메디칼타임즈=최선 기자지난 11일 서울 중구 매경미디어센터에서 열린 IR52 장영실상 시상식에서 (왼쪽부터) 조용연 그룹장, 권준명 대표, 이민성 그룹장, 한윤 그룹장이 기념촬영을 하고 있다.의료 인공지능(AI) 전문기업 메디컬에이아이(대표이사 권준명, 김흥석)의 심부전 진단 인공지능 소프트웨어가 국내 최고 권위의 기술상인 'IR52 장영실상'을 수상했다.과학기술정보통신부가 주최하는 'IR52 장영실상'은 1년 52주간 매주 1건씩 우수 신기술 제품과 기술혁신 성과가 우수한 조직을 선정해 시상하는 상이다.올해 제16주차 'IR52 장영실상'으로 선정된 'AiTiALVSD(한글명 : 에티아 엘브이에스디)'는 심전도를 인공지능 기술로 분석해 심부전의 일종인 좌심실 수축기능 부전의 가능성을 알려주는 소프트웨어다. 해당 기술은 현재 의료현장에서 비급여 처방이 가능하며, 세종병원그룹을 비롯한 전국 병원 및 검진센터에서 설치 후 사용하고 있다.심부전은 심장의 기능이 떨어져 몸 구석구석으로 혈액을 충분히 공급하지 못하는 질환으로 노화 현상으로 보고 방치하기 쉬워 입원환자의 5년 생존율이 55%에 불과하다. 기존의 의학기술로는 심전도 판독으로 심부전 여부를 알기 어려워 심전도 검사보다 시간과 비용이 더 소요되는 심초음파 검사나 정확도가 만족스럽지 않은 혈액검사를 실시해왔다. 'AiTiALVSD'는 10초 내외면 측정이 가능한 심전도만으로 심부전 가능성을 확인할 수 있어 기존의 검사 방법의 한계점을 극복했다.'AiTiALVSD'의 좌심실 수축기능 부전을 진단하는 정확도는 91.9%로, 식품의약품안전처 확증임상시험에서 확인했다. 기존에 심부전을 검진하는 목적으로 사용했던 피검사인 ‘NT proBNP’의 정확도는 72.0%다.메디컬에이아이는 심부전을 시작으로 급성심근경색 등 타깃 질환을 확장하고 있다. 급성심근경색을 진단 보조하는 'AiTiAMI'(제품명 : 에티아 엠아이)는 올해 1월 혁신의료기술로 지정된 보건복지부 고시가 발령됨에 따라 'AiTiALVSD'와 마찬가지로 의료현장에서 비급여 처방이 가능하다.권준명 메디컬에이아이 대표는 "이번 수상으로 전 세계 사망 원인 1위인 심장질환을 심전도를 인공지능 기술로 분석해 확인하는 독보적인 기술력을 인정 받았다"며 "미국을 비롯한 글로벌 시장 진출에도 속도를 낼 예정"이라고 말했다. 

메디칼타임즈=이인복 기자라이프시맨틱스가 혈압 예측 AI에 대한 인허가를 신청했다.라이프시맨틱스(대표 송승재)는 식품의약품안전처에 혈압 예측 인공지능(AI) 솔루션 '캐노피엠디 BPAI(canofy MD BPAI)'의 품목허가 신청을 완료했다고 11일 밝혔다.과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA) 주관의 닥터앤서2.0 사업을 통해 개발한 캐노피엠디 BPAI는 환자가 8주 동안 집에서 모바일 앱을 통해 혈압을 기록하면 임상데이터를 기반으로 1~4주 후 혈압을 예측해주는 의료AI 솔루션이다.고혈압은 대표적인 만성질환으로 뚜렷한 증상이 없어 모르고 지내는 경우가 많지만 장기간 관리되지 않을 경우 뇌졸중과 같은 심혈관 질환으로 이어질 수 있어 적극적인 관리가 요구된다. 특히 진료실 혈압과 진료실 밖 혈압의 차이가 발생하는 '백의 효과'로 인해 일상생활에서의 혈압측정과 관리의 중요성이 커지고 있다. 캐노피엠디 BPAI는 단순한 혈압 측정·기록에서 나아가 향후 혈압 추이를 예측해 환자 스스로 혈압을 측정하고 관리할 수 있도록 동기를 부여한다. 더불어 위험도, 관리 적정성 평가 등에 대한 정보도 제공해 의료진이 환자를 관리하고 진료하는데 도움이 될 것으로 기대된다.라이프시맨틱스 홍승용 의료기기사업부문장은 "그동안 기술 개발에 공들여온 의료AI 제품들의 성과를 선보일 수 있어 매우 기쁘게 생각한다"며 "인허가 신청 절차를 마무리하는대로 빠르게 의료 현장에서 활용될 수 있도록 상품화에 매진할 것"이라고 말했다.한편, 라이프시맨틱스는 지난 2월 16일 피부암 진단 보조 의료AI 솔루션 '캐노피엠디 SCAI'의 품목허가를 신청했으며 모발밀도 분석AI, 전립선암 진단보조 AI 및 심혈관 위험도 평가 SW에 대한 임상 절차를 진행중에 있다. 

