의료 AI 패러다임 전환기 시작됐다...“영상진단에서 병리·질병예측·자체플랫폼까지” - AI타임스

영상 분석을 통한 질병 진단에 집중된 의료 인공지능(AI) 영역이 본격 확장하는 추세다.

국내 의료 AI 기업들은 먼저 AI 분석 기술을 적용하는 영상데이터 범위를 확장한다. 엑스레이(X-ray), CT, MRI와 같은 영상의학과 데이터 이외 조직세포 슬라이드와 같은 병리과 데이터에 AI 영상 분석 기술을 적용할 계획이다.

질병 진단에 머물고 있는 AI 역할도 질병 예측, 개인 맞춤형 치료 등으로 확대할 방침이다. AI만이 할 수 있는 일을 제시해 수가를 인정받아야 의료 현장에 AI 솔루션을 본격 보급할 수 있기 때문이다.

기존 병원 영상데이터 플랫폼인 의료영상저장전송시스템(PACS)과의 연계도 의료 AI 솔루션 보급에 있어 큰 숙제다. 이에 몇몇 의료 AI 기업들은 자체 플랫폼과 AI 솔루션을 함께 제공하는 전략을 사용한다.

설명가능한 AI 기술을 분석 시스템에 적용해 AI의 질병 이해도를 높이는 방법도 모색 중이다.

국내 의료 AI 기업인 뷰노, 루닛, 제이엘케이, 코어라인소프트는 21일 열린 ‘대한의료인공지능학회 2021 춘계학술대회’에서 각 기업의 신사업 계획을 발표했다.

올해 2월 상장한 뷰노 김현준 대표는 이날 행사에서 “영상의학에서 AI 보급은 이미 태동기를 넘어섰다”며 영상의학 이외의 영역으로 사업을 확장할 것을 밝혔다.

현재 뷰노가 주력 중인 사업에 대해 그는 “병리영상 분석을 통한 간암 진단과 생체신호를 이용한 응급상황 조기 예측 시스템을 개발하고 있다. 빠르면 올해 안에 시장에 선보일 예정”이라고 말했다.

김 대표는 “2~3년 전 의료 AI 산업은 영상진단 중심이었다. 이제는 영상진단 이외 신약개발, 바이오마커, 유전체, 디지털치료제 등으로 범위를 넓힐 때”라고 강조했다.

국내 기업 중 최초로 CB 인사이트 선정 100대 AI 기업으로 선정된 루닛도 현재 질병 예측과 개인 맞춤형 치료를 위한 바이오마커 개발에 주력 중이다.

루닛 김기환 CMO(최고의료책임자)는 이날 행사에서 “병리영상 검사를 디지털화하는 것이 현재 의료 AI계 트렌드다. 조직검사 현미경 이미지를 사람 눈으로 모두 소화하기 어렵다. 방대한 영상자료 분석에서 AI는 분명히 강점을 보인다”고 말했다.

분석 결과를 바탕으로 신체 조직 특징들을 추출하면 진단 정확도를 높이는 것뿐만 아니라 질병 발병률 예측, 개인 맞춤형 치료에도 활용할 수 있다는 설명이다.

그는 “면역항암제 바이오마커에 AI를 적용하니 그 효과가 커졌다. 현재 바이오마커가 못 찾는 것들을 AI가 보완해서 찾아줄 수 있는 것”이라고 전했다.

제이엘케이와 코어라인소프트는 의료 AI 솔루션 활용도를 높이는 플랫폼 구축에 집중한다.

국내 의료 AI 기업 중 가장 먼저 상장사가 된 제이엘케이는 자체 의료 AI 플랫폼을 분야별로 보유하고 있다. 현재 제이엘케이가 구축 완료한 플랫폼은 ▲의료데이터 지속 관리와 업데이트를 돕는 ‘헬로데이터’ ▲37개 AI 의료 분석 API를 공유하는 ‘AI허브’ ▲원격의료 서비스가 가능한 개인 중심 헬스 플랫폼 ‘헬로헬스’ 3가지다.

자체 플랫폼 내 여러 의료 AI 솔루션을 제공함으로써 한 질병에 대해 초기 징후부터 향후 진행 방향까지 전주기적인 분석이 가능하다는 설명이다.

제이엘케이 김동민 대표는 “뇌졸중 토탈 솔루션 '유니스트로(UNISTRO)'에서는 CT·MRI를 활용한 여러 AI 솔루션으로 전주기적인 분석을 지원한다”고 말했다.

의료 AI 현실화를 위한 주요 관건인 설명가능한 AI 접목도 목표로 제시했다. 김 대표는 “질환에 대해 보다 깊이 이해하는 AI를 만들기 위해 설명가능한 AI가 필요하다”고 전했다.

코어라인소프트 또한 자체 플랫폼에서 의료 AI 솔루션을 제공하는 것을 강점으로 한다. 코어라인소프트 최정필 대표는 2001년부터 20년간 의료 IT 사업을 이끌어왔다.

최 대표는 “AI가 서말이라도 제대로 된 플랫폼이 있어야 보물이 된다. 좋은 성능을 가진 AI 솔루션을 사용자인 의료진이 어떻게 제대로 쓸 수 있을까를 고민하는 것이 우리 역할”이라고 말했다.

의료 AI가 병원 현장에서 보다 활발히 사용되려면 플랫폼과 AI 솔루션 연동이 필요하다. 현재 다수 의료 AI 솔루션은 PACS 플랫폼과 따로 제공되고 있다.

최정필 대표는 “PACS와 AI 솔루션이 따로 노는 상황을 해결해야 한다. PACS의 경우 원칙적으로 의료영상 기기에서 얻은 영상을 표시하는 것이 중요한 기능이다. AI를 통해 나온 결과를 PACS 뷰어를 통해 보는 것은 원래 목적에 맞지도 않고 비효율적”이라고 설명했다.

코어라인소프트는 의료 소프트웨어(SW) 개발부터 시작해 플랫폼을 만들고 이에 AI 솔루션을 접목한 만큼 자체 플랫폼 내에서 AI 소프트웨어를 안정적으로 제공 가능하다는 것이다.

최 대표는 “다양한 AI 결과물을 제대로 나타내기 위해서는 AI에 맞는 뷰어가 필요하다. AI와 플랫폼의 궁합이 맞아야 한다”고 강조했다.

AI타임스 박성은 기자 sage@aitimes.com

[관련기사]의료 인공지능에 숨은 편향 데이터를 지워라

Adblock test (Why?)