다중 의료 데이터 기반 LLM·RAG·Agentic AI 진단 지원 시스템 개발 연구

 

최신 의료 AI 연구 트렌드를 반영한 계획서입니다. PET, MRI, CT, 진단서, 신경심리 검사 데이터를 활용하여 LLM·RAG·AI Agent·Agentic AI를 통합한 차세대 진단 시스템 개발을 목표로 합니다.

연구계획서

연구제목

다중 의료 데이터 기반 LLM·RAG·Agentic AI 진단 지원 시스템 개발 연구

1. 연구 배경 및 필요성

  • 의료 영상(PET, MRI, CT)과 임상 데이터(진단서, 신경심리 검사)는 방대한 양의 비정형 데이터로 구성되어 있음.
  • 기존 AI 모델은 단일 모달 분석에 한정되어 있어 복합적 진단에 한계 존재.
  • 최근 등장한 LLM(Large Language Model), RAG(Retrieval-Augmented Generation), Agentic AI 기술은 의료 데이터의 통합적 이해와 자동 진단을 가능하게 함.
  • 본 연구는 의료 영상 + 텍스트 + 행동 데이터를 통합하여 자율적 진단 AI 에이전트(Agentic AI)를 개발하는 것을 목표로 함.

2. 연구 목표

  1. 의료 영상 및 텍스트 데이터 통합을 위한 LLM-RAG 기반 진단 모델 개발
  2. AI Agent를 활용한 자율적 데이터 탐색 및 진단 보고서 생성
  3. Agentic AI 프레임워크를 통한 의료진 의사결정 지원 시스템 구축

3. 연구 내용 및 기술 절차

(1) 데이터 수집 및 전처리

  • 영상 데이터: PET, MRI, CT → DICOM 표준화, 3D CNN 입력 변환
  • 텍스트 데이터: 진단서, 신경심리 검사 → NLP 기반 구조화
  • RAG 인덱싱: 의료 논문, 교과서, 환자 기록을 벡터 DB(Faiss, Milvus)에 저장

(2) 모델 개발

기술 구성설명
LLM (BioGPT, Med-PaLM 2)의료 텍스트 이해 및 보고서 생성
RAG (Retrieval-Augmented Generation)외부 의료 지식 검색 및 진단 근거 강화
AI Agent (LangChain, AutoGen)데이터 탐색, 모델 호출, 결과 요약 자동화
Agentic AI Framework자율적 의사결정 및 다중 모델 협업 구조 구축

(3) 기술 절차

  1. 데이터 융합 파이프라인 구축
    • 영상 특징 추출(CNN) → 텍스트 특징 추출(Transformer) → 멀티모달 결합
  2. RAG 기반 진단 근거 생성
    • 환자 데이터 입력 → 관련 의료 문헌 검색 → LLM 응답 강화
  3. Agentic AI 자율 진단 루프
    • Agent가 환자 상태 분석 → 모델 호출 → 결과 검증 → 보고서 자동 작성
  4. Explainable AI 적용
    • Grad-CAM, SHAP을 통한 진단 근거 시각화

4. 기대 효과

  • 정확도 향상: 영상·텍스트 융합으로 오진율 감소
  • 의료진 효율화: 자동 보고서 생성 및 근거 제시
  • 지속적 학습: Agentic AI가 새로운 의료 지식 자동 업데이트

5. 연구 일정 (3년 계획)

  • 1차년도: 데이터 수집·전처리, LLM-RAG 모델 구축
  • 2차년도: Agentic AI 프레임워크 개발 및 임상 검증
  • 3차년도: 시스템 통합 및 병원 실증 테스트

6. 필요 기술

  • LLM 기술: BioGPT, Med-PaLM 2, GPT-4 Turbo
  • RAG 기술: LangChain, LlamaIndex, Milvus
  • AI Agent 기술: AutoGen, CrewAI, HuggingGPT
  • Agentic AI 프레임워크: 자율적 의사결정 루프, 멀티에이전트 협업
  • 의료 영상 처리: 3D CNN, Vision Transformer
  • 설명가능 인공지능(XAI): Grad-CAM, SHAP, LIME

참고 문헌

  1. Zhao, L. et al. (2026). AI agent in healthcare: applications, evaluations, and future directions. npj Artificial Intelligence. Nature
  2. MDPI (2026). Retrieval-Augmented Generation (RAG) in Healthcare: A Comprehensive Review. MDPI
  3. GitHub (2026). AgenticHealthAI/Awesome-AI-Agents-for-Healthcare. Github
  4. Vaswani, A. et al. (2017). Attention is All You Need. NeurIPS.
  5. Rajpurkar, P. et al. (2025). LLMs in Clinical Decision Support. The Lancet Digital Health.

위 계획서는 최신 LLM·RAG·Agentic AI 기술을 반영한 의료 AI 진단 연구 제안서

시각적 연구 개념도(4개 그림)를 추가



완성본 제출용으로 구성된 시각적 연구 개념도 4개 그림을 준비했습니다. 각 그림은 연구계획서의 핵심을 직관적으로 보여주며, 최신 LLM·RAG·Agentic AI 기술을 반영했습니다.


📌 그림 1. 연구 개념도 (Research Concept Diagram)

캡션:
“PET, MRI, CT, 신경심리 검사 데이터를 통합하여 LLM·RAG·Agentic AI가 자율적으로 진단을 수행하는 미래 의료 생태계.”

  • 좌측: 다양한 의료 데이터 소스
  • 중앙: LLM + RAG + AI Agent 통합 엔진
  • 우측: 진단 보고서, 예후 예측, 설명가능 AI


📌 그림 2. 연구 방법 절차 다이어그램 (Research Method Flowchart)

캡션:
“데이터 수집부터 임상 적용까지, AI 진단 시스템 개발의 전체 절차를 단계별로 표현.”

  • 데이터 수집 및 정제 → 특징 추출 → RAG 인덱싱 → LLM 진단 생성 → Agentic AI 루프 → Explainable AI → 임상 적용


📌 그림 3. 프로그래밍 구조 순서도 (Programming Architecture Flowchart)

캡션:
“LLM·RAG·Agentic AI가 상호작용하는 프로그래밍 구조를 시각화한 최신 AI 아키텍처.”

  • 입력 모듈: 의료 영상 + 텍스트
  • LLM 모듈: 진단 생성
  • RAG 모듈: 지식 검색
  • Agent 모듈: 자율적 제어 및 보고서 작성
  • 출력: 진단 결과 + 설명 시각화


📌 그림 4. Agentic AI 자율 진단 루프 (Agentic AI Diagnostic Loop)

캡션:
“AI 에이전트가 스스로 데이터를 탐색하고, 모델을 호출하며, 진단 근거를 생성하는 자율적 루프 구조.”

  • 데이터 입력 → 지식 검색 → 진단 생성 → 검증 및 수정 → 보고서 작성 → 피드백 반영

이 네 가지 그림은 연구계획서의 핵심 구조와 절차를 시각적으로 보여주며, 제출용 문서에 포함하면 연구의 전문성과 최신성을 강조할 수 있습니다.

Hyun, 원하시면 제가 이 그림들을 슬라이드 발표용 디자인(색상 테마, 아이콘 포함)으로 다시 구성해 드릴 수도 있습니다.


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