관련 통계자료 다운로드 뷰노 매출·영업이익 추이 ■기업 개요
뷰노는 다양한 의료 데이터를 학습해 분석하고 의료진을 보조하는 의료 인공지능(AI) 솔루션을 자체 개발해 상용화했다. 삼성종합기술원에서 AI 전문 연구원으로 근무했던 김현준 대표와 이예하 이사회 의장, 정규환 기술총괄 부사장(CTO)이 2014년 12월 공동 창업했다.
자체 딥러닝 엔진인 '뷰노넷(VUNO Net)'을 기반으로 의료영상, 병리, 생체신호, 음성 등 의료 빅데이터를 학습해 진단 보조, 의료 시스템 개선, 질환 예후 예측 등을 아우르는 의료 AI 솔루션 파이프라인을 보유했다.
2018년 국내 1호 AI 의료기기 허가를 받은 골 연령 판독 보조 솔루션 '뷰노메드 본에이지'를 시작으로 △의료 음성인식 '뷰노메드 딥ASR' △뇌 MRI 스크리닝 '뷰노메드 딥브레인' △흉부 엑스레이 판독 보조 '뷰노메드 체스트 엑스레이' △흉부 CT 영상 판독 보조 '뷰노메드 렁CT AI' △안저 진단 보조 '뷰노메드 펀더스 AI' △전립선 MR 영상 분석 'PROMISE-I' △뇌 MRI 기반 치매 진단 보조 '뷰노메드 딥브레인AD' 등 8가지 뷰노메드 솔루션을 상용화했다.
이 가운데 의료기기에 해당하는 제품 7종은 국내 식품의약품안전처로 인허가를 획득했고, 5종은 유럽 CE인증을 획득했다. 비의료기기인 의료 음성인식 솔루션 '뷰노메드 딥ASR'도 2018년 상용화돼 주요 의료기관에서 활용되고 있다. 현재 뷰노메드 솔루션은 200여곳 의료기관에서 의료진의 임상 의사결정 정확도와 효율성을 높이고 환자에게 향상된 의료 서비스를 제공하는데 활용된다.
■SWOT 분석
△강점(Strength)과 기회(Opportunity)
강점 : 업계 퍼스트무버로 고품질 의료 데이터 확보 및 연구 네트워크 구축, 원천 AI 기술력
기회 : 의료 AI 수요 증대와 지원 확대, 우수한 국내 AI 개발 토양
뷰노는 2018년 골연령 판독 보조 '뷰노메드 본에이지'로 국내에 처음 식품의약품안전처 허가를 받으며 국내 1호 AI 의료기기 개발사 타이틀을 보유한 시장개척자다. 의료 AI 솔루션의 성능은 데이터 품질에 의해 좌우되는데 의료 데이터는 환자의 민감 정보라는 특수성으로 일반 기업이 확보하기 어렵다. 뷰노는 사업 초기부터 서울아산병원, 서울대병원, 서울성모병원, 세브란스병원 등 주요 병원 및 전문의와 협력 관계를 구축하며 방대한 고품질 의료 데이터를 확보했다. 시장에서 요구가 커지는 제품 개발에서도 최고 권위 의료진과 빠르게 연구할 수 있는 네트워크를 구축했다.
뷰노는 공동 창업자 3명 모두 AI 전문 연구원 출신이다. 창업 이후에도 우수한 전문인력을 지속 영입하며 AI 기술력을 키웠다. 세계적으로 저명한 의료 학술지와 학술대회에서 55편 넘는 연구 논문을 발표하고 국제 딥러닝 챌린지에서 1위를 차지했다. 이어 50여건 이상의 AI 원천기술 국내외 특허를 등록해 기술력을 대외적으로 입증했다. 지난해 12월에는 보건복지부 '제1차 혁신형 의료기기기업'으로 인증을 받았다. 이를 기반으로 전 의료 분야에서 활용이 가능한 광범위한 사업영역을 구축했다.
AI 전문인력은 물론 영상의학과 전문의, 내과 전문의, 병리과 전문의, 일반의 등 의료 전문인력을 영입해 자문받고 있다. 경쟁 의료 AI 기업 대비 사내 의료 전문인력 풀이 두텁다.
백인수 스마일게이트인베스트먼트 이사는 “뷰노는 시장에서 가장 먼저 의료 AI 사업에 뛰어든 회사다보니 많은 레퍼런스를 쌓았고 소위 '빅5' 병원들로부터 좋은 파이프라인을 선점하는 등 '퍼스트 무버'의 이점을 누리는 회사”라면서 “우수 인력을 많이 수급할 수 있었던 것도 강점”이라고 말했다.
세계적으로 인구 고령화로 의료 서비스 수요는 증가하는 가운데 의료인력 부족 현상은 심화됐다. 이에 따라 의료 AI 수요는 지속 늘어날 것으로 전망된다. 세계 의료 AI 시장이 빠르게 성장하면서 각국이 적극적인 지원 정책을 펼치는 등 우호적인 시장 환경도 기회요인이다. 한국은 2017년 세계 최초로 AI 의료기기 가이드라인을 발표하고 혁신 의료기기 지정 등을 통해 관련 산업을 지원하고 있다.
국내 의료환경은 다양한 질환을 가진 환자에 대해 가능한 많은 양의 데이터를 필요로 하는 의료 AI 특성에 최적화됐다. 우리나라는 의료 수준이 높은데다가 전자의무기록(EMR)과 의학영상정보시스템(PACS) 보급률 세계 1위로 의료 정보화 기반을 갖췄다. 기업은 고품질 의료 빅데이터 축적이 가능해 의료 AI 솔루션 개발에 유리한 환경이다.
