아크릴, 보건의료 특화 AI 성능 글로벌 모델 상회…의사시험 435문항 만점

인공지능 전환(AX) 인프라 전문기업 아크릴의 보건의료 특화 AI 모델이 한국 보건의료인 국가시험 기반 벤치마크에서 구글·앤트로픽·오픈AI의 글로벌 프론티어 모델을 웃도는 성능을 기록했다. 310억개 매개변수의 단일 모델로 의사시험 435문항에서 만점을 기록했으며, 병원과 바이오·제약 분야를 중심으로 상용화를 확대할 계획이다.

아크릴은 보건의료 특화 AI 모델 ‘아름(ALLM).H2 프랭크(FRANK)’가 한국 보건의료인 국가시험 기반 공개 벤치마크 ‘KorMedMCQA’에서 의사시험 435문항 만점을 기록했다고 1일 밝혔다.

아름.H2 프랭크는 의사·치과의사·약사·간호사 4개 직역 총 3009문항 가운데 2980문항을 맞혀 합계 정답률 99.0%를 기록했다.

아름.H2 프랭크는 310억개(31B) 매개변수를 갖춘 단일 모델이다. 아크릴의 동일 조건 자체 측정에서 4개 직역 모두 최고점을 기록했다. 합계 기준 구글 ‘제미나이 3.1 프로(Gemini 3.1 Pro)’는 2959문항, 앤트로픽 ‘클로드 오퍼스 5(Claude Opus 5)’는 2952문항, 오픈AI ‘GPT-5’는 2871문항을 각각 맞혔다.

이번 테스트는 총 3009문항을 대상으로 동일 문항·프롬프트·채점 방식으로 진행됐다. 각 문항은 5회 응답한 뒤 다수결로 최종 답변을 결정했다. 의사시험은 별도 3회 독립 측정에서 두 차례 전 문항 정답, 한 차례 434문항 정답을 기록했다.

아크릴은 평가 문항의 학습 데이터 유입 여부를 검증하고 평가 조건과 코드, 결과 원장, 데모용 응용 프로그램 인터페이스(API)를 공개해 결과의 재현성과 신뢰성을 높였다고 설명했다.

아름.H2 프랭크에는 아크릴의 자체 증분학습 방법론 ‘빅터(VICTOR)’가 적용됐다. 빅터는 모델 전체를 다시 학습하는 대신 필요한 전문지식만 선택적으로 추가하는 방식이다. 이를 통해 베이스 모델보다 총 185문항의 성능을 개선했으며, 4월 공개한 전작 ‘ALLM.H’와 비교해서도 3주 만에 정답 문항을 174개 늘렸다.

새로운 전문영역이나 변경된 규제·제도 관련 지식도 전체 모델을 다시 학습하지 않고 추가할 수 있도록 설계해 다른 전문 분야로 확장할 수 있다는 게 회사 측 설명이다.

아크릴은 아름.H2 프랭크의 활용 범위를 의료진에서 병원 전 직군과 바이오·제약 분야로 확대할 계획이다. 진료와 임상뿐 아니라 연구, 원무·행정 등 병원 내 다양한 업무를 지원하고 바이오·제약 기업의 연구개발과 임상 관련 업무에도 적용한다는 전략이다.

아름.H2 프랭크는 병원과 기업의 자체 그래픽처리장치(GPU) 서버에 직접 구축하는 온프레미스 방식으로 운영할 수 있다. 민감한 의료·연구 데이터를 외부 AI 서비스로 전송하지 않고 내부에서 처리할 수 있으며, 대형 프론티어 모델보다 상대적으로 낮은 추론비용으로 반복적인 AI 활용이 가능하다고 회사 측은 설명했다.

아크릴은 국내 복수의 상급종합병원과 진행 중인 실증·배포 협력과 AI 기반 전자의무기록(EMR) 플랫폼 ‘나디아-앤(NADIA-ANE)’을 기반으로 아름.H2 프랭크의 상용화를 추진한다. 암 검진 결과 요약을 비롯한 병원 내 업무지원 서비스로 적용 범위를 넓히고 바이오·제약 분야에서도 사업화를 확대할 계획이다.

박외진 아크릴 대표는 “이번 결과의 핵심은 31B 규모의 모델로 글로벌 프론티어 모델을 상회하는 전문지식 이해·추론 역량을 구현했다는 점”이라며 “의료진뿐 아니라 병원 내 다양한 직군과 바이오·제약 산업에서 활용할 수 있는 도메인 특화 AI로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.

이어 “온프레미스 환경에서 데이터 주권을 확보하면서 전문지식을 지속적으로 추가할 수 있다는 것이 아크릴 AI의 경쟁력”이라며 “아름.H2 프랭크에서 검증한 기술을 다양한 전문영역으로 확대해 인공지능 전환 인프라 경쟁력을 강화하겠다”고 덧붙였다.