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핀란드 Gosta Labs, AI 암 치료 플랫폼을 위해 750만 유로 투자 유치

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.29 17:52
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GostaLabs-Founders.jpg

헬싱키에 기반을 둔 헬스테크 스타트업 고스타 랩스(Gosta Labs)는 파트너 암 센터에서 행정 업무 시간을 3분의 2 이상 단축시키며, 종양 전문의의 문서 작업을 자동화하는 인공지능 플랫폼 확장을 위해 초과 청약된 750만 유로 시드 라운드 투자를 유치했다. 이번 라운드는 Voima Ventures가 주도하고, COR Group, 아호(Aho) 가족, Reaktor 및 엔젤 투자자들이 참여했으며, 고스타 랩스는 2023년 설립 이후 총 투자금을 약 천만 유로로 끌어올렸다.​

이번 투자는 전 세계 암 진단 건수가 2022년 2천만 건에서 2050년엔 3천5백만 건 이상으로 급증할 것으로 예측돼 이미 과부하에 시달리는 종양학 팀에 추가 부담이 될 것으로 보이는 가운데 이루어졌다. 고스타 랩스는 환자 방문을 실시간으로 구조화된 임상 데이터로 전환하는 AI 운영 시스템을 통해 이러한 도전에 대응하고 있다. 이 시스템은 진료 기록 자동화 작성은 물론, Performance Status나 CTCAE 독성 등급과 같은 주요 지표를 자동으로 분류한다.​

고스타 랩스는 라우리 시폴라(Lauri Sippola)와 헨리 비에르톨라티(Henri Viertolahti)가 창업했으며, 두 공동 창업자는 스웨덴 방사선 치료 기업 일렉타(Elekta AB)가 2020년 5월 인수한 Kaiku Health를 이전에 설립한 바 있다. 고스타 랩스는 첫 임상 연구 결과를 2025년 10월 ESMO 학회에서 발표했다. 이번 연구의 수석 연구원이자 스위스 투머 센터 아르가우(Tumor Center Aargau) 의료 책임자인 라즈반 포페스쿠 박사(Dr. Razvan Popescu)는 “이 플랫폼을 이용하는 종양 전문의들은 2분 이내에 추적 방문 기록을 완성했다”고 밝혔다. 포페스쿠 박사는 “이 기술은 이미 우리의 임상 워크플로우를 변화시키고 있다”며 “구조화되고 정확한 진료 기록을 즉각 작성하고, 주요 임상 지표를 자동 분류하는 능력 덕분에 종양 전문의들은 환자에게 가장 중요한 시간을 더 쓸 수 있게 됐다”고 말했다.​


종양학 AI 시장의 성장

현재 이 플랫폼은 핀란드, 스위스, 발트 3국, 호주 전역의 의료 제공자들에게 서비스를 제공하고 있습니다. Gosta Labs는 종양학 분야의 AI에서 빠르게 확장되고 있는 시장에 진입했으며, 분석가들은 이 시장이 2024-2025년에 약 24억 달러에서 51억 달러로 성장하고, 2034-2035년에는 상황에 따라 91억 달러에서 530억 달러에 이를 것으로 전망하고 있습니다. 이 회사는 기존의 강자들과 경쟁하고 있는데, 여기에는 2025년 3월 Memorial Sloan Kettering Cancer Center에서 종양학 문서 플랫폼을 확장한 Abridge와 2025년 9월 종양학 분야에서 진단 포착 개선을 보인 연구를 발표한 DeepScribe 등이 포함됩니다.​

Voima Ventures의 파트너인 Jussi Sainiemi는 팀의 검증된 실적을 강조했습니다. "Gosta Labs의 핵심 팀원들은 검증된 스타트업 실행력, 깊은 분야 전문성, 최고의 AI 역량을 결합하고 있습니다."라고 Sainiemi는 말했습니다. "이들은 이미 성공을 거둔 바 있고, 성공이 어떤 모습인지 잘 알고 있기에 이는 모든 스타트업 팀에 필수적인 모습입니다".​

이 회사는 새롭게 조달한 자본을 활용해 의료기기 수준의 제품 역량을 강화하고, 국제적으로 사업을 확장하며, 전 세계 종양학 팀을 지원할 수 있도록 AI 기반을 발전시키겠다는 계획을 밝혔습니다.

