[파이낸셜뉴스] 국내 1세대 의료 인공지능 전문기업 ㈜딥노이드가 26일 아주의대 의료정보학교실과 의료 빅데이터 구축 및 공동연구를 위한 MOU를 체결했다. 이번 협약은 의료분야의 유망 신기술을 공동으로 연구 및 개발하기 위해 체결됐다. 의료 빅데이터를 구축해 생성형 AI 기반의 의료데이터 분석에 대한 사업 기회를 모색하며, 동시에 보건의료 AI 전문인력 양성에도 적극 협력할 계획이다. 이에 딥노이드와 아주의대 의료정보학교실은 △의생명분야 사업 발굴 및 추진 △의료 빅데이터 구축 및 생성형 AI 기반 의료데이터 분석 공동연구 및 사업화 △보건의료 인공지능 전문인력 양성을 위한 교류 △의료기기 제품 및 서비스 개발, 사업화를 위한 지원 △상호 기술교류, 정보교환 및 보유시설·장비 공동 활용 등을 전개하게 된다. 또, 딥노이드는 상호 기술교류를 위해 AI기반의 질환 검출 보조 솔루션 DEEP:AI를 아주의대 의료정보학교실에 제공한다. 양사의 심층 연구를 통해 솔루션의 고도화를 이뤄낼 방침이다. 딥노이드 최우식 대표이사는 “그간 딥노이드는 국내 AI 산업 발전을 위한 인재 양성에 투자를 이어오고 있는 만큼, 이번 협약으로 더 많은 보건의료 분야의 AI 전문인력이 양성되길 바란다”며, “공동연구를 통해 더 고도화된 의료AI 솔루션과 서비스를 선보일 것”이라고 말했다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스] 의료 인공지능(AI) 기업 루닛은 지난 12일 열린 '볼파라 헬스 테크놀로지' 주주총회에서 루닛에 의한 피인수 안건이 찬성 96.92%로 통과됐다고 15일 밝혔다. 뉴질랜드 고등법원은 지난 3월 루닛의 볼파라 인수 계획안에 대해 승인한 바 있다. 이번 주주총회 결과에 대한 정당성 등을 2차로 확인하는 형식적 절차를 마친 후 5월 중 기존 볼파라 주주들에게 주당 1.15호주달러(AUD)의 인수 대금을 지급하면 인수 절차는 마무리된다. 이번 볼파라 주주총회의 의결에 따라 호주 주식 시장에 상장돼 있는 볼파라 주식은 오는 5월 4일부터 거래 정지 및 상장폐지 수순을 밟을 예정이다. 루닛은 볼파라를 100% 소유 자회사로 편입할 방침이다. 루닛은 지난 12월 글로벌 의료AI 시장에서 경쟁력을 강화하고 미국 시장에서 선도적 위치를 확보하기 위해 유방암 검진에 특화된 솔루션과 미국 내 강력한 세일즈 네트워크를 갖춘 볼파라의 인수를 발표한 바 있다. 볼파라는 1억장이 넘는 유방촬영술 데이터를 보유하고 있다. 루닛은 정밀의료 및 초거대 AI 플랫폼 구축에 기여할 것으로 기대하고 있다. 또 미국 시장에 대한 볼파라의 높은 이해도를 바탕으로 루닛은 세계 최대 의료 시장인 미국에서의 세일즈 능력을 강화할 것으로 예상된다. 서범석 루닛 대표는 “이번 주주총회에서 나타난 압도적인 지지는 볼파라 주주들 또한 루닛의 장기적인 비전과 전략에 깊이 공감하고 있음을 보여주는 것”이라며 “이번 인수를 통해 루닛은 세계 최대 의료 시장인 미국에서 입지를 더욱 확고히 하고, 세계적인 의료AI 기업으로서의 성장을 계속해 나갈 계획”이라고 말했다. vrdw88@fnnews.com 강중모 기자

