SKT, ‘AI 동물 진단 보조시대’ 열어월 30만원에 구독…30초면 결과확인“동물들은 아파도 말 못 하잖아요. 이제는 인공지능(AI)로 강아지들이 아픈 곳을 정확히 알 수 있어요” 반려동물 인구 1500만 시대에 발맞춰 SK텔레콤이 새로운 영역에 도전장을 내밀었다. SK텔레콤은 자사 AI 기술을 활용한 서비스 ‘엑스칼리버’를 국내 최초로 출시해 반려동물의 의료 복지를 활성화하고 동물병원 진료 효율화에 기여할 것으로 보인다. ●국내 최초 ‘엑스칼리버’ 판독 결과 일치율 최대 97% 25일 SK텔레콤은 서울수의임상컨퍼런스에서 AI 기반 수의영상진단 보조서비스인 ‘엑스칼리버’를 공개했다. 이날 기조연설을 한 하민용 SK텔레콤 최고사업개발책임자(CDO)는 앞서 지난 22일 열린 기자설명회에서 “2026년까지 국내 동물병원 도입 비중을 40%로 늘리고 궁극적으로 전국 동물병원에 모두 보급하는 것을 목표로 하겠다”고 밝혔다. 이날 출시된 웹 기반 서비스 엑스칼리버는 병원에서 촬영한 반려견의 근골격과 흉부 등 엑스레이 사진을 클라우드에 올리면 AI가 약 30초 내 비정상 소견 여부와 문제가 있는 부위에 대한 위치정보 등 분석 결과를 수의사에게 제공한다. 가령 수의사가 반려견 포메라니안의 엑스레이 사진을 찍어 AI 플랫폼 ‘엑스칼리버 VET AI’에 올리면 AI가 반려견의 비정상 여부를 판단하고 문제점을 한눈에 볼 수 있게 표시해 수의사에게 관련 정보를 전송하는 방식이다.대한수의사회에 따르면 지난해 기준 국내 동물병원은 약 4600개로 그 중 동물병원 약 3500개가 반려동물을 대상으로 진료한다. 그리고 그 가운데 80%인 2900곳이 엑스레이를 사용한다. 문제는 엑스레이의 경우 반려동물을 진단하기 위해 가장 많이 활용하는 진단 기기이지만, 원격판독을 하는 경우 최대 24시간이 걸리고 영상 진단을 전공한 전문 수의사가 수백 명에 불과해 빠른 진단이 쉽지 않다는 점이다. 앞으로 AI 기반 영상 진단보조서비스가 지급되면 단시간에 판별하기 어려운 질환을 보다 더 빠르고 쉽게 찾아 진단 할 수 있을 것으로 보인다. 엑스칼리버는 웹 서비스 방식으로 작동하기 때문에 별도로 서버를 설치할 필요도 없고 관리하기도 쉽다. SK텔레콤은 “엑스칼리버 AI 판독 결과와 국내 대형 동물병원 영상전공 수의사들의 판독 결과를 비교해본 결과 양측의 의견이 일치하는 비율이 근골격, 흉부 등 분야별로 84~97%를 기록해 진단 보조 솔루션의 유효성을 입증했다”고 설명했다. ‘엑스칼리버’는 이달 중순 농림축산검역본부로부터 ‘국내 제1호’ 엑스레이 기반 동물의료영상 검출 보조 소프트웨어 허가를 획득했다. ●월 30만원에 구독…AI분석 결과도 30초면 확인 가능 엑스칼리버는 동물병원이 1개월 무료 사용 후 월 30만 원의 구독형 서비스로 이용할 수 있다. 하루에 1만 원밖에 비용이 들지 않아 부담도 적다. 오이세 스카이동물 메디컬센터 원장은 “저희는 전국에 9개 24시간 병원을 운영하고 있는데 (각 병원에서 평균적으로) 하루에 한 10건에서 15건 정도 방사선 사진 촬영을 하고, 동네 작은 동물병원의 경우 평균 하루 3건에서 5건 정도 이뤄지는 것으로 보인다”며 “엑스레이 촬영은 비용은 한 번에 3만 원 정도 되기 때문에 비용 부담이 없는 구조”라고 말했다. 이어 “무엇보다 엑스칼리버 도입으로 진료 분석 시간이 단축되면 더 많은 동물을 진료할 수 있게 될 것”이라며 “서비스를 활용할 때 보다 객관적으로 동물의 문제점을 견주에게 보여줄 수 있어 소통이 더 원활해질 수 있을 것으로도 보인다”고 덧붙였다. ●반려동물 사업 확대…미용 시장부터 보험 시장 진출까지 SK텔레콤은 4년 이내 국내 동물병원 40%에 AI 서비스를 도입해 국내 시장에 안착하는 것을 목표로 삼고 있다. 하 CDO는 “올해 연말까지는 시장에 진입하는 단계로 100개 정도를 목표로 하고 있고 내년까지는 전체 시장의 20% 정도까지 확장할 것”이라고 밝혔다.다만, 국내 동물병원 2900곳에 AI 서비스를 다 적용한다고 해도 구독료 기준 단순 계산하면 연 매출이 약 104억 원 수준이다. 하 CDO는 “AI 서비스를 제공하는 등 의료 영역에서 멈추지 않고 반려동물 전체 시장에서 성장하고 있는 미용, 식품, 진단 등의 영역까지 두루 살펴보고자 한다”며 “특히 통일된 보험 가격이 없어서 같은 진료를 받거나 수술하면 가격이 천차만별인 문제도 있는 만큼 장기적으로는 반려동물에 대한 보험 시장도 생각해 볼 수 있다고 본다”고 말했다. ●반려동물·진단영역 확장…글로벌 시장 진출도 엑스칼리버의 반려동물 진단 영역도 확장된다. 현재 반려견의 근골격?흉부?심장크기측정 서비스를 시작으로 하반기에는 반려견 복부, 내년에는 반려묘의 복부·흉부도 추가 개발해 서비스할 계획이다. SK텔레콤은 딥러닝 강화를 통해 ‘엑스칼리버’의 질환탐지율(민감도)을 지속 높이는 한편, 아직 유사 서비스가 없는 유럽과 아시아 등에서 엑스칼리버의 해외 진출을 추진할 계획이다. 하 CDO는 “특히 미국, 호주, 일본 등 반려동물 인구가 많으면서 사회적 이해도와 수용도가 높아 관련 지출도 많은 나라들이 대상”이라고 설명했다. SK텔레콤은 이를 위해 현재까지 전국의 10개 수의대학 가운데 5개 국립대 수의대학(강원대·경북대·경상국립대·전북대·충남대)과 긴밀하게 협력해 양질의 동물 의료 데이터를 확보해왔다. 향후 전국 수의대학과도 협력을 확대해 나갈 방침이다. 엑스칼리버 개발 과정을 산학협업으로 총괄 담당한 이영원 충남대학교 수의과대학 교수는 “AI 기술이 이미 의료분야에서 빠르게 개발 및 적용되고 있는 상황에서 SK텔레콤의 엑스칼리버 상용화는 선진 수의학 기술 발전에 중요한 전환점이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