메디칼타임즈=이인복 기자인공지능(AI) 기술의 발전으로 다양한 웨어러블 기술 등을 활용해 피부 질환을 진단하는 의료기기가 늘고 있지만 유색인 데이터가 반영되지 않아 정확도에 한계가 있다는 지적이 나왔다.기계학습이나 딥러닝 과정부터 유색인 데이터가 현저하게 적어 인공지능이 절름발이가 되고 있다는 것. 따라서 조속히 이에 대한 보완책을 마련해야 한다는 것이 전문가들의 의견이다.피부 질환 진단 인공지능이 유색인들에게는 정확도가 크게 떨어진다는 연구가 나왔다.현지시각으로 7일 세계피부과학회지(International Journal of Dermatology)에는 피부 질환 진단 보조 인공지능의 한계성에 대한 연구 결과가 게재됐다(10.1111/ijd.17076).현재 인공지능 기술의 발달로 CT나 MRI 등 영상 정보를 넘어 웨어러블 등과 결합해 일상 생활에서 비침습적으로 상시 검사를 진행할 수 있는 의료기기가 지속적으로 상용화되고 있다.피부과 질환도 마찬가지. 피부에 간단히 접촉하거나 피부 사진을 찍는 등의 방법으로 피부암을 포함해 다양한 질환을 사전 진단할 수 있는 인공지능이 속속 나오고 있는 상황.하지만 일부 의료기기가 유색인종에 대해 진단 오류를 일으키는 등의 문제가 발생하면서 이에 대한 비관론도 만만치 않은 상태다.럿거스대학 투민텅(Thu Minh Truong) 교수가 이끄는 연구진이 현재 활용되고 있는 인공지능 기반 피부 질환 진단 보조 의료기기를 대상으로 이에 대한 분석에 들어간 것도 이러한 배경 때문이다.실제로 상용 제품들이 유색인에게도 제대로 작동되는지, 그렇지 않다면 이유가 무엇인지를 파악하기 위해서다.이에 따라 연구진은 2013년부터 2023년까지 개발된 피부 질환 진단 인공지능 15개와 이에 대한 임상 논문을 모두 분석했다.습진부터 탈모, 피부암 등 모든 질환에 대한 인공지능을 사실상 전수조사한 셈이다.그 결과 실제로 상용화된 인공지능 중 유색인에게 임상과 유사한 결과는 내는 제품은 30%에 불과했다. 나머지 제품들은 유색인의 경우 제대로 진단하지 못했다는 의미다.그렇다면 이러한 이유는 무엇일까. 결론적으로 데이터 수집과 학습 과정에서 공백이 나타났기 때문이다.인공지능을 개발하는데 필요한 데이터에 유색인에 대한 데이터가 아예 빠져있거나 극소수에 불과해 이에 대한 학습 자체가 되지 않았다는 의미다.실제로 연구진이 이러한 인공지능을 검증하기 위한 연구를 살펴본 결과 10개 중에서 유색인 데이터가 들어가 있는 것은 마찬가지로 30%에 불과했다.결국 나머지 연구들은 백인 데이터를 학습시키고 백인에게 적용하는 임상을 적용했다는 뜻. 이러한 이유로 유색인들에게는 정확도가 크게 떨어지는 결과가 나타난 셈이다.이에 따라 연구진은 인공지능의 범용성을 확보하기 위해 피부 질환 제품을 개발할 경우 유색인 데이터를 필수적으로 넣어야 한다고 지적했다.또한 이를 위해 양질의 유색인 피부 데이터를 구축할 필요가 있다고 강조했다.투민텅 교수는 "일부 인공지능 모델의 경우 피부암까지 높은 정확도로 잡아내지만 유색인들에 있어서는 정확도가 절반까지 낮아졌다"며 "인공지능의 학습과 개발 자체가 편향적으로 이뤄지고 있기 때문"이라고 지적했다.이어 그는 "진단 정확도를 높이기 위해서는 양질의 유색인 데이터를 수집하고 이를 적극적으로 반영하는 노력이 필요하다"며 "그렇지 않는다면 지금까지처럼 절름발이 제품이 될 수 밖에 없다"고 밝혔다. 

