“의료 인공지능(AI) 공급을 진단·치료 영역에 국한한다는 생각을 버렸습니다. 교육, 임상시험 등 고객이 원하는 다양한 영역으로 맞춤형 솔루션을 제공하는 게 차별화 요소입니다.”
최우식 딥노이드 대표는 최근 주목 받는 의료AI 시장에서 살아남기 위해 시장을 넓게 봐야한다고 강조했다. AI는 확장성을 무기로 하는 의료 전반에 활용처가 많다.
최 대표는 “최근 의료 영역에 AI를 한다는 기업이 굉장히 늘었으며, 사업 형태와 솔루션도 비슷한 곳이 많다”면서 “병원 입장에서는 선택의 문제가, 기업 입장에서는 사업 방향의 문제가 발생한다”고 말했다.
딥노이드는 다른 의료AI 기업과 마찬가지로 '진단지원' 영역을 축으로 삼는다. 의료영상 분석 솔루션 '딥파이'는 뇌동맥류, 치아낭종, 폐 기종, 척추 압박골절 판독을 지원한다. 진단지원 영역을 넘어 '플러스알파'가 필요하다. 그가 선택한 곳은 수련의 교육과 임상시험 영역이다.
최 대표는 “의과대학교에서 많은 수련의가 영상을 판독하고 질병을 진단하는 교육을 받지만, 도제식 교육 특성상 체계적이고 효율적이지 못한 부분이 있다”면서 “임상시험 과정에도 약 효능 분석을 위해 CT, MRI 촬영이 빈번한데 매번 의사에게 판독을 맡기면 비용과 시간이 많이 든다”고 분석했다.
딥노이드는 의료영상 분석 솔루션 '딥파이'를 교육과 임상시험 시장 공급을 준비한다. 수련의 교육용으로 공급해 판독실습을 지원한다. 자신이 CT 영상을 판독한 뒤 문제지 정답을 확인하듯 AI 솔루션을 이용하는 방식이다. 임상시험 시장도 약 효능, 부작용 검증 등을 위해 촬영한 영상정보를 AI로 판독하면 시간과 비용을 아낀다.
최 대표는 “상당수 의료AI 기업이 기술은 개발했지만 사업모델을 찾지 못해 어려움을 겪는다”면서 “교육, 임상시험 분야는 연구영역이라 상대적으로 규제가 적고 진료 영역에 공급할 신뢰성까지 확보한다”고 말했다.
딥노이드 전신인 오비에스코리아는 2008년 2월 설립됐다. 초기 사업 모델은 산업용 장비를 사물인터넷(IoT) 기술을 활용해 분석하는 것이었다. 발전소 데이터 노하우를 의료에 접목해 AI 전문기업으로 입지를 다진다. 올 초 사명을 딥노이드로 바꾸고, 사업 영역도 의료AI에 초점을 맞췄다.
최 대표는 “발전소 전기 생산 과정에서 터빈 효율을 분석하는 툴을 주로 공급했는데, 발전소 고장으로 대규모 블랙아웃을 겪으면서 터빈 고장을 예측하는 솔루션 개발을 요청받았다”면서 “고장 예측 기술을 연구하다보니 AI가 핵심이라는 것을 알고, 회사 사업 방향도 이쪽으로 틀었다”고 말했다.
이어 “중국 알리클라우드와 현지 공급을 논의 중이며, 국내에서는 심평원에 영상판독 지원 솔루션을 공급했다”면서 “의사 개인 역량이 큰 영향을 미치는 판독 영역에 AI를 활용해 정확하고, 객관적 판독 패러다임을 여는 게 최종 목표”라고 덧붙였다.
[전자신문 CIOBIZ] 정용철 의료/바이오 전문기자 jungyc@etnews.com
