올림푸스·구글·루닛 등 잇따라
딥러닝 기술·SW개발에 심혈
질병진단·발생 예측 기술 성과
AI 기반 SW로 시장 선도 의욕
딥러닝 기술·SW개발에 심혈
질병진단·발생 예측 기술 성과
AI 기반 SW로 시장 선도 의욕
루닛 제공
4차 산업혁명 시대, 각 산업 분야와 AI(인공지능) 기술의 융합이 본격화 되고 있는 가운데, 의료 분야에서도 진단을 보조하는 AI 기술들이 속속 등장하고 있다.
20일 바이오, 의료업계에 따르면 의료 AI 시장 선점을 위한 질병 진단, 질병 예측을 위한 딥러닝 기술·소프트웨어 개발이 국내외에서 활발히 전개되고 있다. 특히 진료 과정에서 축적된 이미지, 영상, 텍스트 등의 임상 데이터를 컴퓨터가 학습하도록 해 의료진의 의사결정을 돕는 보조진단 AI 분야도 개발 성과가 두드러진다.
실제로 일본의 올림푸스의 경우, 광학 기술, 내시경 기술을 기반으로 소화기암 진단 시장을 선점하고 있다. 이 회사가 개발 중인 AI 병리진단 지원 소프트웨어는 구레의료센터가 보유한 368건의 병리슬라이드 전체를 스캔해 디지털화한 이미지 데이터를 토대로 선암과 비선암에 대한 학습단계를 거친뒤, 새로운 검체 이미지를 입력하면소프트웨어가 선암과 비선암을 판별한다.
최근에는 일본에서 'AI 대장 내시경'을 출시했다. 대장을 촬영한 이미지를 AI가 실시간으로 분석해 용종이 있을 때 양성·음성 가능성을 수치로 보여준다. 현재 위와 식도 영역에서도 해당 기술을 개발 중이다.
이 회사는 소화기 내시경 검사 시 의료진이 AI 기반 CAD(컴퓨터 보조 진단)를 효율적으로 할 수 있도록 돕는 'AI 기반 CAD 오픈 플랫폼'도 개발했다.
구글은 자사의 머신러닝 기술을 의료 분야에 적용해 질환 예측 AI 시장을 공략 중이다. 이 회사는 머신러닝을 활용해 당뇨에 따른 실명 등 다양한 질환을 예측할 수 있는 머신러닝 의료 AI 시스템을 개발했다. 이 시스템은 사진 데이터, 이미지 분석 알고리즘을 통해 당뇨병성 망막증을 환자 건강에 따라 5개 등급으로 나눠 실명 가능성을 예측한다. 또한 유방암 진단 정확도를 높이고 심혈관질환 발생 확률을 예측하는 데에도 활용될 수 있다.구글은 이 같은 의료 AI를 저렴한 가격에 개발할 수 있도록 니콘과 베릴리 등 여러 파트너사와도 협력하고 있다.
국내에서도 지난 2016년 가천대 길병원이 암 진단에 쓰는 IBM '왓슨 포 온콜로지'를 도입한 것을 시작으로, 의료 AI에 대한 관심이 급격히 커지고 있다.
특히 지난해 식품의약품안전처로 부터 AI 기술을 적용한 첫 의료기기로 허가 받은 '뷰노메드 본에이지'를 개발한 뷰노의 경우, 관련 제품을 이미 국내 수십곳의 병원에 공급했다. 이 제품은 AI 기술을 활용해 엑스레이 영상으로 촬영한 환자의 뼈를 자동으로 분석해 '뼈 나이'를 판독한다. 또한 뷰노는 현재 폐암진단, 안저질환 진단 등에 활용할 수 있는 영상 데이터 기반 AI 진단보조 소프트웨어도 개발 중이다.
루닛도 영상 데이터와 딥러닝 기술을 이용해 폐암 결절을 찾아내는 '루닛인사이트'를 개발, 현재 서울대병원에서 환자 영상 판독에 활용하고 있다. 국내 단일검진센터 중 최대 규모인 우리원헬스케어, 2차 종합병원인 좋은문화병원에도 도입됐다. 제이엘케이인스펙션은 뇌 MRI(자기공명영상)를 분석해 뇌경색 유형을 분류하는 AI 의료기기 'JBS-01K'를 개발했다.
갑상선초음파 진단용 AI 등장도 예고된다.
최근 서울특별시보라매병원 갑상선센터 채영준, 박선원, 이가희 교수팀이 제로원AI와 함께 인공지능신경망을 통해 갑상선 초음파 영상을 분석, 세침흡인검사 결과를 예측한 결과, AI가 양성으로 판정한 결절의 90% 이상이 최종적으로 세침흡인검사나 수술에서 양성으로 나오는 것으로 확인됐다. 1358개의 갑상선 초음파 영상을 인공지능신경망을 통해 학습시켜 보라매병원과 일본 쿠마병원의 155개의 결절을 테스트한 것이다.
진단업계 한 관계자는 "AI 진단 분야는 암, 소화기계, 근골격계, 신경계, 호흡기계 질환 등으로 응용 분야가 넓어지고 있다"며 "향후 5년 이내에 전체 암종의 AI 진단이 가능할 것으로 기대되며, 진료에서 발생하는 임상데이터와 환자가 일상적으로 관리하는 질환 관리 데이터를 통합해 분석하면 미래에는 개인별 특성과 상태를 고려한 맞춤 의료 구현이 가능할 것"이라고 전망했다.
김수연기자 newsnews@dt.co.kr
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