총상, 폭발에 따른 부상 등 군 특수외상을 전문적으로 치료하는 첫 외상센터가 마침내 문을 열었다. 세계 6위의 국방력을 뽐내면서도 지금껏 국내에서 총상 치료를 가장 잘하는 의료기관은 민간의료기관인 아주대 외상센터였던 아이러니에서 비로소 자유로울 수 있게 됐다. 국방부와 국군수도병원은 20일 경기 성남 국군외상센터에서 서욱 국방부 장관 주관으로 개소식을 했다. 국군외상센터는 총상, 폭발창 등 군 특수외상과 군에서 빈번하게 발생하는 외상환자를 치료하기 위한 전문기관이다. 센터는 문재인 정부 출범 첫해인 2017년 하반기 본격적인 시설공사에 돌입해 2020년 3월 완공됐다. 하지만 같은 해 9월 코로나19 감염병 전담병원으로 지정됐다가 최근 전담병원 지정이 해제되면서 이번에 정식 개소하게 됐다. 초대 센터장으로는 고대구로병원 외상외과 진료교수를 역임한 김남렬 대한외상중환자외과학회장이 맡게 됐다. 총면적 1만 1169㎡(약 3300여평) 규모의 센터는 응급환자 이동 없이도 검사와 소생술을 한곳에서 시행할 수 있는 외상소생실을 비롯한 전용 수술실(2개과·1인 중환자실 20병상)을 갖췄다. 특히 센터 개소를 계기로 군 내 응급 외상환자 발생 시 국군의무사령부 의료종합상황센터와 연계한 응급처치부터 군 의무후송전용헬기(메디온)를 이용한 신속한 후송과 치료까지 이어지는 ‘원스톱 응급환자 지원’이 가능해진다. 우선 군 내 환자를 대상으로 한 외상진료를 하되, 향후 유관기관 및 민간 의료기관과의 협력을 통해 경찰·소방과 민간환자의 외상진료까지 단계적으로 확대할 예정이다. 인공지능(AI) 융합 의료영상 진료 판독 시스템 및 이동형 원격진료 등 최신기술을 응급 진료에 적극 도입하겠다고 국방부는 전했다.

광주시내 곳곳에 인공지능(AI)을 적용한 의료·에너지 등의 실증센터가 잇따라 문을 열면서 인공지능 산업 육성이 탄력을 받고 있다. 8일 광주시와 인공지능산업융합사업단에 따르면 광주 빛고을노인건강타운에서 ‘인공지능 특화산업 실증센터 개소식’을 갖고 본격적인 운영에 들어갔다. 전날 열린 개소식은 사업경과 및 추진계획 보고, 실증센터 홍보영상 상영, AI 헬스케어 서비스 시연 등의 순으로 진행됐다. AI 헬스케어 서비스 시연은 참석자들이 한눈에 이해할 수 있도록 흉부 X-ray 촬영을 예로 들어 보건소와 전남대병원간 생중계로 진행됐다. 시연에 선보인 ‘AI시민의료앱’은 검진기록, 의료영상(X-ray) 등 기존 CD를 이용한 방법이 아닌 앱을 통해 본인의 건강관리 정보를 확인할 수 있는 기술을 선보여 호응을 얻었다. 빛고을노인건강타운, 광주그린카진흥원, 한국광기술원 등 3곳에 문을 연 실증센터는 광주시가 과학기술정보통신부와 함께 추진하고 있는 ‘인공지능 집적단지 조성사업’의 하나로 마련됐다. 이들 센터에는 광주지역 특화산업인 헬스케어, 자동차, 에너지 분야에 2023년까지 645억 원을 투입해 산업생태계 조성에 필요한 실증장비(77종)를 단계(분야)별로 구축하게 된다. 기관별로는 광주TP(테크노파크)는 빛고을노인건강타운에 헬스케어 분야 장비를, 광주그린카진흥원은 빛그린산단에 자동차 분야 장비를, 한국광기술원은 첨단산단에 에너지 분야 장비를 구축해 운영한다. 이번 1단계(38종) 장비 도입을 시작으로 인공지능 기업과 연구기관 등에 단계(분야)별 실증 테스트 환경을 제공함으로써 인공지능기반 인프라가 확대된다. 특히 사업화 촉진의 디딤돌이 되고 산업육성의 기폭제가 될 것으로 기대된다. 각 센터는 ▲인공지능 선진의료 생태계조성 ▲자율주행산업 육성 ▲AI기반 에너지 효율화 산업육성을 목표로 이를 위한 장비를 지원하고, 실증 테스트베드 환경을 제공하는 것은 물론 인공지능 개발에 필요한 데이터 수집도 병행한다. 이밖에 수집된 데이터와 고품질 학습데이터는 각 분야에서 데이터를 활용한 새로운 AI제품을 개발하고 관련 서비스를 창출하는데 있어 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 조인철 광주시 문화경제부시장은 “이번 실증센터 개소를 시작으로 광주가 ‘실증기반 인공지능산업 중심도시’으로 도약하게 될 것”이라며 “인공지능과 다양한 산업과의 융합을 통해 ‘인공지능 혁신 거점’으로 성장할 수 이도록 행정력을 집중할 것”이라고 말했다.

인공지능(AI)·가상현실(VR)·디지털 치료기기 등 소프트웨어 의료기기 개발이 활발해지면서 관련 임상시험 건수가 증가하고 있다. 3일 식품의약품안전처에 따르면 소프트웨어 의료기기의 안전성과 효과성을 확인하기 위한 임상시험 건수가 2018년 6건에서 2019년 19건, 2020년 21건으로 3년간 3배 이상 늘었다. 진단 보조 및 의료영상 검출·분석 등 임상 품목 종류도 다양해져 2018년 2개에서 2019년 5개, 2020년 7개로 늘었다. 소프트웨어 의료기기란 소프트웨어 형태로 개발된 의료기기다. 내장형 소프트웨어 의료기기는 특정 장비나 장치에 내장돼 의료기기를 작동시킬 목적으로 사용된다. 엑스선발생장치와 초음파영상진단장치 등에 설치돼 해당 기기에서만 작동 가능하다. 독립형 소프트웨어 의료기기는 컴퓨터·태블릿 PC·모바일폰 등 범용 장비나 장치에 설치할 수 있다. 의료영상전송처리장치, 뇌영상검출진단보조소프트웨어, 모바일 심전계 등이 있다. 의료의 패러다임이 치료에서 예방 중심으로 변하며 새로운 형태의 소프트웨어 의료기기도 주목받고 있다. 의료 영상에 AI 기술을 적용해 특정 질환 여부를 진단하거나, 질환 치료 및 재활 등에 활용할 수 있는 기술 등이 개발되고 있다. 현재 식약처가 혁신의료기기로 지정한 14개 제품 중 9개 제품이 소프트웨어 의료기기다. 식약처는 “소프트웨어 의료기기를 안전하고 효과적으로 임상시험할 수 있도록 제도를 개선하고 관련 정보를 적극적으로 제공하겠다”고 밝혔다.

홍남기 부총리 겸 기획재정부 장관은 12일 “내년부터 전국 8개 의료기관에 국산 인공지능(AI) 의료 소프트웨어(SW)를 도입하겠다”고 밝혔다. 홍 부총리는 이날 정부서울청사에서 제43차 비상경제 중앙대책본부 회의를 열고 ‘정밀의료 SW 선도계획’과 관련해 이러한 구상을 전했다. 홍 부총리는 “코로나 팬데믹과 디지털 경제 전환을 겪으며 AI 기반 정밀의료 SW가 고품질 의료서비스를 위한 핵심기술로 부각됐다”면서 “정부도 한국판뉴딜 2.0 상 디지털뉴딜 사업에 닥터앤서 클리닉, AI 앰뷸런스 등을 신규 반영해 적극 육성해 나갈 방침”이라고 설명했다. 전국 8개 의료기관에 AI 도입은 국내 기술로 개발된 의료 솔루션인 닥터앤서 클리닉을 통해 추진한다. 홍 부총리는 “AI 앰뷸런스도 내년부터 단계적으로 전국에 보급 확산할 계획”이라고 강조했다. 또한 홍 부총리는 “고품질 의료 데이터를 단계적으로 민간에 개방하겠다”며 “올해는 의료영상 데이터 29종을 구축·개방하고 내년에는 적외선·조직 데이터 등 25종을 추가한 뒤 2023년에는 환자 병원진료 전(全)주기 데이터를 개방하겠다”고 말했다. 이어 “AI 의료 SW 인·허가 사전상담으로 신속 제품화도 적극 지원하겠다”고 덧붙였다. 의료 분야 클라우드 대전환을 위해서는 ‘클라우드 기본계획’을 검토 중이다. 홍 부총리는 이는 “8월 중 발표할 예정”이라고 전했다.

