증하는 데 필요한 소프트웨어를 만드는 건 또 다른 큰일이기 때문입니다.

예를 들어, 코로나19가 한창일 때 매주 환자 수를 예측하는 소프트웨어가 필요했지만, 그것을 만드는 건 전문가들에게도 몇 달이 걸리는 어려운 작업이었습니다. 단일세포 유전자 분석, 위성 사진을 이용한 산불 감지, 뇌 신호 해석 같은 연구도 마찬가지입니다. 연구자가 머릿속에서 떠올린 아이디어를 코드로 구현하는 데 너무 많은 시간이 소요되다 보니, 과학의 속도는 늘 한계에 부딪혔습니다.

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## AI를 공동 연구자로 삼다

이번에 구글 리서치와 딥마인드 연구진이 내놓은 시스템은 이 문제를 정면으로 해결합니다.

바로 \*\*“AI가 과학자를 대신해 전문가 수준의 소프트웨어를 작성하는 시스템”\*\*입니다.

이 AI는 단순히 코드 몇 줄을 자동으로 써주는 ‘프로그래밍 비서’가 아닙니다. 스스로 코드를 만들어내고, 실행해보고, 점수를 매기고, 또 개선하면서 수백·수천 가지의 대안을 탐색합니다. 마치 끊임없이 아이디어를 던지고 실험하는 대학원생 수십 명이 동시에 일하는 것과 비슷합니다.

게다가 이 AI는 사람처럼 논문이나 교과서에서 연구 아이디어를 가져와 재조합할 수도 있습니다. “이 논문의 방식과 저 논문의 방식을 합치면 더 나을까?” 같은 발상을 실제로 코드로 옮겨 실행해보는 것이죠.

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## 실제 성과는 어땠을까?

연구진은 이 AI를 여러 과학 분야에 적용했습니다. 놀랍게도, 결과는 단순한 ‘보조’ 수준을 넘어섰습니다.

* **단일세포 유전자 데이터 분석**: 기존 최고 성능 알고리즘을 능가하는 **40개의 새로운 방법**을 만들어냈습니다.

* **코로나19 입원 환자 예측**: 미국 CDC가 운영하는 ‘최고의 예측 모델 집합’을 뛰어넘는 **14개의 모델**을 개발했습니다.

* **위성 이미지 분석**: 산불, 홍수, 토지 이용 변화 같은 환경 모니터링에서 최신 논문 성과를 압도했습니다.

* **신경과학**: 물고기(제브라피시)의 7만여 개 뇌세포 활동을 예측하는 데 기존 최고 모델보다 정확했습니다.

* **시계열 예측**: 기후, 경제, 의료 데이터를 다루는 여러 데이터셋에서 범용적으로 성능이 좋은 모델을 창조했습니다.

* **복잡한 수학적 적분 계산**: 기존 표준 라이브러리가 실패한 문제도 정확히 풀어냈습니다.

즉, 이 AI는 단순히 “사람이 만든 방법을 흉내 내는 수준”이 아니라, **새로운 과학적 도구를 직접 발명하는 단계**로 나아간 것입니다.

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## 왜 이것이 중요한가?

과학의 속도는 종종 ‘코드 작성 속도’에 의해 제한됩니다. 하지만 이제 연구자들은 더 이상 수개월 동안 코드에 매달릴 필요가 없습니다. AI가 수많은 후보 해법을 빠르게 시도하고, 연구자는 그중 의미 있는 결과를 확인해 과학적 통찰에 집중할 수 있습니다.

예를 들어, 전염병이 확산할 때 정책 결정자들이 더 정확한 예측을 하루라도 빨리 얻을 수 있다면, 수많은 생명을 구할 수 있습니다. 기후 변화 대응도 마찬가지입니다. 위성 데이터를 더 정밀하게 분석해 산불을 조기에 발견한다면 피해를 크게 줄일 수 있습니다.

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## 앞으로의 과학은 어떻게 달라질까?

이제 AI는 단순한 “연구 도우미”가 아니라, 함께 아이디어를 실험하고 새로운 방법을 만들어내는 \*\*“공동 연구자(co-scientist)”\*\*가 될 수 있습니다.

과학자가 아이디어를 던지면, AI는 수백 가지의 코드 버전을 만들어 시험해보고, 때로는 인간이 미처 생각지 못한 길을 찾아냅니다.

이는 결국 과학 발전의 패러다임을 바꿀 수 있습니다.

연구 속도가 몇 배 빨라지고, 새로운 발견이 더 자주 이루어지며, 인류가 직면한 큰 문제들—팬데믹, 기후 위기, 난치병—에 대한 해답을 더 빨리 찾을 수 있게 되는 것입니다.

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# 맺으며

이번 연구는 “AI가 인간을 대체할까?”라는 낡은 질문보다 더 근본적인 물음을 던집니다.

**“AI와 인간이 함께 새로운 과학을 만들어갈 수 있다면, 우리의 미래는 얼마나 더 빨리 바뀔까?”**

아마 머지않아, 과학자의 실험실 풍경에는 논문과 현미경 옆에 “AI 공동 연구자”가 당당히 자리잡고 있을지도 모릅니다.

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### AI가 과학자를 도와 전문가 수준의 소프트웨어를 만드는 시스템

#### 연구 배경

과학 연구는 종종 컴퓨터 실험을 위한 소프트웨어 제작 때문에 지연됩니다. 이 소프트웨어는 '경험적 소프트웨어'로 불리며, 데이터를 바탕으로 품질 점수를 최대화하도록 설계됩니다. 예를 들어, 위성 사진으로 삼림 벌채를 분석하거나, 단백질 구조를 예측하는 프로그램이 이에 해당하죠. 과학자들은 이런 소프트웨어를 만드는 데 수년이 걸리지만, 직관에 의존해 최적의 방법을 놓치기 쉽습니다. 이 논문은 Google DeepMind와 Google Research 팀이 이러한 문제를 해결하기 위해 개발한 AI 시스템을 소개합니다. 이 시스템은 과학 분야에서 흔한 '점수화 가능한 작업'(scorable tasks)을 자동으로 풀기 위한 소프트웨어를 만듭니다.

#### 연구 목적

이 연구의 목적은 AI를 이용해 과학자들이 수동으로 만드는 소프트웨어를 자동화하는 것입니다. 구체적으로, 대형 언어 모델(LLM)과 트리 검색(Tree Search)을 결합해 품질 점수를 높이는 소프트웨어를 생성합니다. 이를 통해 기존 인간 전문가 수준을 넘어서는 결과를 내고, 다양한 과학 분야(유전학, 역학, 지리학, 신경과학, 시계열 예측, 수치 적분)에서 효과를 검증합니다. 궁극적으로 과학 발견을 가속화하는 도구를 만드는 게 목표입니다.

#### 연구 방법

시스템은 LLM(Gemini 모델 사용)을 통해 코드를 생성하고, 트리 검색으로 최적의 코드를 탐색합니다. 트리 검색은 나뭇가지처럼 후보 코드를 확장하며, 점수가 높은 방향으로 집중합니다. 초기 아이디어는 과학 논문 요약, 검색 엔진, 또는 기존 방법 조합에서 가져옵니다. 예를 들어, 유전학 문제에서는 기존 알고리즘을 재조합해 새로운 코드를 만듭니다. 벤치마크로 Kaggle 대회 16개를 사용해 시스템을 테스트하고, 실제 과학 문제에 적용합니다. 각 문제에서 훈련 데이터로 점수를 높인 후, 별도 테스트 데이터로 평가합니다.

#### 연구 결과

Kaggle 벤치마크에서 트리 검색은 인간 평균을 넘어서는 성능을 보였습니다. 유전학(단일 세포 RNA 시퀀싱 배치 통합)에서는 40개의 새로운 방법을 발견해 기존 최고 기록을 14% 초과했습니다. 예를 들어, 두 기존 알고리즘(ComBat과 BBKNN)을 결합해 더 나은 코드를 만들었습니다. COVID-19 입원 예측에서는 CDC 앙상블 모델을 능가하는 14개 모델을 생성, 미국 52개 주 대부분에서 더 정확했습니다. 지리학(위성 이미지 분할)에서는 mIoU 점수 0.80 이상으로 최신 논문 결과를 초과했습니다. 신경과학(제브라피시 뇌 활동 예측)에서는 기존 최고 모델보다 빠르고 정확한 코드를 만들었고, 시계열 예측(GIFT-Eval)에서는 리더보드 상위권을 차지했습니다. 수치 적분에서는 기존 라이브러리의 실패 사례 17/19를 정확히 풀었습니다.

#### 고찰

이 시스템은 아이디어를 재조합하거나 새로운 개념(예: 시뮬레이션 기반 불확실성)을 도입해 인간 한계를 넘습니다. 그러나 LLM이 지시를 따르는 데 한계가 있어, 복잡한 문제에서 실패할 수 있습니다. 또한, 검색 공간이 방대해 컴퓨팅 자원이 많이 듭니다. 기존 방법(유전자 프로그래밍, AutoML)과 비교해 더 유연하지만, 과학 에이전트로서의 일반화가 과제입니다. 결과적으로, 시스템은 아이디어 탐색을 가속화하지만, 인간 검증이 여전히 필요합니다.

#### 의의와 시사점

이 연구는 AI가 과학 소프트웨어를 자동화해 연구 속도를 높일 수 있음을 보여줍니다. 예를 들어, 단일 세포 데이터 통합은 인간 세포 아틀라스 같은 대형 프로젝트를 촉진하고, COVID 예측은 공공 보건 정책을 개선합니다. 시사점으로는 AI가 '시도와 오류'를 무한히 반복해 혁신을 이끌 수 있다는 점입니다. 앞으로 과학 분야에서 점수화 가능한 작업이 많아지면, AI가 인간 연구자를 보조해 새로운 발견을 촉진할 것입니다.

이 연구가 중요한 이유는 과학 발전의 병목현상을 해소하기 때문입니다. 소프트웨어 제작이 빨라지면, 과학자들이 아이디어 실험에 더 집중할 수 있어 인류의 지식 축적이 가속화됩니다. AI가 '과학자' 역할을 하며, 의학·환경·수학 같은 분야에서 혁명을 일으킬 잠재력이 큽니다.

NotebookLM

## AI가 과학자들의 혁신을 가속화하는 새로운 도구: 전문가 수준 소프트웨어 자동 생성 시스템

**연구 배경 및 목적**

과학자들은 새로운 지식을 탐구하고 세상을 이해하기 위해 수많은 실험을 수행합니다. 특히 현대 과학은 컴퓨터를 활용한 계산 실험에 크게 의존하고 있죠. 하지만 이러한 실험을 뒷받침하는 **소프트웨어 개발은 종종 매우 느리고 수동적인 과정**이어서 과학적 발견의 속도를 저해하는 '병목 현상'으로 지적되어 왔습니다.

예를 들어, 숲 파괴를 분석하는 위성 기반 감지기를 만들거나(이는 특정 과학적 질문에 답하기 위한 소프트웨어입니다), 복잡한 시스템의 모델을 만드는 것 등 수많은 과학 분야에서 소프트웨어가 필수적입니다. 이러한 소프트웨어는 일반적으로 특정 목표(예: 기존 관측치에 대한 적합도 최대화)를 달성하도록 설계되며, 연구자들은 이를 '측정 가능한 과제(scorable task)'를 해결하는 '경험적 소프트웨어(empirical software)'라고 부릅니다. 문제는 이러한 경험적 소프트웨어를 개발하는 것이 **오랜 시간과 노력을 필요로 하며, 디자인 선택이 직관이나 편의에 의해 좌우되는 경우가 많아 혁신적인 탐색이 제한된다**는 점입니다.

이 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 **인공지능(AI) 시스템을 개발하여 과학자들이 전문가 수준의 소프트웨어를 자동으로 생성하고 개선할 수 있도록 돕는 것**을 목표로 합니다. 궁극적으로 과학 연구의 속도를 획기적으로 가속화하는 것이 이 시스템의 핵심적인 의의입니다.

**연구 방법**

이 AI 시스템은 크게 두 가지 핵심 기술을 결합하여 작동합니다. 바로 **대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 트리 탐색(Tree Search, TS)**입니다.

1.  **아이디어와 프롬프트 주입 (연구 아이디어 통합):**

    *   시스템은 먼저 과학적 과제에 대한 설명, 평가 지표, 관련 데이터를 LLM에 제공합니다 [57, Supplementary Fig. 22].

    *   사람 과학자들이 연구 아이디어를 얻기 위해 학술 논문, 전문 교과서, 검색 엔진 등을 참고하는 것처럼, 이 시스템도 외부 자료에서 얻은 연구 아이디어를 LLM에 주입하여 코드 작성에 활용하도록 안내합니다.

    *   심지어는 **Gemini Deep Research나 AI co-scientist와 같은 다른 LLM 기반 검색 전략**을 통해 자동으로 새로운 연구 아이디어를 생성하고 구현하기도 합니다.

    *   또한, 기존에 개발된 코드 솔루션들의 핵심 원리를 파악하고, 이들을 **'재조합(recombination)'하여 새로운 하이브리드 전략을 창출**하도록 LLM을 지시합니다. 이는 여러 기존 방법의 장점을 결합하여 더 나은 성능을 목표로 하는 접근 방식입니다.

2.  **LLM 기반 코드 재작성 및 트리 탐색 (솔루션 공간 탐색):**

    *   LLM은 제공된 프롬프트와 연구 아이디어를 바탕으로 파이썬 코드를 생성하거나 기존 코드를 재작성합니다.

    *   생성된 코드는 '샌드박스'라는 안전한 환경에서 실행되고, 그 성능은 미리 정의된 '품질 점수(quality score)'에 따라 평가됩니다.

    *   이때 **트리 탐색(Tree Search)** 알고리즘이 중요한 역할을 합니다. 트리 탐색은 LLM이 생성한 여러 후보 코드 솔루션들을 마치 나무 가지처럼 탐색하며, 어떤 코드가 품질 점수를 가장 잘 개선하는지 체계적으로 평가합니다.

    *   **점수가 높은(성능이 좋은) 코드 솔루션은 더 깊이 탐색하고, 점수가 낮은 솔루션은 가지치기하여 불필요한 탐색을 줄이는 방식**으로 효율적으로 최적의 코드를 찾아냅니다. 이 과정은 AlphaZero에서 영감을 받은 상위 신뢰 경계(UCB) 전략을 사용하며, PUCT(Predictor + Upper Confidence bound applied to Trees) 알고리즘을 통해 실행됩니다.

    *   이를 통해 시스템은 전문가 수준의 솔루션을 찾을 때까지 **끊임없이 코드를 개선하고 평가하는 반복적인 피드백 루프**를 만들어냅니다. 연구자들은 Kaggle 경연 대회를 벤치마크로 활용하여 이 코드 변형 시스템을 개발하고 개선했습니다.

**연구 결과**

이 AI 시스템은 다양한 과학 분야의 '측정 가능한 과제'에서 놀라운 성능을 보였습니다.

*   **생물정보학 (단일 세포 RNA 서열 데이터 분석):**

    *   단일 세포 데이터에서 배치 효과(실험 환경으로 인한 오류)를 제거하는 어려운 과제에서, **인간이 개발한 최고 성능 방법보다 14% 향상된 40가지 새로운 방법**을 발견했습니다.

    *   특히, BBKNN (TS)라는 시스템이 만든 솔루션은 기존의 ComBat과 BBKNN이라는 두 가지 방법을 독창적으로 결합하여 성능을 크게 높였습니다. 이는 아이디어를 재조합하는 시스템의 능력을 보여줍니다.

*   **역학 (미국 COVID-19 입원 예측):**

    *   미국 질병통제예방센터(CDC)의 COVID-19 예측 허브 벤치마크에서, **CDC 앙상블 모델과 다른 모든 개별 모델보다 뛰어난 14가지 예측 모델**을 생성했습니다.

    *   이 시스템이 만든 'Google Retrospective' 모델은 평균 WIS(Weighted Interval Score, 낮을수록 좋음)에서 CDC 앙상블의 29점보다 낮은 26점을 기록했습니다.

    *   다양한 모델들의 강점을 시너지 효과로 결합하는 '재조합' 전략이 성공적인 예측 모델을 만드는 데 크게 기여했습니다.

*   **지리공간 분석 (원격 탐사 이미지 분할):**

    *   위성 이미지에서 픽셀 단위로 객체를 분류하는 복잡한 작업에서, **최근 학술 논문의 보고된 결과를 훨씬 뛰어넘는 최고 수준의 소프트웨어**를 개발했습니다 (mIoU 0.80 이상). UNet++ 및 SegFormer와 같은 최신 아키텍처를 활용하고 데이터 증강 및 예측 전략을 최적화했습니다.

*   **신경과학 (제브라피시 뇌 활동 예측):**

    *   제브라피시 뇌 전체의 신경 활동을 예측하는 벤치마크(ZAPBench)에서 **기존의 모든 베이스라인 모델을 능가하는 성능**을 보였습니다.

    *   특히 주목할 점은, 시스템이 개발한 모델은 가장 성능이 좋았던 기존 비디오 모델보다 **훈련 속도가 수십 배에서 수백 배 빨랐다**는 것입니다 (단일 T4 GPU에서 2시간 미만 vs 16 A100 GPU에서 36시간).

*   **시계열 예측 (GIFT-Eval):**

    *   다양한 시계열 데이터셋에 대한 예측 벤치마크(GIFT-Eval)에서 **기존의 딥러닝 및 통계 모델들을 능가하는 성능**을 달성했습니다. 여러 데이터셋에 걸쳐 작동하는 단일 통합 예측 솔루션도 높은 경쟁력을 보였습니다.

*   **수치 해석 (어려운 적분 계산):**

    *   표준 파이썬 라이브러리 `scipy.integrate.quad()`가 실패하는 19개의 어려운 적분 문제 중 **17개를 3% 미만의 오차로 정확하게 해결**하는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 방법은 무한 영역을 유한 부분으로 나누고, 오일러 변환이라는 기법을 적용하여 수렴 속도를 가속화하는 것이 특징입니다.

**고찰**

이 연구는 AI가 단순한 코딩 도우미를 넘어, **과학적 발견 과정을 직접적으로 가속화하는 강력한 에이전트가 될 수 있음**을 보여줍니다. 시스템은 과학 소프트웨어 개발을 '측정 가능한 과제'로 재정의하고, LLM과 트리 탐색을 결합하여 이 문제를 체계적으로 해결합니다.

기존의 자동화된 프로그래밍 연구와 비교했을 때 이 시스템의 강점은 다음과 같습니다.

*   **지능적인 코드 변형:** 유전 프로그래밍(Genetic Programming)이 무작위 변형에 의존하는 반면, 이 시스템은 LLM을 통해 **의미론적으로 코드를 이해하고 지능적으로 재작성**하여 훨씬 복잡하고 의미 있는 변형을 만들어냅니다.

*   **유연한 생성 엔진:** 전통적인 생성 프로그래밍이 템플릿 기반의 제한적인 방식인 데 비해, LLM과 트리 탐색은 **방대한 솔루션 공간을 탐색하고 다양한 도메인 지식을 통합하여 새로운 프로그램을 유연하게 합성**합니다.

*   **반복적인 개선 루프:** 단순히 한 번의 프롬프트로 코드를 생성하는 LLM과 달리, 이 시스템은 **반복적인 피드백 루프**를 통해 기존 소프트웨어 후보를 재작성하고 품질 점수를 활용하여 코드를 지속적으로 개선합니다.

*   **일반화된 탐색 능력:** Google DeepMind의 FunSearch와 유사하지만, 이 시스템은 **트리 탐색 프로세스를 일반화**하고 학술 문헌에서 얻은 지식을 통합하여 더 넓은 범위의 문제에 적용될 수 있습니다.

*   **광범위한 적용 가능성:** 자동화된 머신러닝(AutoML)이 특정 ML 프레임워크 내에서 최적의 모델을 찾는 데 초점을 맞추는 반면, 이 시스템은 **전처리, 복잡한 시뮬레이션, 수학적 발견 등 AutoML의 범위를 넘어서는 모든 소프트웨어**를 재작성할 수 있습니다.

*   **다목적 문제 해결사:** 특정 과학 분야에 특화된 기존 AI 에이전트와 달리, 이 시스템은 **여러 분야에 걸쳐 전문가 수준을 뛰어넘는 일반적인 문제 해결 능력**을 입증했습니다.

**의의와 시사점 / 연구의 중요성**

이 연구는 과학자들이 직면하는 **소프트웨어 개발의 '병목 현상'을 AI의 힘으로 해결**할 수 있음을 입증했습니다. 가장 중요한 의의와 시사점은 다음과 같습니다.

