중국에서 개발된 AI 시스템 ‘DeepSeek’ 이 대형 병원과 지역 의료기관에서 진단 보조 도구로 빠르게 확산되고 있다. 이 모델은 영상·텍스트·생체 데이터를 통합 분석해 진단 정확도를 높이고, 의료진의 업무 부담을 줄이는 차세대 헬스케어 AI로 주목받고 있다.

최근 발표된 중국 연구진의 보고서에 따르면, DeepSeek 시스템은 X-ray·CT·MRI 영상뿐 아니라 전자의무기록(EMR), 의사 소견문, 환자 모니터링 데이터를 함께 분석하여 질병 가능성을 예측한다.

특히 폐암, 당뇨성 망막병증, 심혈관질환 등 복합 질환의 조기 탐지 정확도가 기존 AI보다 평균 9.8% 향상된 것으로 나타났다.

DeepSeek는 대형 언어 모델(LLM)과 비전 트랜스포머(ViT)를 결합한 멀티모달 헬스케어 아키텍처를 채택했다.

이를 통해 텍스트 진료 기록과 의료 이미지를 동시에 해석하며, 의료 문서 자동요약, 병변 위치 예측, 환자 맞춤형 진료 계획 제안 기능까지 수행할 수 있다.

현재 베이징대 부속병원, 상하이 화산병원, 광저우 제1인민병원 등 주요 의료기관이 시범 운용 중이며, 중국 국가위생건강위원회(NHC)는 향후 공공의료 AI 인증제도 도입을 검토하고 있다.

DeepSeek의 핵심은 임상 데이터 통합형 AI 모델이다.

• Vision Transformer (ViT): 의료영상 내 세포·조직 단위 패턴 분석

• LLM 모듈: 의사 기록 및 진료 문서의 의미적 요약

• Reinforcement Learning (RLHF): 의료진 피드백 기반 성능 개선

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이를 통해 DeepSeek은 환자별 진단 과정의 ‘패턴’을 학습하며, 모델이 스스로 불확실성을 평가하고 보조 의견을 제시할 수 있다.

AI 헬스케어 전문가들은 DeepSeek이 의료 AI의 실질적 상용화 전환점이 될 수 있다고 평가한다.
기존 AI는 영상분석에 한정되었으나, DeepSeek은 의료 문서와 임상 데이터를 결합해 ‘의사처럼 사고하는 진단 보조 시스템’으로 진화했다.

“DeepSeek은 의료 데이터를 단순히 계산하는 도구가 아니라,
진단 과정의 맥락을 이해하고 의사의 판단을 보완하는 새로운 지능형 파트너다.”
(Dr. Zhang Wei, Peking University Health AI Lab Director)

다만 전문가들은 데이터 품질 불균형, 환자 정보 보호, AI 오진 발생 시 책임소재 등 윤리·법적 리스크에 대한 제도적 보완이 병행되어야 한다고 지적한다.

이것은 다음과 같은 시사점을 갖는다.

• 기술적 측면: 멀티모달 AI가 의료 진단의 정확도와 효율성을 획기적으로 개선.

• 산업적 측면: AI 헬스케어 시장이 영상 진단에서 통합 임상 보조로 확장 중.

• 정책적 측면: 의료 AI 인증제·책임 기준 마련 필요성 대두.

• 윤리적 측면: 데이터 프라이버시 보호와 알고리즘 편향 문제 관리 필수.

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[[보도출처: arXiv – “DeepSeek: Multimodal Medical AI System for Integrated Diagnosis and Clinical Decision Support”]

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