가천대학교가 2021 이공분야 기본연구사업에서 40개 과제가 선정돼 과제 수 기준 전국대학 중 3위, 사립대학 중 1위를 기록했다고 15일 밝혔다. 총연구비는 51억1000 여만원이다. 이공학분야 기초연구를 지원해 변혁적 연구기반을 확대하고 국가역량을 제고하기 위해 시행되는 기본연구사업에서 다수 과제가 선정된 것은 가천대 이공학 분야 우수 신진 연구자가 크게 늘어 그만큼 대학의 연구역량이 전국대학 중 최상위수준으로 높아졌다는 것을 의미한다. 기본연구사업은 연구주제를 자유롭게 제안하고 평가를 통해 지원받을 수 있는 자유공모로 진행됐다. 과제별 연구기간은 1~3년으로 수학, 물리학, 화학 등 6개 분야로 나눠져 있다. 선정된 연구과제도 ‘비정형데이터를 포함한 빅데이터와 딥러닝 모형을 이용한 금융시장분석 및 모델링 연구’(금융수학과 최선용교수), ‘비라벨 의료영상을 활용한 준지도 학습기반의 혼합 딥러닝 모델’( AI·소프트웨어학부 이상웅교수) 등 첨단 분야가 대부분이다. 최선용 교수는 이번 연구를 통해 6월부터 2024년 2월까지 1억8000만원의 연구비를 지원 받아 정형데이터와 비정형데이터로 이루어진 금융 빅데이터를 이용하여 금융시장을 동태적 관계관점에서 분석하고 모델링한다. 기존 연구들과 달리 비정형 데이터를 포함한 분석이기 때문에, 금융 시장 분석과 모델링에 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다. 이상웅 교수도 내년 5월까지(연구비 4800만원) 의료 영상 정보의 한계점을 해결할 수 있는 준지도학습 기반의 영상 학습 개발과 이를 기반으로 한 계층적 융합 모델을 개발, 인식 기술에 머물던 기술적 한계를 극복하고 다양한 질환에 적용 가능한 딥러닝 인식 기술 확보와 의료 영상 분석 분야의 연구 활성화에 크게 기여할 것으로 기대된다. 이길여 총장은 “연구에 대한 열정과 실력을 가진 우수한 교수진이 늘어나 첨단산업분야 등의 연구역량이 하루가 다르게 커지고 있다”며 “보다 창의적이고 자율적인 연구 수행으로 탁월한 연구 성과를 낼 수 있도록 적극 지원하겠다.”고 말했다. 신동원 기자 asadal@seoul.co.kr

군 의료는 국가 보안을 책임지는 국 장병의 건강과 생명을 담당하는 분야인 만큼 국가 보안과 직결된다고 해도 과언이 아니다. 그럼에도 불구하고 의료 분야에서는 민간 의료에 밀려, 국방 분야에서는 병력 증강 문제에 밀려 상대적으로 주목받지 못했던 것도 사실이다.이에 정부는 2020년 디지털 뉴딜 사업의 일환으로, 군 의료에도 AI(인공지능)와 빅데이터, 클라우드 서비스 등 혁신 기술을 활용한 AI+X(인공지능 융합) 프로젝트를 접목시키기로 결정하였다. 정부 발표에 따라 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)는 ‘AI융합 의료영상 진료판독시스템’ 사업을 추진하고, 4차 산업혁명의 주력 기술들을 활용하여 군 환경에 특화된 의료 환경 구축에 나섰다. 이 사업은 그동안 국방부에서 축적된 군 장병들의 질병 데이터를 활용하여 더 나은 치료 방법과 의료 환경 개선 방안을 연구하는 것으로, 특히 폐렴, 결핵, 기흉 등 폐질환과 척추질환, 사지골절 등 군대 내에서 발생 빈도가 잦은 질환들에 대한 효율적인 치료 방법을 찾아낼 것으로 기대를 모으고 있다. 인공지능 헬스케어 기업 ㈜투비코도 루닛과 태영소프트가 참여하는 컨소시엄에 참여하여 군 내 다빈도 질환인 사지골절에 대한 의료영상 데이터를 학습한 인공지능 알고리즘을 개발하게 된다. 투비코는 2020년 1월 척추관절 나누리병원과 인공지능 연구개발센터(NABI)를 설립하고, 오랜 기간 나누리병원에 축적된 척추압박골절, 사지골절, 무지외반증 등 다양한 척추관절 질환 관련 데이터를 보다 정확히 판독하기 위한 영상 진단 보조 시스템을 개발하기 위해 꾸준한 연구를 지속해 왔다. 투비코는 그동안 나누리병원과의 견고한 파트너십을 통해 방대한 척추 및 골절 질환 및 데이터를 접해 왔던 점, 방대한 데이터를 가장 정확히 분석하고 효율적으로 활용할 수 있는 방안에 대해 끊임없이 연구해 왔던 점 등에 높은 점수를 받아 이번 컨소시엄에 참여하게 되었다. 투비코는 앞으로 AI 의료영상 분석 판독 지원 실증 시스템을 구축하고, 국군병원 및 사단의무대에서 시범 운영을 수행할 계획이다. 또한 투비코 인공지능은 국방부 데이터 학습과 실증 과정을 거쳐 고도화되어 앞으로 환자 중심 군의료 서비스 제공에 일조할 예정이다. 투비코 인공지능센터 김범채 연구소장은 “군 의료 개선과 발전에 방점을 두고, 자사가 보유한 수행인력과 전문성을 집중하여 군장병 건강관리와 의료서비스 향상에 집중할 것”이라며 “특히 투비코는 질병 데이터에 대한 높은 이해도와 그동안 쌓아온 연구 실적들을 바탕으로, 군 환경에 특화된 영상 진단 보조 시스템 개발에 최선을 다할 것”이라고 전했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

인공지능(AI) 분야를 중점 육성 중인 광주에 관련 업체가 잇따라 둥지를 튼다. 29일 광주시에 따르면 AI 기업인 ㈜제타뱅크, ㈜헬스허브와 광주형 인공지능 비즈니스 기반 조성을 위한 37~38번째 업무협약을 체결하고 각 기업별 법인과 지역사무소 설립을 통해 광주 인공지능 생태계 조성에 협력하기로 했다. 협약내용은 인공지능 클러스터 생태계 조성 및 비즈니스 플랫폼 구축을 위한 기술·정책 자문, 인공지능분야 인재육성과 일자리 창출을 위한 광주법인 및 지역사무소 신설 추진, AI산업 생태계 조성을 위한 다양한 기업지원 프로그램 개발·운영 및 기업홍보, 인공지능 분야 전문인력 교육 및 취업 프로그램 기획·추진 등이다. 제타뱅크는 음성인식, 공간지능, 자율주행, 방역 등 다양한 분야의 인공지능 로봇 개발에 집중하고 있는 AI로봇 전문기업이다. 이 업체는 ▲손소독, 온도 등을 체크한 후 데이터 제공하는 복합예방키트 ▲24시간 실내 환경을 감지하고 자동 방역후 데이터를 제공하는 방역로봇 ▲특수 공간 전체를 세균 99.9999%까지 박멸하는 공간멸균로봇 등을 보유하고 있다. 헬스케어 전문기업인 헬스허브는 의료영상 저장장치 소프트웨어와 플랫폼을 개발해 상용 서비스를 하고 있다.의료 영상 등을 판독·제공해주는 원격판독플랫폼 HTelerad과 의료영상 보관 플랫폼 HScan,인공지능 기반의 골연령 측정 시스템인 BoneAge A.I 등 다양한 의료서비스 솔루션을 보유하고 있다. 이들 회사는 이번 업무협약을 계기로 광주법인 및 지역사무소를 설립하고, 인공지능 로봇분야와 헬스케어 분야 인재육성 등에 협력하기로 했다. 이용섭 광주시장은 “AI기업이 광주에서 많은 성과를 창출할 수 있도록 적극적으로 지원하겠다”며 “이들 기업과 지속적인 협력 네트워크를 통해 지역의 새로운 일자리도 많이 만들 것”이라고 말했다. 광주 최치봉 기자 cbchoi@seoul.co.kr

