무슨 프로젝트인가

LabLab.ai x AMD 해커톤 출품작 OncoAgent가 HuggingFace에 공개됐어. 암 진료 결정을 돕는 오픈소스 멀티에이전트 AI인데, 가장 큰 특징은 환자 데이터가 클라우드에 나가지 않는다는 거야. Zero-PHI(Protected Health Information) 정책을 첫 번째 처리 단계에 박아놔서, LLM이 쿼리를 받기 전에 식별 정보를 먼저 제거해.

어떻게 작동하나

쿼리 복잡도 점수 S를 먼저 계산하고, 0.5를 기준으로 두 모델 중 하나로 라우팅하는 구조야.

  • Tier 1 (단순 케이스): Qwen 3.5-9B — 빠른 트리아지
  • Tier 2 (복합 케이스): Qwen 3.6-27B — 심층 추론 (췌장암 4기 + KRAS + BRCA2 변이 같은 케이스)

4단계 Corrective RAG로 NCCN·ESMO 70개 이상 가이드라인을 참조하고, 안전 검증은 LLM이 아닌 결정론적 코드로 돌려. 어드버서리 프롬프팅으로 안전 레이어를 우회할 수 없는 이유거든. AMD Instinct MI300X에서 266,854개 샘플을 50분 만에 학습했어 — 예상 대비 6배 빠른 속도야.

왜 지금 주목해야 하는가

의료 AI에서 발목을 잡는 두 가지가 환자 데이터 규정과 신뢰성인데, OncoAgent는 둘 다 정면으로 건드렸어. 완전 온프레미스 배포라 데이터가 시설 밖을 나가지 않고, 6개 모듈 테스트 슈트를 모두 통과했어. 코드·LoRA 가중치·OncoCoT 코퍼스 전부 HuggingFace와 GitHub에 공개 예정이야. 아직 임상 검증 단계는 아니지만, 오픈소스 의료 에이전트 인프라가 어디까지 왔는지 보여주는 실제 사례야.