[파이낸셜뉴스] 유전체 분자진단 전문기업 랩지노믹스의 자회사 제노코어비에스는 의료 데이터 기반 인공지능(AI) 알고리즘을 자체 개발했다고 22일 밝혔다. AI 알고리즘을 활용해 개인화된 ‘건강 진단 데이터 서비스(IB서비스)'를 보험사 등 금융 관련기관에 공급한다. 제노코어비에스 관계자는 “AI 암진단 예측 플랫폼 메셈블(Mesemble)을 개발하고 관련 특허 출원 준비를 마쳤다”며 “암 질환 후성유전체 분석 서비스를 제공하는 플랫폼을 통해 DNA 메틸레이션(Methylation) 데이터를 분석하고 암 발생 예측이 가능하다”고 전했다. 이번에 개발한 IB서비스 플랫폼은 건강검진 데이터, 약 처방 데이터, 랩지노믹스 검사센터의 제노팩 검사(암질환 유전 검사) 등 검사자의 동의 절차를 거쳐 해당 플랫폼을 통해 확보한 의료 데이터를 분석한다. 이를 토대로 검진자의 특정 질병에 대한 취약 여부, 유전 질환 보유 및 발생 여부, 건강 상태 변화 등의 정보를 수요 금융사 등에 제공한다. 제노코어비에스는 검사자의 보험가입 이력, 건강검진 이력 등 개인화된 정보를 더해 보험사 등에서 고객의 건강 상태에 맞는 최적의 보험 상품 추천이 가능해질 것으로 전망했다. 또 보험대리점(GA)을 시작으로 국내 대형 보험사 및 해외시장으로 확장해 디지털 헬스케어 사업을 본격적으로 추진할 계획이다. 이종훈 랩지노믹스 대표이사는 “진단을 통해 구축한 방대한 진단 결과 데이터가 디지털 헬스케어 시장 개화의 핵심적인 역할을 할 것”이라며 “랩지노믹스의 진단 기술력, 랩지노믹스 검사센터의 검사 데이터, 제노코어비에스의 IT 기술력이 융합해 상호 시너지를 낼 것으로 기대한다”고 말했다. 이어 “자체 개발한 의료 데이터 기반 AI 알고리즘을 통해 국내 대형 보험사에 유용한 의료 데이터를 제공하고, 보험사가 고객에게 맞춤형 보험상품을 추천할 수 있도록 할 것”이라고 전했다. 최근 포화된 보험 시장에서 KB손해보험을 필두로 국내 굴지의 보험사들이 디지털 헬스케어를 새로운 먹거리로 선정하고 관련 신사업을 추진하고 있다. 건강검진 결과, 걸음 수, 유전체 검사 정보 등 데이터 분석에 기반한 개인화된 맞춤형 디지털 헬스케어 플랫폼을 통해 운영하는 사례도 있다. 또한 의료 패러다임이 질병의 사후적 진단·치료에서 선제적 예방, 관리로 무게중심이 옮겨가면서 진단의 중요성이 더 증가하고 있다. 이러한 흐름에 힘입어 최근 만성질환의 사전 예방부터 진단, 사후 치료를 보장하는 종합 건강보험 상품을 앞다퉈 출시하고 있다. dschoi@fnnews.com 최두선 기자

[파이낸셜뉴스]산업부는 오는 10월까지 제2회 의료 빅데이터 활용 AI 영상진단 개발 해커톤을 열고 이달 16일까지 참가 희망 팀 신청을 받는다고 5일 밝혔다. 이 해커톤은 의료산업의 디지털 전환을 촉진하기 위해 지난해부터 시작한 행사다. 기획·개발·디자이너가 팀을 이뤄 일정 기간 내 AI 기반 영상분석 기술과 관련한 아이디어를 내고 앱·웹 서비스나 비즈니스 모델을 완성하는 해커톤 방식으로 우수 팀을 가리게 된다. 의료인과 연구자, 대학(원)생, 기업 등 누구나 참가할 수 있다. 의료산업 역시 다른 경제·사회 전반의 디지털화와 맞물려 4차 산업혁명 기술과의 융복합에 따른 디지털 전환이 이뤄지고 있다. 특히 의료영상 분야에서 AI가 우선 판독 후 의료진이 이를 보완·검증하는 형태의 진단 방식 도입이 활발하다. 산업부 역시 이를 촉진하고자 2020년부터 4년 동안 270억원을 투입해 AI 기반 영상분석 기술 탑재 의료기기를 개발하는 연구개발 지원 사업을 추진하고 있다. 