△ 국산 의료 AI의 글로벌 진출이 활발히 이뤄지고 있다.

국내 기업들이 인공지능(AI)을 활용한 진단 솔루션 사업 영역 확대에 본격 나서고 있다.

27일 업계에 따르면 드림텍, 배럴아이 등의 기업들이 AI 진단 솔루션을 필두로 글로벌 시장 점유율 확대를 본격 추진 중이다.

스마트 의료기기를 개발 기업 드림텍은 최근 자회사 카디악 인사이트를 통해 일본 의료기기 업체 JSR코퍼레이션과 내년 1월부터 3년간 1000만 달러 규모의 부정맥 진단 소프트웨어를 수출하는 계약을 체결했다고 발표했다.

일본은 부정맥 진단 검사가 연 160만 건으로 세계에서 미국에 이어 두 번째로 많다. 부정맥이란 심장이 불규칙하게 뛰는 현상으로 심해지면 뇌졸중 등을 유발할 수 있다. 일본의 경우 고령 인구가 늘고 식습관이 서구화되면서 부정맥 검사 건수가 늘고 있다.

이 업체는 2022년 인수한 미국업체 카디악 인사이트에서 개발한 부정맥 소프트웨어를 JSR의 진단기기에 맞춰 개선하고 자체 개발한 클라우드 서비스를 결합해 수출했다.

이 소프트웨어는 몸에 붙이는 심전도 측정장치로 기록한 심전도 자료를 분석해 부정맥 여부를 판정하도록 돕는다.

드림텍은 이번 수출을 계기로 이 업체는 부정맥 진단 기술에 AI를 결합해 해외 수출을 확대할 계획이다.

미국 식품의약국(FDA) 승인 후 미국을 비롯해 태국, 베트남, 말레이시아, 아랍에미리트, 보츠와나 등 23개국에 부정맥 진단 솔루션을 공급하고 있다.

드림텍 관계자는 "아시아 태평양 지역 및 중동 국가들과 추가 수출을 추진 중"이라고 말했다.

1998년 설립된 드림텍은 스마트 의료기기와 차량용 발광다이오드(LED) 모듈, 지문인식감지용 모듈 등을 만드는 IT업체다. 2020년 카메라 모듈업체 나무가, 2022년 카디악 인사이트를 각각 인수하면서 카메라와 의료 솔루션 사업에 뛰어들었으며 올해 메모리 반도체 모듈 사업에도 진출했다.

배럴아이는 최근 자사 AI 기반 유방 종양 진단 보조 소프트웨어 ‘Vis-BUS’가 식품의약품안전처 3등급 의료기기 허가를 받았다고 발표했다.

배럴아이는 AI 기술 등을 활용해 정량적 초음파 진단 장비를 연구·개발하는 스타트업이다.

유방암은 초기 발견이 치료의 성패를 좌우하는 암 중 하나로 정확하고 빠른 진단이 필수적이다. 

전통적으로 초음파 영상은 판독에 숙련된 전문의의 경험과 판단력에 의존하는 경향이 있었다. 

하지만 배럴아이의 Vis-BUS는 AI를 통해 종양의 양성 및 악성 여부를 정량적으로 분석해 객관적인 진단이 가능하다.

배럴아이는 Vis-BUS가 의료진의 부담을 덜어주고 진단 오류를 최소화하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 설명했다.

배럴아이 관계자는 “Vis-BUS는 기존 초음파 장비와 호환성이 뛰어나 중소병원과 검진 센터에서도 쉽게 도입할 수 있다”며 “의료 자원이 한정된 지역이나 병원에서도 최첨단 AI 진단 기술을 활용할 수 있는 기회를 제공할 것”이라고 말했다.

뷰노는 최근 AI 기반 심정지 발생 위험 감시 의료기기 VUNO Med®DeepCARS(이하 DeepCARS) 고도화 관련 중요 기술인 '입력 변수가 제한된 환경에서 인공 신경망을 활용한 예측 방법'에 대한 특허가 일본에서 등록 결정됐다고 발표했따.

이번 일본에 등록된 특허는 입원환자 대상 심정지 발생 위험 탐지 시 입력 변수들 간의 관계성을 토대로 학습된 그래프 신경망 모델(GNN, Graph Neural Networks)을 사용하여 입력 변수가 제한된 환경에서도 정확하고 일관된 예측 값을 생성하는 기술이다.

해당 기술을 DeepCARS 제품 혹은 새로운 예후예측 솔루션에 적용하면 병원마다 적합한 모델을 따로 개발할 필요가 없다.

실제 의료현장에서는 환자의 상태, 환자 체류 장소, 입원한 병원 등에 따라 측정 데이터가 매우 다양하게 나타난다.

예를 들어 중환자실 환자에 대해서는 혈액검사 결과 포함 다양한 측정 데이터가 존재하지만 일반 병동 입원 환자는 그렇지 않을 수 있다. 

특히 동맥혈 검사(ABGA)와 같은 침습적인 검사와 쇼크를 대변할 수 있는 검사(Lactate)와 같은 일부 혈액 검사들은 일반 병동 입원 환자의 극히 일부에게만 시행되는 검사로서 일반 병동 모든 환자에서 통상적으로 수집되는 정보와 거리가 멀다.

이처럼 상황에 따라 확보되는 데이터가 다르더라도 해당 기술을 통해 그래프 신경망 모델 학습 과정을 거치면 효율적인 예측이 가능하다.

뷰노가 개발한 이번 특허기술을 활용하면 병원별 상황에 따라 결측값(수집되지 않은 값)이 있는 경우에도 인공지능 알고리즘으로 정확하게 예측할 수 있다.

혈압·맥박 등 활력 징후와 함께 혈액 검사 데이터를 사용해 학습시킨 딥러닝 모델이, 실제 예측 시점에서 혈액 검사 결과값 없이도 입력한 것에 준하는 정확한 모델로 기능할 수 있기 때문이다.

이예하 대표는 "이번 특허 등록은 DeepCARS 일본 진출을 위한 첫 걸음"이라며 "현재 DeepCARS는 미국 FDA 허가를 위한 절차를 밟으며 본격적인 글로벌 시장 진출을 준비하고 있다"고 말했다.

그는 이어 "뷰노 솔루션이 세계 곳곳의 의료현장에서 많은 이들에게 보탬이 될 수 있도록 끊임없이 노력하겠다"고 덧붙였다.

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• 김양순 기자
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