서울 강남구는 폐질환 진단 속도와 정확도를 높이기 위한 인공지능(AI) 의료영상분석 서비스를 지난달 30일부터 강남구보건소에 도입·운영하고 있다고 13일 밝혔다. 의료영상분석 서비스는 AI를 활용해 95%의 정확도와 함께 20초 안에 엑스레이 영상을 판독할 수 있다. 강남구보건소 관계자는 “AI를 활용한 엑스레이 판독이 의사들의 진단에 큰 도움이 될 것”이라면서 “법정전염병인 결핵뿐 아니라 기흉, 결절, 폐암 등 폐질환의 조기 발견에 도움이 될 것으로 기대하고 있다”고 말했다. 강남구는 엑스레이 판독에 AI를 활용하기 위해 올해 3월 한국정보화진흥원과 업무협약을 체결하고, LG CNS에서 의료영상분석 솔루션을 도입하는 등 서비스 기반을 마련했다. 양오승 보건소장은 “폐질환은 발병 빈도와 사망률이 높아 정확한 진단과 빠른 치료가 중요하다”면서 “이번 AI 의료영상분석을 시작으로 강남구민의 건강안전을 책임지는 공공의료서비스를 선보일 것”이라고 말했다. 김동현 기자 moses@seoul.co.kr

‘AI 기반 다차원 의료정보서비스’, ‘실시간 교통정보 이용한 트레일러 운행’, ‘역·터미널·공항·휴게소 정보 제공’…. 울산시는 15일 시청 중회의실에서 ‘2020년 공공데이터 활용 창업경진대회 수상작 시상식’을 개최했다. 앞서 울산시와 울산정보산업진흥원은 지난 4월 13일부터 6월 19일까지 2개 부문에서 총 18점(아이디어 기획 12점, 제품·서비스 개발 6점)을 접수해 서류와 발표 심사를 거쳐 수상작 6점을 선정했다. 아이디어 기획 부문 대상은 문상준씨의 ‘인공지능(AI) 기반 다차원 의료정보 서비스’가, 우수상은 울산과학기술원팀의 ‘두:브’가, 장려상은 이지안씨의 ‘오늘의 터미널’이 각각 선정됐다. 대상작인 ‘AI 기반 다차원 의료정보 서비스’는 의료영상 판독이나 진료 정보와 같은 공공의료 빅데이터를 다차원 영상 기술과 병행 분석해 개인 맞춤형 진단 정보를 제공하는 플랫폼이다. ‘두:브’는 실시간 교통정보를 이용해 시간대별로 적절한 수의 트레일러를 운행하는 방법으로 컨테이너 물류 효율을 높이는 서비스이다. ‘오늘의 터미널’은 전국 기차역·공항·터미널·휴게소 정보를 제공하고, 이용자는 주문과 별점·후기 등을 남기는 통합 플랫폼이다. 제품·서비스 개발 부문 대상은 이태영씨의 ‘화학제품 검색·거래 중개서비스(켐녹)’가, 우수상은 리얼미트쓰리디팀의 ‘AI 기술을 활용한 스펙트로미터 기반의 식품유해성분 분석 플랫폼’이, 장려상은 로드인터내셔널팀 ‘오염물 맵핑시스템 및 수질예측 AI’가 각각 받았다. ‘화학제품 검색·거래 중개서비스’는 실시간으로 국내 화학산업 공급 업체와 수요 업체를 연결하는 거래 중개 플랫폼이다. ‘AI 기술을 활용한 스펙트로미터 기반의 식품 유해성분 분석 플랫폼’은 분광기 하드웨어와 공공 데이터베이스 딥러닝 분석 소프트웨어를 접목해 식품 성분 분석과 위험요인 식별 기술을 개발하는 플랫폼이다. ‘오염물 맵핑시스템 및 수질예측 AI’는 설치가 쉬운 측정망과 수질 빅데이터를 활용한 통합 환경 모니터링 시스템이다. 수상작에는 상장과 총상금 1150만원을 나눠 지급한다. 부문별 대상작은 오는 9월 열리는 ‘제8회 범정부 공공데이터 활용 창업경진대회’ 본선에 참가할 수 있다. 본선에서 수상하면 스타트업 기업으로 육성되도록 홍보, 데이터 활용 교육, 맞춤형 컨설팅, 해외 진출 등 지원을 받는다. 울산 박정훈 기자 jhp@seoul.co.kr

국내 연구진이 흉부엑스선 영상을 인공지능 기술로 분석해 코로나19 감염 여부를 높은 정확도로 빠르게 진단할 수 있는 기술을 내놨다. 카이스트 바이오및뇌공학과 연구팀은 흉부엑스선 촬영만으로 코로나19 감염 여부를 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 이 같은 연구결과는 국제전기전자공학회(IEEE)에서 발행하는 의공학분야 국제학술지 ‘IEEE 트랜잭션 온 메디컬 이미징’에 실렸다. 현재 코로나19 진단에는 면봉으로 코나 목 안쪽에서 검체를 추출해 유전자를 분석하는 ‘역전사 중합효소 연쇄반응’(RT-PCR) 검사가 활용된다. RT-PCR 검사는 95%에 가까운 정확도를 보이고 있지만 검사 결과가 나오기까지는 2~6시간이 걸린다. 컴퓨터 단층촬영(CT)을 이용한 검사도 정확도가 높은 것으로 알려져 있지만 진단 시간이 오래 걸리고 바이러스에 의한 장비오염 가능성이 높다는 단점이 있다. 이 때문에 국내외 많은 과학자들은 검사방법이 단순하며 비용도 적게 들 뿐만 아니라 결과를 빠르게 확인할 수 있는 흉부엑스선 기법의 정확도를 AI로 높이기 위한 노력을 기울이고 있다. 연구팀은 정상, 세균성 폐렴, 바이러스성 폐렴, 코로나19 감염증 환자의 흉부엑스선 영상 데이터베이스를 바탕으로 흉부엑스선 영상 중 코로나19 진단에 필요한 부분만을 고화질로 강조하는 ‘특징 지도’를 만들었다. 연구팀은 특징 지도가 코로나19에 감염됐을 때 나타나는 진단영상학적 특징과 일치한다는 사실을 확인했다. 연구팀에 따르면 이번에 개발한 인공지능 흉부엑스선 진단기술은 86%의 정확도로 코로나19 감염 여부를 진단한다. 이는 사람(의료영상 판독전문가)이 흉부엑스선 영상으로 코로나19 감염 여부를 판단할 때 보이는 69%의 정확도보다 17% 높은 수치이다. 이 정도의 정확도는 코로나19 환자가 급증했을 때 검사를 빠르고 저렴하게 진행할 수 있어 1차 선별검사용으로 사용하기 적합한 것으로 판단되고 있다. 예종철 카이스트 교수는 “이번에 개발된 기술은 한정된 의료 자원을 우선순위가 높은 환자에게 효율적으로 배분할 수 있어 의료진과 환자의 시간과 비용을 크게 절감해 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