이 사업 주관기관인 한국산업기술시험원(KTL)은 이 사업을 통해 현재 21개 질병, 12만장의 의료영상 데이터셋을 구축했다. 이번 해커톤 대회에선 평소 의료데이터 접근이 어려운 벤처기업이나 대학원생도 산업부 연구개발 지원사업을 통해 쌓인 방대한 분량의 데이터셋에 접근해 소프트웨어(SW)를 개발하는 경험을 쌓을 수 있다. 산업부는 또 이 과정에서 관련 시장 유망 기업을 일찌감치 발굴할 것으로 기대하고 있다. KTL은 서류심사를 통해 선발한 20개 팀을 대상으로 영상분석 솔루션 개발에 필요한 플랫폼 활용 교육을 한 후 더 빠르고 정확하게 질병 부위를 표시하거나 병변의심영상으로 분류하는 등 우수 솔루션을 개발한 7개 팀을 선정해 산업부 장관상 등을 줄 계획이다. 카카오 클라우드에서 사용 가능한 1000만원 상담의 상품권도 부상으로 수여한다. 참가 희망 팀은 기한 내 KTL이나 대구테크노파크 홈페이지 공지를 참조해 신청하면 된다. 산업부 관계자는 “이번 해커톤 대회가 의료영상 데이터 활용 AI 기술 개발 저변을 확대할 것으로 기대한다”며 “정부도 국내 기업이 AI 영상진단 분야를 선도할 수 있도록 관련 지원을 이어갈 것”이라고 말했다.  leeyb@fnnews.com 이유범 기자

에비드넷은 과학기술정보통신부가 지원하고 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관하는 의료데이터 AI 심층 연구 과제의 수행기관으로 선정되었다고 밝혔다. 과제는 ‘상황변화에 자율 대처하는 자가적응형 인공지능 원천기술 개발’에 있어서 ‘기계학습 기술을 활용한 실제 의료데이터 수집 및 적용과 분석 심층 연구’로 2022년 5월부터 11월까지 실제 병원의 표준화된 의료 빅데이터를 활용해 연구 개발한다. 구체적으로 에비드넷이 수행하는 연구는 총 4가지로 △자가적응형 점진적 기계학습 알고리즘 연구 및 활용 △호흡기 질환과 간질환을 위한 감별진단(differential diagnostics) △간경화증 진단 AI 모델 개발 △인공지능 청진음 분석 기술 개발이다. 이번 과제를 통해 텍스트 형태의 비정형 데이터를 정형화해 분석가능한 데이터를 확대하고 AI 예측 모델 개발을 통해 간경화증, 심장/폐 질환 등 특정 질환의 조기 진단과 예측을 높일 수 있을 것이라 기대한다. 에비드넷의 과제 책임 담당자는 “다수의 공공기관과 대형종합병원들의 CDM 데이터 표준화 구축 경험을 바탕으로 의료 데이터 활용 및 연구에 있어서도 최고의 전문성을 확보해 나가고 있으며, AI 질병 예측, 진단 모델 등의 기술 개발을 발판으로 글로벌 헬스케어 선도 기업이 될 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

[파이낸셜뉴스] SK㈜ C&C는 아주대학교의료원과 함께 ‘빅데이터 기반 의료 인공지능(AI) 공동 연구 협약(MOU)’을 체결했다고 26일 밝혔다. 아주대학교의료원 국제회의실에서 열린 협약식에는 SK㈜ C&C 윤동준 헬스케어그룹장·김준환 플랫폼 앤드 테크1 그룹장·김완종 디지털전환 관리 오피스(DT Mgmt. Office) 그룹장·유희석 아주대학교의료원장·박해심 첨단의학연구원장·김재근 영상의학과장 등 관계자 10여명이 참석했다. 이번 협약은 양사가 지난 3월부터 추진한 ‘뇌출혈 영상 판독 AI 모델’ 개발의 성공적 수행에 따른 것으로, 개발 결과는 영상의학과 전문의 수준의 판독 정확도를 기록했다. 