*   **혁신적인 연구 가속화:** 이 시스템은 전문가 수준의 소프트웨어 솔루션을 **수주에서 수개월이 걸리던 작업을 단 몇 시간 또는 며칠 만에 생성**할 수 있습니다. 이는 과학자들이 더 많은 가설을 탐색하고, 더 복잡한 문제를 해결하며, 훨씬 빠른 속도로 새로운 지식을 발견할 수 있게 할 것입니다.

*   **인간 과학자의 역량 강화:** 이 AI 시스템은 인간 과학자를 대체하는 것이 아니라, **강력한 'AI 공동 과학자'로서 인간의 창의적인 연구를 지원하고 확장**하는 역할을 합니다. 과학자들은 이제 번거로운 코딩 작업 대신, 더 높은 수준의 개념적 사고와 실험 설계에 집중할 수 있게 될 것입니다.

*   **측정 가능한 과학 분야의 혁명:** 이 연구는 **기계가 성능을 객관적으로 평가할 수 있는 모든 과학 분야**에서 혁명적인 가속이 임박했음을 시사합니다. 생물정보학, 역학, 신경과학, 지리공간 분석, 시계열 예측, 수치 해석 등 다양한 분야에서 이미 뛰어난 성능을 보였듯이, 앞으로 더 많은 과학 분야에서 이러한 AI 시스템이 활용될 가능성이 매우 높습니다.

이 연구는 인공지능이 과학적 발견의 새로운 시대를 여는 중요한 전환점이 될 것이며, 인류가 직면한 다양한 문제에 대한 해결책을 찾는 속도를 획기적으로 향상시키는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

perplexity.ai

이 논문은 구글 딥마인드와 구글 리서치가 주도한 최신 인공지능 연구로, 과학자들이 복잡한 연구 소프트웨어를 빠르고 정확하게 만들 수 있도록 돕는 **AI 시스템**을 소개합니다.[1]

***

## 연구 배경  

현대 과학의 대부분은 데이터를 분석하거나 예측하는 다양한 소프트웨어에 크게 의존합니다. 예를 들어, 산림의 벌채 감지, 기후 변화 예측, 유전자 분석 등 모두 특수한 연구 코드를 필요로 합니다. 그런데 이런 **전문 소프트웨어**를 직접 개발하는 일은 보통 수개월에서 수년까지 걸리고, 다양한 방법을 다 시도해 보기 어려워 새로운 아이디어 실험이 제한됩니다.[1]

## 연구 목적  

이 논문의 목표는 “과학 문제를 자동으로 해결하는 소프트웨어”를 **AI로 만들어내는 방법을 제안**하는 것입니다. 즉, 사람이 오랜 기간에 걸쳐 연구했던 작업을 AI가 빠르고 다양하게 탐색하고, 기존의 최고 방법을 능가하는 새 코드를 만드는 것입니다.[1]

## 연구 방법  

AI 시스템은 다음과 같이 작동합니다:

- 사용자가 해결하고자 하는 문제와 평가 지표(예: 정확도, 예측의 평균오차 등)를 입력합니다.

- **대형 언어 모델(LLM)**이 여러 가지 해법을 코드로 제시합니다.

- 코드별로 실제 데이터를 넣어 결과 점수를 계산합니다.

- 기존 코드들을 바탕으로 새로운 아이디어(논문, 교과서, 인터넷 등에서 얻은)를 추가해 코드를 계속 발전시키며, **트리 탐색(Tree Search)**라는 방식으로 최고의 결과를 찾습니다.

- 이 과정은 사람의 직관에만 의존하지 않고, 산더미 같은 아이디어를 자동 실험하고 평가하는 'AI 반복 탐색'입니다.[1]

## 핵심 결과  

이 시스템은 다양한 실제 과학 작업에서 놀라운 성과를 보여줍니다:

- **유전체 단일세포 분석**: 전 세계 연구자들이 개발한 최고 방법보다 40개가 더 우수한 새 분석법을 AI가 자동으로 완성합니다.

- **코로나19 입원환자 예측**: 미국 CDC가 관리하는 공식 모델보다 더욱 정확한 14개의 모델을 만들어냅니다.

- **위성지도 분석, 뇌 활동 예측, 복잡한 시계열 데이터 예측, 어려운 수학적 적분 계산** 등에서도 기존 최고 수준 소프트웨어를 뛰어넘는 결과를 연이어 보여줍니다.[1]

## 논의와 해석  

- 이 AI 시스템은 "실험 → 평가 → 개선"의 과정을 자동화하여, 새로운 아이디어 실험을 **사람보다 훨씬 빠르게, 더 넓고 깊게** 탐색할 수 있습니다.

- 새로운 연구 아이디어를 스스로 생성·조합할 수 있고, 외부 논문 내용, 전문가의 조언 등을 적극적으로 탐색하여 코드에 반영합니다.

- 기존의 유전 프로그래밍, 자동 머신러닝(AutoML), 코드 생성 AI 등을 발전시킨 방식으로, 특히 소프트웨어의 진화를 **학습·탐색·재설계**로 반복합니다.[1]

## 의의와 시사점  

- 앞으로 과학의 많은 분야에서 **풀고 싶은 문제가 명확히 점수화될 경우(예를 들어, 더 정확하게 예측, 잘 분류, 빠르게 계산 등)**, 이런 AI가 사람 대신 수많은 아이디어를 자동으로 실험하고, 가장 우수한 연구 방법을 빠르게 찾아낼 수 있습니다.

- 덕분에 과학 연구의 속도와 품질이 급격하게 올라갈 것으로 기대됩니다.

- 실제로 이 방법은 이미 여러 분야에서 기존 최고 방법을 능가하고 있습니다.[1]

***

## 왜 이 연구가 중요한가요?  

이 AI 시스템은 '과학적 탐구의 자동화'라는 미래를 현실로 만듭니다. 이제 과학자뿐 아니라 일반인도 복잡한 연구 소프트웨어 개발에 AI의 도움을 받아, 더 빠르게 실험하고 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 새로운 과학적 발견, 사회 문제 해결, 의료 혁신 등 **모든 분야의 연구 속도를 획기적으로 높일 수 있는 잠재력**을 보여줬다는 점에서, 매우 중요한 연구입니다.[1]

출처: @ye._.vely618

의료분야에서 LLM와 AI를 어떻게 활용 할 것인가

24년 3월에 출판되었던 논문을 좀 늦었지만 한번 훑어보았습니다. 이제 생성형 AI에 대해서 논하는것에서는 입이 아픈 시대가 되었죠. 당연하는데 어떻게 할것인가? 의미있게 할것이가? 개인이나 의료정보와 같은 민감정보의 유출 위험을 낮추면서 할 수 있을까? 라는 내용에 대해서 더 고민하는 시대이긴하나 그럼에도 찬찬히 훑어볼 필요가 있을 것 같아서 한번 가져와봤습니다. 제목은 Generative AI and large language models in health care: pathways to implementation 입니다.

병원에서 LLM을 EMR에 적용 시킬 때 어떻게 도입하고 어떻게 활용할 수 있는지 뿐만 아니라 LLM 결과가 도리어 해를 끼치게 되면은, 민감정보다 많은데 보안에 문제가 없는지에 대해서 한번 조목조목 따져봤습니다.

DOI: 10.1038/s41746-023-00988-4

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Generative AI는 의료 분야에서 전자의무기록(EMR) 데이터를 활용하여 다양한 애플리케이션을 개발하고 있으며, 이러한 모델의 평가와 구현을 위한 프레임워크가 제시되고 있습니다. 그러나 데이터 프라이버시와 일반화 문제로 인해 아직까지는 제한적인 적용이 이루어지고 있습니다.

1. **Generative AI의 개념과 현황**

   - Generative AI는 대규모 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술입니다.

   - ChatGPT와 같은 Large Language Models (LLMs)는 인간의 대화를 시뮬레이션하며, 여러 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

2. **의료 분야에서의 Generative AI 적용**

   - Generative AI는 전자의무기록 데이터를 활용하여 예측 성능을 향상시키고, 모델 개발과 배포를 단순화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

   - 일부 모델은 의료시험 통과, 연구 논문 작성, EMR 데이터 해석에 이미 사용되고 있습니다.

3. **Generative AI 모델의 평가와 도전 과제**

   - Wornow et al.은generative AI 모델의 평가를 위한 개선된 프레임워크를 제안하였습니다.

   - 모델의 예측 성능, 데이터 라벨링, 모델 배포, 임상 애플리케이션, 멀티모달리티, 인간-AI 인터페이스를 기준으로 평가가 이루어져야 합니다.

4. **Implementatio을 위한 리더십, 인센티브, 규제**

   - Generative AI의 성공적인 구현을 위해서는 명확한 리더십, 도입 인센티브, 지속적인 규제가 필요합니다.

   - FDA와 같은 기관이 AI 기술을 의료 기기로 다루기 위한 지침을 마련해야 하며, 보험사 인센티브도 고려되어야 합니다.

chatGPT

물론입니다! 아래는 사용하신 논문 **「Generative AI and large language models in health care: pathways to implementation」**을 바탕으로 작성한 블로그 스타일의 쉬운 요약 글입니다. 일반 대중도 이해할 수 있도록 풀어썼으며, 요청하신 구조에 맞춰 정리했습니다.

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# 병원에 인공지능이 들어온다면? – 생성형 AI와 전자의무기록 이야기

## 🧠 연구 배경 – 이 연구가 왜 필요했을까요?

최근 ChatGPT와 같은 **생성형 AI**가 큰 주목을 받고 있죠. 이미 다양한 분야에서 활약 중인데, 의료 분야도 예외는 아닙니다. 특히 병원에서는 **전자의무기록(EMR)**이라는 아주 방대한 환자 정보를 다루는데, 이 데이터를 활용해 **AI가 진료를 돕는다면 얼마나 편리할까요?**

하지만 한편으로는 "AI가 실수를 하면 어떻게 하지?", "환자 데이터는 민감한데 괜찮을까?" 같은 걱정도 있죠. 그래서 이 연구는, **의료에서 생성형 AI가 실제로 제대로 쓸 수 있을지를 평가할 기준을 만들기 위해** 진행되었습니다.

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## 🔍 연구 목적 – 연구진이 알고 싶었던 것

연구팀은 이렇게 물었습니다:  

> “의료용 생성형 AI, 특히 전자의무기록을 다루는 모델이 실제 현장에서 유용할까? 그리고 그런 모델들을 평가하려면 어떤 기준이 필요할까?”

결국, 다양한 AI 모델들을 비교 분석하고, **병원에서 유용한 AI 모델을 고르는 데 도움이 되는 ‘체크리스트’를 제안**하려 한 것이죠.

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## 🧪 데이터 또는 재료 설명 – 어떤 데이터를 썼나요?

이 논문은 실험 연구가 아닌 **리뷰 논문**입니다. 즉, 연구팀이 직접 실험한 건 아니고, 지금까지 발표된 **84개의 AI 모델**을 분석해서 공통된 특징, 장점, 한계 등을 정리했어요.

여기서 다룬 데이터는 **병원에서 쓰는 전자의무기록**(예: 의사 소견, 검사 결과, 진단서 등)이고, 이 데이터를 바탕으로 훈련된 **생성형 AI 모델**들이 주요 분석 대상이었습니다.

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## 🧭 연구 방법 – 연구는 어떻게 진행됐을까요?

연구진은 기존의 여러 논문과 모델을 정리해서 크게 두 가지로 나눴습니다:

1. **임상 언어 모델** – 의사나 간호사의 기록을 이해하고, 다시 의료 문장으로 답하는 모델

2. **EMR 전체 모델** – 환자의 모든 의료 정보를 요약해, **‘디지털 쌍둥이(Digital Twin)’**처럼 하나의 환자 모델을 만들어내는 방식

이 모델들이 실제 병원에서 얼마나 정확하고, 얼마나 잘 작동할지를 보기 위해 평가 기준 6가지를 제안했어요. 예를 들면:

- 예측 정확도는 얼마나 좋은가?

- 데이터를 얼마나 많이 필요로 하는가?

- 실제로 도입하기까지 시간이 얼마나 걸리나?

- 의사나 환자의 만족도는 어떤가?

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## 📊 연구 결과 및 예시 – 어떤 결과가 나왔나요?

연구진은 여러 모델이 꽤 유용하긴 하지만, **아직은 한계가 많다**고 결론 내렸어요. 예를 들어:

- 대부분의 모델은 **한 병원 데이터만 사용**해서 훈련되어, 다른 병원에선 잘 작동하지 않음

- 모델의 내부 구조(가중치 등)가 **공개되지 않아** 신뢰도가 떨어짐

- 환자의 목소리, 영상 등 **다양한 데이터를 함께 쓰는 모델은 거의 없음**

예시로는, 마이크로소프트와 Epic의 협업 사례가 있어요. 이들은 **환자 질문에 자동으로 답해주는 AI**, 또는 **의사의 음성을 받아 자동으로 진료 기록을 써주는 도구**를 개발 중입니다. Oracle Cerner도 **AI 비서**처럼 의사를 도와주는 시스템을 만들고 있어요.

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## 🌍 의미와 영향 – 이 연구가 우리에게 주는 메시지

이 연구가 말하는 핵심은 간단해요:

> "의료용 AI가 유행처럼 끝나지 않으려면, 체계적인 평가와 신뢰할 수 있는 기준이 필요하다."

병원은 단순한 기술이 아니라 **생명과 직결된 곳**이기 때문에, 아무리 똑똑한 AI라도 제대로 검증되지 않으면 사용할 수 없어요. 이 논문은 의료용 생성형 AI가 **진짜 실무에서 쓰이려면 어떤 조건을 갖춰야 하는지 알려주는 나침반** 역할을 합니다.

만약 이런 기준이 잘 정착된다면, 언젠가는 환자와 의사가 **AI와 함께 진료를 보고, 기록을 관리하고, 치료 계획을 세우는 시대**가 올지도 모르겠죠.

NotebookLM

안녕하세요! 개인 블로그에 올리실 연구 논문 요약글 작성을 도와드리겠습니다. 제공해주신 논문 내용을 바탕으로 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 친절한 블로그 톤으로 요약해 드릴게요.

**연구 배경 – 왜 이 연구가 필요했을까요?**

최근 들어 **생성형 인공지능(Generative AI)**이라는 기술이 정말 뜨겁게 떠오르고 있어요. 이 기술은 마치 사람이 글을 쓰거나 그림을 그리는 것처럼, **새로운 콘텐츠를 스스로 만들어낼 수 있다**고 합니다. 특히 챗GPT와 같은 **대규모 언어 모델(LLM)**이 등장하면서 사람들의 관심을 더욱 집중시켰죠. 챗GPT는 엄청난 양의 데이터를 학습해서 사람과 자연스럽게 대화하는 것처럼 보일 뿐만 아니라, 의료 분야에서도 다양한 활용 가능성이 제시되고 있습니다. 예를 들어, 의학 시험에 합격하거나, 연구 논문을 쓰거나, 심지어 환자의 **전자 건강 기록(EMR)** 데이터를 이해하는 데에도 활용될 수 있다는 기대감이 커지고 있어요. 하지만 동시에, 이 기술이 아직 해결해야 할 문제점들도 지적되고 있습니다. 때로는 **사실이 아닌 내용을 지어내거나(‘환각’이라고 부르기도 해요)**, 실제 의료 현장에 적용하기에는 여러 어려움이 있다는 의견도 있습니다. 그래서 **이러한 생성형 AI 모델들이 실제로 의료 분야에 어떻게 적용될 수 있을지, 또 어떤 점들을 주의해야 할지에 대한 깊이 있는 논의가 필요한 시점**입니다.

**연구 목적 – 연구진은 무엇을 알고 싶어 했을까요?**

이 연구는 특별히 **전자 건강 기록 데이터에 기반하여 훈련된 생성형 AI 모델들**에 주목했습니다. 최근 한 연구에서 이러한 모델들의 특징과 강점, 약점을 분석한 것에 영감을 받아, 이 연구에서는 **의료 환경에서 사용될 생성형 AI 모델들을 평가할 수 있는 기준을 제시**하고자 했습니다. 다시 말해, 여러 회사나 연구팀에서 개발하고 있는 AI 모델들이 실제 병원에서 얼마나 유용하고 안전하게 사용될 수 있을지를 판단하는 데 도움이 되는 **평가 체크리스트**를 만들려고 한 것이죠.

**데이터 또는 재료 설명 – 어떤 데이터나 재료가 사용되었을까요?**

이 논문 자체에서는 **새로운 데이터를 직접 수집하거나 분석하지는 않았습니다**. 대신, 이미 발표된 **다양한 연구 논문들과 자료들을 참고**하여 논의를 진행했습니다. 특히, Wornow et al.이라는 연구자들이 **전자 건강 기록 데이터로 학습된 84개의 인공지능 모델**을 분석한 내용을 중요한 기반으로 삼았습니다. 전자 건강 기록은 병원에서 환자의 진료 기록, 검사 결과, 처방 내역, 비용 청구 정보 등 **다양하고 중요한 의료 정보**들을 모아놓은 것을 말합니다. 이러한 데이터를 활용하여 AI 모델을 학습시키는 것이 의료 분야에서 큰 관심을 받고 있는 것이죠.

**연구 방법 – 연구는 어떻게 진행되었을까요?**

연구진은 Wornow et al.의 연구를 바탕으로, 의료 환경에 적용될 생성형 AI 모델들을 더 효과적으로 평가하기 위한 **새로운 평가 기준 틀(프레임워크)**을 제시했습니다. Wornow et al.은 전자 건강 기록 데이터를 입력받아 임상 텍스트를 생성하는 **‘임상 언어 모델’**과 환자의 전체 전자 건강 기록을 이해하기 쉬운 형태로 변환하는 **‘EMR 모델’**을 구분하여 분석했습니다. 그리고 현재 개발된 AI 모델들의 **일반화 가능성 부족**과 **데이터 개인 정보 보호 문제** 등의 한계점을 지적했습니다. 이러한 한계점을 극복하고, 실제 의료 현장에서 AI 모델의 가치를 제대로 평가하기 위해 **예측 성능, 데이터 라벨링 필요성, 모델 배포 용이성, 새로운 임상 응용 가능성, 다양한 형태의 데이터 활용 능력(멀티모달리티), 그리고 인간-AI 상호작용 방식**이라는 여섯 가지 중요한 기준을 제시하고, 이를 바탕으로 **평가 체크리스트**를 만들었습니다.

**연구 결과 및 예시 – 어떤 결과가 나왔고, 이해하기 쉬운 예시가 있을까요?**

이 연구 자체의 주요 결과는 **새로운 AI 모델 평가 기준과 체크리스트를 제시**한 것입니다. 연구진은 이 체크리스트를 통해 의료 시스템이 다양한 생성형 AI 모델들을 더 객관적으로 평가하고, 각 의료 환경에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 돕고자 했습니다.

실제 적용 예시로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

*   **마이크로소프트와 Epic의 협력:** 환자들이 자주 묻는 질문이나 시간이 오래 걸리는 메시지에 대한 **자동 응답 초안을 작성**하는 데 생성형 AI를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, “제 다음 진료 예약은 언제인가요?”와 같은 질문에 AI가 환자의 기록을 바탕으로 답변 초안을 만들어 의사가 확인 후 전송하는 방식입니다.

*   **Oracle Cerner의 임상 디지털 보조 도구:** 음성과 화면 기반으로 작동하며, 진료 중 **자동으로 진료 내용을 기록**하고, 약물 처방, 검사, 다음 진료 예약과 같은 **추천 행동을 제안**할 수 있습니다. 예를 들어, 의사가 환자와 이야기하는 내용을 AI가 실시간으로 기록하고, 이전 병력을 바탕으로 필요한 검사를 제안해 줄 수 있습니다. 환자 역시 이 도구를 통해 예약을 하거나 간단한 질문을 할 수 있게 됩니다.

하지만 동시에, AI 모델이 **정확하지 않은 정보나 답변을 내놓을 수 있다는 점(환각)**을 항상 주의해야 합니다. 따라서 이러한 AI 도구를 사용할 때에는 반드시 의료 전문가의 확인이 필요합니다.