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MIT 연구진은 대규모 언어 모델의 신뢰성을 훼손할 수 있는 취약점을 발견했으며, GPT-4 및 Llama와 같은 고급 AI 시스템조차도 때때로 진정한 이해보다는 문법적 지름길을 기반으로 질문에 답한다는 사실을 밝혔습니다.신경 정보 처리 시스템 학회(Conference on Neural Information Processing Systems)에서 발표될 예정인 이 연구는 LLM이 특정 문장 패턴을 특정 주제와 잘못 연관시킨 다음, 실제 질문을 이해하는 대신 이러한 학습된 패턴에 의존할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이러한 결함은 정확한 응답이 중요한 의료, 금융 및 고객 서비스 분야에 배포된 AI 시스템에 위험을 초래합니다.의미보다 문법MIT 부교수 Marzyeh Ghassemi가 이끄는 연구팀은 Northeastern University와 Meta의 연구원들과 함께, 모델이 훈련 중에 “구문 템플릿”—품사의 패턴—을 특정 도메인과 연결하는 방법을 학습하는 과정을 입증했다.MIT News 기사에 따르면, LLM은 “파리는 어디에 위치해 있나요?“가 지리 질문과 관련된 특정 문법 구조를 따른다는 것을 학습할 수 있다. 문법적으로는 유사하지만 “빠르게 앉다 파리 흐림?“과 같이 말이 되지 않는 질문이 제시될 때, 모델은 질문이 무의미함에도 불구하고 여전히 “프랑스”라고 답할 수 있다.Northeastern University 대학원생이자 MIT 방문 학생인 Chantal Shaib는 “이것은 모델이 질문에 올바르게 답하기 위해 학습하는 간과된 유형의 연관성입니다”라고 말했다. 연구원들은 구문을 동일하게 유지하면서 단어를 동의어, 반의어 또는 무작위 단어로 대체했을 때, LLM이 질문이 완전히 말도 안 되는 경우에도 종종 올바른 답변을 생성한다는 것을 발견했다.보안 및 테스트 시사점이 취약점은 심각한 보안상의 영향을 미칩니다. arXiv에 게시된 연구에 따르면, 공격자들은 모델이 무해한 콘텐츠와 연관시키는 구문 패턴을 사용하여 유해한 요청을 표현함으로써 안전 가드레일을 우회하기 위해 이 현상을 악용할 수 있습니다.연구에 참여한 MIT 대학원생 Vinith Suriyakumar는 “이 연구를 통해 LLM의 보안 취약점을 해결하기 위해 더욱 강력한 방어 체계가 필요하다는 것이 분명해졌습니다”라고 말했습니다. 연구진은 GPT-4와 Llama를 포함한 사전 훈련된 모델에서 이를 테스트했으며, 학습된 행동이 성능을 크게 저하시킨다는 것을 발견했습니다.문제를 해결하기 위해 연구팀은 개발자들이 자신의 모델이 이러한 잘못된 구문-도메인 상관관계에 의존하는지 평가할 수 있는 자동 벤치마킹 절차를 개발했습니다. 연구진은 더 다양한 구문 템플릿을 포함한 증강된 훈련 데이터를 활용한 완화 전략을 탐구할 계획이며, 복잡한 다단계 작업을 위해 설계된 추론 모델에서 이 현상을 연구할 예정입니다.
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2025.11.26 등록
메타 플랫폼스가 구글의 AI 칩 텐서처리장치(TPU)를 2027년부터 데이터센터에 도입하는 방안을 논의 중인 것으로 25일 알려지면서, 엔비디아가 장악해온 AI 반도체 시장에 균열이 생길 조짐을 보이고 있다. 이날 뉴욕증시에서 엔비디아 주가는 2.59% 하락한 177.82달러에 마감한 반면, 알파벳 주가는 1.62% 상승하며 시가총액 4조 달러를 눈앞에 두게 됐다.IT 전문매체 디 인포메이션은 24일 메타가 수십억 달러 규모로 구글의 TPU를 도입하는 방안을 검토 중이라고 보도했다. 메타는 2027년부터 자사 데이터센터에 TPU를 직접 설치하고, 내년에는 구글 클라우드를 통해 TPU를 임대하는 방안도 협의하고 있는 것으로 전해졌다. 현재 메타는 AI 학습과 서비스 운영에 엔비디아 GPU를 대규모로 사용하고 있어, 이 계약이 성사되면 엔비디아의 주요 고객사에 대한 영향력이 축소될 수 있다는 우려가 나온다.구글 제미나이3.0 성공이 TPU 확산 계기구글이 자체 AI 칩에 자신감을 갖게 된 배경에는 최근 공개한 AI 모델 ‘제미나이 3.0 프로’의 성공이 있다. 