양사는 내년 하반기 상용화를 목표로 임상시험 후 ‘뇌출혈 영상 판독 AI 모델’을 응급 의료 현장에 적용할 계획이다. 양사는 촌각을 다투는 응급 뇌출혈 환자의 조기 진단·치료에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 뇌출혈은 골든타임 안에 치료해야 하는 응급질환인 만큼 빠르고 정확한 영상 판독이 중요한 분야이다. SK㈜ C&C와 아주대학교의료원이 개발한 ‘뇌출혈 영상 판독 AI 모델’를 활용하면 판독 정보가 수초 내에 제공됨으로서 의료진이 좀더 빠르고 정확한 진단을 내리고 치료에 들어갈 수 있게 된다. SK㈜ C&C는 자체 비전 AI(Vision AI) 기술 중 이미지 세그멘테이션(Image Segmentation) 기술을 활용해 딥러닝 알고리즘을 개발했다. 이미지 세그멘테이션은 영상을 픽셀단위로 인식하는 기술ㅣ다.  아주대 의료원에서는 영상의학과 의료진이 프로젝트의 초기단계부터 참여해 학습데이터 생성·딥러닝 알고리즘 개발자문·AI 판독결과 검증 등을 수행했다. 이 알고리즘에 아주대학교의료원에서 제공한 총 1400여명의 뇌(Brain) 단층촬영(CT) 영상 및 판독데이터를 학습시켜 AI모델을 개발했다. 통상적으로 뇌 CT의 영상판독을 위해서는 환자 1명당 30~40장의 영상 자료가 필요한 것을 감안하면 5만여장의 영상 자료를 학습한 것이다. SK㈜ C&C와 아주대학교의료원은 영상 판독 AI 적용 분야를 뇌경색·뇌종양 등 주요 뇌신경계 질환으로 확대할 계획이다. 또한 의료영상·유전체 데이터 등 의료 빅데이터 기반의 AI 신규 서비스 발굴에도 협력할 방침이다. 유희석 아주대학교 의료원장은 “이번 업무 협약은 본원이 보유한 양질의 의료 데이터와 SK㈜ C&C의 기술력을 결합한 성과로, 향후 양 기관이 연구성과 상용화를 통해 AI 기반 혁신적 의료서비스 개발에 기여할 것”이라고 말했다. SK㈜ C&C 윤동준 헬스케어 그룹장은 “뇌출혈 영상 판독을 시작으로 뇌 질환 중심 AI·빅데이터 기술 적용을 통해 국내 AI 의료 서비스 발전에도 기여하겠다”고 말했다. ksh@fnnews.com 김성환 기자

자율주행차와 인공지능(AI), 정밀의료 등이 우리나라 미래를 책임질 분야로 낙점됐다. 정부는 이 분야들을 포함한 9대 국가전략 프로젝트를 선정, 총 1조6000억원의 예산을 투입할 계획이며 민간에서도 별도로 6152억원을 투자한다. 과감한 투자와 민관의 협업, 규제 혁파 등을 통한 생태계 조성으로 능동적으로 미래를 개척해 나간다는 계획이다. 10일 정부가 발표한 국가전략 프로젝트는 성장동력 확보 분야 5개, 국민행복과 삶의 질 제고 분야 4개 등 총 9개로 분야로 이뤄져 있다. 성장동력 확보 분야는 △자율주행차 △경량소재 △스마트시티 △인공지능 △가상현실 및 증강현실 등이며 국민행복과 삶의 질 분야는 △정밀의료 △신약 △탄소자원화 △미세먼지다. 정부는 최종 선정된 9대 국가전략 프로젝트가 가시적인 성과를 창출할 수 있도록 민관이 비전과 목표를 공유, 정부는 원천기술 개발과 인력양성, 법과 제도 개선 등을 지원하고 기업은 선제적 투자를 통해 시장을 선점하는 등 최상의 시너지를 내도록 한다는 계획이다. ■개인 유전자 정보에 빅데이터 분석 통한 맞춤형 정밀진료 도입 정부는 개인의 진료정보와 유전정보를 빅데이터로 통합 분석해 맞춤형 의료 서비스를 제공하는 정밀의료 분야를 집중 육성할 계획이다. 