메디칼타임즈=이인복 기자미국 식품의약국(FDA)이 2형 당뇨병 정책에 디지털헬스케어를 접목하기 위한 방안 마련에 나서면서 기업들의 관심이 집중되고 있다.FDA의 결정은 전 세계 정책에 큰 영향을 준다는 점에서 방향성에 따라 디지털헬스케어 생태계에 큰 영향을 줄 수 있기 때문이다.FDA가 공개 의견 수렴을 통해 당뇨병 디지털헬스케어 정책 수립에 나섰다.5일 의료산업계에 따르면 FDA가 2형 당뇨병에 디지털헬스케어 기술이 미치는 영향에 대한 공개 의견 수렴을 진행하고 이에 대한 정책 방안 수립에 들어간 것으로 확인됐다.현재 당뇨병 분야에서는 웨어러블과 인공지능(AI) 등을 활용한 디지털헬스케어 기술이 눈부시게 발전하고 있다.연속혈당측정기(CGM)부터 인슐린펌프, 모바일 어플리케이션 등을 활용해 효과적인 당뇨병 관리를 도모하고 있으며 기계학습과 딥러닝 등을 통한 당뇨병 진단 보조 분야 또한 빠르게 성장하고 있는 상황.FDA가 이에 대한 기술 조사와 더불어 공개 의견 수렴에 나선 것도 이러한 배경 때문이다. 이러한 기술을 잘 활용한다면 의료 접근성과 형평성 문제에 열쇠가 될 수 있다는 판단에서다.FDA는 "2025년까지 건강 형평성을 향상시키는 것은 FDA의 전략 우선 순위"라며 "당뇨병 분야에서 디지털헬스케어 기술이 매우 혁신적으로 발전하고 있다는 점에서 건강 형평성 개선에 중요한 역할을 기대하고 있다"고 설명했다.이어 "이에 따라 과연 인공지능과 웨어러블, 기계학습 등이 실제로 다양한 인구 집단에서 광범위하게 도움이 될 수 있는지를 판단하기 위해 노력하고 있다"고 덧붙였다.이에 따라 FDA는 지난해 12월부터 전당뇨 및 2형 당뇨병 진단과 관리에 있어 디지털헬스케어 기술의 현재 상황과 지향점에 대한 공개 의견 수렴에 나선 바 있다.하지만 2달여 기간의 의견 수렴 기간 동안 접수된 의견은 단 네건에 불과했고 이에 따라 FDA는 지난 2월 29일까지 기한을 늘리고 각 기업들에 이를 알렸다.한달여 기간을 연장한 결과 FDA에는 연속혈당측정기 제조 기업인 덱스콤(Dexcom)을 비롯해 글로벌 제약사인 노보노디스크(Novo Nordisk)를 비롯해 다양한 스타트업 기업들이 의견을 낸 것으로 파악됐다.또한 미국첨단의료기술협회(AdvaMed)와 미국약사협회, 조지워싱턴대 등 협단체 및 대학 등도 다양한 의견을 제시한 것으로 확인됐다.이에 따라 FDA는 이를 기반으로 총 14가지의 주요 주제를 잡아 당뇨병 진단과 관리, 치료에 있어 디지털헬스케어의 과학적 근거와 임상 현장에의 적용 방안, 나아가 건강한 성인을 대상으로 확산할 수 있는 방안, 지역사회 적용 방안 등을 논의할 예정이다.또한 의료기기 전담부서인 CDRH(Center for Devices and Radiological Health)를 통해 필요하다면 기술을 보다 빠르게 임상에 적용시킬 수 있는 제도 개선과 더불어 혁신 기술에 대한 지원 방안도 함께 마련한다는 계획이다.FDA는 "FDA의 CDRH는 혁신적인 의료기기의 개발과 허가를 앞당길 수 있는 독보적 권한을 가지고 있으며 이를 통해 보다 많은 인구가 혜택을 받는데 초점을 두고 있다"며 "이번에 수렴된 의견을 종합해 보다 효율적으로 건강 형평성을 증진할 수 있는 방안을 수립할 것"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자의료 인공지능(AI) 모델이 진단 보조를 넘어 예측과 관리 영역까지 확산되면서 이에 대한 비용효과성을 기반으로 건강보험과의 결합 가능성이 제기되고 있다.예측 모델을 통해 질병을 미리 예방하고 관리할 경우 상당한 경제적 효과가 있다는 점에서 보험과 환자 모두에게 이득이 될 수 있다는 결론에서다.의료 인공지능의 예측 성능을 통해 예방적 치료로 비용효과성을 발휘하는 보험 적용 모델이 논의되고 있다.텍사스대 연구진은 2형 당뇨병 위험 예측 인공지능을 건강보험에 적용하는 것을 기반으로 하는 경제성 연구를 진행하고 29일 국제학술지 제조 및 서비스 운영 관리(Manufacturing and Service Operations Management)를 통해 공개했다(10.1287/msom.2021.0251).현재 2형 당뇨병은 전 세계적으로 유병률이 크게 증가하고 있는 질환으로 의료비를 포함해 천문학적 비용이 투입된다는 점에서 예방적 접근이 강조되고 있다.당뇨병 위험을 미리 예측해 관리하면 발병과 악화를 막을 수 있다는 점에서 이른바 '예방 가능한 질환'으로 분류되고 있는 셈이다.실제로 연구 결과 미국에서 당뇨병 등 예방 가능한 질환을 방치해 투입되는 비용만 총 7304억원에 달한다는 점에서 이에 대한 심각성이 커지고 있는 상황이다(Breiman L(2001) Random forests. Machine Learn. 45(1):5–32).텍사스대 마이탈 자르-체찬스키(Maytal Saar-Tsechansky) 교수가 이끄는 다국가 연구진이 이스라엘 최대 보험사인 클랄릿(Clalit)과 손잡고 이에 대한 예방 효과에 대한 연구를 진행한 배경도 여기에 있다.