[메디게이트뉴스 이지원 기자] 인공지능(AI) 기술이 접목되는 분야 중 최근 가장 ‘핫’한 시장은 소위 4차 산업혁명 시대에 가장 주목 받고 있는 산업이기도 한 헬스케어 분야다.
 
CB 인사이트 보고서에 따르면, 헬스케어 및 웰니스는 2012년 이후 계속해서 인공지능(AI) 관련 스타트업에 대한 투자가 가장 많이 이뤄진 분야로 2012년 21건 3천만 달러(한화 약 300억 원)이던 투자규모가 2016년에는 90건 약 7억 5천만 달러(한화 약 8천억 원)로 급격히 늘었다. 
 
2017년 1분기에도 22건 1억 3천만 달러의 투자가 이뤄져 전년도 기간 대비 투자금액은 소폭 줄었지만 건수는 비슷한 수준으로, 2012년부터 올해 3월 22일까지 헬스케어 및 웰니스 인공지능(AI) 스타트업에 투자된 금액은 총 270건, 약 17억 7천만 달러(한화 약 2조 원)에 달한다.
 
헬스케어 인공지능은 의료데이터의 가장 큰 부분을 차지하고 있는 의료영상 분야에서 먼저 이뤄졌는데, 유방 영상(mammography)에서 병변을 감지해내는 CAD(Computer Aided Detection) 소프트웨어가 존재하던 분야로 지금은 유방뿐 아니라 폐 질환 등에도 딥러닝 알고리즘을 적용한 의료영상 인공지능(AI)에 대한 연구개발이 국내외에서 활발하게 이뤄져 곧 제품화(commercialization)를 앞두고 있는 상황이다.
 
이러한 가운데 실제 AI 제품의 판매를 목표로 식약처 인허가를 진행 중에 있는, 국내 대표적 딥러닝 의료영상 인공지능(AI) 스타트업 중 한 곳인 뷰노(Vuno)를 찾았다.
 

딥러닝을 적용한 골연령 검사를 비롯해 폐질환 검사 제품 인허가 진행 중
 
뷰노(Vuno)는 인공지능(AI) 기반의 의료영상 진단 보조 소프트웨어를 개발한 회사로 '뷰노넷'이라는 딥러닝 엔진을 자체 개발하고, 이를 '뷰노메드'라는 브랜드를 통해 구현해내고 있다.

뷰노가 개발한 의료영상 진단 보조 소프트웨어는 딥러닝 기술을 적용해 의료진이 조회한 의료영상에서 병변이 의심되는 부위를 표시해 보여줌으로써 실수로 놓칠 수 있는 부분까지 방지하고, 유사한 영상이 있으면 관련 정보와 함께 보여줌으로써 판독하는데 도움을 준다.

PACS에 해당 소프트웨어가 탑재되면 그동안 장비에서 촬영된 영상을 조회, 기록, 저장의 정도로 활용돼왔던 것에서 벗어나 병변을 감별해 보여주고, 유사 증례(영상)를 빠르게 조회해 보여줌으로써 판독 업무의 효율성을 높일 것으로 기대된다.

뷰노의 김현준 전략이사(CSO)는 자체 딥러닝 엔진 보유에 대해 "PACS와의 연동 외에도 엑스레이(X-ray) 장비 자체에 내재화시키는 수용에도 부응할 수 있으며, 업그레이드할 사항을 빠르게 반영할 수 있어 연구효율성 측면에서 도움이 된다"고 밝혔다.
 
뷰노는 의료영상 AI 중에서도 성조숙증 등의 진단을 위한 골 연령 검사의 1차 스크리닝 도구로 개발한 '뷰노메드 본에이지'를 가장 먼저 상품화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
 
뷰노메드 본에이지는 서울아산병원과 개발 후 고대안암병원과 임상시험 및 추가 개발을 협력 중인데, 지난 7월 초 인허가를 신청해 올해 안에 판매허가를 취득할 수 있을 것으로 보고 있다.
 
서울아산병원 영상의학과 이진성 박사는 "골 연령 검사 영상을 판독할 때 책에서 해당 영상과의 비교 이미지를 찾는데 5분 정도 소요되는데 최근 뷰노의 프로그램을 사용하며 검색시간이 5초 정도로 단축됐다"고 밝히기도 했다.

김현준 전략이사는 "딥러닝을 적용한 골 연령 검사는 그 필요성에 대해 의료진들 사이에서 이견이 없어 가장 상업화 가능성이 높은 분야"라며 "뷰노메드 본에이지는 국내에 선보이는 첫 제품인 동시에 기획에서부터 제품 개발, 인허가, 시장진입까지 전주기를 뷰노가 직접 진행했다는데 의미를 두고 있다"고 밝혔다.
 

그는 "뷰노가 개발한 흉부(폐) 영상에서 병변을 감지하고 유사증례를 검색해 진단을 보조하는 기술도 현재 식약처에 임상시험 승인 계획서(IND)를 제출한 상태로, 다음 달 정도에는 승인을 받을 수 있을 것으로 예상하고 있다"고 설명했다.
 
또한, 김 전략이사는 "의료영상 인공지능을 통한 증례검색 및 진단 보조는 이제 기술적으로 가능한 상황이기 때문에 이를 얼마나 빠른 시일 내에 상용화할 수 있는지가 관건"이라고 밝혔다.
 
뷰노는 의료영상뿐 아니라 생체신호와 같은 의료 데이터를 활용해 심정지를 예측하는 기술도 개발했는데, 해당 기술은 세종병원 신속대응팀(RRT)과 협력해 약 6개월에 걸쳐 개발한 것으로, 현재 세종병원에서 연구목적으로 사용(테스트) 중에 있다.
 

