생성형 인공지능(GenAI)은 의료 분야에서 진단, 개인 맞춤형 치료 등 의료 행위와 의료 서비스 제공 방식을 변화시키며, 임상의의 인지적 부담을 줄여 전반적인 의료 서비스 개선에 기여할 잠재력을 가지고 있다. 본 논문에서는 의료 분야의 GenAI 시스템 설계 및 배포를 위한 데이터 중심 패러다임을 제안한다. 특히, 의료 데이터 생태계를 GenAI 시스템의 기반으로 삼아 다양한 의료 데이터와 지식의 통합, 표현, 검색을 지속적으로 지원하도록 설계했다. 효과적인 데이터 처리 파이프라인을 통해 상위 모델 구성 요소와 하위 임상 응용 프로그램을 위한 GenAI 기반 작업을 가능하게 하고, 대규모 사전 훈련 및 도메인별 미세 조정을 위해 고품질, 다중 모드 데이터를 제공하며, 에이전트 계층을 통해 작업별 추론을 지원하는 지식 검색 백엔드 역할을 수행한다.