의료 인공지능을 통해 당뇨병을 예방하는 모델들이 지속적으로 나오고 있다는 점에서 실제로 이를 보험에 적용할 경우 어떠한 사회, 경제적 효과를 거둘 수 있는지 분석한 것이다.이에 따라 연구진은 보험사에 가입한 사람 중 당뇨병 환자 8만 9191명의 전자의무기록(EMR)을 기반으로 기계학습을 진행해 당뇨병 예측 인자를 추출하고 이를 분석하는 AI 모델을 개발했다.또한 이 AI를 통해 환자에게 예방적 치료로 당뇨병 1차 치료 약제인 메트포르민을 투입할 경우와 그렇지 않은 경우에 대해 데이터 기반 의사 결정 모델을 구축했다.아직 당뇨병에 걸리지 않았지만 발병 위험이 높은 사람에게 당장 약값이 들어가더라도 메트포르민을 예방적으로 처방했을때 장기적으로 경제적 효과가 있는지를 분석한 셈이다.결과는 놀라웠다. 일단 현재 표준요법으로 사용되는 당뇨병 위험 점수인 프레이밍햄(Framingham) 척도보다 이 인공지능은 25%나 위험을 더 잡아냈다.또한 이들에게 데이터 기반 의사 결정 모델을 통해 예방적으로 메트포르민을 처방할 경우 환자 1만명 당 290만 달러를 아낄 수 있는 것으로 집계됐다.또한 만약 이 모델을 미국 전체 인구에 적용할 경우 연간 의료 비용을 11억 달러라 절약한다는 보고가 나왔다.미국의 경우 메디케어 등 일부 보험을 제외하고는 민영 건강보험이 지배적이라는 점에서 보험사와 환자 모두 보험료와 의료비를 아끼는데 도움이 된다는 의미가 된다.이를 기반으로 연구진은 이 데이터 기반 의사 결정 모델이 건강 보험에 적용될 경우 당뇨병을 포함해 다른 예방 가능한 질환의 사회, 경제적 비용을 아끼는데 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대하고 있다.보험사와 환자 모두에게 윈윈(Win-WIn)이 될 수 있다는 설명이다.체찬스키 교수는 "전자의무기록 등의 데이터를 기반으로 예방적 치료 방식을 결정하고 이를 통해 약물 등 효율적 자원을 할당하는 이 접근 방식은 의료비와 보험료를 낮추는데 매우 중요한 역할을 하게 될 것"이라고 설명했다.이어 그는  "당뇨병을 넘어 미국의 주요 사망 원인인 호흡기 질환과 심혈관 질환 등에도 충분히 적용이 가능하다"며 "미국을 넘어 전 세계 의료 시스템의 장기적 비용을 절감할 수 있다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자대장내시경시 진단 보조 인공지능(AI)을 활용할 경우 전문의가 놓치는 폴립을 1.37배나 더 찾아낼 수 있다는 연구 결과가 나왔다.특히 그동안 논란이 됐던 위양성률, 즉 폴립이 아닌 것을 잘못 검출하는 비율도 전혀 높아지지 않았다는 점에서 향후 활용도가 매우 높다는 것이 전문가들의 의견이다.대장내시경 인공지능을 활용하면 폴립을 40% 더 찾아낼 수 있다는 연구 결과가 나왔다.현지시각으로 22일 란셋 리디털헬스(LANCET Digital health)에는 대장내시경 진단 보조 인공지능의 유효성과 안전성에 대한 대규모 연구 결과가 게재됐다(10.1016/S2589-7500(23)00242-X).현재 대장내시경시 머신러닝이나 딥러닝을 통해 전문의의 진단을 보조하는 인공지능은 다양한 모델이 개발돼 활용되고 있다.하지만 임상시험이 아닌 실제 진료 환경에서 이 인공지능이 제대로 작동하는지에 대해서는 아직까지 근거가 부족한 것이 사실.특히 일각에서는 이러한 인공지능이 너무 민감해 폴립이 아닌 것을 과도하게 알리는 거짓 알람을 포함해 위양성률이 높다는 지적도 나오고 있는 것도 사실이다.데널란드 라드바우드 의과대학 마이클 하스(Michiel HJ Maas) 교수가 이끄는 다국가 연구진이 실제 진료 환경에서 무작위 대조 연구를 진행한 배경도 여기에 있다.이 인공지능이 실제 진료 환경에서 정말로 안전하고 효과가 있는지를 정확히 파악하기 위해서다.이에 따라 연구진은 미국과 유럽, 이스라엔의 10개 병원에서 총 916명의 환자를 모집하고 절반은 전문의가 인공지능 도움 없이 내시경을 진행하고 절반은 AI를 활용하는 방법으로 비교 분석을 진행했다.그 결과 AI 의 도움을 받았을때 대장 내시경 검사 당 평균 폴립 검출수는 0.70개로 활용하지 않았을때 0.51개보다 유의미하게 높았다.다른 요인을 모두 제외하고 대장내시경 인공지능의 유효성을 평가한 결과 1.372배 폴립 검출 확률이 높아지는 것으로 분석됐다.논란이 되고 있는 위양성룰도 전혀 문제가 없었다. 두 그룹간 위양성률을 비교하자 아무런 차이가 나타나지 않았기 때문이다.마이클 하스 교수는 "이번 연구는 실제 진료 환경에서도 인공지능이 아무런 시간이나 물리적 자원을 더 들이지 않고도 폴립 발견에 매우 큰 도움을 준다는 것을 보여준다"며 "논란이 된 위양성률도 전혀 나타나지 않았다"고 설명했다.이어 그는 "메타분석 결과 숙련된 전문의라 하더라도 평균 26%의 폴립을 두고 나온다는 점에서 이같은 인공지능은 이러한 위험 감소에 큰 도움이 될 것"이라며 "이를 적극적으로 활용하기 위한 전략이 필요하다"고 밝혔다. 