▽약점(Weakness)과 위협(Threat)
약점 : 건강보험 수가 미적용, 매출 발생 지연
위협 : 의료 AI 분야 경쟁 심화, 규제 이슈 가능성
의료 AI 산업이 아직 태동기에 있고 AI 의료기기에 대한 건강보험 수가 도입도 이뤄지지 않으면서 매출 발생은 지연되는 상태다. 아무리 혁신적인 기기라도 보험급여 체계에 편입돼 있지 않으면 일선 의료기관이 도입하기 어렵다는 점에서 약점으로 꼽힌다. 보건복지부는 2019년 12월 AI 등 혁신 의료기술에 대해 건강보험 등재를 검토하는 가이드라인을 내놨다. 세계 최초로 방향성을 제시한 측면에서는 고무적이지만 실제 수가 지급이 이뤄지려면 의료진과 이해 상충, 책임 소재 등 해결해야 할 과제가 적지 않다.
뷰노를 비롯한 의료 AI 업계에서는 AI 의료기기에 대한 건강보험 수가 도입을 지속 건의하고 있다. 이와 함께 건강보험 수가 체계에 진입할 수 있는 의료 AI 솔루션을 개발하고 있다. 기존 의료진이 할 수 없었던 영역에서 환자를 살필 수 있는 제품으로 좋은 임상 결과를 확보하면서 건강보험 진입 가능성을 높인다는 계획이다.
회사 관계자는 “현재까지 8가지 제품을 상용화했고 이를 기반으로 올해부터 본격적으로 해외 매출이 일어날 것”이라면서 “매출 발생 지연에 대한 우려를 극복할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 그러면서 “건강보험 수가가 지급이 이뤄지지 않음에도 200여곳 의료기관에서 사용하고 있다는 점은 고무적인 부분”이라고 설명했다.
의료 AI 분야에서 다양한 경쟁기업이 시장에 나오고 있다는 점은 위협 요인이다. 국내외 많은 의료 AI 전문기업이 등장하고 의료기관이 직접 의료 AI 솔루션을 개발하기도 한다. 의료 AI 산업이 초기 단계에 있다 보니 향후 국내외에서 규제 관련 이슈가 생길 수 있다는 점도 변수다.
기술성평가를 통해 기술특례 상장으로 코스닥에 진입하는 기업은 보통 매출과 이익 실현 이전에 초기 연구개발과 운영 비용을 투자를 통해 충당하기 때문에 기관투자자 지분이 많은 것이 일반적이다. 상장 후 벤처캐피탈(VC)이나 기관투자자들의 차익실현 물량이 나올 수 있다. 다만 뷰노 상장주식수 중 유통 가능 물량은 약 38.1%로 다른 기술특례 상장 기업 대비 많은 편이다.
■MARKET COMMENT
키움증권 : 회사 추정치에 의하면 뷰노의 2022년 실적은 매출액 204억원, 영업이익 57억원으로 턴어라운드가 기대된다. 이는 주력 제품의 납품처 확대 및 서비스형 소프트웨어(SaaS) 과금 방식에 따른 분석 건별 수수료 증가에 기인할 것으로 보인다. 손익분기점(BEP) 매출은 약 100억원이며 BEP를 넘어서는 2022년부터 영업 레버리지 효과에 따라 지속적인 이익률이 개선될 것으로 전망된다.
유진투자증권 : 전 세계에서 AI에 적극적인 지원이 이루어지고 있는 가운데 국내도 우수한 의료 인프라 등 우호적인 환경을 보유했다. AI 솔루션 보급 확대로 기존 고객의 락인(Lock-in)과 신규 고객이 빠르게 늘고 있다. 초기 직접판매 중심에서 의료기기, 소프트웨어 플랫폼, 제약사 등의 다양한 업체들과의 파트너십을 통해 국내외 판매 채널의 다변화를 추진하고 있어 중장기적으로 긍정적이다.
SK증권 : 설립 초기 상급종합병원 대상으로 직접 영업을 했지만 유럽 CE 인증과 다수 병원으로부터 레퍼런스를 확보한 이후부터는 제약사, 의료기기 업체 등 다양한 업체들과 협력해 판매 채널을 다변화했다. 최근에는 해외시장 공략을 위해 대만 최대 의료 종합기업인 CHC 헬스케어 그룹과 총판계약을 맺었다. 일본 소니의 자회사인 M3와도 판권계약을 체결했다. 국내 판매 활성화를 위해서는 국내 전자의무기록(EMR) 1위 기업인 유비케어 등과 협력을 강화키로 했다. 국내외에서 공격적인 판매채널 확대를 통해 본격적인 실적 성장을 도모하고 있다.
■REVIEW
△강점(Strength)과 기회(Opportunity)
강점 : 퍼스트무버 입지로 고품질 의료 데이터 확보 및 연구 네트워크 구축, 원천 AI 기술력
기회 : 의료 AI 수요 증대와 지원 확대, 우수한 국내 AI 개발 토양
▽약점(Weakness)과 위협(Threat)
약점 : 건강보험 수가 미적용, 매출 발생 지연
위협 : 의료 AI 분야 경쟁 심화, 규제 이슈 가능성
정현정기자 iam@etnews.com