식품의약품안전처는 지난해 모두 8269개의 의료기기를 허가했다고 29일 밝혔다. 전년의 7745건에 비해 500여건 늘었다. 특히 지난해에는 인공지능(AI)을 활용한 의료기기가 늘고 실버제품 개발도 증가하는 경향을 보였다. 인공지능(AI) 기반 의료기기는 지난해 모두 10건이 허가를 받았다. 전년인 2018년(4건)에 비해 2.5배 늘었다. 2017년에는 한 건도 없었다. 식약처는 “지난해 허가제품은 모두 국내에서 개발된 것으로, 내시경, 엑스레이 등 의료영상을 분석해 진단 등의 역할을 하는 소프트웨어 의료기기”라고 밝혔다. 인구 고령화에 따른 실버 의료기기 개발도 증가하는 추세를 보였다. 고령자 대상의 안경렌즈가 2018년 218건에서 2019년 736건으로 급증했으며, 기도형 보청기는 같은 기간 97건에서 155건으로, 치과용 임플란트 고정체는 19건에서 24건으로 늘었다. 치조골이 약한 노령층에 사용되는 골이식용복합재료는 3건에서 23건으로 증가했다. 식약처는 “고령화 시대에 접어들면서 어르신들의 건강한 일상 활동을 보조하는 안경, 보청기, 임플란트 등 실버 의료기기가 전반적으로 증가했다”고 설명했다. 세종 박찬구 선임기자 ckpark@seoul.co.kr

흉부 X선 영상에서 병변 변화 검출하는 딥러닝 기법이 분당서울대병원 영상의학과 교수들에 의해 개발 되었다. 이경준·김지항 분당서울대병원 영상의학과 교수팀은 과거와 현재의 흉부 X선 영상을 비교해 병변 변화를 검출하는 딥러닝 기법을 개발하는데 성공했다고 14일 밝혔다. 흉부 X선 촬영은 검사 시간이 짧고 비용이 비교적 저렴해 폐렴, 폐암 등 폐질환을 진단하는데 널리 이용되고 있으며, 최근에는 의료진을 보조해 엑스선 검사 결과를 판독하는 인공지능 진단 시스템 관련 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 기존 흉부 X선 영상 관련 연구 사례를 보면 진단 알고리즘을 만들 때 단일 시점의 영상만을 독립적으로 분석했다는 점에서 공통적인 한계가 있었는데, 실제 임상에서 검사결과를 판독할 때는 과거와 현재의 영상을 비교해 병변이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화했는지 감지하고, 이를 진단에 반영하는 것이 매우 중요하다. 이번 연구 결과는 의료영상 기술 관련 세계 최고 수준의 학회인 MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, 의료영상기술학회)에서 발표됐다. 이경준 교수팀은 기존 알고리즘이 지닌 한계를 극복하기 위해 딥러닝 기반의 새로운 기술적 접근법을 제시했다. 이를 위해 연구팀은 분당서울대병원에서 확보한 흉부 X선 영상 총 5,472쌍을 학습용, 검증용, 테스트용 데이터셋으로 각각 나눴다. 먼저 학습용 데이터 4370쌍으로부터 병변 변화의 기준을 확립하기 위해 X선 촬영 기록이 최소 2회 이상인 환자의 영상과, 이에 대해 의사들이 작성한 판독문을 추출하고, 자연어 처리 알고리즘을 사용해 병변의 변화 패턴에 따라 변화 있음, 변화 없음 등으로 판독문을 다시 소분류하는 방식을 택했다. 이후 주어진 전후 영상에서 변화를 감지하는 알고리즘은 수집된 데이터를 이용해 기계학습 기반으로 구현했다. 구체적으로는 딥러닝 모델을 사용해 병변 변화의 특징점을 추출한 후 주어진 두 영상 내 특징점들의 상관관계 맵을 생성해 분석하고, 계산된 매칭 상관관계 맵의 분포를 분석해 변화 여부를 결정하는 방식이었다. 그후 횡단면적 분석을 시행한 기존 연구 및 관련된 사전 연구와의 성능을 비교해 변화 검출 성능을 검증하고, 변화 패턴별 검출 성능을 곡선하면적를 산출해 통계적으로 정확도를 분석한 결과, 연구팀이 사용한 상관관계 맵 방식의 알고리즘은 정확도가 0.89로 나타나, 기존 알고리즘의 정확도인 0.77~0.82에 비해 가장 우수한 것으로 밝혀졌다. 이번 연구는 의료영상에 딥러닝을 접목시킨 사례 중에서도 주어진 두 개의 연속된 영상에서 특정 병변의 시간에 따른 변화를 중점적으로 분석했다는 점에서 의미가 깊다. 앞으로 임상 진단에 있어 우선순위를 분류하기 위한 객관적 자료로 활용할 수 있을 전망이다. 이 교수는 “새롭게 개발한 딥러닝 기법은 급성변화 검출을 포함한 응급상황을 선별하는데 적용하거나, 1차적 진단 도구로 활용될 수 있으며 향후 흉부 방사선 자동판독기술의 고도화 연구로 연결될 수 있다”며 “의료 분야에서 최신 IT기술을 성공적으로 접목한 사례로 향후 융합 연구 활성화에 기여할 것으로 기대한다”고 밝혔다 이 교수는 “이번 연구를 발전시켜 향후에는 실제 임상의가 판독하는 과정을 시뮬레이션하여 기존에 개발된 진단 기술의 고도화를 유도하고, 변화를 설명하는 자동 판독소견 생성 기법에 활용할 수도 있을 것”이라고 덧붙였다. 신동원 기자 asadal@seoul.co.kr

의료 AI 스타트업과 상생… 정확도 94% LG CNS가 ‘민간 클라우드 기반 인공지능(AI) 의료영상 분석 보조 서비스’ 사업추진을 위해 한국정보화진흥원(NIA)과 계약을 체결했다고 1일 밝혔다. 이에 따라 9월 말부터 내년 말까지 서울 은평구 보건소에 클라우드 기반 AI 기술로 엑스레이 영상을 분석하는 솔루션이 도입된다. LG CNS는 의료 AI 스타트업인 루닛과 협업하는데 대기업의 정보기술(IT) 사업 역량과 스타트업의 기술력을 결합한 상생 사업모델로도 주목받았다. LG CNS는 “클라우드 기반 AI 엔진을 통해 94%의 정확도와 20초 이내 빠른 속도로 엑스레이 영상 판독 결과를 보건소에 제공하는 사업”이라면서 “외부 전문기관에 엑스레이 영상 판독을 의뢰했다면 하루 정도가 소요되는데 이번 서비스로 판독 시간을 획기적으로 줄일 수 있다”고 설명했다. 은평구 보건소에서 다음달 말부터 판독 서비스가 가능한 질환은 폐결절이고 올해 안으로 결핵, 기흉, 폐렴 등으로 진단범위를 늘릴 방침이다. 클라우드 기반 서비스여서 엑스레이 기기가 있는 의료기관 어디서나 쉽게 서비스를 적용할 수 있다. LG CNS는 이번 은평구 AI 보건소 모델로 행정안전부가 주최하는 민간주도형 전자정부 서비스 아이디어 공모전에 응모했고 기업 부문 국무총리상을 받았다. 이를 통해 전국 254개 보건소로의 AI의료영상분석 서비스 확산을 위한 기반을 마련하게 됐다. 홍희경 기자 saloo@seoul.co.kr