우선 오는 2021년까지 5대 암 정밀의료 시범 서비스를 진행하기로 했다. 정밀진료는 유전체 정보, 의료‧임상정보, 생활습관정보 등 건강정보를 활용, 최적의 맞춤형 의료 서비스를 제공하는 것이다. 환자마다 가장 적합한 치료법을 적용함에 따라 부작용 및 불필요한 치료를 최소화하여 의료비 절감하고 생존률도 높일 수 있다. 이와 함께 정부는 암, 심장, 뇌혈관, 희귀질환 등 4대 중증질환에 대한 맞춤형 혁신적 신약개발에도 나선다. 민간(기업)은 중증질환별 기술수요를 제기하고 정부는 이를 해결하는 연구개발(R&D) 지원을 통해 신약개발을 지원, 민간은 다시 이를 통해 시장 선점에 나선다는 계획이다. ■AI 전문기업 1000개, 전문인력 1만명 이상으로 늘린다 또 정부는 제4차 산업혁명의 핵심으로 인공지능(AI)을 지목하고 AI 핵심기술을 확보, 글로벌 시장을 선점한다는 계획도 발표했다. 이를 위해 정부는 소프트웨어(SW) 기업의 AI기업 전환, AI 스타트업(창업초기기업)을 육성해 오는 2026년까지 AI 전문기업 1000개를 발굴한다는 계획이다. 또 AI 전문인력도 단계적으로 같은 기간 동안 1만명 이상으로 늘린다. 민간의 AI 도입 수요를 창출하기 위해 국방, 안전, 복지 등 공공분야에 AI를 선제적으로 도입키로 했다. 철책선, 주요 군사시설 등에 수상한 물체 등을 자동으로 탐지하는 국방 경계 시스템, 노인 대상 헬스케어 등 맞춤형 서비스를 제공하는 노인 돌보미 로봇 개발 등이다. ■VR·AR 분야 콘텐츠 제작 지원 나서 또 최근 '포켓몬고' 게임 열풍으로 주목받고 있는 가상현실(VR), 증강현실(AR) 분야도 국가차원에서 육성키로 했다. 국내 관련 산업 생태계 조성을 위해 R&D와 사업화를 동시에 지원하는 플래그십 프로젝트를 추진하고 영화, 방송, 게임 등에 VR, AR 기술을 활용한 콘텐츠 제작 및 건축, 의료, 국방, 안전 등에서의 융복합 신시장 창출을 지원한다. 특히 서울 상암 지역을 VR 클러스터로 조성해 인프라를 확충하고 VR, AR 콘텐츠 제작 및 개발에 필요한 촬영장비, 후반작업 시스템, 중계 시스템 등을 공동 활용할 수 있도록 할 예정이다. 오는 2018년 평창 동계올림픽에서는 경기영상을 고화질 VR카메라로 촬영, 5세대(5G) 통신 시범망을 통해 전송하는 시범사업도 추진키로 했다. ■경량소재, 스마시티 분야도 집중 육성 이 외에도 경량소재 분야에서 경량소재 부품산업을 선도하기 위해 2020년까지 타이타늄, 2023년까지 마그네슘 양산기술을 확보하고 이를 통해 오는 2025년까지 현재 15억 달러 수준인 해외수출 규모를 310억 달러까지 늘린다. 스마트시티 분야에서는 우리 강점인 도시개발 경험과 우수한 정보통신기술(ICT)을 접목, 세계 선도형 스마트시티 기술을 확보하고, 실증도시 구축 및 고부가가치 해외시장 진출을 확대한다. 국토교통부는 스마트시티 국가전략 프로젝트가 수행되면 각종 도시 관리 효율성이 15% 이상 향상될 것으로 예상했다. 전기료, 수도료와 에너지 사용 최대 20%가 절감되고 교통정체는 최대 15% 해소되며 이산화탄소 사용은 최대 15% 감축이 예상된다. 또 스마트시티 기술력 제고 및 해외진출 확대로, 전체 해외건설 수주에서 차지하는 도시개발 분야의 스마트시티 비중도 현재 약 10%에서 2025년 30% 수준까지 높아져, 스마트시티가 우리나라의 새로운 성장동력으로 대두될 것으로 기대했다. jjoony@fnnews.com 허준, 김서연, 한영준 기자