**의미와 영향 – 이 연구가 우리 일상이나 사회에 어떤 영향을 줄 수 있을까요?**

이 연구는 **생성형 AI 기술이 의료 분야에 안전하고 효과적으로 도입되는 데 중요한 발판**을 마련해 줄 수 있습니다. 제시된 평가 기준을 통해 의료기관들은 다양한 AI 모델의 실제적인 가치를 판단하고, 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있는 기술을 선택하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 궁극적으로는 **의료진의 업무 부담을 줄여주고, 환자들은 더 편리하고 정확한 의료 서비스를 경험**할 수 있게 될지도 모릅니다. 하지만 이러한 기술이 실제로 의료 현장에 널리 사용되기 위해서는 **명확한 리더십, 도입을 장려하는 정책, 그리고 지속적인 규제**가 필요합니다. 데이터 공유, 개인 정보 보호, AI 모델의 오류로 인한 책임 문제 등에 대한 사회적 논의와 제도 마련도 중요한 과제입니다. 이 연구에서 제시된 평가 기준과 앞으로의 노력들을 통해 생성형 AI가 단순한 유행을 넘어 **실질적으로 의료 발전에 기여하는 핵심 기술**로 자리매김할 수 있기를 기대해 봅니다.

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인공지능이 병원에서 새 바람을 일으킨다: 생성형 AI 연구 쉬운 요약

안녕하세요, 여러분! 오늘은 병원에서 인공지능(AI)이 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 흥미로운 연구를 쉽게 풀어 소개해드릴게요. 이 연구는 npj Digital Medicine에 실린 논문으로, 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM)이 의료 현장에서 어떻게 쓰일 수 있는지 탐구했어요. 전문 용어는 최대한 쉽게 풀어 설명할게요. 자, 시작해볼까요?

연구 배경 – 이 연구가 왜 필요했나요?

요즘 AI가 화제죠! 특히 챗GPT 같은 AI가 사람처럼 대화하고 글을 쓰는 모습을 보면서, 많은 사람이 "이걸 병원에서도 쓸 수 있지 않을까?"라는 생각을 했어요. 병원에서는 의사들이 환자 기록을 정리하거나 진단을 내리는 데 많은 시간을 쓰는데, 이 과정에서 AI가 도움을 줄 수 있다면 얼마나 좋을까요? 하지만 AI를 병원에 바로 적용하기엔 해결해야 할 문제들이 많아요. 예를 들어, AI가 잘못된 정보를 만들어내면 어쩌지? 그래서 이 연구는 AI를 의료 현장에 안전하고 효과적으로 도입하려면 어떤 점을 고려해야 하는지 알아보려고 시작됐어요.

연구 목적 – 연구진이 알고자 했던 것

연구진은 생성형 AI, 특히 전자 의료 기록(EMR)을 기반으로 한 AI 모델이 병원에서 얼마나 잘 작동할 수 있는지 평가하고 싶었어요. EMR은 환자의 진료 기록, 검사 결과, 처방전 같은 정보를 디지털로 저장한 거예요. 연구진은 이런 AI가 의사와 간호사의 일을 덜어주고, 환자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는지 확인하고, 이를 위해 어떤 기준으로 AI를 평가해야 하는지 정리하려 했습니다.

데이터 또는 재료 설명 – 어떤 데이터가 사용되었나요?

이 연구는 특정한 데이터를 직접 분석하지는 않았지만, 전자 의료 기록(EMR)을 기반으로 한 생성형 AI 모델을 다뤘어요. EMR은 병원에서 환자 한 명 한 명의 정보를 기록한 디지털 파일이라고 생각하면 돼요. 예를 들어, 여러분이 병원에 갔을 때 의사가 컴퓨터에 입력하는 진료 기록, 혈액 검사 결과, 약 처방 내역 등이 EMR에 포함됩니다. 이 데이터는 텍스트(의사 메모), 숫자(검사 수치), 코드(질병 코드) 등 다양한 형태로 저장돼요. 연구진은 이런 데이터를 AI가 학습해서 의사처럼 정보를 이해하고 새로운 정보를 만들어낼 수 있는지 살펴봤어요.

연구 방법 – 연구가 어떻게 진행되었나요?

연구진은 생성형 AI 모델이 의료 현장에서 잘 작동하려면 어떤 점을 확인해야 하는지 체크리스트를 만들었어요. 이 체크리스트는 AI가 얼마나 정확한지, 얼마나 쉽게 병원에 도입할 수 있는지, 의사와 환자가 만족하는지를 평가하는 항목들로 구성됐습니다. 예를 들어:

정확성: AI가 환자 기록을 보고 정확한 진단이나 처방을 제안하는지.

오류율: AI가 엉뚱한 정보를 만들어내는 "할루시네이션"이 얼마나 적은지.

시간과 비용: AI를 병원에 도입하는 데 얼마나 많은 시간과 돈이 드는지.

만족도: 의사와 환자가 AI를 사용하고 나서 얼마나 편리하다고 느끼는지.

또한, 연구진은 AI를 병원에 성공적으로 적용하려면 리参考: 리더십, 인센티브, 규제가 필요하다고 제안했어요. 리더십은 AI 개발과 검증을 이끌 조직이 필요하고, 인센티브는 병원이 AI를 도입하도록 재정적 지원을 제공하는 거예요. 규제는 AI가 안전하고 공정하게 사용되도록 법적 기준을 만드는 걸 의미해요.

연구 결과 및 예시 – 어떤 결과가 나왔나요?

이 연구는 새로운 데이터를 분석한 게 아니라, 기존 연구를 바탕으로 생성형 AI 모델의 강점과 약점을 정리했어요. 결과적으로, 생성형 AI는 다음과 같은 가능성을 보여줬습니다:

강점: AI가 EMR 데이터를 학습해 의사처럼 환자 기록을 요약하거나, 자동으로 의료 기록을 작성할 수 있어요. 예를 들어, 의사가 환자와 대화한 내용을 AI가 듣고 자동으로 진료 기록을 작성해준다면, 의사는 환자와 더 많은 시간을 보낼 수 있겠죠!

약점: AI가 가끔 잘못된 정보를 만들어내는 "할루시네이션" 문제가 있어요. 예를 들어, 환자가 감기인데 AI가 엉뚱하게 심각한 병을 진단할 수도 있죠. 또, AI를 병원에 도입하려면 많은 돈과 시간이 필요해요.

예시로, Oracle Cerner라는 회사에서는 AI를 사용해 의사가 말하는 내용을 듣고 자동으로 의료 기록을 작성하는 시스템을 도입했어요. 또 Microsoft는 Epic이라는 전자 의료 기록 시스템에 AI를 통합해 의사의 업무를 줄이는 데 성공했답니다.

의미와 영향 – 이 연구가 우리 일상이나 사회에 어떤 영향을 줄까?

이 연구는 생성형 AI가 의료 현장에서 어떻게 쓰일 수 있는지, 그리고 그 과정에서 어떤 점을 신경 써야 하는지 길잡이를 제시해줬어요. 만약 AI가 병원에서 잘 자리 잡는다면, 다음과 같은 변화가 생길 수 있어요:

의사와 환자 모두 행복해져요: AI가 반복적인 일을 대신하면 의사는 환자와 더 많은 시간을 보내고, 환자는 더 빠르고 정확한 진료를 받을 수 있어요.

의료 비용 절감: AI가 효율적으로 일하면 병원 운영 비용이 줄어들고, 결국 환자의 의료비 부담도 줄어들 수 있어요.

새로운 가능성: AI가 환자 데이터를 분석해 새로운 치료법을 제안하거나, 드문 질병을 조기에 발견하는 데 도움을 줄 수 있어요.

하지만, AI가 잘못된 정보를 만들거나 데이터 프라이버시 문제가 생기지 않도록 규제와 리더십이 중요하다는 점도 강조했어요. 예를 들어, 유럽연합은 AI 사용을 규제하는 법(AI Act)을 만들었는데, 이런 규제가 우리나라에서도 필요할 거예요.

이 연구는 AI가 단순히 멋진 기술이 아니라, 우리 일상을 더 편리하고 건강하게 만들 수 있는 도구라는 걸 보여줬어요. 병원에서 AI를 잘 활용한다면, 의사와 환자 모두에게 더 나은 미래가 기다리고 있을 거예요. 여러분은 AI가 병원에서 어떻게 쓰였으면 좋겠나요? 댓글로 의견 나눠주세요! 😊

perplexity.ai

## 연구 배경 – 이 연구가 왜 필요했는지

최근 몇 년 사이에 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능(AI)이 큰 주목을 받으면서, 의료 분야에서도 이러한 AI를 활용하려는 시도가 활발해졌습니다. 특히, 병원에서 환자 진료 기록(전자 의무기록, EMR)을 분석하고 예측하는 데 생성형 AI가 도입되면, 의료진의 업무 효율이 크게 올라가고 환자 맞춤형 진료가 가능해질 수 있다는 기대가 커졌습니다. 하지만 실제로 이런 AI 모델들이 얼마나 정확하고, 다양한 환경에서 잘 작동하는지, 그리고 개인정보 보호 등 현실적인 문제는 없는지에 대한 체계적인 평가가 부족했습니다. 그래서 이 연구는 생성형 AI가 의료 현장에서 제대로 활용될 수 있는지 평가하고, 앞으로의 발전 방향을 제시하기 위해 필요했습니다[1].

## 연구 목적 – 연구진이 알고자 했던 것

연구진은 생성형 AI, 특히 대형 언어모델(LLM)이 의료 데이터(EMR)에 적용될 때의 장점과 한계를 종합적으로 분석하고, 실제 의료 현장에 적용할 때 어떤 기준으로 평가해야 하는지 새로운 평가 프레임워크(체크리스트)를 제안하고자 했습니다. 즉, 단순히 AI가 잘 작동하는지뿐만 아니라, 환자와 의료진 모두에게 도움이 되는지, 데이터 보안은 잘 지켜지는지 등 다양한 측면에서 AI를 평가하는 방법을 찾고자 했습니다[1].

## 데이터 또는 재료 설명 – 어떤 데이터나 재료가 사용되었는지

이 연구는 실제로 새로운 데이터를 직접 수집해 분석한 것이 아니라, 기존에 발표된 84개의 생성형 AI 및 대형 언어모델(LLM)이 의료 데이터, 특히 전자 의무기록(EMR)에 적용된 사례들을 종합적으로 검토(리뷰)했습니다. 여기에는 환자 진료 기록, 검사 결과, 진료 메모, 청구 코드 등 다양한 의료 데이터가 포함되어 있습니다. 쉽게 말해, 여러 병원에서 이미 사용 중인 또는 연구된 AI 모델들이 어떤 데이터를 바탕으로 만들어졌고, 어떻게 성능을 보였는지를 모아서 분석했습니다[1].

## 연구 방법 – 연구가 어떻게 진행되었는지

연구진은 의료 분야에서 사용된 생성형 AI와 대형 언어모델 사례들을 체계적으로 수집해 비교·분석했습니다. 그리고 기존 평가 방식의 한계를 보완하기 위해, AI 모델을 평가할 때 꼭 고려해야 할 6가지 기준을 새롭게 제시했습니다. 이 기준에는 예측 정확도, 데이터 라벨링(정답 표시) 필요성, 실제 현장에 적용하는 데 드는 시간과 비용, 새로운 임상 활용 가능성, 다양한 데이터(음성, 영상 등) 처리 능력, 그리고 환자·의료진과의 소통 방식 등이 포함됩니다. 이처럼 복잡한 용어 대신, 실제로 AI가 얼마나 잘 작동하고, 의료진과 환자가 쉽게 쓸 수 있는지, 그리고 비용과 시간은 얼마나 드는지 등 실질적인 부분에 초점을 맞췄습니다[1].

## 연구 결과 및 예시 – 어떤 결과가 나왔고, 일반인들이 이해할 수 있는 예시

연구 결과, 생성형 AI와 대형 언어모델은 의료 데이터 분석에서 기존보다 더 정확한 예측을 보여주기도 했지만, 아직 한계도 많았습니다. 예를 들어, 대부분의 AI 모델이 한 병원이나 소수의 데이터에만 맞춰져 있어서, 다른 병원이나 환경에서는 잘 작동하지 않을 수 있다는 점이 확인됐습니다. 또, 개인정보 보호 문제로 인해 모델의 세부 정보가 공개되지 않는 경우가 많아, 다른 연구자들이 검증하거나 개선하기 어렵다는 점도 지적됐습니다.

예시로, 최근 마이크로소프트와 오라클 같은 기업이 병원 진료 기록 시스템에 생성형 AI를 도입해, 환자 문의에 자동으로 답변을 작성하거나, 진료 중 음성으로 기록을 남기는 기능을 선보이고 있습니다. 하지만 이런 시스템도 실제로 얼마나 정확하고, 의료진과 환자 모두에게 만족스러운지, 그리고 데이터가 안전하게 보호되는지 등은 더 많은 평가가 필요합니다[1].

## 의미와 영향 – 이 연구가 우리 일상이나 사회에 어떤 영향을 줄 수 있는지

이 연구는 생성형 AI가 의료 현장에 안전하고 효과적으로 도입되기 위해서는 단순한 기술적 성능뿐만 아니라, 실제 임상 환경에서의 적용 가능성, 비용, 데이터 보안, 사용자 만족도 등 다양한 요소를 함께 평가해야 한다는 점을 강조합니다. 앞으로 병원에서 AI를 활용해 진료 효율을 높이고, 환자 맞춤형 서비스를 제공하는 데 큰 도움이 될 수 있지만, 이를 위해서는 명확한 평가 기준과 규제가 필요합니다. 이 연구가 제안한 평가 프레임워크는 앞으로 의료 AI 도입을 준비하는 병원이나 정책 입안자들에게 중요한 지침이 될 수 있습니다. 결국, 우리 모두가 더 안전하고 편리한 의료 서비스를 누릴 수 있도록 하는 데 기여할 수 있습니다[1].

출처: @ye._.vely618

유전자에 대해서 정확하게 답변해주는 GeneGPT

오늘은 LLM을 활용해서 Biomedical 정보에 더 쉽게 접근 할 수 있는 방법을 소개하려고 합니다.  이미 2024년 작년에 출판된 논문으로 NCBI 훃아들이 자기들 DB 활용해서 만들었다고 합니다. 여튼 제목은 GeneGPT: augmenting large language models with domain tools for improved access to biomedical information 입니다.

DOI: 10.1093/bioinformatics/btae075

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GeneGPT는 대규모 언어 모델(LLM)을 생물의학 정보에 더 쉽게 접근할 수 있도록 NCIB 웹 API를 활용하여 향상시키는 방법입니다. 이 연구는 GeneGPT가 GenoTuring 벤치마크에서 기존의 LLM보다 우수한 성능을 발휘함을 보여줍니다.

1. **연구 배경 및 목적**

   - LLM은 다양한 작업에 성공적으로 적용되었지만, 환각 현상이라는 도전에 직면해 있습니다.

   - 도메인 특정 도구를 통해 LLM의 생물의학 지식 접근성을 향상시키고자 합니다.

2. **GeneGPT의 설계 및 작동 방식**

   - GeneGPT는 Codex를 사용하여 NCBI 웹 API를 통해 유전체 질문에 답하도록 가르칩니다.

   - API 사용법을 시연하고, API 호출을 감지하고 실행할 수 있는 증강 디코딩 알고리즘을 사용합니다.

3. **성능 평가 및 결과**

   - GeneGPT는 GenoTuring 벤치마크의 여덟 가지 작업에서 평균 점수 0.83으로 최고 성능을 달성하였습니다.

   - 이는 New Bing(0.44), BioMedLM(0.08), BioGPT(0.04), GPT-3(0.16), ChatGPT(0.12)보다 훨씬 높은 성과입니다.

4. **GeneGPT의 특징 및 기여**

   - API 시연은 문맥 학습에 문서화보다 더 유용하며, 여러 API 호출을 일반화할 수 있습니다.

   - GeneGPT는 새로운 GeneHop 데이터셋을 통해 다단계 유전체 질문에 응답할 수 있습니다.

chatGPT

# 유전학 질문에 똑똑하게 답하는 AI, GeneGPT 이야기

## 연구 배경 – 왜 이런 연구가 필요했을까?

요즘은 ChatGPT 같은 인공지능이 사람처럼 글을 쓰고, 질문에도 똑똑하게 답하죠. 하지만 이런 AI도 전문 지식이 필요한 분야에서는 가끔 “지어내는” 답을 하기도 해요. 특히 생명과학이나 유전학처럼 정보가 방대하고 복잡한 분야에서는 더더욱 그렇습니다. 그래서 연구자들은 AI가 믿을 수 있는 데이터베이스를 직접 찾아보게 하면 더 정확한 답을 할 수 있지 않을까 하는 아이디어를 떠올렸습니다.

## 연구 목적 – 연구진은 무엇을 알고 싶었을까?

연구팀은 “AI가 유전학 정보를 정확하게 검색하고 활용할 수 있도록 도와주는 방법”을 만들고 싶었습니다. 그래서 미국 국립생명공학정보센터(NCBI)의 유전학 데이터베이스를 AI가 직접 사용할 수 있도록 훈련시킨 ‘GeneGPT’라는 시스템을 만들었죠.

## 사용된 데이터 – 어떤 자료를 활용했을까?

이 연구에서 사용한 데이터는 NCBI에서 제공하는 공식 유전학 데이터베이스(API)를 기반으로 합니다. 쉽게 말하면, 인터넷 주소를 통해 유전자, 단백질, 질병 정보 등을 검색할 수 있는 시스템이에요. 연구팀은 이 API를 사용해 유전 정보를 찾는 과정을 AI에게 가르쳤습니다.

## 연구 방법 – 어떻게 연구를 진행했을까?

연구팀은 OpenAI의 Codex 모델(코드를 잘 이해하는 AI)을 활용해, 특정한 질문이 들어오면 필요한 정보를 NCBI 데이터베이스에서 검색하고 그 결과를 분석한 뒤 답변을 만들도록 했어요. 예를 들어 "이 DNA 조각이 어느 유전자에 해당하나요?" 같은 질문을 받으면, AI가 단계별로 관련 정보를 찾아서 답을 구성하죠.

이를 위해 연구팀은 AI에게 API를 사용하는 예시를 여러 개 보여주고, 그 패턴을 스스로 익히도록 했습니다. 이 과정을 ‘인컨텍스트 러닝’이라고 해요. 복잡하게 들리지만, 쉽게 말해 "이런 식으로 검색해 봐~"라고 보여주는 식입니다.

## 연구 결과 및 예시 – 어떤 결과가 나왔을까?

GeneGPT는 ‘GeneTuring’이라는 유전학 질문 시험에서 매우 높은 성적(평균 0.83점)을 기록했어요. 기존의 ChatGPT나 바이오 전문 AI보다 훨씬 나은 성능이었습니다. 예를 들어 다른 모델이 "이 SNP(유전변이)는 어떤 유전자와 관련이 있나요?"라는 질문에 잘 답하지 못했지만, GeneGPT는 정확하게 찾아낼 수 있었어요.

또한, GeneGPT는 한 번에 여러 단계를 거쳐 답해야 하는 복잡한 질문(예: 특정 질병에 관련된 유전자의 위치는 어디인가요?)에도 잘 대응했답니다.

## 의미와 영향 – 이 연구가 우리에게 주는 의미는?

이 연구는 AI가 단순히 '아는 척' 하는 것을 넘어서, 실제로 믿을 수 있는 데이터를 찾아서 답하도록 진화할 수 있다는 것을 보여줍니다. 특히 생명과학, 의학처럼 정밀한 정보가 중요한 분야에서는 큰 도움이 될 수 있어요. 앞으로 GeneGPT 같은 시스템이 발전하면, 일반 사람들도 더 쉽게 유전 정보를 검색하고 활용할 수 있는 시대가 열릴지도 모릅니다.

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## 안녕하세요! 유전자 정보, 이제 똑똑하게 물어보세요: GeneGPT 연구 이야기

안녕하세요, 오늘 여러분께 **인공지능이 유전자와 질병 정보를 더 쉽고 정확하게 알려줄 수 있는 흥미로운 연구**를 소개해 드리려고 합니다. 복잡한 유전체 정보에 대한 궁금증, 이제 어렵게 검색하거나 전문가에게 물어보지 않아도 될 날이 머지않았는지도 모릅니다!

### 연구 배경 – 왜 이런 연구가 필요했을까요?

최근 인공지능, 특히 **사람처럼 자연스럽게 글을 쓰고 이해하는 거대 언어 모델(LLM)**이 정말 많은 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 이러한 모델들도 **정확하지 않은, 그럴듯해 보이는 답변(‘환각’이라고 부릅니다)**을 할 때가 있어서, 특히 **정확성이 중요한 의학이나 유전체 분야**에서는 큰 문제로 지적되어 왔습니다. 예를 들어, 어떤 유전자의 정확한 위치나 특정 질병과 관련된 유전자를 물어봤을 때, 모델이 사실과 다른 정보를 제공할 수 있다는 것이죠. 그래서 연구자들은 이러한 문제를 해결하기 위해 고민하기 시작했습니다. **“인공지능에게 정확한 정보를 찾고 활용할 수 있는 ‘도구’를 알려주면 어떨까?”** 하고 말이죠.

