△ 국산 의료 인공지능 기술이 국제 특허 등록에 성공하고 있다.

국내 의료 인공지능(AI) 개발 업체들이 최근 글로벌 시장에서 잇따라 특허 등록에 성공했다.

13일 업계에 따르면 제이엘케이와 코어라인소프트와 뷰노가 미국과 일본에서 신기술 특허를 등록하고 딥바이오가 미국에서 상표권을 획득하는 등 성과를 내고 있다.

제이엘케이는 최근 미국 특허청(USPTO)으로부터 AI 뇌혈관 질환 분석 기술에 대한 특허 등록 허가(Notice of Allowance)를 획득했다.

이번에 등록이 결정된 미국 특허는 △뇌혈관 질환 학습 장치 △뇌혈관 질환 검출 장치 △뇌혈관 질환 학습 방법 및 뇌혈관 질환 검출 방법 등 3가지 핵심 기술에 대한 특허로, 3D TOF MRA(3차원 시퀀스 자기공명혈관조영) 영상 기반의 CNN(합성곱 신경망) 및 RNN(순환 신경망)을 융합한 다단계 병변 탐지 및 학습 기술을 핵심으로 한다.

제이엘케이는 병변 탐지 장치 및 방법론적인 부분에서 MIP(최대 강도 투사) MRA를 구성하고 '공간 특성 → 프레임 간 특성 → 병변 특성'을 순차적으로 학습·탐지하는 기술적 흐름을 구현함으로써 뇌졸중 등 뇌혈관 질환의 조기 진단 정확도를 크게 향상했다고 설명했다.

회사는 △CNN 기반 공간 특성 학습 모델 △RNN 기반 프레임 분석 모델 △병변 탐지 CNN 모델이 유기적으로 결합된 복합 신경망 아키텍처에 대한 독점 권리를 확보함으로써 미국 내 유사 기술 대비 선도적 우위를 확보했다고 강조했다.

제이엘케이는 이번 미국 특허가 자사 뇌혈관 질환 분석 AI 기술이 세계 최고 수준임을 입증한 성과로 향후 미국 내 병원 및 의료기관을 대상으로 한 솔루션 공급 확대와 파트너십 체결에 중요한 기반이 될 것으로 기대했다.

코어라인소프트는 최근 AI 기술 신뢰도 향상을 위한 기술인 '의료용 인공 신경망의 분석 결과를 평가하는 의료용 인공 신경망 기반 의료 영상 분석 장치 및 방법'에 대한 미국 특허 등록을 완료했다.

이 기술은 AI가 분석한 병변 검출 결과 등 의료영상 추론 결과를 또 다른 AI가 검증하거나 수용 여부를 판단하는 구조를 가진 이른바 'AI가 AI를 평가하는' 보조 인공신경망 시스템이다.

기존 단일 AI 판독 모델을 보완하고 추론 결과에 대한 평가를 사용자에게 함께 제공함으로써 신뢰도와 임상 적용 가능성을 높이는 데 핵심적인 역할을 수행한다고 회사가 전했다.

이번 특허는 김진국 대표와 이재연 연구소장, 유동훈 수석, 서현기 책임 등 코어라인소프트 소속 발명자 4명이 참여했으며 기존 특허의 분할출원(divisional application) 형태로 심사 과정을 거쳐 최종 등록됐다.

이번 등록 특허의 권리 범위는 단순히 의료 영상에 국한되지 않고 일반 이미지 분석까지 포괄하도록 설계됐다.

이는 향후 제조, 산업 보안, 항공영상 등 비의료 분야까지 응용할 수 있는 '신뢰 기반 AI 플랫폼'으로의 확장 가능성을 의미한다고 회사가 소개했다.

코어라인소프트는 이번 특허 등록이 자사의 AI 솔루션이 단순한 자동화 도구를 넘어 정밀하고 안전한 의료 판단을 보조하는 방향으로 진화하고 있음을 보여주는 사례로 글로벌 시장에서 기술 경쟁력과 권리 범위를 동시에 확보함으로써 기업 가치와 IPR 자산을 강화하는 계기가 될 것으로 내다봤다.

뷰노는 최근 AI 기반 심정지 발생 위험 감시 의료기기 'VUNO MedDeepCARS(이하 DeepCARS)' 고도화 관련 중요 기술인 '입력 변수가 제한된 환경에서 인공 신경망을 활용한 예측 방법'에 대한 특허를 일본에서 등록했다.

이 특허 기술은 입원환자 대상 심정지 발생 위험 탐지 시 입력 변수들 간의 관계성을 토대로 학습된 그래프 신경망 모델(GNN, Graph Neural Networks)을 사용해 입력 변수가 제한된 환경에서도 정확하고 일관된 예측 값을 생성하는 것이다.

뷰노에 따르면 이 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.

뷰노는 이번 특허 등록이 DeepCARS 일본 진출을 위한 첫 걸음으로 본격적인 글로벌 시장 진출에 도움될 것으로 기대했다.