메디칼타임즈=이인복 기자메디칼타임즈가 대한디지털헬스학회와 함께 진행하는 영상 인터뷰 코너 'K-헬스 리더를 만나다' 스물 세 번째 시간입니다. 이번 주인공은 주식회사 뷰노 이예하 대표이사입니다.뷰노는 국내 1호 의료 인공지능 기업으로서 뷰노메드 본에이지, 뷰노메드 흉부 CT AI, 뷰노메드 체스트 엑스레이 등의 다양한 솔루션을 보유하고 있으며 뷰노메드 딥브레인의 경우 FDA 인증을 받으며 해외 진출을 앞두고 있습니다.또한 최근 생체 신호 분야로 영역을 넓혀 AI 기반 심정지 예측 의료기기 뷰노메드 딥카스를 개발, 신의료기술 평가 유예제도를 통해 시장에 내놓으며 폭발적인 매출 성장을 이루고 있습니다.그렇다면 과연 뷰노의 다음 행보는 무엇일까요. 대한디지털헬스학회 고상백 회장(원주세브란스병원), 김현정 부회장(서울대 치과병원)과 함께 이예하 대표의 사업 전략을 들어보시죠.Q. 이예하 대표님. 먼저 자기 소개 부탁드리겠습니다.- 저희 뷰노는 인공지능 기술을 바탕으로 의료 현장에 나오는 다양한 데이터를 분석해서 의료진을 돕고 환자에게 좀 더 좋은 의료 서비스를 제공할 수 있는 그런 임상적 가치를 제공하는 기업입니다. 저희는 현재 의료 영상과 생체 신호 이렇게 크게 두 가지 분야의 솔루션을 개발하고 있는데요.의료 영상 분야는 CT와 MRI 데이터를 분석해 의료진의 좀 더 정확한 진단을 돕는 제품군이며 생체신호 분야는 병원에 입원해서 필수적으로 재는 호흡, 맥박, 혈압, 체온과 같은 데이터를 분석해서 환자의 심정지와 같은 급성 악화를 미리 예측하는 솔루션입니다.이를 통해 뷰노는 의료와 디지털헬스케어 영역에서 다양한 임상적 가치를 제공하는 솔루션을 개발하고 있습니다.Q. 생체신호 분야 솔루션을 소개해 주신다면?-네 뷰노의 생체 신호 분야 대표적인 제품은 바로 딥카스를 소개할 수 있을 것 같습니다.딥카스는 일반 병동에 입원한 환자를 대상으로 필수적으로 측정하는 호흡과 맥박, 혈압, 체온 등 바이탈 사인을 가지고 24시간 이내에 심정지를 예측해주는 솔루션입니다.잘 아시는 것처럼 중환자실(ICU) 같은 경우는 의료진이 상시 환자를 케어하지만 병동은 하루에 3번에서 4번 정도 환자를 살피는 것이 일반적입니다. 그렇다보니 길면 8시간, 짧으면 6시간 정도의 갭이 존재하는데 그렇다보니 여러 가지 급성 악화에 대해서 대비가 좀 어려운 것이 사실입니다. 이 수요에 대응하기 위해 탄생한 제품인 딥카스입니다.그래서 현재 딥카스는 호흡과 맥박, 혈압, 체온만으로 24시간 이내 심정지 위험도를 예측해 더 안전한 의료 환경을 구축하는 데 도움을 주고 있고 현재 신의료기술평가 유예제도를 통해서 실제로 청구까지 가능해지면서 수요가 늘고 있습니다.Q. 실제로 수요가 늘면서 매출 성장도 이뤄지고 있나요?- 사실 저희의 매출 목표는 매년 2배수 성장이고 꾸준히 이를 이뤄가고 있습니다. 현재 2022년 대비 2023년 2배 이상의 성장을 이뤄낼 것으로 기대를 하고 있는데요. 더 중요한 부분은 실제 임상에 도입돼서 매출이 늘수록 저희 입장에서는 더 많은 임상적 에비던스, 즉 실사용 데이터가 쌓인다는 점입니다.이렇게 쌓인 실사용 데이터를 통해서 더 많은 임상적 근거를 쌓게 되고 그러면 이제 뷰노 제품을 사용하지 않는 다른 병원이나 의료진에게 실사용 데이터를 소개할 수 있으니 선순환 구조가 만들어지는 거죠.이제 그 선순환 구조의 첫 단계에 들어선 것 같고 이제 앞으로 해야 될 일은 딥카스를 활용해 환자를 케어했을 때 환자의 예우가 좋아질 수 있다는 것을 보여주는 일이라고 생각합니다.Q 인공지능 솔루션 급여화를 위한 전략이 있을까요?-기본적 방향성은 인공지능 솔루션이 의료진을 돕고 결과적으로 환자의 예후를 낫게 한다는 것을 보여줘야 합니다. 다만 이를 보여줄려면 시간이 많이 들죠. 또한 병원에 도입이 돼야 리얼월드데이터가 쌓인는데 거기까지 가는 것이 문제입니다.다행인 것은 정부도 혁신의료기술 통합제도, 신의료기술평가 유예제도 등을 통해 5년까지 중간 단계 제도를 마련해 주고 있다는 점입니다. 이런 제도를 통해 리얼월드데이터를 쌓고 임상적 유효성을 보이는 것이 결국 급여화로 이어지는 전략이라고 생각합니다.Q. 미국 진출 계획과 구체적 방향성이 궁금합니다-네. 사실 미국 시장이 워낙 크다 보니까 미국이나 혹은 일본 이런 시장을 빼놓고 생각할 수 없는 상황입니다. 이에 맞춰 뷰노도 해외 진출을 위해 미국 법인을 설립해서 노력하고 있습니다.예를 들면 2023년 뷰노의 제품 중에서 처음으로 미국 FDA에서 받은 제품이 나왔습니다. 