### 연구 목적 – 연구진은 무엇을 알고 싶었을까요?

이 연구를 진행한 연구진은 **거대 언어 모델이 전문적인 도구를 사용할 수 있도록 가르치는 새로운 방법**을 개발하고자 했습니다. 특히, **국립생물정보센터(NCBI)**에서 제공하는 다양한 **생물학 데이터베이스와 분석 도구의 웹 API**를 거대 언어 모델이 직접 활용할 수 있도록 하는 것이 목표였습니다. 마치 우리가 스마트폰 앱을 사용하듯이, 인공지능이 필요한 유전자 정보를 NCBI 데이터베이스에서 정확하게 찾아내고, 이를 바탕으로 질문에 답변할 수 있게 만드는 것이죠. 이렇게 하면 **부정확한 답변의 가능성을 줄이고, 더욱 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있을 것**이라고 연구진은 생각했습니다.

### 데이터 또는 재료 설명 – 어떤 ‘재료’들이 사용되었나요?

이 연구에서는 다음과 같은 중요한 ‘재료’들이 사용되었습니다.

*   **NCBI 웹 API:** NCBI는 유전자, 단백질, 질병 등 **다양한 생물학 정보를 담고 있는 거대한 데이터베이스**입니다. NCBI 웹 API는 이러한 데이터베이스에 **인터넷을 통해 접근하고 필요한 정보를 가져올 수 있도록** 만들어진 일종의 ‘문’과 같습니다. 마치 식당에서 메뉴판을 보고 음식을 주문하는 것처럼, 정해진 ‘주문 방식’(URL)에 따라 원하는 정보를 요청할 수 있습니다. 주요 API로는 **E-utilities** (유전자, 단백질 정보 검색 및 요약)와 **BLAST URL API** (DNA 또는 단백질 서열 유사성 검색)가 있습니다.

*   **GeneTuring:** 연구진들은 개발한 방법의 성능을 평가하기 위해 **유전체학 관련 질문과 답변으로 이루어진 ‘시험 문제’ 세트인 GeneTuring**을 사용했습니다. 이 시험에는 다양한 종류의 유전자 관련 질문들이 포함되어 있습니다.

*   **GeneHop:** 더 나아가, **하나의 질문에 여러 단계를 거쳐 답해야 하는 복잡한 질문 세트인 GeneHop**을 새롭게 만들어 인공지능의 추론 능력을 시험했습니다. 예를 들어, “특정 SNP와 관련된 유전자의 기능은 무엇인가?”와 같은 질문은 먼저 SNP와 관련된 유전자를 찾고, 그 유전자의 기능을 다시 찾아야 답할 수 있는 다단계 질문입니다.

*   **Codex:** 연구진은 처음에는 **코딩 능력이 뛰어난 거대 언어 모델인 Codex**를 사용하여 NCBI 웹 API를 활용하도록 가르쳤습니다.

### 연구 방법 – 인공지능에게 ‘도구 사용법’을 어떻게 가르쳤을까요?

연구진은 **GeneGPT**라는 새로운 방법을 개발하여 인공지능에게 NCBI 웹 API 사용법을 가르쳤습니다. 이 방법의 핵심은 다음과 같습니다.

*   **프롬프트 디자인:** 인공지능에게 **“당신의 임무는 NCBI API를 사용하여 유전체학 질문에 답변하는 것입니다.”**라는 **명확한 지시**를 내립니다. 그리고 NCBI 웹 API의 기능과 사용법에 대한 **설명서 (Documentation)**와 **실제 사용 예시 (Demonstration)**를 함께 제공합니다. 마치 요리책의 레시피처럼, API의 ‘문법’과 실제 ‘요리 과정’을 보여주는 것이죠. 흥미로운 점은 **단순한 설명서보다 실제 사용 예시가 인공지능의 학습에 더 효과적이었다**는 것입니다.

*   **추론 알고리즘:** 인공지능이 답변을 생성하는 과정에서 **“->”라는 특별한 표시**를 감지하면, 그 시점에서 생성을 멈추고 **API 호출 URL을 만들어 실제로 NCBI 웹 API를 실행**합니다. API 실행 결과로 얻은 **생생한 데이터**를 다시 인공지능에게 입력하여 답변 생성을 이어가도록 합니다. 마치 숙련된 연구원처럼, 필요한 정보를 데이터베이스에서 직접 찾아보고, 그 결과를 바탕으로 결론을 내리는 방식입니다.

### 연구 결과 및 예시 – 어떤 결과가 나왔나요?

GeneGPT를 사용하여 GeneTuring 문제들을 풀어본 결과, **기존의 다른 어떤 인공지능 모델들보다 훨씬 높은 정확도**를 보였습니다. 특히, **새로운 Bing (0.44점) 이나 BioMedLM (0.08점), BioGPT (0.04점), 심지어 GPT-3 (0.16점)와 ChatGPT (0.12점)보다 평균 0.83점이라는 압도적인 성능**을 나타냈습니다.

예를 들어, GeneGPT는 다음과 같은 질문에 NCBI 웹 API를 활용하여 정확하게 답변할 수 있습니다 (실제 블로그 글에서는 더 쉬운 예시로 각색될 수 있습니다):

*   **질문:** “BRCA1 유전자의 다른 이름들은 무엇인가?”

    *   GeneGPT는 NCBI의 E-utilities API를 사용하여 ‘BRCA1’을 검색하고, 그 결과에서 BRCA1 유전자의 공식 명칭 외에 알려진 다른 이름들(이명)을 정확하게 찾아낼 수 있습니다.

*   **질문:** “특정 DNA 서열과 가장 유사한 인간 염색체는 무엇인가?”

    *   GeneGPT는 BLAST URL API를 사용하여 주어진 DNA 서열과 인간 유전체 데이터베이스를 비교 분석하고, 가장 유사한 염색체 위치를 찾아낼 수 있습니다.

더욱 놀라운 점은 GeneGPT가 **여러 단계를 거쳐야 하는 복잡한 질문(GeneHop)**에도 비교적 잘 답변했다는 것입니다. 예를 들어, “특정 질병과 관련된 유전자들의 염색체 위치는 어디인가?”라는 질문에 대해, 먼저 질병과 관련된 유전자 목록을 찾고, 각 유전자의 염색체 위치를 순차적으로 파악하는 능력을 보여주었습니다.

### 의미와 영향 – 이 연구가 우리 삶에 어떤 의미를 가질까요?

이 연구는 **인공지능이 생물 의학 분야의 전문 지식에 더욱 쉽고 정확하게 접근**할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 특히, 전문 지식이 없는 일반 대중도 **유전자나 질병에 대한 궁금증을 해소하는 데 큰 도움**을 받을 수 있을 것으로 기대됩니다. 더 이상 복잡한 전문 용어와 씨름하거나 여러 웹사이트를 뒤적거리지 않아도, **인공지능에게 질문하면 필요한 정보를 정확하게 얻을 수 있는 시대**가 다가올 수 있다는 의미입니다.

또한, 연구자들이 **방대한 생물학 데이터를 분석하고 새로운 발견을 하는 과정**에서도 GeneGPT와 같은 기술이 중요한 역할을 할 수 있습니다. 데이터베이스 관리의 부담을 줄이고, 더 효율적인 연구를 가능하게 할 잠재력을 가지고 있습니다.

물론 아직 연구 단계이지만, GeneGPT가 보여준 가능성은 **미래의 의료 및 생명 과학 분야에 큰 변화를 가져올 수 있을 것**으로 기대됩니다. 복잡하고 방대한 유전체 정보를 누구나 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 날을 꿈꿔봅니다!

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안녕하세요, 여러분! 오늘은 흥미로운 연구 논문 하나를 소개하려고 해요. 이 논문은 'GeneGPT'라는 이름으로, 생물학 정보를 더 쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 새로운 기술에 관한 거예요. 전문 용어가 많을 수 있지만, 제가 최대한 쉽게 풀어서 설명할게요. 자, 시작해볼까요?

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### 연구 배경 – 이 연구가 왜 필요했는지

우리는 요즘 인공지능(AI), 특히 대형 언어 모델(LLM, 쉽게 말해 똑똑한 챗봇 같은 거예요)을 많이 사용하죠. 이 AI들은 책, 뉴스, 웹사이트 같은 텍스트를 학습해서 질문에 답할 수 있어요. 하지만 문제는, 가끔 AI가 잘못된 정보를 만들어내거나(이걸 '환각'이라고 불러요), 전문적인 생물학 정보는 잘 찾지 못한다는 거예요. 예를 들어, 특정 유전자에 대해 물어보면, AI가 엉뚱한 답을 내놓거나 "모르겠어요"라고 할 때가 많죠.

특히 생물학이나 유전학 같은 분야는 전문 데이터베이스에서 정확한 정보를 찾아야 하는데, 일반 AI는 이런 데이터베이스를 잘 활용하지 못해요. 그래서 연구진은 AI가 생물학 정보를 더 정확하고 쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 방법을 만들어보자고 생각했어요.

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### 연구 목적 – 연구진이 알고자 했던 것

이 연구의 목표는 AI가 생물학 전문 데이터베이스(특히 미국 국립생물공학정보센터, NCBI의 데이터베이스)를 직접 활용해서 유전자 관련 질문에 정확히 답할 수 있게 만드는 거였어요. 연구진은 AI가 검색엔진처럼 웹을 뒤지는 대신, 전문 도구를 사용해 더 믿을 만한 답을 주도록 하고 싶었죠. 또, 단순한 질문뿐 아니라 복잡한 질문(예: "이 유전자와 관련된 질병은 뭐야?" 같은)에도 잘 대답할 수 있는지 확인하고 싶었어요.

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### 데이터 또는 재료 설명 – 어떤 데이터나 재료가 사용되었는지

이 연구에서는 실제로 물리적인 재료 대신, 컴퓨터와 데이터베이스를 사용했어요. 핵심은 두 가지 도구예요:

1. **NCBI 웹 API**: NCBI는 생물학 정보를 모아놓은 거대한 도서관 같은 곳이에요. 여기에는 유전자, 단백질, DNA 정보가 가득하죠. 웹 API는 이 도서관에서 정보를 꺼내오는 '사서' 같은 역할을 해요. 예를 들어, 특정 유전자의 이름을 검색하거나 DNA 조각이 어디에 맞는지 찾아줄 수 있죠.

2. **GeneTuring과 GeneHop 데이터셋**: 연구진은 AI가 얼마나 잘 답하는지 테스트하기 위해 두 가지 질문 모음을 사용했어요. 

   - **GeneTuring**은 유전자 이름, 위치, 기능 같은 단순한 질문 450개가 담긴 시험지예요. 예: "이 유전자는 어디에 있어?" 같은 질문이죠.

   - **GeneHop**은 좀 더 복잡한 질문 150개로, 여러 단계를 거쳐야 답을 찾을 수 있어요. 예: "이 DNA 조각이 속한 유전자의 별칭은 뭐야?"처럼요.

이 질문들은 일반인이 이해하기 쉽게 비유하자면, 도서관에서 책 제목 찾기(단순 질문)와 책 내용을 읽고 저자 정보까지 알아내기(복잡 질문) 같은 차이예요.

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### 연구 방법 – 연구가 어떻게 진행되었는지

연구진은 AI(여기서는 Codex라는 모델을 주로 사용했어요)에게 NCBI 데이터베이스를 사용하는 법을 가르쳤어요. 어떻게 했냐면, 마치 선생님이 학생에게 예제를 보여주듯이 AI에게 몇 가지 예시를 보여줬어요. 예를 들어:

- "이 유전자 이름을 찾으려면 NCBI에서 이렇게 검색해"라며 검색 방법과 결과를 보여줬죠.

- 또, "DNA 조각을 비교하려면 BLAST라는 도구를 이렇게 써"라고 알려줬어요.

이걸 전문 용어로 '인컨텍스트 학습'이라고 하는데, 쉽게 말하면 AI에게 "이렇게 해봐!"라고 예시를 주고 따라 하게 만드는 거예요. 그리고 AI가 질문에 답할 때, NCBI 데이터베이스에서 정보를 직접 가져오도록 했어요. 예를 들어, AI가 "이 유전자는 뭐야?"라는 질문을 받으면, NCBI에 접속해서 정확한 답을 찾아오는 식이죠.

또, 복잡한 질문에는 AI가 문제를 작은 조각으로 나눠서 하나씩 해결하도록 했어요. 이를 '생각의 연쇄(chain-of-thought)'라고 부르는데, 마치 퍼즐을 맞추듯 단계별로 답을 찾아가는 방식이에요.

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### 연구 결과 및 예시 – 어떤 결과가 나왔고, 일반인들이 이해할 수 있는 예시

결과는 정말 놀라웠어요! GeneGPT라는 이 새로운 AI는 기존 AI들보다 훨씬 잘했어요. GeneTuring 시험지에서 8개 과목(유전자 이름 찾기, 위치 확인, DNA 비교 등) 평균 점수가 0.83(1점 만점)이었어요. 비교하자면, 다른 AI들은 0.44(뉴 빙), 0.08(바이오메드LM) 정도로 훨씬 낮았죠.

**예시 하나**: 

질문: "SNP rs1241371358이라는 유전 변이가 어떤 유전자와 관련이 있지?"

GeneGPT는 NCBI 데이터베이스에서 이 변이를 검색해서 "LRRC23"이라는 유전자를 찾아냈어요. 심지어 "이 유전자의 기능은 뭐야?"라는 추가 질문에도 "세포질에서 활동할 가능성이 있다"고 정확히 답했죠.

**일반인에게 비유**: 이건 마치 여러분이 도서관에서 책 제목만 알고 저자를 찾아야 할 때, 사서가 정확한 책을 찾아서 저자 이름까지 알려주는 것과 같아요. 다른 AI들은 책을 대충 뒤져서 엉뚱한 답을 줄 때가 많았지만, GeneGPT는 제대로 찾아줬어요.

복잡한 질문에서도 GeneGPT는 잘했어요. GeneHop 시험지에서 평균 0.50점을 받았는데, 뉴 빙은 0.24점에 그쳤죠. 예를 들어, "이 질병과 관련된 유전자는 어디에 있어?" 같은 질문에서 GeneGPT는 질병을 먼저 찾아보고, 관련 유전자를 확인한 뒤, 그 유전자의 위치까지 정확히 알려줬어요.

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### 의미와 영향 – 이 연구가 우리 일상이나 사회에 어떤 영향을 줄 수 있는지

이 연구는 우리 삶에 큰 도움을 줄 수 있어요! 왜냐하면:

1. **의료와 건강**: 유전자 정보를 빠르고 정확히 찾을 수 있으면, 의사나 연구자들이 질병 원인을 더 쉽게 파악할 수 있어요. 예를 들어, 특정 유전자가 암과 관련이 있는지 알아내면 더 나은 치료법을 찾는 데 도움이 되죠.

2. **일반인의 접근성**: 생물학은 복잡하지만, GeneGPT 같은 기술이 발전하면 우리 같은 일반인도 유전자 정보를 쉽게 이해할 수 있어요. 예를 들어, "내 유전자 검사 결과가 뭐를 의미하지?" 같은 질문에 AI가 친절히 설명해줄 날이 올지도 몰라요.

3. **과학 연구 속도 UP**: 연구자들이 유전자 데이터를 찾는 데 시간을 덜 쓰고, 새로운 발견에 더 집중할 수 있게 돕죠. 이건 결국 신약 개발이나 질병 예방 같은 분야에서 큰 진전을 가져올 수 있어요.

4. **AI의 신뢰도 향상**: AI가 엉뚱한 답을 덜 내놓고, 전문 데이터베이스를 활용하면 더 믿을 만한 답변을 들을 수 있어요. 이건 생물학뿐 아니라 다른 분야에서도 비슷한 기술로 확장될 가능성이 크죠.

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### 마무리

GeneGPT는 AI가 생물학 정보를 더 똑똑하게 찾아주는 첫걸음이에요. 아직 완벽하지는 않지만, 이 기술이 발전하면 우리 모두가 유전자와 건강에 대해 더 쉽게 알 수 있는 날이 올 거예요. 여러분은 이 연구에서 어떤 점이 가장 흥미로웠나요? 댓글로 알려주세요! 😊

perplexity.ai

### 연구 요약: GeneGPT - 대형 언어 모델의 생물정보학 활용 증대

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**연구 배경 – 이 연구가 왜 필요했는지**  

대형 언어 모델(LLMs)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 뛰어난 성과를 내고 있지만, 여전히 잘못된 정보를 생성하거나 과도한 일반화를 하는 "환각(hallucination)" 문제를 겪고 있습니다. 특히 생물정보학과 같은 전문 분야에서는 정확한 데이터 접근이 중요하기 때문에, 기존 LLM의 한계를 극복하고 더 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있는 방법이 필요했습니다[1].

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**연구 목적 – 연구진이 알고자 했던 것**  

이 연구는 LLM에 생물정보학 데이터베이스를 활용하는 능력을 부여하여 전문적인 질문에 더 정확히 답변할 수 있도록 하는 새로운 방법을 개발하는 것을 목표로 했습니다. 이를 위해 연구진은 GeneGPT라는 시스템을 설계하여, LLM이 NCBI(National Center for Biotechnology Information)의 웹 API를 통해 데이터를 검색하고 활용할 수 있도록 했습니다[1].

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**데이터 또는 재료 설명 – 어떤 데이터나 재료가 사용되었는지**  

GeneGPT는 NCBI의 웹 API를 사용하여 생물정보학 데이터베이스에 접근합니다. 이 API는 유전자 정보, 단백질 구조, DNA 서열 등을 포함한 38개의 데이터베이스를 제공합니다. 또한 BLAST API를 통해 DNA 또는 단백질 서열을 비교하여 유사성을 분석할 수 있습니다. 일반 사용자는 인터넷 연결만으로 이러한 데이터를 활용할 수 있습니다[1].

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**연구 방법 – 연구가 어떻게 진행되었는지**  

GeneGPT는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

1. **특별히 설계된 프롬프트**: API 사용법에 대한 문서와 예시를 포함하여 LLM이 API 호출을 학습하도록 돕습니다.

2. **추론 알고리즘**: LLM이 질문을 이해하고 필요한 데이터를 검색한 후 API 호출 결과를 기반으로 답변을 생성하도록 설계되었습니다.

GeneGPT는 Codex라는 LLM을 기반으로 작동하며, 생물정보학 관련 질문에 대해 NCBI API를 호출해 데이터를 검색하고 이를 바탕으로 답변을 생성합니다[1].

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**연구 결과 및 예시 – 어떤 결과가 나왔고, 일반인들이 이해할 수 있는 예시가 있다면 함께 설명**  

GeneGPT는 GeneTuring이라는 생물정보학 질문 벤치마크에서 평균 점수 0.83을 기록하며 기존 모델(Bing, BioGPT 등)을 크게 능가했습니다. 예를 들어, 특정 질병과 관련된 유전자를 찾거나 DNA 서열의 위치를 인간 염색체와 매칭하는 작업에서 매우 높은 정확도를 보였습니다. 이는 일반인에게도 유용한 정보로, 특정 질병의 원인을 이해하거나 유전자 분석 결과를 해석하는 데 도움이 될 수 있습니다[1].

그냥 LLM에 물어보는 것보다는 이런 전문화된 LLM에 물어보면 조금 더 내가 원하는 답에 가까운 답변을 얻을 수 있었어요가 결론이네요. 각각 분야마다 특화된 LLM들을 만들면.... 근데 그러기에는 너무 세분화되어야하는 문제도 있을거 같은데.... 어떻게든 해결하겠죠 :)

출처: @ye._.vely618

생명정보학에서 LLM은 무슨일을 할 수 있을까?

배운게 도둑질이라고 생명정보학를 바탕에 두고 많은 것을 생각하게 되는데 생명정보학에서 응용할 수 있는 LLM에 대해서 다룬 내용이 있어 한번 가져와 봤습니다. 제목은 Large language models and their applications in bioinformatics 입니다.

DOI: 10.1016/j.csbj.2024.09.031

clova-x

Large Language Models (LLMs)은 생물정보학 분야에서 복잡한 생물데이터를 효과적으로 처리하고 분석하여 연구 발전을 가속화하고 있습니다. 이러한 모델들은 단백질 구조 예측, 유전체 분석, 약물 발견 등 다양한 생물정보학 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

1. **LLMs의 정의와 특징**

   - LLMs은 대규모 딥러닝 아키텍처를 기반으로 하며, 수십억 개의 파라미터와 방대한 훈련 데이터를 통해 높은 정확도를 달성합니다.