대기업 연구소 출신들이 창업한 딥러닝 의료영상 AI 스타트업 '뷰노'
 
'뷰노'는 삼성전자종합기술원에서 딥러닝 음성인식을 개발하던 연구진들이 2014년 12월 기술을 기반으로 설립한 회사로, 창업 초기에는 미국에 법인을 두었다.
 
이예하 대표(CEO)를 비롯해 김현준 전략이사(CSO)와 정규환 기술이사(CTO)로 구성된 공동창업자의 기술력에 대한 신뢰 덕분에 팁스(TIPS, 민간투자주도형 기술창업지원) 프로그램을 통해 7억 원이 넘는 초기 투자를 받았고, 지난해 9월 30억 원 규모의 시리즈 A 투자를 받으며 국내 법인으로 전환했다.
 
이들은 헬스케어에 대한 경험은 없었지만 다른 분야의 경우 기존 기술이 이미 자리를 잡은 분야라 산업 자체를 혁신시키는 동기가 될 수 없어 아직 다른 분야에 비해 데이터도 풍부하고 딥러닝 기술 적용 여지가 많은 헬스케어 분야를 택했다고 한다.
 
의료영상 딥러닝 기술에 대해 서울아산병원과 첫 협력을 진행한 뷰노는 폐 관련 질병을 정량화하는 과정에서 높은 정확도를 보이면서 그 가능성을 보고 의료 산업에 발을 들여놓게 됐다.

뷰노는 해외 전시회에 참석하는 등 여전히 해외 시장 개척에 관심을 갖고 있는데, 연구자 역량 등 연구개발 환경이 좋은 국내 시장을 발판으로 글로벌 시장 진출을 목표로 하고 있다.

김현준 전략이사는 "직접 만든 솔루션(뷰노메드 본에이지)으로 인한 매출은 올해 말 혹은 내년 초에는 일어날 것으로 보인다"라며 "지금까지 그리고 여전히 연구개발 인력은 여전히 중요한 방점이지만, 향후에는 제품 판매까지 확대하기 위해 마케팅 및 영업 인력도 강화할 것"이라고 밝혔다.

 
"의료 인공지능 산업 발전 위해서는 별도의 의료수가 인정해야"
 
식약처는 인공지능(AI) 기술이 적용된 의료기기의 허가·심사에 있어 임상적 유용성 검증에 있어 제품의 특성에 따라 후향적 임상시험도 허용하고 있다.
 
김현준 전략이사는 "창업 초기에는 인공지능 의료기기에 대한 허가심사 가이드라인이 없어 어려움이 있었지만, 지난 해 말 식약처에서 가이드라인을 내놓으며 제품의 특수성이 반영돼 이러한 문제는 해결됐다"고 전했다.
 
뷰노는 폐질환 검사 소프트웨어와 관련해서 해당 가이드라인을 적용 받아 임상시험을 수행하는 병원에서 보유한 데이터를 활용해 2달간 임상시험을 진행할 계획이다.
 
그리고 골 연령을 검사하는 뷰노메드 본에이지의 경우는 올 가을 미국 FDA와 유럽 CE인증도 함께 진행할 계획에 있다.
 
사실, 뷰노와 같은 의료영상 인공지능 의료기기 개발 기업이 현재 직면한 문제는 인허가 부분 보다는 해당 기술이 신의료기기로 인정받을 수 없다는 점과 그로 인해 별도의 수가를 받기가 어렵다는 점이다.
 
신의료기술로 인정받으려면 의학적인 새로운 발견이 인정돼야 하는데, 의료영상 인공지능 소프트웨어의 경우는 의료진의 업무 효율성을 향상시키는 부분이라 신의료기술로 인정받기 어려운 상황에 처해 있다고 한다. 즉, 해당기술을 사용할 때 별도의 비용 청구가 어렵다는 얘기다.
 
뷰노의 김현준 전략이사는 "의료 인공지능 분야는 70% 정도가 의사의 업무 효율을 높여주는 것이고 인간이 일으킬 수 있는 오류를 줄여주는데 의미가 있다"며 "효율성에 대한 측면이 검토되지 않는다면 결국 인공지능 기술을 개발하는 의미가 없다"고 지적했다.
 
이와 더불어 뷰노의 이재철 이사(CBO)는 "기존의 외국 대형 의료영상장비 기업도 자사와 유사한 형태의 소프트웨어를 도입할 계획이 있는 것으로 안다"며 "국내 기업이 앞서가고 있는 최신 기술에 있어서 만큼은 국내에서도 자생력을 가진 회사가 만들어질 수 있도록 이를 육성하는 지원책이 조속히 마련돼야 한다"고 강조했다.
 
또 김현준 전략이사(CSO)는 "의료의 경우 소프트웨어 분야는 사각지대로 관심에서 소외된 면이 있는데, 수가만 지원된다면 작은 소프트웨어 회사들이 모여 들어 생태계가 자연스럽게 생기고 경쟁력이 생길 것"으로 내다봤다.
 
현재 기술화가 가능한 의료영상 인공지능은 이제 얼마나 빠른 시일 내에 상용화할 수 있느냐가 앞으로 시장 판도에 영향을 미칠 것으로 판단되는데, 인허가 이후 실제 매출로 이어지기 위해서는 실질적인 병원 혹은 의료진들의 수요를 끌어내기 위한 별도의 비용(수가) 인정 여부가 관건으로 보인다.
 
정부에서 의료영상 인공지능(AI) 산업 육성을 위해 의료수가 부분을 정책적으로 지원함으로써 시장에서 돈을 벌어들일 수 있는 환경이 갖춰져야 한다는 요구의 목소리는 뷰노 관계자뿐 아니라 관련 전문가들로부터 꾸준히 제기되고 있는 부분이다.