뇌 MRI영상을 분석한 뒤 뇌 영역을 100가지 이상 세분화시켜 치매라던지 퇴행성 뇌질환 관련된 정보를 제공해주는 솔루션으로 미국 시장에 바로 진출이 가능할 것으로 기대하고 있습니다.이뿐만 아니라 뷰노의 생체신호 솔루션인 딥카스도 현재 미국 FDA 승인을 준비중에 있습니다.  일본 진출 계획도 순조롭게 진행되고 있는데요. 대표적으로 폐암 검진에 활용되는 폐CT 솔루션입니다. 이미 이 제품은 일본에서 가장 큰 원격의료 기업과 협업을 통해 실제 사용하는 병원이 20~30개 정도로 많이 도입된 상태입니다.이런 식으로 미국과 일본 등에 진출이 가시화되고 있고 최근 보면 중동이나 대만 등에서도 의료 인공지능에 대한 수요가 높다는 점에서 이런 국가들에 진출을 위해 다양한 노력을 기울이고 있습니다.Q. 의료 인공지능에 대한 논란, 어떻게 생각하시나요?-참 어려운 부분입니다. 저희가 국내 1호 인공지능 기업으로서 마찬가지로 국내 1호 의료 인공지능 솔루션인 본에이지가 2018년도에 처음으로 허가받아 받아서 상용화됐습니다. 그 당시 의료진들의 오해가 많았습니다. 일자리를 뺏기는 것이 아니냐 하는 부분이죠.하지만 뷰노 뿐만 아니라 다양한 기업들이 임상에 도움이 되는 솔루션을 내놓고 논문을 통해 임상적 유효성을 증명해 가다 보니 의료진들도 이를 활용해 좀 더 정확하게 진단하고 환자를 케어할 수 있겠다라는 생각들을 하고 있는 듯 합니다. 인공지능을 활용해 더 좋은 의료를 제공하고 싶다는 고민을 하는 의사들도 많아진 것도 사실이죠.그렇기에 결국 뷰노가 해야할 몫도 지속적인 임상적 유효성을 계속 보여주는데 있다고 봅니다. 임상 프로세스에서 뷰노의 솔루션이 의료진과 환자에게 모두 도움이 된다는 것을 보여주는 것이 결국 기업의 몫이고 이런 노력이 이어질 수록 의료진의 수요도 더 늘어날 것으로 기대합니다.Q. 앞으로의 10년 어떻게 준비하고 있나요?-뷰노의 자부심은 말씀하신 것과 같이 국내에서 의료 인공지능 시대를 열었고 가장 선두에 있어 온 것이라고 생각합니다.뷰노가 처음으로 의료 인공지능 솔루션을 허가받았고 처음으로 비급여권에 들어오는 등 다양한 방식으로 많은 길을 열어가고 있는데요. 이렇게 의료나 또 헬스케어 영역에서 새로운 혁신을 일으키고 좀 더 좋은 가치를 만들며 임상적 유효성을 보이는 것이 결국 뷰노의 의무라고 생각합니다.또한 이를 통해서 실제 의료진의 업무 프로세스의 효율성을 높이고 궁극적으로 실제 환자들에게 더 좋은 혜택이나 헬스케어 서비스를 제공하는 기업으로 나아가는 것이 바로 뷰노의 목표입니다. 

메디칼타임즈=이인복 기자의료 인공지능이 눈부시게 발전하면서 진단 보조를 넘어 예측의 시대로 향해가고 있다. 학습한 데이터를 통해 미래를 내다보는 수준에 이른 셈.실제로 새롭게 개발된 의료 인공지능(AI)은 스텐트나 풍선 혈관 확장술을 시행했을때 일어날 수 있는 부작용과 합병증을 93%의 정확도로 잡아내면서 학계의 주목을 받고 있다.인공지능을 통해 스텐트 부작용을 예측할수 있는 솔루션이 나왔다현지시각으로 18일 유럽심장학회지(European Heart Journal)에는 스텐트의 부작용과 합병증을 예측하는 의료 인공지능 모델의 임상 결과가 공개됐다(10.1093/eurheartj/ehad836).현재 심근경색 등에는 심장 내 막힌 혈관에 의료기기를 집어 넣어 확장시키는 경피적 관상동맥 중재술(PCI)이 표준 요법으로 자리잡고 있다.최소침습수술로서 개흉으로 인한 부작용과 합병증을 줄일 수 있다는 점에서 우선 검토되고 있는 셈. 보통 스텐트가 주로 활용되며 풍선을 삽입하는 풍선 확장술도 보편화된 실정이다.하지만 PCI도 완벽한 것은 아니다. 개흉수술과 대비해 안전성이 높게 평가될 뿐 급성 신장 손상 등의 부작용 위험도 상당하기 때문이다.그러나 매우 긴급하게 수술, 혹은 시술에 들어가야 한다는 점에서 이같은 위험성은 일부 간과되고 있는 것이 사실이다. 환자의 특성에 맞춰 전략을 고민할 시간이 부족하다는 의미다.미시간 의과대학 데이비드 해밀턴(David E Hamilton) 교수가 이끄는 연구진이 이러한 부작용이나 합병증을 미리 예측할 수 있는 인공지능 개발에 나선 것도 이러한 배경 때문이다.만약 스텐트 시술 전에 환자에게 일어날 수 있는 부작용이나 합병증을 예측할 수 있다면 예후를 월등하게 좋게 만들 수 있는 이유다.이에 따라 연구진은 2018년부터 2012년까지 미시간주 48개 병원에서 PCI 시술을 받은 환자 10만 7793명의 환자 데이터를 기반으로 기계 학습을 통해 위험 예측 인공지능을 개발했다.