[파이낸셜뉴스]   onsunn@fnnews.com 오은선 기자

비대면진료는 코로나19 당시 크게 주목받았지만 각종 규제와 이해관계 속에서 국내에서의 지속가능한 발전과 사업화가 어렵다는 평가가 있었다. 현재 의정갈등에 따른 의료공백으로 재진으로 제한됐던 비대면진료 규제가 한시적으로 풀렸지만 언제 다시 규제가 강화될지 알 수 없어 업계의 불안감은 여전하다. 비대면진료 서비스 업체인 솔닥의 김민승 대표(사진)는 어려운 사업환경 속에서 해외진출과 원격건강관리 등을 통해 돌파구를 마련한다는 전략을 갖고 있다. 한국에서 사업이 어렵다면 인구는 많지만 의료 인프라가 부족해 의사를 직접 만나기 쉽지 않은 국가를 중심으로 서비스를 내놓고, 건강을 중시하는 장기 트렌드에 맞춘 사업을 하겠다는 것이다. 김 대표는 "동남아시아 지역은 원격의료가 매우 발달했고, 코로나19 팬데믹 이후에는 이전 대비 600% 이상 시장 규모가 커졌다"며 "특히 인구 2억6000만명의 인도네시아는 1만7000개의 섬이 있는 지리적 특성과 인프라 여건상 의료의 낙후를 극복하기 위한 대안으로 원격의료 시장이 빠르게 성장하고 있다"고 설명했다. 그는 "내과, 외과, 치과 등 모든 의료분과뿐 아니라 영양사, 약사, 심리치료사, 수의사, 의료분야 전문 변호사 등 다양한 의료분야 연계 전문가까지 실시간 원격진료 서비스를 제공 중인 만큼, 한국의 우수한 의료와 정보기술(IT)이 충분히 확장해나갈 수 있을 것으로 생각한다"고 말했다. 솔닥은 국내 최대 규모의 비대면진료 IT 인프라를 구축하면서 운영 노하우를 축적하고 있다. 이 같은 노하우를 기반으로 현지 파트너사를 통해 시장조사를 한 이후 현지 맞춤전략을 수립하고 있다. 인도네시아의 경우 현지 의료기관들과 포괄적인 원격의료 서비스 전반을 결합해 인공지능(AI) 디지털헬스케어 서비스 및 솔루션 등을 합작사업화할 계획이다. 김 대표는 "구체적으로 인도네시아 실로암병원 41개 지역병원뿐 아니라 협진을 진행 중인 400여개 지역병원을 연동하는 의료시스템도 고려하고 있고, 올해 7월부터 인도네시아 현지 교민들은 솔닥 솔루션을 통해 국내 의료진 대상으로 원격 상담 및 진료를 받고 해당 결과를 토대로 현지 실로암병원에서 대면 및 원격의료를 받아볼 수 있다"고 말했다. 이어 "또 연내 국내 외국인 환자 유치를 위한 의료관광 서비스 확장과 상급병원과 지역 의료기관 간 원격협진 솔루션 등으로 파트너십을 확장해갈 계획"이라고 덧붙였다. 솔닥은 발전 가능성이 높은 원격건강관리에도 힘을 모으고 있다. 집안에서의 건강 데이터는 문제가 생겼을 경우 의료진에게 바로 전달돼 치료 효과를 높일 수 있고, 비대면진료의 근거자료로 쓰일 수 있어 더 정확한 진료가 가능해진다. 김 대표는 "국내 건강보험 재정에 외래비와 입원비가 큰 비중을 차지하는데, 원격건강관리 시스템이 마련된다면 어린아이부터 고령 어르신까지 재택치료를 통해 효율적이며 안전하게 건강관리가 가능해져 잦은 외래와 입원으로 발생하는 건강보험의 부담을 줄일 수 있다"며 "또 미래 인구구조를 고려하면 원격건강관리의 성장은 필연"이라고 설명했다. 그는 비대면진료 업계가 미래 산업으로 발전하려면 정부와 학계, 산업계가 같이 소통할 수 있는 자리와 기구가 필요하다고 강조했다. 김 대표는 "미국의 경우 주마다 의료법이 다른데 주별로 정부와 학계, 산업계가 소통하며 국민들의 건강을 위한 최적화된 결론을 내놓는다"며 "한국도 이런 소통과 숙고의 장을 마련해야 한다"고 강조했다. vrdw88@fnnews.com 강중모 기자

