제이엘케이가 분리돼 있던 병원의 PACS와 EMR을 하나로 통합해 종합적인 분석을 제공하는 혁신적 플랫폼 ‘JOOMED’를 중심으로 본격적인 신사업 확장에 나선다.

기존 병원 환경에서는 영상정보시스템(PACS)과 전자의무기록(EMR)이 물리적으로 분리 저장돼 있어 이를 유기적으로 연동하고 통합하는 데 큰 한계가 존재했다.

제이엘케이 JOOMED는 이처럼 흩어진 데이터를 하나로 묶는 혁신적인 ‘데이터 혁신 툴’이다.

인공지능이 영상 시퀀스를 자동으로 분류하고 DICOM 데이터를 표준화 및 익명화하며, EMR의 정형 임상 정보와 비정형 판독문 텍스트를 LLM이 분석 가능한 형태로 정렬해 준다.

이 과정에서 JLK의 독자적인 의료영상 분석 엔진은 약 87만 토큰이 소요되는 뇌관류 CT영상(CTP)의 입력 비용을 단 4,500토큰 수준으로 획기적으로 압축해 낸다.

기존 범용 모델(ChatGPT, Gemini 등)이 겪는 토큰 폭증 문제와 의료영상의 복잡성 한계를 완벽히 보완하며, 방대한 병원 내부 데이터를 AI 시대의 핵심 자원으로 재탄생시키는 것이다.

이에 따라 수십 년간 병원에 축적된 영상 소견, 임상 정보, 치료 경과 등 다차원적 데이터가 JOOMED를 통해 동기화되면 유사 사례 검색 및 예후 관련 연구가 한층 고도화된다.

제이엘케이는 JOOMED를 기반으로 향후 진단 및 치료 고도화는 물론 제약·바이오 분야로 B2B 사업 영역을 확장하겠다는 청사진을 제시했다.

신약 개발이나 임상 시험을 추진하는 제약사는 JOOMED가 정제한 통합 의료 데이터를 활용해 최적의 임상 대상자를 신속하게 선별할 수 있다.

또한 신약 투여 전후 미세한 영상학적 변화와 임상 수치 상관관계를 다각도로 분석, 새로운 바이오마커 발굴 및 신약 효능 입증에 드는 천문학적 비용과 시간을 대폭 절감할 수 있게 된다.

JOOMED 확장성이 진단 및 제약·바이오 연구 전반으로 입증돼 제이엘케이는 기존 개별 병원 중심의 비즈니스를 넘어 거대한 B2B(기업 간 거래) 생태계로 사업 분야를 전면 확장한다.

외부 범용 모델이 쉽게 접근하기 어려운 병원 내부의 프라이빗 데이터(Private Data) 영역을 선점하고 안전하게 활용하는 JOOMED만의 독보적 강점을 적극 활용한다는 전략이다.

JOOMED 개발 총괄 리더인 이명재 부사장은 “독자적인 데이터 처리 기술력을 바탕으로 전 세계 의료진에게 혁신적 인사이트를 제공하는 것은 물론 향후 제약·바이오 기업 등 글로벌 빅 파트너들과 B2B 영역에서 폭넓게 협력하는 거대한 기회의 장(場)이 열릴 것”이라고 포부를 밝혔다.