제미나이 3.0 프로는 LM아레나 리더보드에서 1501점을 기록하며 처음으로 1500점을 돌파했고, ‘인류의 마지막 시험’에서 정답률 37.5%로 챗GPT의 26.5%를 크게 앞섰다. 이 모델은 엔비디아 GPU 없이 100% 자체 TPU 클러스터만으로 학습됐다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다.구글은 지난 10월 AI 챗봇 ‘클로드’를 운영하는 앤트로픽과 최대 100만 개의 TPU를 공급하는 수백억 달러 규모의 계약을 체결한 바 있다. 구글 클라우드 경영진은 TPU 도입 확대를 통해 엔비디아 연간 매출의 최대 10%를 확보할 수 있을 것으로 보고 있다고 디 인포메이션은 전했다.엔비디아 즉각 반박, 삼성전자는 수혜 전망엔비디아는 25일 소셜미디어 엑스(X)를 통해 “우리는 업계보다 한 세대 앞서 있으며, 모든 AI 모델을 구동하고 컴퓨팅이 이뤄지는 모든 곳에서 이를 수행하는 것은 우리 플랫폼뿐”이라고 강조했다. 엔비디아는 “TPU 같은 주문형반도체(ASIC)보다 뛰어난 성능과 다용성, 호환성을 제공한다”고 덧붙였다.구글도 성명에서 “맞춤형 TPU와 엔비디아 GPU 모두 수요가 늘어나고 있다”며 “우리는 수년간 그래왔던 대로 양쪽 모두를 지원할 것”이라고 밝혔다.증권가에서는 TPU 생태계 확장의 최대 수혜자로 삼성전자를 꼽고 있다. 김동원 KB증권 연구원은 “구글 TPU 설계와 생산을 담당하는 브로드컴의 경우 삼성전자가 메모리 공급 점유율 1위를 기록하고 있어 향후 구글 TPU 생태계 확장의 최대 수혜가 기대된다”고 분석했다. SK하이닉스도 구글 TPU에 HBM을 공급하고 있어 AI 생태계 다변화로 수혜를 볼 것으로 전망된다.
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2025.11.26 등록
제품 리더 Aakash G와 OpenAI의 Miqdad Jaffer는 모델 품질보다는 컨텍스트 엔지니어링—사용자 기록, 관련 문서, 시스템 제약 조건과 같은 올바른 정보를 AI 모델에 제공하는 관행—이 AI 기능이 훈련이 부족한 인턴처럼 실패하거나 성공하는지를 결정한다고 주장합니다.이 글은 Apollo의 이메일 작성기를 통해 이를 보여주는데, 엔지니어들이 대화 스레드, CRM 노트, 회사 톤, 관계 컨텍스트를 계층화한 후에야 일반적인 출력에서 출시 가능한 품질로 발전했습니다.전체 코드베이스를 인덱싱하고 벡터 데이터베이스를 통해 관련 코드를 검색하여 연간 10억 달러 이상의 수익을 달성한 AI 코딩 어시스턴트 Cursor는 컨텍스트 엔지니어링이 어떻게 경쟁 우위를 만들어내는지를 보여주는 사례로, Google이 이 기능을 내부에서 구축하는 대신 경쟁사인 Windsurf와 24억 달러의 라이선스 계약을 체결하게 만들었습니다.
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2025.11.26 등록
하버드 비즈니스 리뷰 분석에 따르면, AI 에이전트는 아직 소비자 대상 애플리케이션에 충분히 신뢰할 수 있는 수준이 아니며—보안 및 정확성에 대한 우려로 인해 소비자의 76%가 구매에 이를 사용하는 데에 소극적인 것으로 나타났습니다—하지만 구조화되고 반복적인 작업 및 인간의 감독이 한계를 보완할 수 있는 백엔드 엔터프라이즈 운영에서는 실질적인 가치를 제공하고 있습니다.주요 유럽 인터넷 제공업체와의 사례 연구에서는 현장 기술자를 지원하기 위해 멀티 에이전트 시스템을 도입하여, 문제 해결 시간을 60% 단축시키고 연간 100만 유로 이상의 반복적인 비용 절감과 함께 고객 만족도를 크게 향상시켰다는 잠재력을 보여주었습니다.이러한 점진적 개선은 혁명적인 변화라기보다는 린 제조(Lean manufacturing) 방법론에 가깝고, 엔터프라이즈 적용에는 세밀한 프로세스 매핑, 광범위한 IT 시스템 통합, 그리고 실제 환경에서 프롬프트 기반 시스템이 일반적으로 70% 이상의 정확도를 넘지 못하게 하는 AI 환각(hallucination)에 대한 관용이 요구됩니다 .
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2025.11.26 등록
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