[파이낸셜뉴스]  국내 1세대 의료 인공지능 전문기업 ㈜딥노이드와 가톨릭대학교 의과대학 병리과 정요셉 교수팀이 공동연구한 ‘AI를 활용한 암 진단 기술’에 대한 연구 초록 3편이 유럽 병리학회(European Congress of Pathology, ECP 2024)에서 채택됐다. 12일 딥노이드에 따르면 ECP 2024(European Congress of Pathology)는 유럽 병리학회가 주최하는 연례 학술대회로, 병리학 분야에서 가장 큰 규모의 국제 학회 중 하나다. 매년 최신 연구 결과와 혁신적인 기술이 발표되며, 전 세계 병리학자 및 연구원, 의료 관계자가 모여 지식을 공유하고 네트워킹을 할 수 있는 중요한 자리이다. 이번 연구들은 신장암, 대장암, 요로상피암 등 다양한 암종에 대해 AI 기술을 적용한 진단 방법의 성능과 가능성을 제시한다. 공동연구팀은 각 연구를 통해 인공지능 모델의 정확성을 높이고, 임상 현장에서의 실용성을 극대화할 수 있는 방안을 제안했다. 대장암 병리 이미지 분석 연구에서는 특징 추출기(Feature Extraction)를 비교하여, 대장암의 정상 여부와 4가지 아형을 분류 등 AI 기반의 분석 기술이 대장암 진단의 정확성을 크게 향상시킬 수 있음을 입증했다. 요로상피암 연구의 경우 데이터가 불완전하거나 불명확한 상황에서도 효과적으로 학습할 수 있는 다중 인스턴스 학습(MIL) 모델과 이미지 분류 시 정확도를 높이기 위해 사용하는 Sub-center Arcface Loss를 결합해 진단성능을 더욱 향상시켰다. 신장암 연구는 대규모 데이터셋을 활용해 정상 여부 및 3가지 아형(Subtype)을 정확하게 분류하는 모델을 개발했다. 본 모델을 통해 신세포암종을 분류할 경우 평균 정확도(ACC)는 92.81%, 수치가 클수록 분류 성능을 높게 평가하는 AUC는 93.54%, F1 Score는 93.43%의 성능을 보였다. F1 Score는 높을수록 예측이 정확하다고 판단한다. 해당 연구는 10개 기관에서 수집한 8,000장 이상의 전체 슬라이드 이미지(WSIs)를 활용해 학습됐으며, 이는 현재까지 국가 단위 데이터 세트로는 가장 큰 규모다. 가톨릭대학교 의과대학 병리과 정요셉 교수는 “이번 연구는 AI 기술이 암 진단 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지를 실질적으로 보여주는 중요한 성과”라고 말하며, “특히, 신장암 연구는 국내 다기관에서 방대한 양의 데이터를 수집하여 학습 및 검증을 진행함으로써, 공개 데이터를 통해 객관적인 결과를 낸 논문으로 평가받아 의미가 크다”고 전했다. 딥노이드 윤홍준 팀장은 “이번 학회에서 발표한 연구들은 AI를 활용한 암 진단 기술의 혁신적인 가능성을 보여준다"며 "앞으로도 지속적인 연구 개발을 통해 더 많은 의료 솔루션에 AI 기술을 적용할 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔다. 이번 연구 발표는 딥노이드가 글로벌 의료 시장에서 AI 기반의 암 진단 솔루션을 확장하는 데 중요한 이정표가 될 것으로 기대하고 있다. kakim@fnnews.com 김경아 기자