헬스케어 시장 혁신 선도하는 의료AI 스타트업

재이랩스, 뷰노, 제이엘케이, 라온피플 등 의료AI 기업들의 인공지능 솔루션이 진화를 거듭하고 있어 주목을 끈다. 재이랩스는 인공지능(AI)을 활용해 의료 데이터를 더 빠르고 정확하게 가공할 수 있는 의료 데이터 전처리 솔루션 ’메디라벨(MediLabel)’을 보유하고 있다. 지난해 1월 메디라벨 출시 이후 우수한 기술력으로 국내 주요 병원 연구팀에서 도입하고 있으며 소프트웨어 성능 고도화에 속도를 내고 있다. 지난 21~22일 양일 간 개최된 대한의료인공지능학회에서 재이랩스는 메디라벨의 신규 출시 기능을 발표하며 주목을 받았다. ‘스마트필(Smart Fill)’은 데이터의 특정 영역에 바운딩 박스를 표시하면 문제가 되는 부위(ROI) 및 결절 등을 발견해 자동으로 라벨링하는 기능으로 뇌경색이나 염증, 종양 등 경계선이 불분명한 형태의 라벨링 정확도를 높인 것이 특징이다. 데이터 관리에 유용한 ‘프로젝트 관리’ 기능도 개발돼 대용량의 환자 데이터를 효과적으로 보관할 수 있다. 이 밖에 이미지 범위를 조절해 정확한 라벨링을 도와주는 ‘스레스홀드(Threshold)’ 기능도 업데이트 예정이며 기존에 작업했던 라벨링을 학습해 다음 라벨링을 인공지능이 추천해주는 에이아이 템플릿(AI Template) 기능도 추가돼 라벨링 성능을 더욱 높여갈 전망이다. AI 기반 의료 진단 솔루션을 개발하고 있는 뷰노는 심정지 예측 소프트웨어 ‘뷰노메드 딥카스((VUNO Med–DeepCARS)’의 임상 연구 논문이 응급의학 분야 최고 권위 학술지인 'Resuscitation(소생)'에 게재돼 주목을 받고 있다. 뷰노메드 딥카스는 일반 병동 입원 환자의 전자의무기록(EMR) 등에서 수집한 혈압, 맥박, 호흡, 체온의 5가지 활력징후를 기반으로 24시간 내 심정지 발생 위험 예측 정보를 제공하는 솔루션이다. 이를 통해 심정지 징후가 보이는 환자를 미리 예측해 의료진의 사전 조치를 돕는다. 뷰노는 해당 솔루션이 병원 내 입원 환자들의 원내 심정지를 일관적으로 예측하는지 검증하기 위해 임상 연구를 진행했으며, 연구 결과 뷰노메드 딥카스가 모든 평가지표에서 우수한 성능을 입증했다고 밝혔다. 뷰노는 이번 연구를 통해 뷰노메드 딥카스가 다양한 의료 환경에서 입원 환자들의 심정지를 효과적으로 예측하는 혁신적인 솔루션임을 증명했으며 앞으로도 생체신호 기반의 인공지능 솔루션을 계속해 선보일 예정이다. 국내 의료 AI 기업 중 첫 상장사인 제이엘케이(JLK)는 지난 4월 AI 기반 폐 영상 분석 솔루션 ’제이뷰어엑스(JVIEWER-X)’에 사용된 폐렴 분석 알고리즘의 정확도와 중증도 분석이 가능하다는 연구 결과를 발표했다. 이는 코로나19 폐렴 조기 진단에도 활용 가능한 솔루션으로 더욱 기대를 모으고 있다. 제이뷰어엑스는 식품의약품안전처 및 유럽 CE 의료기기 인증 제품으로 대한결핵협회와 건강검진센터 한신메디피아에 해당 솔루션이 공급됐으며, 주한 중국대사관을 통해 중국 내 5개 병원에 공급된 바 있다. 지난 2019년에는 클린턴재단(CHAI)에서 진행한 공개 입찰 경쟁에서 1위를 차지했으며, 일본, 쿠웨이트, 인도네시아 등 글로벌 시장에서 사용되고 있을 만큼 기술력과 해외시장 진출의 가능성을 인정받고 있다. AI 의료기기업체 라온피플의 ‘라온슬립’이 식품의약품안전처 11호 혁신의료기기로 지정됐다. 라온슬립은 AI 기반의 수면 무호흡 진단 소프트웨어로, 환자의 컴퓨터단층촬영(CT) 영상에서 기도의 모양을 자동 분석해 수면 무호흡증 진단을 보조하는 AI 기술이다. 라온피플은 앞서 연세대학교와 공과대, 의대 및 치대 교수진으로 구성된 융복합 연구단과 함께 라온슬립을 공동 개발하고, 연세의료원의 협조 및 임상시험을 거쳐 식약처 승인을 받아 상용화에 나선다고 발표한 바 있다. 현재 AI를 활용한 수면 무호흡증 진단 기술과 기도 형상 분리 기술을 기반으로 한 라온슬립의 초기 모델은 개발이 완료돼 서비스가 가능한 상태이며, 식약처의 이번 혁신의료기기 지정과 함께 글로벌 시장에서 혁신적인 수면 무호흡증 AI 진단 솔루션으로 빠르게 자리 잡을 것으로 전망된다.

장길수  ksjang@irobotnews.com

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