또한 워싱턴에 있는 33개 병원에서 이뤄진 5만 6583개의 시술 데이터를 통해 이러한 인공지능의 성능을 외부 검증했다.그 결과 모든 환자 데이터 상 PCI 시술에 대한 사망률은 1.85%로 집계됐다. 또한 급성 신장 손상이 2.51%였으며 투석이 0.44%, 뇌졸중 0.41%, 수혈 2.41%, 주요 출혈이 0.89%로 조사됐다.그렇다면 인공지능은 이를 얼마나 예측했을까.결과적으로 이 인공지능은 사망률에 대해 곡선하 면적이 0.930을 기록했다. 1에 가까울 수록 정확도가 높다는 점에서 매우 높은 정확도로 사망 위험을 예측했다는 의미다.다른 부작용이나 합병증도 매우 높은 정확도로 잡아냈다. 급성 신장 손상 가능성은 89%의 정확도로 예측하는데 성공했으며 투석은 95%, 수혈은 91% 위험을 예측했다.시술에 앞서 진행한 기본적인 수술 전 검사 데이터만으로 90% 이상 부작용이나 합병증을 예측할 수 있다는 의미가 된다.데이비드 해밀턴 교수는 "PCI는 심근경색 등에 매우 혁신적인 최소침습수술법이지만 이러한 장점이 과대평가되면서 위험성은 가려져 있던 것이 사실"이라며 "환자 개인마다 특수한 상황이 있지만 골든타임 등의 명목으로 이를 외면했다"고 설명했다.그는 이어 "앞으로 이러한 예측 인공지능을 활용할 경우 환자 개개인의 위험도에 따라 시술 여부나 방법을 선택할 수 있을 것"이라며 "표적 치료에 기반이 될 것"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자중앙대병원이 디지털헬스케어 시장에서 새로운 산실로 떠오르며 주목할만한 성과를 보이고 있어 배경에 관심이 모아지고 있다.삼성서울병원과 서울성모병원, 세브란스병원 등 빅5병원들이 주를 이루던 시장에서 산·학 협력의 중심지로 떠오르고 있는 셈이다.디지털헬스케어 산·학 협력  활발 …"미래 성장 동력"12일 의료산업계에 따르면 중앙대병원이 주목할만한 디지털헬스케어 기업들과 잇따라 손을 잡으며 새로운 시장을 열어가고 있는 것으로 확인됐다.중앙대병원이 디지털헬스케어 기업과 산학 협력 모델을 만들어가며 새로운 산실이 되고 있다.실제로 중앙대병원은 최근 디지털헬스케어 기업과 업무 협약 등을 통해 네트워크를 이어가며 임상적 활용에 앞장서고 있다.이달 진행된 연이은 업무 협약이 대표적인 경우다. 중앙대병원은 10일과 11일 웨이센, 에이아이트릭스와 연달아 MOU를 맺고 공동 연구 및 임상 활용을 위해 협력하기로 약속했다.일단 웨이센과는 인공지능 기반 위, 대장 내시경 진단 보조 소프트웨어 '웨이메드 엔도'와 호흡기 셀프 스크리닝 시스템인 '웨이메드 코프'의 실증 연구를 진행하게 된다.실제 임상에서 얼마나 유효성이 있는지를 의료진들이 직접 검증하는 방식. 나아가 웨이센과 중앙대병원은 공동 연구 주제를 마련해 신규 파이프라인 개발에도 협력하기로 했다.에이아이트릭스와는 생체신호와 혈액 검사 결과를 실시간으로 분석해 환자의 상태 악화를 조기에 예측하는 AITRICS-VC(바이탈케어)에 대한 실증 연구를 함께할 예정이다.또한 마찬가지로 연구 과제와 국책 과제를 함께 진행하는 것을 골자로 공동 특허와 사업화까지 진행하는 방안을 검토중에 있다.이는 비단 최근의 성과만은 아니다. 중앙대병원은 연이어 디지털헬스케어 기업들과 협력 관계를 가져가며 주목할만한 성과를 내고 있다.불과 한달 전인 지난해 12월에도 '아이언맨 슈트'로 불리는 웨어러블 재활 로봇 개발 기업인 휴로틱스와 업무협약을 맺고 실제 임상에 이를 활용하기로 결정했다.수술 로봇 기업인 코넥티브와도 마찬가지로 12월에 업무협약을 맺고 인공지능 기반 엑스레이 판독 보조 소프트웨어에 대한 임상적 활용과 수술 기구 인허가 업무를 함께 하기로 했다.이러한 행보는 여기서  끝이 아니다. 지난해 9월에는 또한 딥노이드와 인공지능 판독 솔루션 딥뉴로(DEEP:NEURO)를 신의료기술로 등록하기 위해 힘을 합치기로 결정했다.뇌혈관센터 확장과 응급중환자실 개소에 맞춰 영상 판독 로딩을 최소화하고 나아가 공동 연구를 통해 임상적 유효성을 쌓기 위한 수순이다.전담 조직 만들며 성과 창출…"디지털헬스케어 필수 요소"그렇다면 중앙대병원이 이처럼 디지털헬스케어 기술 도입과 실증 연구, 나아가 공동 연구까지 열을 올리고 있는 배경은 무엇일까.중앙대병원 교수진의 관심으로 공동 연구가 활발히 진행되며 실증까지 이어지는 성과가 나타나고 있다.