아크릴, 병원 데이터 묶은 의료 AI 풀스택 공개

아크릴이 병원 데이터 연결, 의료 특화 모델, AI 에이전트 운영을 묶은 의료 AI 풀스택을 공개했다. 의료기관이 보유한 데이터를 외부 서비스에 단순 연동하는 단계를 넘어, 병원 내부 데이터 구조와 모델 운영까지 함께 다루는 방식이다.

아크릴은 19일부터 21일까지 서울 코엑스에서 열리는 KHF 2026에서 ‘AI-Native Healthcare Stack’을 선보이고 있다고 20일 밝혔다. KHF 2026은 대한병원협회가 주최하고 메쎄이상, 미래의료산업협의회, 정보통신산업진흥원이 주관하는 국제 병원·헬스테크 박람회다.

이번 풀스택은 병원 데이터 계층을 맡는 ‘NADIA-ANE’, 의료 특화 모델 ‘ALLM.H’, AI 모델과 에이전트 운영 플랫폼 ‘Jonathan.H’로 구성됐다. 병원마다 다른 전자의무기록(EHR)과 임상 데이터 구조를 AI가 이해할 수 있도록 연결하고, 의료 특화 모델을 적용한 뒤 실제 병원 환경에서 AI 에이전트를 관리하는 구조다.

NADIA-ANE는 병원별 EHR·EMR 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 연결한다. 아크릴의 NADIA 소개 자료는 EMR, PACS, LIS를 포함한 병원정보시스템과 연동하고 병원 데이터를 AI 활용에 맞게 정규화한다고 설명한다.

의료 AI 도입에서는 모델 성능만큼 데이터 위치, 접근 권한, 표준화 방식이 중요하다. 환자 정보와 임상 기록은 민감 정보가 많아 병원 안팎의 시스템 연계, 보안 통제, 활용 범위를 함께 설계해야 한다.

ALLM.H는 한국어 의료 용어와 임상 문맥에 특화한 의료 AI 모델이다. Jonathan.H는 AI 모델과 에이전트의 등록, 학습, 검증, 배포, 실행, 재학습, 폐기까지 전 생애주기를 관리한다.

아크릴은 자체 평가 결과도 제시했다. NADIA-ANE는 국제 벤치마크 ‘EHRSQL 2024’에서 정답 SQL 생성 정확도 89.08%, 안전성을 반영한 종합점수 84.78%를 기록했다. ALLM.H는 한국 의사국가시험 기반 벤치마크 ‘KorMedMCQA Doctor Test’에서 96.78%의 정답률을 냈다.

박외진 아크릴 대표이사는 “의료 AI의 경쟁력은 단일 모델의 성능만으로 결정되지 않는다”며 “NADIA-ANE와 ALLM.H, Jonathan.H로 이어지는 AI-Native Healthcare Stack을 통해 병원이 데이터와 모델, 운영에 대한 주도권을 확보하면서 의료 AX를 현실화할 수 있는 방향을 제시할 것”이라고 말했다. 모델 성능보다 병원 데이터 연결과 운영 통제가 함께 필요하다는 취지다.

아크릴은 KHF 2026에서 3개 전시 부스를 운영한다. 정보통신산업진흥원 공동관에서는 의료 AI 풀스택 전체를 시연하고, 연세대학교 의료원 부스에서는 NADIA-ANE를 전시한다. 닥터앤서관에서는 국책과제 ‘닥터앤서 3.0’을 통해 개발한 피부질환 ‘더마 에이전트’와 전립선증식증 서비스를 공개한다.

풀스택 AI는 반도체, 인프라, 모델, 데이터, 서비스 계층을 하나의 운용 구조로 묶는 방식이다. 본지는 앞서 [국산 NPU와 AI 에이전트 기술을 결합한 풀스택 AI 추진 사례](https://www.tokenpost.kr/news/cryptocurrency/393835)를 보도했다. 이번 아크릴 발표는 의료기관의 데이터 구조와 AI 에이전트 운영을 같은 틀에서 다룬다는 점에서 의료 AX 쪽 사례로 볼 수 있다.

다만 공개된 내용은 전시와 기술 구성, 자체 평가 수치에 초점이 맞춰져 있다. 구체적인 병원 공급 계약, 상용 도입 규모, 의료 현장 적용 결과는 이번 발표에서 별도로 제시되지 않았다.

검증 출처: 아시아경제 원문 https://view.asiae.co.kr/article/2026082014342270258, KHF 2026 전시 개요 https://khospital.org/introduction/summary/, 아크릴 NADIA·Jonathan 소개 https://www.acryl.ai/