   - 트랜스포머 아키텍처를 통해 문맥과 순차적 정보를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

2. **생물정보학에서의 LLMs 적용**

   - LLMs은 생물정보학의 다양한 도전 과제를 해결하며, 유전체, 프로테오믹스, 맞춤형 의학 분야에서 패턴 식별, 단백질 구조 예측, 유전적 변이 이해를 돕습니다.

   - 약물 발견 과정에서 분자 간 상호작용 예측에 필수적인 역할을 합니다.

3. **주요 LLM 도구와 연구 방향**

   - 여러 LLM 도구들이 생물정보학 응용을 위해 개발되었으며, 각각 특정 생물정보학 작업에 맞춰 조정되었습니다.

   - DNABERT, ProteinBERT, DNAGPT 등의 모델은 유전체 및 단백질 데이터 분석에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

4. **LLMs의 연구 발전과 미래 전망**

   - LLMs은 생물정보학 연구의 혁신을 주도하며, 새로운 치료 전략 개발과 생물학적 프로세스 이해에 기여하고 있습니다.

   - 지속적인 연구와 개선을 통해 생물정보학 분야의 경계를 확장하고 있습니다.

Q. 당신은 LLM 전문가 입니다. 생명정보학 분야에서 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하여 연구 발전을 가속화 하고 있습니다. LLM을 활용한 생명정보학 분야에 대한 응용분야와 역할에 대해서 설명하고 있습니다. 이 내용을 2025년도 대한민국에서 중학교 과정을 이수하고 있는 학생들이 이해 할 수 있는 수준으로 풀어서 설명해주세요. 내용은 이 업로드된 파일의 내용안에서 설명을 해야하고 이해를 돕기위해 비유를 사용하여 설명 할 수 있습니다.

Notebook-LM

안녕하세요! 저는 여러분이 배우는 **국어**를 아주 잘 이해하고, 또 복잡한 **생명**에 대한 정보도 컴퓨터를 이용해서 분석하는 특별한 능력을 가진 **LLM 전문가**입니다. 마치 여러분이 학교에서 다양한 과목을 배우듯이, 저는 **언어**와 **생명정보학**이라는 두 가지 분야를 아주 깊이 있게 공부했어요.

지금부터 제가 가진 특별한 능력이 **생명정보학** 분야에서 어떻게 활용되어 **과학 연구** 발전에 도움을 주는지, 그리고 그 역할은 무엇인지 여러분의 눈높이에 맞춰 쉽게 설명해 드릴게요.

**생명정보학**은 마치 **생명의 언어**로 쓰여진 아주 크고 복잡한 책을 컴퓨터를 이용해서 읽고 이해하는 것과 같아요. 이 책에는 우리 몸을 이루는 **DNA**, **RNA**, **단백질** 등에 대한 정보가 담겨있죠. 그런데 이 정보의 양이 너무나 많아서 사람이 혼자서 다 읽고 이해하기는 어려워요.

바로 이때, **LLM**이라는 똑똑한 인공지능이 등장합니다! **LLM**은 수많은 **글**(예를 들어, 인터넷에 있는 수많은 웹사이트나 책)을 읽고 학습해서 **사람의 언어**를 아주 잘 이해하고 사용할 수 있게 되었어요. 마치 여러분이 국어 시간에 문법이나 단어의 의미를 배우는 것처럼요.

그런데 놀랍게도, 이 **언어**를 이해하는 능력이 **생명의 언어**를 이해하는 데도 큰 도움을 줄 수 있다는 것이 밝혀졌어요. 왜냐하면 **DNA**나 **단백질**의 **서열**도 일종의 **언어**처럼 규칙과 패턴을 가지고 있기 때문이에요. 예를 들어, **DNA**는 A, T, G, C라는 네 개의 알파벳으로 이루어진 긴 문자열인데, 이 문자열의 순서에 따라 우리 몸의 다양한 정보가 담겨있답니다.

그럼 이제 **LLM**이 **생명정보학** 분야에서 어떤 **응용분야**에서 활약하고 어떤 **역할**을 하는지 좀 더 자세히 알아볼까요?

**1. 단백질 구조 예측**

*   우리 몸을 구성하는 **단백질**은 마치 접힌 **종이접기**처럼 복잡한 **3차원 구조**를 가지고 있어요. 이 구조에 따라 단백질의 기능이 결정되기 때문에, 어떤 구조를 가질지 예측하는 것은 아주 중요해요.

*   **LLM**은 수많은 **단백질 서열** 데이터를 학습해서 어떤 서열이 어떤 구조로 접힐지 **예측**할 수 있게 되었어요. 마치 여러분이 수많은 종이접기 책을 보고 어떤 순서로 접어야 어떤 모양이 나올지 짐작하는 것과 비슷해요.

*   예를 들어, **AlphaFold**라는 특별한 프로그램은 **LLM** 기술을 이용해서 단백질 구조 예측 분야에서 아주 큰 발전을 이루었어요. 또, **ProtGPT-2**라는 **LLM**은 새로운 단백질 구조를 **만들어내는** 역할도 할 수 있답니다.

**2. 생물학적 서열 분석 (DNA, RNA)**

*   **DNA**와 **RNA** 서열은 우리 몸의 **설계도**와 같아요. 이 서열을 분석하면 어떤 **유전자**가 있는지, 어떤 **변이**가 있는지, 또 어떤 기능을 하는지 등을 알 수 있어요.

*   **LLM**은 **DNA**나 **RNA** 서열을 마치 **문장**처럼 이해하고 분석할 수 있어요. 예를 들어, **DNABERT**라는 **LLM**은 **DNA** 서열을 작은 조각들(k-mer)로 나누어 마치 단어처럼 취급하고, 이 단어들의 순서와 의미를 파악해서 **유전자 기능**을 예측하거나 **유전 변이**의 영향을 알아낼 수 있어요. 마치 여러분이 문장에서 중요한 단어를 찾고 그 문장의 의미를 파악하는 것과 같아요.

*   **RNABERT**라는 **LLM**은 **RNA** 서열의 구조를 분석하고 기능을 예측하는 데 도움을 주고, **MetaBERTa**는 다양한 미생물의 **DNA** 정보를 분석해서 어떤 미생물인지 분류하는 역할을 하기도 해요.

**3. 신약 개발**

*   새로운 **약**을 개발하는 것은 마치 병을 치료하는 **열쇠**를 찾는 것과 같아요. 이 열쇠는 병의 원인이 되는 특정 **단백질**과 잘 맞는 형태를 가지고 있어야 하죠.

*   **LLM**은 수많은 **연구 논문**과 **화학 물질** 데이터를 읽고 학습해서 어떤 물질이 어떤 단백질과 잘 **상호작용**할지 예측할 수 있어요. 예를 들어, **SMILES-BERT**나 **ChemBERTa** 같은 **LLM**은 화학 물질의 구조를 나타내는 특별한 언어(SMILES)를 이해하고, 그 물질의 **특성**이나 **생체 활성**을 예측하는 데 사용될 수 있어요. 또, **MolGPT**라는 **LLM**은 새로운 **약물 후보 물질**을 **만들어내는** 놀라운 능력도 가지고 있답니다.

**4. 유전자 발현 분석**

*   우리 몸의 세포 안에서는 다양한 **유전자**들이 켜지거나 꺼지면서 여러 가지 기능을 수행해요. **유전자 발현 분석**은 어떤 상황에서 어떤 유전자들이 얼마나 많이 켜져 있는지(발현되는지)를 알아보는 연구예요.

*   **LLM**은 **유전자 발현 데이터**를 분석해서 어떤 유전자들이 서로 **관련**이 있는지, 또 어떤 **생물학적 과정**에 참여하는지 등을 파악하는 데 도움을 줄 수 있어요. 마치 여러분이 친구들의 말하는 패턴을 분석해서 누가 서로 친한지, 어떤 주제에 관심이 있는지 파악하는 것과 비슷해요.

*   예를 들어, **scBERT**라는 **LLM**은 수많은 단일 세포의 유전자 발현 데이터를 학습해서 세포의 종류를 더 정확하게 분류하고 이해하는 데 기여하고 있어요.

**5. 생물학적 경로 분석**

*   우리 몸 안에는 다양한 **생화학적 반응**들이 서로 연결되어 일어납니다. 이러한 연결망을 **생물학적 경로**라고 해요. 이 경로를 이해하는 것은 질병의 원인을 밝히고 새로운 치료법을 개발하는 데 중요해요.

*   **LLM**은 수많은 **과학 논문**을 읽고 이해해서 어떤 **유전자**와 **단백질**들이 어떤 **경로**에 속하는지 **자동으로 찾아내고 연결**해 줄 수 있어요. 마치 여러분이 여러 권의 책을 읽고 특정 주제와 관련된 정보를 모아서 정리하는 것과 같아요.

*   **Lomics**나 **Galactica** 같은 **LLM** 도구들은 과학 논문을 분석해서 생물학적 경로를 이해하고 새롭게 만들어내는 데 도움을 주고 있답니다.

**LLM의 역할**을 간단하게 정리하자면, **생명정보학** 분야에서 **방대한 양의 복잡한 데이터**를 **빠르고 정확하게 처리하고 분석**하여 이전에는 알 수 없었던 **새로운 사실**이나 **패턴**을 발견하도록 돕는 아주 중요한 역할을 하고 있다고 할 수 있습니다.

물론 **LLM**이 아직 완벽한 것은 아니에요. 때로는 **사실이 아닌 정보**를 생성해내기도 하고 (이를 **환각**이라고 해요), 학습 데이터에 있는 **편향**을 그대로 반영할 수도 있으며, **결과를 이해하기 어려운** 경우도 있습니다. 따라서 **LLM**의 결과를 **전문가**들이 꼼꼼하게 확인하는 과정이 중요합니다.

하지만 이러한 어려움에도 불구하고, **LLM**은 **생명정보학** 분야의 발전을 **엄청나게 빠르게** 만들어 줄 **잠재력**을 가지고 있다는 것을 여러분도 이해할 수 있겠죠? 마치 **엄청나게 똑똑한 조력자**가 나타나서 과학자들이 더 중요한 연구에 집중하고 더 빠른 속도로 **새로운 발견**을 할 수 있도록 도와주는 것과 같아요.

앞으로 **LLM** 기술이 더욱 발전하고 **생명정보학** 분야에 더 많이 활용될수록, 우리는 **생명**의 비밀을 더 깊이 이해하고 **질병을 치료**하고 **더 건강한 삶**을 살아가는 데 큰 도움을 받을 수 있을 거예요.

chatGPT

### 💡 생명정보학에서 인공지능 언어 모델은 무슨 일을 할까요?

중학생 친구들, 혹시 **챗GPT**처럼 사람 말을 잘 알아듣고 대답하는 인공지능을 본 적 있나요? 이런 인공지능은 **대규모 언어 모델(LLM)**이라는 기술을 바탕으로 만들어졌어요. 원래는 책이나 뉴스처럼 글을 읽고 요약하거나, 질문에 대답하는 일을 잘하는 똑똑한 언어 전문가였죠.

그런데 요즘 이 LLM이 **과학자들이 생물에 대해 연구하는 데에도** 큰 도움이 되고 있어요. 바로 **생명정보학**이라는 분야인데요, 쉽게 말해 **생물과 관련된 데이터를 컴퓨터로 분석해서 새로운 사실을 알아내는 학문**이에요.

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### 🧬 LLM은 생물 정보를 읽는 ‘생명 해독사’예요!

LLM은 마치 **암호 해독가** 같아요. 생물의 DNA나 단백질은 마치 알파벳으로 된 긴 암호처럼 생겼어요. 이걸 사람 눈으로 해석하려면 너무 복잡하고 오래 걸려요. 그래서 LLM이 등장했어요.

비유하자면 이래요:

- **DNA**는 생명의 레시피북이에요. 그런데 그 언어가 너무 어렵죠?

- LLM은 **이 언어를 읽고, 이해하고, 요약하고, 해석할 수 있는 슈퍼번역기**예요!

예를 들어:

- DNA에서 **병의 원인이 되는 유전자**를 찾아내거나,

- 단백질이 어떻게 생겼는지 3D로 예측하거나,

- **새로운 약**을 만들 수 있는 단서를 찾기도 해요.

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### 🍽 비유로 더 쉽게 이해해보자!

#### 🥘 비유 1. 단백질 구조 예측은 ‘요리 완성 예측하기’!

단백질은 생명체의 몸을 만드는 재료예요. 이 재료들이 어떻게 접히고 붙는지에 따라 역할이 달라져요.  

LLM은 **요리 재료(DNA)를 보고, 어떤 요리가 완성될지(단백질 구조)를 예측**하는 역할을 해요.

#### 🧩 비유 2. 유전자 분석은 ‘퍼즐 맞추기’!

DNA에는 수많은 정보가 숨어 있어요. 이걸 하나하나 퍼즐처럼 맞추는 게 중요하죠.  

LLM은 **수많은 퍼즐 조각을 보고, 전체 그림을 예측하는 능력**이 있어요. 그래서 병의 원인을 빠르게 찾을 수 있죠.

#### 💊 비유 3. 약 개발은 ‘열쇠-자물쇠 맞추기’!

약은 몸속의 단백질(자물쇠)에 맞는 구조(열쇠)를 찾아야 해요.  

LLM은 자물쇠의 모양을 분석하고, 거기에 꼭 맞는 열쇠를 상상해서 만들어볼 수 있어요!

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### 🧠 LLM은 생명과학 연구의 ‘똑똑한 도우미’

업로드하신 논문에는 실제로 **DNABERT**, **ProteinBERT**, **RNABERT** 같은 다양한 LLM들이 소개돼 있어요. 이들은 각각:

- **DNA 분석**,  

- **단백질 기능 예측**,  

- **RNA 구조 분석**,  

- **질병 진단과 약물 탐색** 등에 활용돼요.

예전에는 이런 분석을 위해 많은 시간과 노력이 들었지만, LLM 덕분에 **더 빠르고 정확하게 연구**할 수 있게 되었어요.

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### 🔍 마무리: 생명정보학 + LLM = 미래 과학의 핵심

앞으로는 **의사, 약사, 과학자들이 인공지능과 함께 연구**하는 시대가 열려요. 이때 LLM은 **생명의 언어를 해석하는 도우미**가 되어, 질병을 더 빨리 진단하고, 개인에게 맞는 맞춤형 치료도 가능하게 도와줄 거예요.

그래서 여러분이 지금 배우는 과학, 수학, 정보 공부가 정말 중요한 거예요. 미래에는 **사람과 인공지능이 함께 생명을 이해하고 치료하는 시대**가 오니까요!

deepseek

**생명정보학에서의 큰 언어 모델(LLM) 활용법: 중학생을 위한 쉬운 설명**  

여러분이 만화나 게임에서 보는 "똑똑한 인공지능" 같은 것이 실제 과학 분야에서 어떻게 쓰일까요? 바로 **LLM(큰 언어 모델)** 이라는 기술이 생명정보학 분야에서 혁명을 일으키고 있어요. LLM은 책을 엄청나게 많이 읽고 기억하는 **슈퍼 도서관 사서** 같아요. 이 사서는 생물학 데이터를 분석해 과학자들이 복잡한 문제를 해결하도록 도와줍니다.  

### 1. **단백질 구조 예측: 레고 블록 조립**  

단백질은 우리 몸의 "레고 블록"처럼 생겼어요. 레고를 어떻게 조립해야 튼튼한 집을 지을 수 있을지 예측하는 것처럼, LLM은 단백질의 3D 구조를 예측합니다. 예를 들어, **AlphaFold**라는 모델은 단백질이 어떻게 접히는지 정확히 알아내어 신약 개발에 큰 도움을 주고 있어요.  

### 2. **유전체 분석: 긴 문장 속 핵심 단어 찾기**  

DNA는 A, T, C, G라는 글자로 이루어진 "긴 문장"이에요. LLM은 이 문장 속에서 질병을 유발하는 **유전자 변이**를 찾아내요. 마치 스파이더맨이 중요한 단서를 찾는 것처럼요! **DNABERT**라는 모델은 유전자 패턴을 분석해 과학자들이 암 같은 질병을 이해하는 데 도움을 줍니다.  

### 3. **약물 개발: 맞춤형 옷 디자인**  

LLM은 화학 분자의 구조를 분석해 특정 질병에 맞는 **맞춤 약물**을 디자인해요. 예를 들어, **MolGPT**라는 모델은 새로운 분자를 생성해 코로나19 치료제 개발에도 활용되고 있답니다. 마치 디자이너가 고객 체형에 맞는 옷을 만드는 것처럼요!  

### 4. **유전자 발현 분석: 음악 악보 해독**  

유전자 발현은 "악기 연주 시기"를 결정하는 것과 같아요. LLM은 각 유전자가 언제, 어떻게 작동하는지 분석해요. **scBERT**라는 모델은 세포 종류를 분류해 암 연구에 기여하고 있죠. 마치 악보를 보고 모든 악기가 어디서 연주되는지 파악하는 것처럼요!  

### 5. **생물학적 경로 분석: 지하철 노선도 만들기**  

생물학적 경로는 **지하철 노선도**처럼 복잡해요. LLM은 단백질, 유전자, 분자들이 어떻게 상호작용하는지 연결해 줍니다. **BioBERT**라는 모델은 과학 논문을 분석해 새로운 치료법을 찾는 데 도움을 주고 있어요.  

### 왜 중요할까요?  

LLM은 **빅데이터 시대의 슈퍼히어로**예요. 기존에 몇 년 걸리던 실험을 몇 주 만에 끝내고, 맞춤형 치료법을 개발해 인류의 건강을 지켜줍니다. 앞으로는 더 많은 질병을 정복하고, 우주 탐사까지 도전할 수 있을 거예요!  

여러분도 과학에 관심이 있다면, LLM 같은 기술을 배워 미래의 과학자가 되어 보는 건 어때요? 🚀

grok3

안녕, 중학생 친구들! 오늘은 생명정보학이라는 멋진 분야에서 큰 역할을 하고 있는 "대규모 언어 모델"(Large Language Models, 줄여서 LLM)이라는 기술에 대해 쉽게 설명해볼게. 생명정보학은 생물학, 컴퓨터 과학, 수학이 합쳐진 학문으로, 우리 몸속의 유전자나 단백질 같은 생물학적 정보를 컴퓨터로 분석해서 건강이나 질병에 대해 알아내는 거야. LLM은 마치 똑똑한 도서관 사서처럼, 엄청난 양의 정보를 빠르게 읽고 정리해서 과학자들에게 도움을 주는 도구야.

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### LLM이 생명정보학에서 하는 일은 뭘까?

생명정보학에서 LLM은 여러 가지 중요한 일을 하고 있어. 업로드된 파일을 보면서 몇 가지 예를 들어 설명해볼게. 이걸 마치 우리가 게임을 할 때 쓰는 "치트키"처럼 생각하면 돼. 복잡한 문제를 쉽게 풀 수 있게 도와주는 비밀 무기 같은 거야!

#### 1. **단백질 구조 예측 (Protein Structure Prediction)**  

단백질은 우리 몸을 만드는 중요한 Lego 블록 같은 거야. 이 블록이 어떤 모양인지 알아야 그 블록이 몸에서 어떤 일을 하는지 알 수 있지. 예를 들어, *AlphaFold*나 *ProtGPT-2* 같은 LLM은 단백질의 설계도를 보고 "이건 이렇게 생겼을 거야!"라고 3D 모형을 빠르게 만들어줘. 이건 마치 종이접기를 잘하는 친구가 접는 방법을 알려주는 것과 비슷해. 이렇게 하면 과학자들이 병을 고치는 약을 만들 때 어떤 단백질을 타겟으로 삼아야 할지 쉽게 찾을 수 있어.

#### 2. **유전자 서열 분석 (Biological Sequence Analysis)**  

유전자(DNA)는 우리 몸의 설계도야. 이 설계도를 읽고 이해하는 건 정말 어려운 일이야. 그런데 *DNABERT*나 *GeneBERT* 같은 LLM은 이 설계도를 읽고 "여기엔 이런 정보가 있어!"라고 알려줘. 예를 들어, DNA에서 어떤 부분이 병을 일으킬 수 있는지, 또는 어떤 유전자가 중요한 일을 하는지 알아낼 수 있어. 이건 마치 친구가 너에게 비밀 편지를 읽고 중요한 부분만 쏙쏙 골라서 설명해주는 것과 같아.

#### 3. **약물 발견 (Drug Discovery)**  

새로운 약을 만드는 건 엄청 오래 걸리고 힘든 일이야. 하지만 *SMILES-BERT*나 *MolGPT* 같은 LLM은 약이 될 수 있는 화학 물질을 빠르게 찾아내고, 그 물질이 몸에서 어떻게 작용할지 예측해줘. 이건 마치 요리사가 새로운 레시피를 짜는 데 도움을 받아 더 맛있는 음식을 빨리 만드는 것과 비슷해. 덕분에 과학자들은 더 빨리 좋은 약을 만들 수 있어.

