AI Agent協作的品質監控策略

Context

임상 유전체학 분야의 변이 해석 및 결정 과정에서 발생하는 높은 수동 분석 부하와 시간 소모가 병목 지점으로 작용. 단순 LLM 활용 시 발생하는 Hallucination 및 최신 의학 문헌 반영의 한계를 극복하기 위한 구조적 접근 필요.

Technical Solution

• MedGemma를 통한 전문 의료 지식 기반의 1차 Clinical Significance 해석 로직 구현
• Nemotron RAG 구조를 통한 ClinVar, PubMed 등 외부 신뢰 데이터베이스의 실시간 벡터 검색 및 컨텍스트 주입
• GPU 가속 기반의 Embedding 및 Vector Search 최적화로 1M 문서 규모에서 50ms 수준의 저지연 검색 달성
• Kimi K2.5를 최종 Orchestrator로 활용하여 개별 모델의 해석 결과와 RAG 검색 데이터를 통합한 고밀도 리포트 생성
• Local GPU(RTX 3090) 기반 배포와 API 연동을 혼합하여 데이터 프라이버시 확보 및 추론 비용 최적화