‘필요는 발명의 어머니’. 기술의 발전에 있어서 이 경구는 언제나 유효하다. 한 사회가 우선적으로 필요로 하는 분야에 사람과 기술이 집중되고, 거기에 맞춰 자본도 이동하기 마련이다. 인공지능(AI), 자율주행 등으로 대표되는 ‘4차 산업혁명’ 분야라고 해서 별반 다를 게 없다. 일본의 가장 시급한 과제는 인구 감소와 노령화, 그에 따른 사회의 축소다. 일할 사람이 부족한 노동현장, 보건의료에 대한 높은 사회적 요구 등 일본이 처한 현실에 산업혁신의 당위적 필요성이 집중된다. 그런 점에서 획기적인 의료영상 분석 기술을 개발한 벤처기업과 차세대형 무인 서비스 도입에 시동을 건 유통업체의 사례에는 일본 사회의 요구가 반영돼 있다.“질병 치료의 출발점은 빠르고 정확한 진단입니다. 이를 위해서는 컴퓨터 단층촬영(CT)이나 자기공명 영상촬영(MRI) 등의 판독·분석이 중요한데, 현재 일본의 의료현장은 이에 잘 대응하지 못하고 있습니다. 의료진이 부족한 상태에서 영상 자료들은 홍수처럼 쏟아져 나오니 감당하기가 어렵게 된 것이지요. 인공지능(AI)을 영상진단에 도입해 정확도와 효율성을 높이는 것은 그래서 필요합니다.” 지난 3일 도쿄 분쿄구의 도쿄대 혼고캠퍼스 창업플라자. 현재 일본에서 가장 주목받는 기업 중 하나인 엘픽셀(LPixel)은 이 건물 6~7층에 자리하고 있다. 창업한 지 4년밖에 안 된 이 회사는 도쿄대, 교토대, 국립암센터, 지케이의대 등 유수 의료기관은 물론이고 히타치, 캐논, 후지필름 등 대기업과도 손을 잡으며 공동연구를 진행하고 있다. 창업자 시마하라 유키(30) 대표의 얼굴에는 자신감이 넘쳤다. 그는 도쿄대 연구실 동료 2명과 함께 26세 때인 2014년 3월 이 회사를 차렸다. 엘픽셀은 뇌동맥류를 전 세계 최상위 수준의 정확도로 찾아내는 MRI 영상 분석기술을 선보여 정보기술 및 의료계에 돌풍을 일으켰다. 단 몇 초 동안의 MRI 판독만으로 뇌동맥류 가능성이 높은 부분을 콕 집어내 컴퓨터 화면에 빨간 표시로 나타낸다. 판단의 근거는 국립암연구센터 등 의료기관과의 협력을 통해 수집한 빅데이터다. 엘픽셀의 기술이 주목을 받는 것은 정확도뿐 아니라 인력난이 심각한 일본 의료계에서 상당한 규모의 의사를 새로 고용한 것과 같은 효과를 낼 수 있기 때문이다. 일본에서는 연간 약 1만 2000명이 뇌동맥류 파열에 따른 출혈로 사망하고 있다. 뇌혈관 직경이 5~7㎜인 단계부터 본격적인 뇌동맥류 치료가 필요하지만, 한정된 인력이 하나하나 영상을 판독하다 보니 시간이 오래 걸려 효율성이 크게 떨어지는 상황이다. 뇌동맥류 판독에 적용되는 것은 ‘딥러닝’이라는 AI 기술. 딥러닝은 사람의 신경회로를 모델로 한 것으로, 무수한 데이터를 분석·정렬해 정교한 결과를 도출해 낸다. 2016년 이세돌 9단에게 승리했던 바둑 AI ‘알파고’도 딥러닝을 바탕으로 개발된 것이었다. 엘픽셀은 지난해 11월 AI를 활용한 새로운 의료 영상진단 지원기술 ‘EIRL’을 발표하고, 올 연말까지 상용화를 목표로 연구를 진행 중이다. EIRL을 활용하면 뇌 MRI나 흉부 X선, 유선 MRI, 대장 내시경 등 의료영상 분석에서 정확도와 속도를 획기적으로 높일 수 있다. 시마하라 대표는 “EIRL이 본격적으로 현장에 도입되면 만성적인 인력난을 겪고 있는 진단의학 부문에 커다란 전기가 마련될 것”이라고 했다. 엘픽셀이 뇌혈관 등 분석에서 강점을 갖고 있는 것은 일본의 특수성에서 힘입은 바도 크다. 일본은 전 세계에서 뇌 MRI와 뇌 CT의 1인당 촬영 빈도가 가장 높은 나라다. 그만큼 빅데이터로 확보할 수 있는 임상 사례가 많아 기술 개발에서 유리한 위치에 있다. 엘픽셀은 세계 내시경 시장의 70%를 점유하는 올림푸스와의 협업을 통해 전자현미경 관련 기술에서도 강점을 보이고 있다. 시마하라 대표는 “잎, 줄기 등 식물 영상을 분석해 생육상태를 확인하고 병충해를 조기 진단하는 등 농업·농학 분야에도 우리 기술을 응용할 수 있다”며 “3년 내 의료용 영상해석 기술 분야에서 세계 10위권에 진입한 뒤 이를 통해 축적된 데이터를 바탕으로 인공장기 등 바이오 엔지니어링 분야로 영역을 확장할 계획”이라고 말했다. 도쿄 김태균 특파원 windsea@seoul.co.kr

2016년 3월 전 세계 이목이 집중됐던 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대국을 계기로 많은 사람들이 인공지능(AI)의 놀라운 능력과 앞으로 우리 삶에 미칠 영향력에 대해 두려움마저 갖게 됐다.AI 기술은 오랫동안 인간이 지배해 온 분야에서도 인간보다 더 나은 능력을 보여 주며 4차 산업혁명을 이끌 핵심 기술로 부상하고 있다. 의료 발전에도 분명히 긍정적이고 획기적인 기여를 하리라 예상된다. 대형 병원들은 전자의무기록, 처방전달시스템, 의료영상시스템 등 다양한 전산 정보를 보유하고 있다. 딥러닝 기반 AI 기술은 이런 의료 빅데이터를 활용해 좀더 효율적으로 암을 비롯한 각종 질환을 진단, 치료, 예측하는 데 도움을 줄 수 있다. 실제로 미국 인디애나대 케이시 베넷 교수팀은 질병 진단에 AI 알고리즘을 활용하면 진단 성과는 41.9% 향상되고 의료비는 58.5% 절감된다는 연구 결과를 발표하기도 했다. 의료 AI의 잠재적 가치와 높은 시장성은 기업과 병원의 집중적인 연구와 투자로 이어지고 있다. 미국 IBM은 유명 병원들과 협력해 AI 기반 의료 솔루션을 개발하고 있고, 구글은 헬스케어 빅데이터에 투자해 알파고 기반의 딥마인드 헬스를 개발하고 있다. 애플은 병원의 환자 의료정보 수집을 위한 ‘헬스킷’과 개인 건강 관리를 위한 ‘케어킷’ 등을 출시하기도 했다. 국내에서도 스타트업 기업인 뷰노, 루닛 등이 의료영상 빅데이터를 활용한 질병진단 보조도구를 개발, 임상시험 중에 있으며 7개 병원이 IBM 왓슨을 도입해 암환자 진료에 활용하고 있다. 하지만 의료 현장에서 AI 적용의 한계점도 점차 드러나고 있다. 예를 들어 IBM 왓슨을 활용하고 있는 미국 특정 병원의 경우 암 진단 정확도가 95% 이상이라고 하지만 국내 환자에게 적용할 경우 그 정확도가 눈에 띄게 떨어지는 문제가 발생하고 있다. 이는 학습에 사용된 미국 환자 데이터 특성과 국내 환자 데이터 특성의 차이와 변수에 따른 것으로 현재의 딥러닝 기반 알고리즘이 학습된 데이터셋에서만 최적화된 결과를 나타낸다는 것을 보여 준다. 또 딥러닝 기반 AI 알고리즘은 블랙박스 형태의 학습 모델을 갖고 있어서 입력에 대해 단순히 결과만 도출할 뿐 결과에 대한 설명이나 근거를 제시하지 못하고 있다. 이 때문에 일부 국가에서는 AI 기술을 통한 진단 예측 정확도가 높더라도 결과에 대한 근거가 제시되지 않을 경우 의료 시스템 내의 의료기기로 인정하지 않는 추세를 보이기도 한다. 이 때문에 많은 연구자들이 결과에 대한 근거를 제시할 수 있는 ‘설명 가능한 AI’ 개발에 주력하고 있다. 최종적으로 의료 분야에 AI 기술이 접목된 다양한 서비스들이 성공적으로 정착하기 위해서는 몇 가지 제도적 난관들을 해결해야 한다. 우선 기존에 없던 AI 기반 의료기기들의 인허가를 위해서 제대로 된 가이드라인이 필요하다. 지난해 11월 발표된 의료 AI 허가 가이드라인과 같은 관련 가이드라인들을 정비해야 한다. 또 AI 기반 의료기기들은 임상시험까지 기존 상용화 기기에 비해 절차적으로 더 많은 시간이 소요될 가능성이 높다. 또 어렵게 인허가 승인을 받고 건강보험 급여가 적용된다 할지라도 의료수가가 낮게 책정될 우려도 있다. 이는 결국 새로운 의료 AI 기술에 대한 투자나 연구 의욕을 꺾는 결과로 이어질 수 있다. 따라서 AI 의료의 무한한 잠재력을 현실화하고 관련 산업 생태계 조성을 돕기 위해서는 새로운 AI 기반 기기들에 대한 인허가와 보험 급여 적용이 신속하게 이뤄질 수 있도록 절차나 제도 개선이 필요하며 한시적으로나마 적정한 의료수가가 보장돼야 할 것이다.