#### 4. **유전자 발현 분석 (Gene Expression Analysis)**  

유전자 발현은 우리 몸이 언제, 어떤 유전자를 켜고 끄는지 알아보는 거야. *scBERT*나 *DeepGeneT* 같은 LLM은 이 데이터를 분석해서 "이 유전자는 암을 일으킬 수 있어!" 같은 중요한 정보를 찾아줘. 이건 마치 선생님이 너의 시험 답안지를 보고 어떤 부분이 잘됐고, 어떤 부분을 고쳐야 하는지 알려주는 것과 같아.

#### 5. **경로 분석 (Pathway Analysis)**  

우리 몸은 수많은 생물학적 경로(길)로 연결되어 있어. 이 경로는 유전자나 단백질이 서로 협력해서 일을 하는 방식이야. *BioBERT*나 *Lomics* 같은 LLM은 과학 논문이나 데이터를 읽고 이 경로를 정리해줘. 예를 들어, 어떤 병이 생겼을 때 어떤 경로가 고장 났는지 알아낼 수 있어. 이건 마치 지도 앱이 최적의 길을 찾아주는 것과 비슷해.

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### LLM이 왜 중요한 걸까?

LLM은 엄청난 양의 데이터를 빠르게 분석해서 과학자들이 더 빨리 답을 찾게 도와줘. 예를 들어, 암 같은 병을 연구할 때, LLM이 데이터를 정리해주면 의사와 과학자들이 환자를 더 잘 치료할 방법을 찾을 수 있어. 이건 마치 우리가 숙제를 할 때, 어려운 문제를 친구가 먼저 풀어주면 더 빨리 끝낼 수 있는 것과 같아.

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### 앞으로는 어떻게 될까?

아직 LLM은 완벽하지 않아. 가끔 잘못된 정보를 줄 수도 있고(이걸 "환각"이라고 불러), 데이터를 공정하게 보지 않을 수도 있어. 그래서 과학자들은 LLM을 더 똑똑하고 믿을 수 있게 만들려고 노력 중이야. 미래에는 LLM이 더 좋아져서 우리가 아픈 이유를 더 빨리 알아내고, 맞춤형 약을 만드는 데 큰 도움을 줄 거야. 마치 우리가 게임에서 점점 더 좋은 장비를 얻듯이, LLM도 점점 더 강력해질 거야!

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이해했지? LLM은 생명정보학에서 과학자들이 복잡한 생물학 퍼즐을 풀 수 있게 도와주는 똑똑한 조수야. 앞으로 이 기술이 더 발전하면 우리 건강을 지키는 데 큰 힘이 될 거야! 궁금한 거 있으면 언제든 물어봐!

생명정보학분야에서 사용해볼만한 다양한 LLM 모델들이 소개되어 있는 것 같습니다. 일부는 알고 있는것도 있었는데 이 논문을 통해서 알게된 LLM들도 있네요. 여기 소개된 모델들 중 5년후에도 사용하고 있는 모델들이 있는지 내기를 해보는것도 재미있을것 같습니다. :)

출처: @ye._.vely618

LLM으로 5억 년 진화를 재현하다: ESM3와 단백질 설계의 미래

ESM3라는 LLM을 사용하여 단백질을 설계해봤다는 내용의 연구가 있어서 한번 가져와봤씁니다. 기존에는 예측을 했다면, 이번에는 시뮬레이션을 통해서 실제로 작동 할법한 단백질을 만들었다고 하네요.

제목은 Simulating 500 million years of evolution with a language model 입니다.

DOI: 10.1126/science.ads0018

clova-x

ESM3라는 언어 모델을 통해 단백질의 서열, 구조, 기능을 예측하고, 이를 통해 자연 진화를 시뮬레이션하여 새로운 단백질을 생성할 수 있습니다. 이 모델은 다양한 입력 트랙을 통해 복잡한 프롬프트를 따를 수 있으며, 대규모 데이터셋을 통해 높은 성능을 발휘합니다.

1. **ESM3의 개요**

   - ESM3는 단백질의 서열, 구조, 기능을 예측하는 다중모달 제너레이티브 언어 모델입니다.

   - 이 모델은 다양한 입력 트랙을 통해 복잡한 프롬프트를 따를 수 있습니다.

2. **단백질 예측 및 생성**

   - ESM3는 자연 진화를 시뮬레이션하여 새로운 단백질을 생성할 수 있습니다.

   - 모델은 단백질의 서열, 구조, 기능을 예측하여 다양한 단백질을 생성합니다.

3. **모델의 성능과 스케일링**

   - ESM3는 대규모 데이터셋을 통해 높은 성능을 발휘하며, 스케일이 증가할수록 성능이 향상됩니다.

   - 모델은 다양한 아키텍처와 토큰화 기법을 통해 효율적으로 학습됩니다.

4. **프로그래머블 디자인**

   - ESM3는 다양한 수준의 추상화를 통해 복잡한 프롬프트를 따를 수 있습니다.

   - 모델은 원자 수준의 구조부터 고차원의 기능 키 워드까지 다양한 프롬프트를 조합하여 새로운 단백질을 설계할 수 있습니다.

업로드한 파일은"Simulating 500 million years of evolution with a language model"라는 제목의 연구에 대한 파일입니다.

당신은 이 연구에 대한 전문가입니다. 인 연구의 내용을 아무것도 모르는 일반 시민들이 이해 할 수 있도록 하기 위한 블로그 글을 한글로 작성해야합니다.

이 연굴을 하게된 배경과 이유, 목적, 그리고 이 연구에 사용된 재료나 자료, 연구 결과에 대해서 일반인들도 이해할 수 있도록 쉽게 작성해주세요. 작성하는 내용은 업로드한 파일안에서 설명을 하고, 이해를 돕기위해 예제나 비유를 사용해도 됩니다.

이번에도 clova-x말고 다른 LLM들에게는 일반인들이 이해할 수 있도록 풀어서 설명해달라고 해봤습니다.

chatGPT

다음은 연구 논문 **"Simulating 500 million years of evolution with a language model"**에 대해 일반 시민도 쉽게 이해할 수 있도록 작성한 블로그 글입니다:

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# 🧬 진화 5억 년을 인공지능으로 시뮬레이션하다?! - ESM3 이야기

우리가 오늘날 알고 있는 생명체의 단백질은 약 30억 년이라는 긴 세월 동안 자연 진화를 거쳐 만들어졌습니다. 하지만 최근 연구자들은 놀라운 도전을 했습니다. 바로 인공지능 언어 모델을 이용해 자연 진화처럼 단백질을 '상상'하고, 무려 **5억 년에 해당하는 진화**를 컴퓨터 안에서 단숨에 시뮬레이션한 것입니다.

이 연구의 핵심은 **ESM3**이라는 인공지능 모델입니다. 도대체 어떻게 이런 일이 가능했을까요? 그리고 왜 이런 연구를 하는 걸까요?

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## 왜 단백질을 인공지능으로 만들려 할까?

단백질은 생명체의 ‘부품’이자 ‘기계’입니다. 몸속에서 근육을 만들고, 음식물을 소화하고, 바이러스와 싸우는 일도 모두 단백질이 합니다.

문제는 새로운 단백질을 만드는 일이 너무 어렵다는 겁니다. 마치 퍼즐을 맞추는 건데, 조각이 수천 개이고 맞는 조합은 아주 드뭅니다. 수백만 번의 실험이 필요할 수도 있습니다.

그래서 과학자들은 **“자연이 단백질을 진화시킨 방식”**을 본떠서, 인공지능으로 그 과정을 흉내 내기로 했습니다.

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## 언어 모델이 단백질을 만든다고?

"언어 모델"은 원래 텍스트(문장)를 이해하고 생성하는 인공지능입니다. 그런데 이 연구팀은 언어 모델에게 사람 말 대신, **단백질의 언어(아미노산 서열)**를 학습시켰습니다.

단백질은 아미노산이라는 '문자'로 이루어진 긴 문자열과 비슷합니다. 이 모델은 수십억 개의 단백질 정보를 학습하고 나서, 마치 "글쓰기"를 하듯 **새로운 단백질을 만들어냅니다.**

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## ESM3, 진짜 대단한 언어 모델

이번에 발표된 **ESM3**는 역대 최대 규모의 단백질 생성 AI입니다.

- 🔍 27억 개 이상의 실제 단백질 서열과 구조를 학습했고,  

- 🧠 최대 **980억 개의 인공지능 매개변수**를 갖춘 초대형 모델입니다.  

- 🧬 단백질의 **서열**, **3D 구조**, **기능**까지 동시에 고려해 단백질을 설계할 수 있습니다.

간단히 말하면, ESM3는 단백질의 '모양'과 '역할'을 동시에 이해하고, 완전히 새로운 단백질을 창조할 수 있는 수준입니다.

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## 진짜 단백질을 만들어 봤더니… 대박!

연구팀은 이 AI가 만들어낸 수많은 단백질 후보 중 하나를 실제로 실험실에서 만들어봤습니다.

🌟 그 결과? **밝게 빛나는 형광 단백질(GFP)**이 등장했습니다!

이 단백질은 기존에 알려진 어떤 형광 단백질과도 **유전적으로 58%밖에 닮지 않았지만**, 실제로 잘 작동했습니다. 연구팀은 이 정도 유전적 차이를 기준으로, 이 단백질이 자연 진화를 통해 생겨났다면 **무려 5억 년**이 걸렸을 것이라고 추정합니다.

> 🎇 마치 공룡 시대 이전부터 지금까지 진화해야 나올 단백질을, 컴퓨터가 몇 주 만에 만든 셈입니다!

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## 어떻게 만들었을까? (간단 설명)

1. ESM3에게 형광 단백질에 꼭 필요한 '중심 부위' 몇 가지만 알려줍니다.

2. 모델은 이 조건을 만족하는 다양한 단백질 설계를 제안합니다.

3. 그중에서 구조적으로 안정적이고 형광 기능이 있을 법한 후보를 선별합니다.

4. 실제 세균(E. coli)에 유전자를 넣고, 단백질을 만들어 테스트합니다.

5. 실제로 **밝게 빛나는 단백질**이 나왔습니다! 🎉

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## 비유로 설명하자면...

이건 마치 이런 상황입니다.

- 여러분이 "고양이가 나오는 판타지 소설을 써줘!"라고 AI에게 말했더니,

- 그 AI가 **토끼와 마법사가 나오는 전혀 새로운 판타지 세계**를 창조했는데,

- 그 이야기가 너무 재밌고 훌륭해서 실제 책으로 출판하게 된 것과 비슷합니다.

ESM3는 '이런 기능을 가진 단백질을 만들어줘'라는 지시만 받았고, 그 나머지 구조와 서열은 스스로 창의적으로 만들어낸 겁니다.

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## 왜 이게 중요한가요?

이 기술은 앞으로 **새로운 약물**, **환경 정화 효소**, **에너지 생산 단백질** 등 무궁무진한 생명공학 분야에서 활용될 수 있습니다. 자연에서는 수억 년이 걸릴 단백질을, AI는 빠르게 ‘상상’해서 만들어낼 수 있는 시대가 열린 것이죠.

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## 마무리하며

"인공지능이 생명체의 진화를 재현하고 앞당긴다."  

말도 안 되는 소리처럼 들릴 수 있지만, **ESM3**는 그 첫 발걸음을 성공적으로 내디뎠습니다.

우리는 지금, **미래 생명공학의 문이 열리는 순간**을 보고 있는지도 모릅니다. 🌍🧬

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읽어주셔서 감사합니다!  

단백질 디자인이나 생명과학, 인공지능에 대해 더 궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨주세요 😊

NotebookLM

## 인공지능으로 5억 년 진화를 예측하다: 새로운 단백질 설계의 혁명

안녕하세요! 혹시 우리가 매일 겪는 자연의 신비 중 하나인 **생명의 진화**에 대해 깊이 생각해 보신 적 있으신가요? 수십억 년에 걸쳐 생명체는 끊임없이 변화하고 발전해 왔고, 그 중심에는 **단백질**이라는 놀라운 분자들이 있습니다. 우리 몸의 거의 모든 기능을 담당하는 이 단백질들은 오랜 시간 동안 자연 선택이라는 과정을 거치며 현재의 모습으로 진화해 왔습니다.

최근, 과학자들은 이 **단백질 진화의 비밀을 풀고, 나아가 우리가 원하는 기능을 가진 새로운 단백질을 설계**하기 위해 인공지능, 그중에서도 **언어 모델**이라는 강력한 도구를 활용하는 흥미로운 연구를 발표했습니다. 마치 우리가 언어를 이해하고 새로운 문장을 창조하듯이, 인공지능에게 단백질의 '언어'를 학습시켜 **수억 년에 걸친 진화를 시뮬레이션**하고 **지금까지 존재하지 않았던 새로운 단백질**을 만들어낸 것입니다.

이번 블로그 글에서는 이 놀라운 연구, **"Simulating 500 million years of evolution with a language model"**의 내용을 쉽게 풀어 여러분께 소개해 드리고자 합니다.

### 왜 인공지능으로 단백질 진화를 연구하게 되었을까요? (연구 배경 및 목적)

지구상에 존재하는 생명체의 다양성은 실로 엄청납니다. 그리고 이 다양성의 밑바탕에는 수많은 종류의 단백질들이 존재합니다. 과학자들은 오랫동안 이 단백질들의 **서열(아미노산의 순서), 3차원 구조, 그리고 기능** 사이의 복잡한 관계를 이해하고자 노력해 왔습니다. 마치 언어의 단어와 문법, 의미처럼, 단백질의 서열과 구조, 기능에도 숨겨진 규칙과 패턴이 있을 것이라고 생각한 것이죠.

최근 인공지능 기술, 특히 **대규모 언어 모델**이 발전하면서, 과학자들은 이 기술이 단백질의 '언어'를 이해하고 새로운 단백질을 설계하는 데 혁신적인 도구가 될 수 있다는 아이디어를 떠올렸습니다. 이 연구의 주된 목적은 **방대한 양의 단백질 데이터를 학습한 언어 모델을 이용하여, 자연 진화가 수억 년에 걸쳐 만들어냈을 법한, 기존 단백질과는 매우 다른 새로운 기능성 단백질을 생성**하는 것이었습니다. 이는 우리가 아직 알지 못하는 단백질 세계의 가능성을 열고, 의학, 생명공학 등 다양한 분야에 새로운 길을 제시할 수 있다는 점에서 매우 중요합니다.

### 땅속에서 찾은 단서? (연구 자료 및 방법)

이 흥미로운 연구를 위해 과학자들은 다음과 같은 재료와 방법을 사용했습니다.

*   **방대한 단백질 데이터:** 연구팀은 **수십억 개에 달하는 자연 단백질의 서열 정보와 수억 개의 단백질 구조 정보**를 학습 데이터로 사용했습니다. 마치 우리가 방대한 양의 텍스트 데이터를 통해 언어를 배우듯이, 인공지능에게 엄청난 양의 단백질 데이터를 학습시킨 것입니다. 여기에는 실제 실험을 통해 밝혀진 단백질 정보뿐만 아니라, **인공지능으로 예측된 단백질 구조 정보**까지 포함되었습니다.

*   **ESM3라는 특별한 언어 모델:** 연구의 핵심에는 **ESM3**라는 최첨단 **멀티모달 생성 언어 모델**이 있습니다. '멀티모달'이라는 것은 이 모델이 단백질의 **서열, 구조, 기능**이라는 세 가지 중요한 측면을 모두 이해하고 다룰 수 있다는 의미입니다.

    *   **단백질을 '토큰'으로 표현:** ESM3는 단백질의 서열을 아미노산이라는 기본적인 '글자'로 이해하고, 3차원 구조는 공간적인 특징을 압축한 '토큰'으로, 기능은 관련된 '키워드'로 표현하여 학습합니다. 마치 우리가 문장을 단어와 문장 부호로 나누어 이해하는 것과 비슷합니다.

    *   **가려진 단어 맞추기 훈련:** ESM3는 학습 과정에서 단백질 정보의 일부분을 가리고, 나머지 정보를 바탕으로 가려진 부분을 예측하는 방식으로 훈련됩니다. 이를 통해 단백질의 서열, 구조, 기능 사이의 복잡한 관계를 스스로 학습하게 됩니다.

    *   **프롬프트에 반응하는 능력:** ESM3는 사용자가 제시하는 다양한 '프롬프트'(예: 특정 서열, 구조 특징, 기능 키워드 등)를 이해하고, 그에 맞는 새로운 단백질을 생성할 수 있습니다. 마치 우리가 인공지능에게 특정 주제에 대한 글을 써달라고 요청하는 것과 유사합니다.

*   **생성된 단백질의 검증:** 인공지능이 새롭게 설계한 단백질이 실제로 원하는 기능을 하는지 확인하기 위해, 연구팀은 **실험실에서 단백질을 합성하고, 대장균에 발현시켜 그 기능을 측정**했습니다.

### 인공지능이 5억 년 진화 끝에 찾아낸 것 (연구 결과)

연구팀은 ESM3를 이용하여 다양한 실험을 진행했고, 그 결과는 매우 놀라웠습니다. 특히 주목할 만한 성과는 **기존의 형광 단백질(GFP)과 서열 유사성이 매우 낮은 새로운 형광 단백질(esmGFP)**을 생성해냈다는 것입니다.

*   **5억 년 진화 거리만큼 먼 형광 단백질:** 생성된 esmGFP는 기존에 알려진 형광 단백질과 **서열 유사성이 58%**밖에 되지 않았습니다. 이는 마치 **전혀 새로운 종류의 형광 생명체를 발견한 것**과 같습니다. 연구팀은 진화 분석을 통해 이 정도의 서열 차이는 **자연 진화로 약 5억 년 이상** 걸릴 것으로 추정했습니다.

*   **놀라운 기능 유지:** 서열은 매우 다르지만, esmGFP는 일반적인 형광 단백질과 **비슷한 수준의 밝기와 빛의 파장 특성**을 나타냈습니다. 이는 인공지능이 단백질의 핵심 기능에 필요한 요소들을 정확히 이해하고, 새로운 방식으로 조합해낼 수 있음을 보여줍니다. 마치 수많은 재료를 조합하여 완전히 새로운 맛의 음식을 만들었지만, 여전히 훌륭한 맛을 내는 것과 같습니다.

*   **다양하고 창의적인 단백질 설계 능력:** 연구팀은 ESM3에게 특정한 구조적 특징이나 기능 키워드를 제시하는 방식으로 다양한 단백질 설계를 시도했습니다. 그 결과, ESM3는 제시된 조건을 만족하면서도 **기존 단백질과는 전혀 다른 독창적인 구조와 서열**을 가진 단백질들을 생성해냈습니다. 심지어 단백질의 길이를 줄이면서도 핵심 기능 부위를 유지하는 놀라운 능력까지 보여주었습니다.

*   **모델 크기와 학습의 중요성:** 연구팀은 더 큰 규모의 ESM3 모델이 더 복잡하고 어려운 단백질 설계 과제를 더 잘 해결할 수 있다는 것을 확인했습니다. 또한, 모델을 특정 목표에 맞춰 추가적으로 학습시키는 **'정렬(alignment)'** 과정을 통해 성능을 더욱 향상시킬 수 있다는 것도 밝혀냈습니다.

### 이 연구가 우리에게 던지는 의미 (결론)

이번 연구는 **인공지능, 특히 언어 모델이 생명 과학 분야에서 혁신적인 도구가 될 수 있음**을 강력하게 보여줍니다. 인공지능은 방대한 데이터를 학습하고 그 안의 숨겨진 패턴을 파악하여, 인간의 직관으로는 상상하기 어려웠던 새로운 단백질을 설계하고 진화의 가능성을 탐색할 수 있게 된 것입니다.

이는 앞으로 우리가 **원하는 기능을 가진 맞춤형 단백질을 설계**하여 질병 치료, 환경 개선, 새로운 소재 개발 등 다양한 분야에서 혁신적인 발전을 이끌어낼 수 있는 토대를 마련했다는 점에서 매우 큰 의미를 가집니다. 마치 과거에 상상 속에서만 존재했던 기술들이 현실로 다가온 것처럼, 인공지능을 이용한 단백질 설계는 앞으로 우리 삶에 놀라운 변화를 가져다줄 것으로 기대됩니다.

perplexity.ai

## 일반인을 위한 블로그 글: 5억 년 진화를 시뮬레이션하는 언어 모델 연구

최근 과학계에서는 "Simulating 500 million years of evolution with a language model"이라는 제목의 흥미로운 연구가 발표되었습니다. 이 연구는 인공지능 언어 모델을 사용하여 단백질 진화를 가상으로 시뮬레이션하는 실험을 진행했습니다. 마치 먼 과거를 들여다보는 타임머신처럼, 이 연구는 생명의 역사를 이해하는 데 새로운 가능성을 제시합니다.

