구글 리서치는 아프리카 전역의 데이터 과학 커뮤니티와 협력하여 현지의 시급한 의료 과제를 해결하기 위한 'Data Science for Health Ideathon'을 개최했습니다. 이 대회는 MedGemma, MedSigLIP 등 구글의 개방형 의료 AI 모델을 활용해 자궁경부암 검진, 모성 건강 지원 등 아프리카 보건 시스템에 실질적인 변화를 가져올 수 있는 솔루션을 개발하는 데 중점을 두었습니다. 최종 선정된 팀들은 구글의 기술 자원과 전문가 멘토링을 통해 아이디어를 구체적인 프로토타입으로 구현하며 지역 맞춤형 AI 혁신의 가능성을 증명했습니다.

협력적 의료 혁신과 기술적 기반

르완다 키갈리에서 열린 'Deep Learning Indaba' 컨퍼런스를 기점으로 아프리카 AI 및 의료 커뮤니티 간의 역량 강화를 목표로 시작되었습니다.
참가자들에게는 MedGemma(의료 LLM), TxGemma(치료제 개발 모델), MedSigLIP(의료 영상 분석 모델) 등 구글의 최신 보건 AI 모델이 제공되었습니다.
프로젝트 수행을 위해 Google Cloud Vertex AI 컴퓨팅 크레딧과 상세 기술 문서, 구글 DeepMind 연구진의 기술 멘토링이 단계별로 지원되었습니다.

자궁경부암 및 모성 건강을 위한 AI 솔루션

Dawa Health (1위): WhatsApp으로 업로드된 질확대경 영상을 MedSigLIP 기반 분류기로 실시간 분석하여 암 징후를 식별합니다. 여기에 Gemini RAG(검색 증강 생성)를 결합해 세계보건기구(WHO)와 잠비아의 프로토콜에 따른 임상 가이드를 제공합니다.
Solver (2위): 자궁경부 세포진 검사 자동화를 위해 MedGemma-27B-IT 모델을 LoRA(Low-Rank Adaptation) 방식으로 파인튜닝했습니다. FastAPI 기반의 웹 앱을 통해 병리 의사에게 주석이 달린 이미지와 임상 권고안을 출력합니다.
Mkunga (3위): 모성 건강 상담을 위해 MedGemma와 Gemini를 활용한 AI 콜센터를 구축했습니다. Vertex AI의 TTS/STT(음성 합성 및 인식) 기술을 통해 스와힐리어로 저비용 원격 진료 서비스를 제공합니다.

열악한 통신 환경을 고려한 기술적 접근

HexAI (최우수 PoC): 인터넷 연결이 제한된 환경에서도 작동할 수 있는 오프라인 우선(Offline-first) 모바일 앱 'DermaDetect'를 개발했습니다.
온디바이스(On-device) 형태의 MedSigLIP 모델을 통해 커뮤니티 건강 요원들이 현장에서 피부 질환을 즉시 분류할 수 있도록 설계되었습니다.
고도화된 분석이 필요한 경우에만 클라우드 기반의 MedGemma와 연결하는 하이브리드 구조를 채택하여 데이터 플라이휠을 구축했습니다.

이번 사례는 고성능 의료 AI 모델이 오픈소스로 제공될 때, 현지 개발자들이 지역적 특수성과 인프라 한계를 극복하며 얼마나 창의적인 솔루션을 구축할 수 있는지 잘 보여줍니다. 특히 인프라가 부족한 지역에서는 RAG를 통한 신뢰성 확보나 온디바이스 모델링을 통한 오프라인 지원 기술이 의료 격차를 해소하는 핵심적인 전략이 될 수 있음을 시사합니다.