인공지능(AI) 기술을 적용한 의료기기가 국내에서 처음으로 허가됐다. 식품의약품안전처는 국내 의료기기업체 뷰노가 개발한 의료영상 분석소프트웨어 ‘뷰노메드 본에이지’를 허가했다고 16일 밝혔다. ●의사 평가와 0.9개월차 ‘정확’ 뷰노메드 본에이지는 인공지능이 엑스레이 영상을 분석해 환자의 뼈 나이를 제시하고 의사가 제시된 정보 등으로 성조숙증이나 저성장을 진단하는 데 도움을 주는 소프트웨어다. 의사가 환자의 왼쪽 손 엑스레이 영상을 참조표준영상(GP)과 비교하면서 수동으로 뼈 나이를 판독하던 것을 자동화한 것으로 판독시간 단축 효과가 있다. 임상시험을 통해 제품 정확도를 평가한 결과 의사가 판단한 뼈 나이와 평균 0.9개월의 차이가 있었다. 제조업체는 제품과 의사 판단 사이의 오차를 줄이기 위해 인공지능이 스스로 학습할 수 있는 영상자료를 주기적으로 업데이트할 예정이다. ●뇌경색 분류 등 3종 임상시험 현재 식약처 허가를 받기 위해 임상시험 중인 인공지능 기반 의료기기는 총 3종이다. 자기공명영상으로 뇌경색 유형을 분류하는 소프트웨어 1건, 엑스레이 영상을 통해 폐결절 진단을 도와주는 소프트웨어 2건이다. 인공지능을 이용한 의료기기 시장은 매년 60%씩 성장하고 있다. 시장 규모는 2015년 7000만 달러(754억원)에서 2020년 7억 5000만 달러(8083억원)로 10배 이상 늘어날 전망이다. 조양하 식품의약품안전평가원 첨단의료기기과장은 “이번 제품 허가를 통해 개개인의 뼈 나이를 신속하게 분석·판정하는데 도움을 줄 수 있을 것”이라며 “앞으로도 첨단의료기기 개발이 활성화될 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 말했다. 정현용 기자 junghy77@seoul.co.kr

‘글로벌 헬스의 미래(The Next-Generation Healthcare Technology)’를 주제로 한국보건산업진흥원(원장 이영찬)과 충청북도가 공동으로 개최한 ‘바이오 코리아 2018’(BIO KOREA 2018)이 서울 코엑스에서 3일간의 여정을 성황리에 마감했다.아시아 최대의 보건 및 바이오 행사로서 2006년 시작해 올해로 13회를 맞이한 BIO KOREA 2018은 50개국 600여개 기업이 참가했다. 방문자만도 2만 4032명에 달했고, 이 행사의 핵심 프로그램인 ‘비즈니스 포럼’에서는 총 3391억원 규모의 1452건에 이르는 비즈니스 상담성과를 도출함으로써 대한민국 대표 글로벌 바이오 컨벤션임을 입증했다. 4차 산업혁명 시대의 도래로 바이오산업이 국제적으로 부각됨에 따라 ‘글로벌 헬스의 미래’를 주제로 다양하게 마련된 전시·콘퍼런스·비즈니스 포럼 등 프로그램에 국내·외 바이오 업계의 관심이 높았다.행사 첫 날 열린 개막식에서는 이낙연 국무총리, 박능후 보건복지부 장관, 이영찬 진흥원 원장, 고규창 충청북도 행정부지사 등이 참석했다. 이낙연 국무총리는 축사를 통해 “보건산업 육성의 전진기지로 지난해 대통령직속 4차 산업혁명위원회 안에 ‘헬스케어 특별위원회’를 설치했다”며 “연구개발 투자와 지원부터 제도개선, 창업생태계 조성, 해외시장 확대에 이르기까지 체계적으로 돕겠다”고 밝혔다. 특히 참관자들에 많은 관심을 받은 ‘보건산업 혁신창업 기업홍보관’에서는 의료영상 인공지능(AI) 기반의 혁신 기술, 개인용 스마트 저주파 자극 및 근육통증 치료기, 치주염·치은염을 양치질로 치료하며 동시에 치아미백이 가능한 칫솔, 저자극 스키케어 화장품, 마이크로칩 내 세포의 신속한 평가가 가능한 체외진단기기, 중년여성들의 복부비만 개선의 특화된 건강식품 등 일상생활과 밀접한 헬스케어 관련 제품들이 선보였다. 이와 함께 기술과 아이디어가 제품화될 수 있도록 전문가 컨설팅·기술가치 평가·자금지원 및 투자유치·시장진입 등 전주지적 서비스를 원스톱으로 지원하기 위해 올해 3월에 개소된 ‘보건산업 혁신창업센터 홍보관’도 함께 운영됐다. 특히 취업난과 채용난에 어려움을 겪고 있는 오늘날 보건의료 전공 구직자 및 구인기업들의 뜨거운 관심 속에 개최된 ‘BIO JOB FAIR 2018’에서는 65개의 구인 기업이 참가해 현장을 찾아준 수천의 구직자들과 채용 면접 진행 및 기업정보를 제공했다. 졸업 후의 진로와 경력개발 상담을 위한 1대 1 멘토링 프로그램에서는 총 318건의 상담이 진행되었다. ‘제5회 BIO 창업 아이디어 경진대회’에서는 고등학생으로는 처음으로 보이스닥(용인외고)팀의 ‘파킨슨병 언어장애 자가 치료 기구’가, 기창업자 분야에서는 큐에스텍의 ‘인쇄 전자 기반의 일회용 스마트 키트’ 기술이 대상을 수상했다. 이와 관련 엄보영 진흥원 산업진흥본부장은 “혁신창업 기업홍보관을 통해 미래를 이끌어갈 창업기업을 미리 만날 수 있는 기회를 제공할 수 있어 기뻤다”며 “보건산업혁신 창업센터를 통해 더욱 혁신적이고 도전적인 창업기업을 발굴함은 물론 미래인재 양성을 통한 일자리 창출에도 기여할 수 있도록 BIO KOREA가 대한민국 보건산업의 발전에 핵심적인 역할을 할 수 있게 준비하며 노력하겠다”고 말했다. 홍의석 객원기자 hong5960@seoul.co.kr