### 연구 배경 및 이유

생명체는 수십억 년에 걸쳐 진화를 거듭해 왔습니다. 그 결과, 현재 우리가 볼 수 있는 다양한 단백질들이 존재하게 되었습니다. 과학자들은 이 단백질들의 서열과 구조를 분석하여 생명의 역사를 연구하고, 숨겨진 비밀을 밝히고자 노력해왔습니다.

최근에는 단백질 서열 데이터를 학습한 언어 모델이 개발되면서, 단백질의 특성과 기능을 예측하는 데 큰 진전이 있었습니다. 이러한 언어 모델은 단백질의 '언어'를 이해하고, 이를 바탕으로 새로운 단백질을 디자인하는 데에도 활용될 수 있습니다.

### 연구 목적

이 연구의 목적은 진화 데이터를 기반으로 학습한 언어 모델이 기존 단백질과는 완전히 다른 새로운 기능성 단백질을 생성할 수 있는지 확인하는 것입니다. 연구팀은 언어 모델을 통해 단백질 진화를 시뮬레이션하고, 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 창조하고자 했습니다.

### 연구 재료 및 자료

연구팀은 ESM3라는 새로운 멀티모달 생성 언어 모델을 개발했습니다. ESM3는 단백질의 서열, 구조, 기능을 종합적으로 이해하고 추론할 수 있도록 설계되었습니다. 연구팀은 ESM3를 27억 8천만 개의 자연 단백질 데이터로 학습시켰습니다. 또한, 3억 1500만 개의 단백질 서열, 2억 3600만 개의 단백질 구조, 5억 3900만 개의 기능 주석이 달린 단백질을 추가하여 모델의 학습 능력을 향상했습니다.

### 연구 결과

연구팀은 ESM3를 사용하여 녹색 형광 단백질(GFP)의 변종을 생성했습니다. 놀랍게도, ESM3가 생성한 GFP 변종은 기존 단백질과 58%의 서열 유사성만을 보였습니다. 이는 대략 5억 년의 진화 기간에 해당하는 차이입니다. 즉, ESM3는 5억 년 동안 진화한 것과 같은 완전히 새로운 단백질을 만들어낸 것입니다.

### 연구의 의미

이 연구는 언어 모델이 단백질 진화를 시뮬레이션하고, 새로운 기능성 단백질을 생성하는 데 강력한 도구가 될 수 있음을 보여줍니다. 이는 의약, 생명공학, 신소재 개발 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다.

예를 들어, 언어 모델을 사용하여 기존 항생제에 내성을 가진 새로운 박테리아를 공격하는 단백질을 디자인할 수 있습니다. 또한, 특정 환경 조건에서 작동하는 새로운 효소를 개발하여 산업 공정을 개선할 수도 있습니다.

### 마치며

"Simulating 500 million years of evolution with a language model" 연구는 언어 모델이 생명 과학 분야에 혁신적인 변화를 가져올 수 있음을 시사합니다. 앞으로 언어 모델을 활용한 단백질 연구가 더욱 활발해질 것으로 기대됩니다.

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# 5억 년 진화를 컴퓨터로 재현하다: ESM3와 단백질 디자인의 미래

안녕하세요! 오늘은 놀라운 과학 연구 하나를 소개하려고 합니다. 바로 **"Simulating 500 million years of evolution with a language model"**이라는 연구인데요, 이 연구는 컴퓨터로 단백질을 새롭게 설계해서 마치 5억 년 동안 자연에서 진화한 것 같은 결과를 만들어낸 이야기입니다. 어렵게 들릴 수 있지만, 걱정하지 마세요! 이 글에서는 이 연구를 초등학생도 이해할 수 있을 정도로 쉽게 풀어서 설명해볼게요. 비유와 예시를 곁들여 재미있게 알아보겠습니다!

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## 이 연구는 왜 시작된 걸까? (배경과 이유)

우리의 몸은 수많은 **단백질**로 이루어져 있어요. 단백질은 생명체가 살아가는 데 꼭 필요한 조그만 부품들인데, 예를 들어 근육을 움직이게 하거나 병균과 싸우는 역할을 하죠. 이 단백질들은 지난 30억 년 동안 자연 속에서 조금씩 변화하며(진화하며) 지금의 모습이 됐어요. 하지만 자연에서 단백질이 진화하려면 엄청난 시간이 걸립니다. 과학자들은 "그 긴 시간을 기다리지 않고, 컴퓨터로 단백질을 빠르게 설계할 수 없을까?"라는 궁금증에서 이 연구를 시작했어요.

비유하자면, 자연의 진화는 천천히 요리를 만드는 할머니의 비법 같아요. 오랜 시간 정성을 들여야 맛있는 음식이 나오죠. 하지만 과학자들은 최신 컴퓨터라는 "슈퍼 주방 로봇"을 사용해서 같은 요리를 훨씬 빨리, 그리고 새롭게 만들어보고 싶었던 거예요!

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## 연구의 목적: 무엇을 이루고 싶었나?

이 연구의 목표는 **ESM3**라는 인공지능(AI) 프로그램을 사용해서 완전히 새로운 단백질을 만드는 것이었어요. 특히, 자연에 없는 독특한 단백질을 설계해서 실제로 작동하는지 확인하고 싶었죠. 예를 들어, 형광 단백질(GFP)라는 빛을 내는 단백질을 새로 만들어서, 그것이 정말로 빛을 낼 수 있는지 알아보려 했어요. 형광 단백질은 생물학 연구에서 세포를 관찰할 때 마치 "형광펜"처럼 사용되거든요.

쉽게 말해, 이 연구는 "컴퓨터로 레고 블록을 조립하듯 단백질을 설계해서, 자연에서 5억 년 걸릴 일을 단숨에 해보자!"라는 도전이었어요.

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## 어떤 재료와 자료를 사용했나?

이 연구에서는 다음과 같은 "재료"를 사용했어요:

1. **단백질 데이터**: 전 세계의 단백질 정보를 모은 거대한 데이터베이스를 사용했어요. 이건 마치 전 세계 요리책을 모아놓은 도서관 같은 거예요. 약 27억 개의 단백질 서열(단백질의 설계도)과 2억 3600만 개의 단백질 구조 데이터를 활용했죠.

2. **ESM3라는 AI 프로그램**: ESM3는 단백질의 언어를 이해하는 똑똑한 AI예요. 이 AI는 단백질의 서열(글자 같은 코드), 구조(3D 모양), 기능(어떤 일을 하는지)을 동시에 분석할 수 있어요. 예를 들어, ESM3는 "이 단백질은 빛을 내야 해!"라는 지시를 받고 적합한 설계도를 만들어줍니다.

3. **컴퓨터의 힘**: 엄청난 계산 능력을 가진 슈퍼컴퓨터를 사용했어요. ESM3는 98억 개의 매개변수(일종의 뇌세포 같은 것)를 가진 거대한 모델로, 이걸 훈련시키는 데 천문학적인 계산이 필요했죠.

4. **실험 도구**: 연구팀은 컴퓨터로 만든 단백질 설계도를 실제로 실험실에서 구현했어요. 대장균(E. coli)이라는 세균에 설계된 단백질을 넣어서 빛을 내는지 확인했죠.

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## 어떻게 연구를 했나? (방법을 쉽게 설명)

연구팀은 ESM3에게 단백질을 만들라는 "미션"을 줬어요. 예를 들어, "빛을 내는 단백질을 만들어줘!"라고 말하면, ESM3는 다음과 같은 과정을 거쳤어요:

1. **단백질 설계도 그리기**: ESM3는 단백질의 서열(글자 코드)과 구조(3D 모양)를 동시에 설계했어요. 마치 레고 블록을 쌓아서 멋진 성을 만드는 것처럼요.

2. **필요한 부품 추가하기**: 형광 단백질을 만들기 위해, 빛을 내는 데 꼭 필요한 몇 개의 아미노산(단백질의 기본 블록)을 지정해줬어요. 예를 들어, "이 부분은 빛을 내는 스위치야, 꼭 넣어!"라고 말한 거죠.

3. **창의적인 조합**: ESM3는 자연에 없는 새로운 단백질을 만들기 위해 창의적인 아이디어를 냈어요. 마치 요리사가 새로운 레시피를 만들어보는 것처럼, 기존 단백질과는 다른 독특한 조합을 시도했죠.

4. **실험으로 확인**: 컴퓨터로 만든 설계도를 실험실에서 실제 단백질로 만들었어요. 그리고 그 단백질이 정말 빛을 내는지 확인했죠. 이건 마치 새로운 레고 작품을 만들고, 그게 정말 튼튼한지 테스트해보는 것과 같아요.

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## 연구 결과: 어떤 멋진 일이 일어났나?

이 연구의 결과는 정말 놀라웠어요! 몇 가지 하이라이트를 소개할게요:

1. **새로운 형광 단백질 탄생**: 연구팀은 **esmGFP**라는 새로운 형광 단백질을 만들었어요. 이 단백질은 자연에 존재하는 어떤 형광 단백질과도 58%만 비슷했어요. 58%라는 건, 마치 자연에서 5억 년 동안 진화한 것과 같은 차이예요! 이 단백질은 실제로 빛을 냈고, 밝기도 자연의 형광 단백질과 비슷했죠.

2. **창의적인 해결책**: ESM3는 단순히 기존 단백질을 따라 하는 게 아니라, 완전히 새로운 방식으로 단백질을 설계했어요. 예를 들어, 특정 단백질을 33% 더 작게 만들면서도 기능을 유지하도록 설계했죠. 이건 마치 더 작은 상자에 같은 물건을 똑똑하게 담는 것과 같아요.

3. **AI의 힘 확인**: ESM3가 더 큰 모델(98억 매개변수)일수록 더 똑똑하게 단백질을 설계했어요. 특히, AI를 추가로 "훈련"시키면(정렬이라고 불러요), 훨씬 더 정확하고 창의적인 단백질을 만들어냈죠.

비유하자면, ESM3는 마치 마법의 요리사 같았어요. "빛나는 케이크를 만들어줘!"라고 하면, 자연에 없는 새로운 레시피로 맛있고 빛나는 케이크를 뚝딱 만들어낸 거죠!

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## 이 연구가 왜 중요한가?

이 연구는 단순히 멋진 단백질을 만든 것 이상의 의미가 있어요. 몇 가지 이유를 알려드릴게요:

- **시간 단축**: 자연에서 5억 년 걸릴 진화를 컴퓨터로 단숨에 해냈어요. 이건 새로운 약이나 치료법을 훨씬 빨리 개발할 수 있다는 뜻이에요.

- **새로운 가능성**: 자연에 없는 단백질을 만들 수 있다는 건, 지금까지 상상하지 못했던 기술을 만들 기회가 생긴 거예요. 예를 들어, 환경을 정화하는 단백질이나 새로운 에너지를 만드는 단백질을 설계할 수도 있겠죠.

- **과학의 진보**: 이 연구는 AI가 생물학을 얼마나 깊이 이해할 수 있는지 보여줬어요. 앞으로 AI와 과학이 협력하면 더 많은 놀라운 발견이 기다리고 있을 거예요.

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## 마무리: 우리에게 어떤 의미일까?

이 연구는 마치 SF 영화 같은 이야기로 들릴 수 있지만, 사실은 우리 삶을 더 나아지게 할 가능성을 보여줬어요. ESM3 같은 AI 덕분에 과학자들은 더 빠르고 창의적으로 새로운 단백질을 만들 수 있게 됐죠. 이건 새로운 약을 만들거나, 환경 문제를 해결하거나, 심지어 우주 탐사에 필요한 기술을 개발하는 데도 쓰일 수 있어요.

예를 들어, 여러분이 좋아하는 형광펜을 생각해보세요. 이 연구는 형광펜처럼 빛나는 단백질을 새로 만들어서, 과학자들이 세포를 더 잘 관찰하고 질병을 연구할 수 있게 도와줬어요. 앞으로 이런 기술이 더 발전하면, 우리가 상상하지 못했던 멋진 일들이 현실이 될 거예요!

궁금한 점이 있으면 언제든 물어보세요. 과학은 어렵지 않고, 우리 모두를 위한 재미있는 모험이에요! 🚀

LLM을 활용하면서 점점 더 상상속에서만 할 수 있었던 일들을 현실로 실현하는 것들이 많아지고 있는것 같네요. 아이디어와 접근법에 대한 열린 생각도 중요하지만, 이제는 본인의 무지함은 알지 못한채 이해가 안된다고 말도 안되는 결과로 치부하는 생각은 업무의 성공 여부가 아니라 조직 전체를 사지로 내모는 신의 한 수가 되지 않을까 하는 생각이 드네요.

출처: @ye._.vely618

문헌 속에서 질병과 유전자의 관계를 찾는 AI이야기 (feat. LLM)

LLM을 이용해서 지금까지 연구된 자료들 속에서 질병과 유전자 사이의 관계를 예측하는 방법에 대해서 알아보는 논문을 가져와봤습니다. 제목은 A large language model framework for literature-based disease–gene association prediction 입니다.

DOI: 10.1093/bib/bbaf070

clvoa-x는 파일을 업로드하면 별도의 프롬프트 없이 업로드한 파일에 대해서 요약(딱 한국인이 좋아할만한.. ㅎㅎ )해줘서 우선 따로 블로그에 올릴 글을 작성해 달라는 얘기를 하지 않고 있습니다. 그러나 다른 LLM의 경우 별도의 프롬프트를 작성해야 결과물을 뱉어내다 보니 고등학생이 이해할 수 있는 글을 작성해달라고 한번 해봤습니다.

clova-x

이 연구는 대규모 언어 모델을 활용하여 문헌 기반 질병-유전자 연관성 예측을 향상시키는 방법을 제시합니다. LORE라는 새로운 두 단계 읽기 방법론을 통해 생물의학 문헌의 복잡성을 이해하고, 유전자 병독성 정보를 효과적으로 추출하여 치료 표적을 효율적으로 식별할 수 있습니다.

1. **연구 배경**

   - 생물의학 문헌의 폭발적인 증가로 인해 자동화된 의학 지식 이해가 정밀 의학 발전에 필수적입니다.

   - 기존 방법들은 생물학적 관계를 추출하는 데 있어 신뢰성과 검증 가능성, 확장성에 어려움을 겪고 있습니다.

2. **LORE 방법론**

   - LORE는 대규모 언어 모델을 이용하여 문헌을 검증 가능한 사실적 진술로 이루어진 지식 그래프로 모델링하고, 이를 유클리드 공간에서의 의미적 임베딩으로 변환합니다.

   - 이 방법론은 PubMeid 초록을 대상으로 적용하여 질병-유전자 관계를 대규모로 이해하는 데 성공했습니다.

3. **결과 및 의의**

   - LORE를 통해 ClinVar 데이터베이스의 감독 하에 유전자 병독성 정보를 추출하여 90%의 평균 정밀도를 달성하였습니다.

   - 이 연구는 생물의학 문헌 분석에 있어 scalable하고 재현 가능한 접근법을 제공하며, 연구자들이 치료 표적을 효율적으로 식별할 수 있는 새로운 기회를 열어줍니다.

Q. 당신은 대규모 언어 모델을 활용하여 문헌 기반 질병-유전자 연관성 예측을 향상시키는 방법에 대한 전문가입니다. 이 연구는 대규모 언어 모델을 활용하여 문헌 기반 질병-유전자 연관성 예측을 향상시키는 방법을 제시하고 있습니다. 2025년 대한민국에서 고등학교를 다니고 있는 학생들이 이해할 수 있도록 풀어서 블로그 글을 작성해주세요. 업로드한 파일의 내용 안에서 작성해야하고, 업로드한 파일의 내용과 다르지 않는 선에서 이해를 돕기 위해 비유를 들어서 설명하여도 됩니다.

gemini

## 2025년, 인공지능이 질병과 유전자 연결고리를 찾아낸다?! (문헌 기반 질병-유전자 연관성 예측)

안녕하세요, 미래의 과학 꿈나무 여러분! 혹시 '인공지능'이라는 단어를 들으면 어떤 생각이 드나요? 영화 속 로봇이나 복잡한 컴퓨터 프로그램이 떠오르나요? 오늘은 인공지능이 우리 삶에 얼마나 놀라운 변화를 가져올 수 있는지, 특히 질병과 유전자 연구 분야에서 어떤 활약을 펼치고 있는지 흥미로운 연구 결과를 바탕으로 이야기해 보려고 합니다.

### 인공지능, 방대한 의학 문헌 속에서 보물찾기!

마치 넓은 바다에서 숨겨진 진주를 찾는 것처럼, 과학자들은 수많은 의학 문헌 속에서 질병과 유전자의 숨겨진 연결고리를 찾기 위해 노력하고 있습니다. 하지만 이 작업은 엄청난 시간과 노력이 필요한 고된 작업이죠.

여기, 우리의 똑똑한 친구 '대규모 언어 모델'이 등장합니다! 마치 수많은 책을 읽고 내용을 완벽하게 이해하는 천재처럼, 대규모 언어 모델은 방대한 의학 문헌을 분석하여 질병과 유전자 사이의 숨겨진 관계를 찾아냅니다.

### 인공지능, 질병-유전자 연관성 예측의 정확도를 높이다!

연구 결과에 따르면, 대규모 언어 모델을 활용했을 때 질병-유전자 연관성 예측의 정확도가 훨씬 높아졌다고 합니다. 마치 숙련된 탐정이 사건 현장의 단서를 분석하여 범인을 찾아내는 것처럼, 인공지능은 문헌 속의 정보를 분석하여 질병과 관련된 유전자를 정확하게 예측합니다.

### 인공지능, 질병 치료의 새로운 희망을 제시하다!

인공지능의 도움으로 질병과 유전자의 관계를 더 정확하게 파악할 수 있게 되면서, 우리는 질병 치료의 새로운 가능성을 엿볼 수 있게 되었습니다. 마치 맞춤형 레시피처럼, 각 환자의 유전적 특성에 맞는 맞춤형 치료법 개발이 가능해진 것이죠!

### 마치며

2025년, 인공지능은 더 이상 영화 속 이야기가 아닙니다. 인공지능은 우리 삶 곳곳에서 놀라운 변화를 만들어내고 있으며, 특히 의료 분야에서 인공지능의 활약은 앞으로 더욱 기대됩니다. 미래의 과학 꿈나무 여러분, 인공지능과 함께 더 건강하고 행복한 미래를 만들어가는 주인공이 되어보는 건 어떨까요?

chatGPT

# 📚 문헌 속에서 질병과 유전자의 관계를 찾는 AI 이야기: LLM과 LORE의 마법

안녕하세요! 오늘은 **AI가 어떻게 과학 논문을 읽고, 질병과 유전자 사이의 숨은 연결고리를 찾아내는지**에 대해 재미있고 쉽게 풀어보려고 해요. 혹시 “AI가 논문을 읽는다고?” 싶은 친구들이 있다면, 더 흥미로울 거예요 😎

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## 🧩 시작은 간단한 궁금증에서…

우리 몸에 있는 유전자 중 어떤 게 질병에 영향을 줄까요? 이걸 알려면 과학자들이 쓴 수많은 논문을 읽고 정리해야 해요. 근데 논문이 너무 많아요… 매년 수백만 개씩 쏟아지죠. 그래서 사람이 다 읽고 정리하긴 너무 벅차요.

여기서 등장하는 게 바로 **AI, 특히 LLM(대규모 언어 모델)**이에요! GPT처럼 문장을 잘 이해하고 생성하는 AI가, 이 논문들을 대신 읽어주는 거예요.

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## 🧠 LORE, 똑똑한 AI 친구를 소개합니다

이번 연구에서는 **LORE**라는 시스템을 개발했어요. 이름은 조금 어렵지만, 쉽게 말하면:

> “LORE는 논문을 읽고, 거기서 유전자와 질병이 어떻게 연결되어 있는지 찾아주는 AI 시스템이에요.”

이건 두 단계를 거쳐서 작동해요.

### 1️⃣ 첫 번째 단계: 문장을 관계로 요약하기

LORE는 논문을 읽고, 그 안에서 "이 유전자는 이 질병과 관련 있다" 같은 **사실 문장들**을 뽑아내요. 예를 들어 이런 식이죠:

- “TP53 유전자는 암 환자에게 자주 발견된다.”

- “BRCA1 돌연변이는 유방암과 연관이 있다.”

이걸 수백만 개 논문에서 찾아내고, 정리해서 하나의 **지식 그래프**로 만들어요. 마치 수많은 점(질병과 유전자)과 선(관계)으로 이뤄진 거대한 연결망이에요.

### 2️⃣ 두 번째 단계: 숫자로 이해하기

그다음엔, 이 관계들을 숫자로 바꿔요. 각 질병-유전자 관계를 하나의 점으로 보고, AI가 이 점들 사이의 위치를 보고 판단할 수 있게 해요. 마치 유전자와 질병이 있는 “의미의 지도”를 만드는 거죠.

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## 🌊 “병을 일으키는 흐름”을 찾는 방법

이 AI 지도 속에는 흥미로운 흐름이 있어요. **병을 일으키는 유전자들은 지도 속에서도 비슷한 위치에 모여 있었던 거예요!**

연구자들은 이걸 **"pathogenic flow" (병원성 흐름)**이라고 불렀어요. 쉽게 말하면,

> “건강한 유전자에서 병을 일으키는 유전자로 갈수록 AI가 보는 좌표도 일정 방향으로 바뀌더라!”는 거예요.

이 흐름을 이용하면, 아직 공식적으로는 병과 연결되지 않았지만 **“의심스러운 유전자”를 예측**할 수 있어요.

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## 🎯 진짜 성능은 어땠을까?

이 시스템은 **ClinVar** 같은 전문가들이 만든 데이터와 비교했을 때도 놀라운 성능을 보였어요:

- 질병 2097개에 대해 예측을 했고,

- 실제로 병을 일으키는 유전자를 **평균 90% 정확도로 예측**했대요!

GPT-4한테 그냥 “이 유전자가 병을 일으킬까?” 하고 물어보는 것보다 훨씬 뛰어났어요.

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## 📦 진짜 중요한 건 ‘출처를 보여준다’는 것!

이 시스템은 **예측한 이유도 함께 보여줘요.** 즉, “이 유전자가 병을 일으킨다고 생각한 건, 이런 논문에서 이런 식으로 나왔기 때문이야!”라고 설명해줘요. 그래서 의사나 연구자도 AI의 판단을 믿고 참고할 수 있어요.

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## 🍀 마무리하며…

이 연구는 단순히 AI가 똑똑하다는 걸 보여주는 게 아니에요. 수많은 논문을 **빠르고 정확하게 분석해서, 새로운 병의 원인을 찾고, 더 좋은 치료법을 개발하는 데 큰 도움이 될 수 있다는 걸 보여줘요.**

📌 **한 줄 요약:**

> “LORE는 AI 친구가 논문을 읽고, 질병과 유전자의 관계를 찾아서 지도 위에 표시해주는 시스템이에요. 덕분에 우리는 숨은 병의 원인도 더 쉽게 찾을 수 있게 됐어요!”

NotebookLM

## 똑똑한 인공지능이 알려주는 질병과 유전자의 비밀! (feat. 대규모 언어 모델)

안녕하세요! 2025년, 대한민국 고등학생 여러분! 혹시 SF 영화에서 인공지능이 엄청난 양의 데이터를 분석해서 숨겨진 비밀을 찾아내는 장면을 본 적 있나요? 오늘 이야기할 연구가 바로 그런 멋진 SF의 한 장면과 비슷하답니다.

최근 엄청나게 똑똑해진 인공지능, 특히 **대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)**이라는 특별한 종류의 인공지능을 활용해서, 과학자들이 아주 흥미로운 연구를 진행하고 있다는 소식이에요. 이 똑똑한 AI는 마치 엄청나게 많은 책을 읽고 이해하는 사람처럼, 방대한 양의 과학 논문을 분석해서 **어떤 유전자가 어떤 질병과 관련이 있는지**를 더 정확하고 빠르게 찾아낼 수 있다고 합니다!

### 너무나 많은 과학 논문, 어떻게 다 읽고 이해할까?

우리가 배우는 생명과학 분야만 해도 매일 새로운 연구 결과가 쏟아져 나오고 있어요. 과학자들은 이 많은 정보를 일일이 다 읽고 어떤 유전자가 어떤 질병의 원인이 되는지, 혹은 질병의 진행에 어떤 영향을 미치는지 파악하기가 정말 어렵습니다. 마치 **넓은 바다에서 특정 물고기 한 마리를 찾는 것**처럼 힘들죠.

그래서 과학자들은 컴퓨터를 이용해서 이 문제를 해결하려고 노력해왔어요. 이전에도 다양한 방법들이 있었지만, 대부분 **특정 단어나 문장에만 집중**해서 전체적인 내용을 이해하는 데는 한계가 있었죠.

### 똑똑한 AI, LLM의 등장!

이러한 상황에서 **GPT-3.5, GPT-4o** 같은 엄청나게 똑똑한 **대규모 언어 모델 (LLM)**이 등장하면서 새로운 가능성이 열렸습니다! LLM은 단순히 단어를 인식하는 것을 넘어서, 문장 전체의 의미를 이해하고, 여러 문장과 문단을 연결해서 **사람처럼 생각하고 추론**할 수 있는 능력을 가지고 있어요. 마치 **수많은 책을 읽고 내용을 요약하고 서로 연결 지을 수 있는 똑똑한 친구**가 생긴 것과 같다고 생각하면 쉬울 거예요.

### LORE: LLM을 활용한 새로운 방법

이번 연구에서는 **LORE (LLM-based Open Relation extraction and Embedding)**라는 새로운 방법을 제시했어요. LORE는 LLM을 이용해서 과학 논문을 **두 단계**로 꼼꼼하게 읽고 이해하는 방식입니다.

*   **1단계: LLM-ORE (오픈 관계 추출)**: 먼저 LLM이 수많은 과학 논문을 읽으면서 **질병, 유전자, 유전자 변이** 사이의 관계를 **하나하나의 명확한 사실**로 끄집어냅니다. 예를 들어, "A라는 유전자의 변이가 B라는 질병을 유발한다"와 같은 문장을 보고, "A 유전자", "유발한다", "B 질병"이라는 관계를 정확하게 파악하는 거죠. 마치 **레고 블록으로 복잡한 구조물을 분해해서 각각의 블록과 연결 관계를 정리하는 것**과 비슷해요. 이렇게 정리된 정보는 **지식 그래프**라는 형태로 저장되어 나중에 쉽게 찾아보고 확인할 수 있도록 만들어집니다.

*   **2단계: LLM-EMB (임베딩)**: 다음으로, 이렇게 추출된 수많은 관계들을 이용해서 **각각의 질병-유전자 쌍이 어떤 의미를 가지는지**를 컴퓨터가 이해할 수 있는 **숫자 형태의 정보 (임베딩)**로 바꿔줍니다. 마치 **각각의 레고 블록 묶음을 특별한 색깔과 모양을 가진 덩어리로 표현하는 것**과 같아요. 비슷한 의미를 가진 질병-유전자 쌍은 비슷한 숫자 형태로 표현되기 때문에, 컴퓨터가 이 숫자 정보들을 분석해서 어떤 유전자가 특정 질병과 더 강하게 연관되어 있는지 파악할 수 있게 되는 거죠.

### 숨겨진 '병의 흐름'을 찾아서

LORE를 이용해서 과학 논문을 분석한 결과, 연구진들은 아주 흥미로운 사실을 발견했어요! 바로 **질병-유전자 관계의 '병의 흐름 (pathogenic flow)'**이라는 것이 존재한다는 겁니다. 이건 마치 **강물이 높은 곳에서 낮은 곳으로 흐르는 것처럼, 어떤 유전자가 질병을 일으키는 방향으로 의미가 흘러가는 패턴**을 발견한 것과 같아요. 이 흐름은 여러 다른 질병들에서도 비슷하게 나타나는 **일관성**을 보였다고 합니다.

### ML-Ranker: 누가 진짜 '범인' 유전자일까?

연구진들은 이 '병의 흐름'을 이용해서 **ML-Ranker**라는 특별한 인공지능 모델을 만들었어요. 이 모델은 마치 **수사 드라마에서 단서를 따라 범인을 추적하는 형사**처럼, 질병과 관련된 수많은 유전자들 중에서 **진짜로 병을 일으키는 '범인' 유전자**를 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 실제로 이 모델은 기존의 방법들보다 훨씬 뛰어난 성능을 보여주었다고 해요.

### PMKB-CV 데이터셋: 더 넓어진 수사망

연구진들은 LORE를 평가하고 성능을 검증하기 위해서 **PMKB-CV**라는 새로운 데이터셋도 만들었습니다. 이 데이터셋은 기존의 유명한 데이터베이스인 **ClinVar**보다 **약 200배나 더 많은 질병-유전자 관계 정보**를 담고 있다고 해요. 마치 **기존의 좁은 동네 수사망에서 전국 단위의 광범위한 수사망으로 넓힌 것**과 같다고 할 수 있죠. 이 풍부한 데이터를 바탕으로 LORE와 ML-Ranker의 능력을 더욱 확실하게 보여줄 수 있었습니다.

### 핵심 의미 (Key Semantics): 중요한 단서들

연구진들은 또한 질병-유전자 관계를 설명하는 중요한 단어들, 즉 **핵심 의미 (key semantics)**들을 모아서 정리했어요. 예를 들어, "유발하다", "원인이다", "변이", "관련되다"와 같은 단어들이죠. 이 단어들은 마치 **범죄 현장의 중요한 증거**와 같이, 어떤 유전자가 특정 질병과 관련 있는지 판단하는 데 결정적인 역할을 합니다. LORE는 이러한 핵심 의미들을 자동으로 파악해서 질병-유전자 관계를 더욱 정확하게 분석할 수 있도록 도와줍니다.

### 미래를 향한 기대

이번 연구는 **대규모 언어 모델**이 방대한 과학 논문 속에서 숨겨진 질병-유전자 관계를 찾아내고, 더 나아가 질병의 원인을 이해하고 새로운 치료법을 개발하는 데 아주 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여줍니다. 마치 **똑똑한 AI 조력자가 과학자들의 연구를 도와서 인류의 건강 증진에 크게 기여할 수 있을 것**이라는 희망을 제시하는 것 같아요.

물론 아직 해결해야 할 과제들도 남아있지만, LORE와 같은 혁신적인 기술 덕분에 우리는 미래에는 지금보다 훨씬 더 많은 질병의 비밀을 밝혀내고, 더욱 효과적인 치료법을 개발할 수 있을 것으로 기대됩니다!

이번 연구 이야기가 여러분의 과학적 호기심을 자극하고, 미래 사회를 이끌어갈 멋진 과학자를 꿈꾸는 계기가 되었기를 바랍니다! 😊

grok3

안녕하세요, 고등학생 여러분! 오늘은 최신 과학 연구를 쉽게 풀어서 이야기해보려고 해요. 여러분이 좋아하는 스마트폰이나 컴퓨터처럼, 과학도 날마다 새롭게 발전하고 있죠. 오늘 다룰 주제는 **대규모 언어 모델(LLM)**을 사용해서 질병과 유전자의 관계를 알아내는 연구예요. 이 연구는 *Briefings in Bioinformatics*라는 학술지(2025년)에 실린 논문에서 가져왔어요. 자, 함께 재미있게 탐험해볼까요?

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### 📚 도서관에서 보물찾기: 질병과 유전자의 연결고리

여러분, 도서관에 책이 수백만 권 있다고 상상해봐요. 각 책에는 질병과 유전자에 대한 이야기가 적혀 있는데, 어떤 유전자가 어떤 질병을 일으키는지 알아내려면 책을 하나하나 읽어야 해요. 엄청난 시간이 걸리겠죠? 그런데 여기 똑똑한 로봇 사서가 등장했어요! 이 로봇은 책을 빠르게 읽고, 중요한 정보를 정리해서 우리에게 알려주는 대규모 언어 모델(LLM)이에요.

이 연구에서는 **LORE**라는 이름을 가진 특별한 방법을 소개해요. LORE는 도서관(여기서는 생물학 관련 논문들)을 샅샅이 뒤져서 질병과 유전자가 어떻게 연결되어 있는지 정리해줍니다. 예를 들어, "이 유전자가 이 질병을 일으킬 가능성이 높아요!" 같은 정보를 찾아내는 거예요.

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### 🧩 LORE는 어떻게 일할까?

LORE는 두 가지 단계로 정보를 정리해요. 비유를 들어서 설명해볼게요. 여러분이 친구들과 보물찾기 게임을 한다고 생각해봐요. 보물은 질병과 유전자의 관계이고, 지도는 논문이에요.

1. **첫 번째 단계: 지도 읽기 (LLM-ORE)**  

   LORE는 논문(지도)을 읽으면서 중요한 단서를 찾아요. 예를 들어, "이 유전자가 이 질병과 관련이 있다"는 문장을 발견하면 그걸 기록해둬요. 이렇게 찾아낸 단서들을 모아서 **지식 그래프**라는 거대한 퍼즐판을 만들어요. 이 퍼즐판에는 유전자와 질병이 어떻게 연결되는지, 어떤 단서(예: "유전자 돌연변이가 질병을 일으킨다")가 있는지가 정리되어 있어요.

   - 실제로 연구에서는 170만 개의 논문에서 1100만 개의 단서를 찾아냈어요! 마치 도서관에서 1100만 개의 쪽지를 모은 것과 같죠.

2. **두 번째 단계: 퍼즐 맞추기 (LLM-EMB)**  

   이제 LORE는 모은 단서들을 보고, 유전자와 질병이 얼마나 가까운 관계인지 숫자로 표현해요. 이걸 **임베딩**이라고 불러요. 임베딩은 퍼즐 조각을 맞춰서 큰 그림을 그리는 과정과 비슷해요. 예를 들어, "이 유전자는 이 질병과 자주 같이 언급되니까 중요한 관계일 거야"라고 판단하는 거죠.

   - 연구에서는 이 퍼즐을 3D 그림으로 만들어서 어떤 유전자가 질병을 일으킬 가능성이 높은지 살펴봤어요. 마치 3D 영화처럼 생생하게 보인다고 생각하면 돼요!

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### 🔍 보물찾기의 결과: 무엇을 발견했나?

LORE는 엄청난 양의 논문을 읽고 나서 몇 가지 멋진 결과를 보여줬어요.

1. **질병과 유전자의 지도 완성**  

   연구팀은 **PMKB-CV**라는 데이터셋을 만들었어요. 이 데이터셋에는 2097개의 질병과 관련된 유전자 정보가 들어 있어요. 이건 마치 보물찾기 지도에 2097개의 보물 위치를 표시한 것과 같아요. ClinVar라는 기존 데이터보다 200배 큰 규모라서 정말 대단하죠!

2. **정확한 보물 예측**  

   LORE는 **ML-Ranker**라는 도구를 사용해서 어떤 유전자가 질병을 일으킬 가능성이 높은지 점수를 매겼어요. 이건 마치 보물찾기 게임에서 "이 위치에 보물이 있을 확률은 90%야!"라고 말해주는 것과 비슷해요. 결과적으로 LORE는 90%의 정확도로 유전자를 찾아냈어요. 다른 방법들(예: 그냥 논문에서 단어를 세는 방식)은 69% 정도밖에 안 됐으니, LORE가 훨씬 똑똑하다는 걸 알 수 있죠.

3. **보물의 증거 제시**  

   LORE는 단순히 "이 유전자가 중요해!"라고 말하는 데 그치지 않아요. 어떤 논문에서 그 정보를 찾았는지, 어떤 단서(예: "돌연변이", "원인")를 발견했는지까지 알려줘요. 이건 보물을 찾은 후에 "이 보물은 이 지도에서 발견했어!"라고 증거를 보여주는 것과 같아요.

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### 🌟 이 연구가 왜 중요할까?

여러분, 이 연구는 왜 고등학생인 우리에게도 의미가 있을까요? 몇 가지 이유를 들어볼게요.

1. **질병 치료의 첫걸음**  

   어떤 유전자가 질병을 일으키는지 알면, 과학자들은 그 질병을 치료할 방법을 더 빨리 찾을 수 있어요. 예를 들어, 암이나 희귀 질병 같은 것들을 치료하는 약을 만들 때 이 정보가 큰 도움이 돼요.

2. **미래의 과학자들에게 영감**  

   여러분 중에 과학자나 의사가 되고 싶은 친구들이 있다면, 이 연구는 컴퓨터와 인공지능이 어떻게 과학을 바꾸는지 보여줘요. LORE 같은 기술은 미래에 여러분이 새로운 발견을 할 때 큰 도구가 될 거예요.

3. **시간과 노력 절약**  

   사람이 논문 수백만 개를 읽으려면 몇 년이 걸릴지도 몰라요. 하지만 LORE는 그 일을 빠르게 해내죠. 이건 마치 숙제를 로봇이 대신 해주는 것과 비슷하다고 생각하면 재미있을 거예요(물론 숙제는 직접 해야 하지만요!).

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### 🎉 마무리하며

LORE는 마치 똑똑한 도서관 사서처럼, 엄청난 양의 논문을 읽고 질병과 유전자의 관계를 정리해줬어요. 이 연구는 과학이 어떻게 인공지능과 함께 더 똑똑해지고 있는지를 보여줍니다. 여러분도 언젠가 이런 멋진 연구에 참여할 수 있을 거예요. 과학은 어렵게 들릴 수 있지만, 결국엔 우리 모두를 더 건강하고 행복하게 만들기 위한 보물찾기라는 걸 잊지 마세요!

궁금한 점이 있다면 언제든 댓글로 물어보세요. 다음에 또 재미있는 과학 이야기로 돌아올게요! 🚀

perplexity.ai

의료 분야에서 질병과 유전자의 관계를 이해하는 것은 맞춤형 치료를 개발하는 데 중요합니다. 최근 인공지능(AI) 기술 중 하나인 **대규모 언어 모델(LLM)**을 활용해 의학 논문에서 질병-유전자 연관성을 자동으로 분석하는 방법이 개발되었습니다. 이 방법은 마치 도서관에서 원하는 정보를 빠르게 찾아주는 '지능형 검색 시스템'과 비슷합니다.  

### 1. **문제 해결을 위한 두 단계 접근법**  

연구팀은 **LORE**라는 프레임워크를 제안했는데, 이는 두 단계로 작동합니다:  

1. **단계 1: 논문 요약 및 관계 추출**  

   - AI가 수만 개의 의학 논문을 읽고, "유전자 A가 질병 B와 관련있다" 같은 핵심 문장을 추출합니다.  

   - 예시: "BRCA1 유전자 변이가 유방암 발병 위험을 증가시킨다"라는 문장을 찾아냅니다.  

   - 이 과정에서 **11만 개**의 논문 요약과 **358,888개**의 키워드가 생성됩니다[1].  

2. **단계 2: 숫자로 변환해 패턴 분석**  

   - 추출된 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자(임베딩)로 변환합니다.  

   - 예시: 유전자와 질병의 관계를 512차원의 숫자 조합으로 표현해, "유사한 관계"끼리 묶습니다[1].  

### 2. **비유로 이해하기**  

- **지식 그래프**: SNS에서 해시태그(#)로 연결되는 정보처럼, 논문 속 유전자-질병 관계를 연결한 "개념 지도"입니다.  

- **임베딩**: 음악 앱이 노래를 장르별로 분류하듯, AI가 유전자-질병 관계를 숫자로 분류해 패턴을 찾습니다.  

### 3. **성과와 의의**  

- **90% 정확도**: 전문가가 수집한 데이터(ClinVar)를 바탕으로 학습한 결과, 2,097개 질병에 대한 유전자 예측 정확도가 90%에 달했습니다[1].  

- **확장성**: 기존 방법보다 **200배** 많은 유전자-질병 관계를 분석할 수 있어, 희귀 질환 연구에 도움이 됩니다[1].  

### 4. **미래 전망**  

이 기술은 의료 연구 시간을 단축하고, 개인마다 맞춤형 치료법을 찾는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 특정 유전자 변이를 가진 환자에게 최적의 약물을 추천하는 데 활용될 수 있습니다.  

이처럼 AI는 복잡한 의학 논문을 체계적으로 분석해 인간의 연구를 보조하는 '디지털 조수' 역할을 하고 있습니다. 앞으로 더 많은 질병 치료의 길이 열릴 것으로 기대해 봅시다!  

물론 정확한 것(얼마나 구라가 녹아있을지는)은 논문을 들여다봐야겠지만... 사실 리뷰어가 아닌 이상 이정도면 그럴듯하게 잘 작성한것 같네요 :)

각 분야마다 특화된 LLM들이 나오면 잘 쓰면될것 같네요 :)

출처: @ye._.vely618