카카오는 올 초 인공지능(AI) 전문 자회사 카카오브레인(대표 김범수)을 설립하고 AI 연구개발&사업 전담 조직인 AI 부문을 신설했다. 카카오는 올 3분기 중 AI 플랫폼과 전용 디바이스(스피커)를 선보인다. 음성인식, 음성합성, 대화처리 등 대화형 인터페이스 기술과 이미지 내 객체 인식 등 자체 보유한 딥러닝 응용기술을 기반으로 카카오톡과 음악서비스 멜론, 포털 다음 등 카카오의 풍부한 콘텐츠와 카카오내비·택시·맵, 주문하기 등 생활 밀착형 서비스들을 연결해 강력한 AI 플랫폼을 만들 계획이다.이러한 AI 기반 기술들은 다음뉴스·검색, 카카오맵, 카카오내비·택시, 카카오페이지, 카카오버스, 카카오TV 등 수많은 서비스에 적용되어 진화하고 있다. 대표적으로 카카오톡, 멜론 등 카카오의 서비스와 만나 ’생활의 혁신’을 주도하고 있는 셈이다. 카카오톡은 앱 하나로 원하는 것을 뭐든 다 할 수 있는 만능 플랫폼으로 진화해 나간다. 현재 ‘주문하기‘, ‘장보기’가 카카오톡에 적용되었고, 카카오톡, 카카오페이지, 카카오드라이버, 카카오택시, 선물하기, 다음웹툰, 이모티콘 스토어, 카카오메이커스 등 여러 서비스와 플랫폼을 통해 AI 기술은 카카오톡의 진화에 핵심 역할을 담당하고 있다. 카카오는 초기 단계인 AI 기술 개발 및 상용화를 위한 산학 협력과 우수 인재 영입에도 적극 나서고 있다. 카카오는 지난 4월 7일 서울대, 카이스트, 아산병원 등 학계 전문가들로 구성된 50여명 규모의 딥러닝 연구 그룹인 ‘초지능 연구센터’와 산학협력 협약을 체결했다. 카카오와 초지능 연구센터는 문자, 음성, 이미지, 영상 데이터 전반을 망라하는 딥러닝 공동 연구를 비롯해 강화 학습, 비지도 학습, 신경망 학습 최적화 등에 관한 AI 원천기술 개발을 위한 협력에 나선다. 카카오의 투자 자회사 케이큐브벤처스(공동대표 유승운·신민균)는 AI 기술력을 가진 스타트업에도 공격적으로 투자를 진행하고 있다. 케이큐브벤처스는 AI 기반의 의료영상 진단 서비스를 제공하는 루닛과 AI 기반 시스템 생물학 기술을 활용해 신약을 개발하고 있는 바이오 기업 스탠다임에 초기 투자를 진행했다. AI 기반의 컴퓨터 비전 기술을 활용한 드론 기업 유비파이에도 투자했다. 6월에는 스톤브릿지벤처캐피탈과 빅데이터 및 머신러닝분산처리솔루션 기업 ‘래블업’에 20억원을 공동 투자했다. 케이큐브벤처스는 앞으로도 국내외를 가리지 않고 성장 가능성이 있는 AI 창업팀과 창업자를 찾아 지속적으로 투자 규모를 확대할 계획이다. 김예슬 인턴기자

㈜제이엘케이인스펙션은 의료영상진단(Diagnosis)분야에서 인공지능 기술이 적용된 뇌질환 의료영상진단 시스템의 개발을 마치고, 식품의약품 안전처(이하 식약처)에 의료영상보조장치 소프트웨어(3등급)에 대한 의료기기 허가를 위한 첫발을 내디뎠다. ㈜제이엘케이인스펙션의 의료영상진단 시스템은 인공지능(AI) 기반의 뇌경색 MR영상 진단 시스템으로 식약처의 허가를 위해서는 제품의 안전성·유효성 평가인 임상시험이 필요하다. 지난 5월, ㈜제이엘케이인스펙션은 의료기기 허가의 첫 단계인 임상시험계획승인 신청서를 접수하였다. ㈜제이엘케이인스펙션 김원태 대표에 따르면 “식약처에 인공지능(AI) 의료기기 허가·심사 가이드라인이 잘 제시되어 있었으며, 이를 충실하게 스터디하고 반영했다. 미국 등의 AI 선진국에 비해서도 의료기기 허가·심사 가이드라인이 잘 제시되어 있는 상황이었고, 우리에게는 국내 의료기기 허가를 통하여 시장에서 인정을 받고 글로벌 시장으로 진출할 수 있는 좋은 기회라고 생각된다”고 말했다. 이어 “IBM의 왓슨(Watson), 구글의 알파고 등의 등장으로 우리나라가 인공지능 분야에서 미국 등의 선진국에 비해 뒤쳐진 것이 현실이지만, ㈜제이엘케이인스펙션에서 개발한 인공지능기반의 뇌질환 의료영상진단 시스템은 전세계 많은 업체들이 개발하고 있는 병변의 발견(Detection)을 뛰어 넘어 병변의 원인 및 진단(Diagnosis)이 가능한 유일한 인공지능 의료영상진단 시스템”이라며 “이번 허가를 통하여 인공지능 의료영상진단기기 분야에서 세계시장을 선도하는 기업이 되고자 한다. 시간적인 부분과 선점이라는 부분이 매우 중요한 부분이어서 회사 전사적으로는 물론이고, 자문해 주시는 여러 의대교수님들도 모두 한마음으로 아낌없는 지원을 해주었다”라고 덧붙였다. 개발 과정에서 인공지능의 장점인 MR 영상의 자체 분석도 의미가 있지만, 분야별 전문의 들과의 적극적 협력을 통한 의학지식과 전문의들의 경험이 인공지능 알고리즘에 녹아 들어가는 것도 중요했다. ㈜제이엘케이인스펙션은 개발 초기에서부터 의대 교수님들과의 매주 정기적 세미나와 협력을 통하여 의료분야와 공학분야의 융합을 실천했다. ㈜제이엘케이익스펙션의 인공지능 기반의 뇌경색 MR영상진단 시스템은 많은 뇌경색 환자를 대상으로 취득한 뇌 MR영상 데이터를 3차원화하여 분석에 활용하였고, 수많은 임상자료를 바탕으로 기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 적용하여 뇌경색을 자동으로 진단할 수 있도록 개발됐다. 뇌졸중은 단일 질환으로는 우리나라 사망률 1위를 차지하는 중증질환 및 다빈도 질병이다. 발병 후 생존한다 하더라도 다수의 환자가 신체 장애를 안고 살아가는 경우가 많으며, 특히 초기 발병에 있어서 정확한 진단과 처방에 따라 예후가 많은 차이가 나타난다. 이에 인공지능 의료영상진단기기를 활용하여 환자 개인의 맞춤형 진단과 처방을 할 수 있도록 도와준다. 뇌경색의 경우 정확한 진단을 위해서는 정확한 MR영상의 분석이 필요하며, 정확한 발생원인을 파악함으로써 효과적이고 신속한 치료를 진행할 수 있으며, 이를 통한 보다 좋은 예후를 보장받을 수 있다. 뇌경색의 경우 의료진의 MR영상 판독 경험과 문헌에 대한 의존도가 매우 높은 분야이다. 그러므로 의료 빅테이터를 활용한 인공지능의 의료분야 활용은 의료진의 진단을 보조할 수 있는 스마트한 수단으로 활용될 것이다. 현재, 전 세계적으로 인공지능 기반의 진단(Diagnosis) 의료기기의 허가 사례가 없고, 국내에서도 2016년 12월 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 허가·심사 가이드라인(안)이 발표된 이후에 3등급의 진단 의료기기 허가 신청은 ㈜제이엘케이인스펙션이 처음이다. ㈜제이엘케이인스펙션은 국내 식약처의 허가를 시작으로 첨단기술을 의료 현장에 신속하게 적용함으로써 4차 산업혁명에 발맞추어 세계 시장을 선도할 수 있는 글로벌 기업으로 자리매김 할 것으로 기대된다. 나우뉴스부 nownews@seoul.co.kr