대내외적으로 분당서울대병원 원장으로서 스마트 병원과 닥터앤서 등 국내 디지털헬스케어 시장을 개척한 이철희 중앙대 광명병원장의 영입이 영향을 미쳤다는 분석에 무게가 실리고 있다.중앙대병원 보직자는 "이철희 원장은 분당서울대병원 원장으로 있을때부터 디지털헬스케어와 스마트 병원 등에 매진하던 인물"이라며 "광명병원 개원을 앞두고 새병원 추진단장으로 부임하면서 디지털헬스케어가 가진 잠재력과 선제적 대응 등의 부분에 지속적으로 화두를 던진 부분이 있다"고 귀띔했다.실제로 중앙대병원의 행보도 이와 시점을 같이 한다. 중앙대병원이 2020년 스마트 병원 구축을 위해 KT와 손을 잡을때 이를 중심에서 추진한 것도 바로 당시 중앙대 새병원건립추진단장을 맡았던 이철희 현 광명병원장이었다.또한 그는 광명병원을 '스마트 헬스케어 선도 병원'으로 만들겠다고 공언하며 개원전부터 필립스 등 글로벌 기업들과도 연이어 업무 협약 등을 체결하며 산학 협력의 기반을 만들었다.이는 곧 본원인 중앙대병원의 기조에도 큰 영향을 미쳤다. 2021년 디지털정보혁신팀을 새롭게 구성하고 산학 협력 네트워크를 확대하는데 집중하고 있기 때문이다. 마찬가지로 광명병원에는 스마트헬스케어팀이 새롭게 꾸려졌다.이는 곧 산학 협력 및 공동 연구, 업무협약 등의 성과로 이어지고 있다.실제로 휴로틱스와 업무 협약은 재활의학과 연구진과의 공동 연구를 통해 이뤄졌다. 개발 단계부터 중앙대병원 재활의학과 교수진이 협력 관계를 이어오다 실증까지 함께 하고 있는 경우다.웨이센과의 업무 협약 또한 마찬가지 케이스다. 웨이센이 웨이메드 엔도에 이어 내놓은 웨이메드 코프의 개발에 중앙대병원 호흡기알레르기 내과 문경민 교수가 함께 했다.공동 연구 주제를 사업화시키고 실증 연구까지 함께하며 산·학 협력의 바람직한 모델을 만들고 있는 셈이다.중앙대병원 관계자는 "교수들이 수년전부터 산학연을 연결하는 디지털헬스케어 생태계마련에 많은 관심을 두기 시작했고 그러다보니 병원의 방향성 자체가 이 곳으로 향하는 결과를 가져왔다"고 설명했다.중앙대병원 권정택 원장은 "의료 분야에 있어 디지털헬스케어는 이제 선택이 아닌 필수적 영역으로 들어서고 있다"며 "병원과 기업이 동반 성장하는 것은 물론 나아가 환자에게 최선의 솔루션을 제공할 수 있는 기회인 만큼 앞으로도 디지털 혁신에 앞장설 것"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자망막 사진 4장만으로 당뇨병성 망막병증을 진단하는 인공지능이 진단 보조를 넘어 치료 순응도를 높인다는 연구 결과가 나와 주목된다.검사의 번거로움을 크게 줄이면서 환자들이 부담을 감소시킨데 따른 것으로 특히 소아청소년들의 검사에 매우 유용한 옵션이 될 수 있다는 것이 전문가들의 의견이다.당뇨병성 망막병증 진단을 위한 인공지능이 이후 후속 조치에도 큰 영향을 미친다는 연구 결과가 나왔다.현지시각으로 11일 네이쳐(NATURE)지에는 당뇨병 망막병증 진단 인공지능(AI)가 환자의 순응도에 미치는 영향에 대한 연구 결과가 게재됐다(10.1038/s41467-023-44676-z).당뇨병성 망막병증이란 당뇨병으로 인한 혈당 수치의 조절 이상으로 망막에 있는 혈관과 신경 조직이 과도하게 커지거나 손상될때 발생하는 질환으로 심하면 실명에 이를 수 있다.특히 소아청소년의 상황을 보면 1형 당뇨병의 경우 유병률이 4~9%에 이르며 2형 당뇨병의 경우 최대 15%에 달한다는 점에서 더욱 경각심이 높아지고 있는 상황.이에 대한 진단과 추적 관찰을 위해서는 지속적인 안과 검사가 필요하지만 순응도가 낮다는 것이 최대 난제로 꼽히고 있는 것이 사실이다.망막이 선명하게 보여야 한다는 점에서 동공 확대를 위한 안약을 넣고 특수 장비를 통해 검사해야 한다는 점에서 소아청소년들의 협조를 얻기 쉽지 않은 이유다.이로 인해 미국 통계를 보면 실제 당뇨병성 망막병증이 의심되는 환자 중 나이에 따라 35~72%만이 실제 검사를 받고 있는 것으로 집계됐다.이에 대한 대안으로 제시된 것이 바로 당뇨병성 망막병증 진단을 위한 AI다. 대표적인 것이 바로 AI의 유효성과 안전성 검증을 위한 'ACCESS' 임상시험.이중맹검 무작위 대조 임상시험인 이 임상은 현재 전 세계에서 가장 큰 규모로 인공지능을 검증하고 있다는 점에서 학계의 관심을 받고 있는 상황이다.이번에 공개된 연구는 이 임상의 2차 연구 결과다. 과연 이러한 인공지능의 도입이 실제 검사율과 진단율에 영향을 미치는지에 대한 분석이다.이에 따라 존스홉킨스 의과대학 리사 울프((Risa Wolf) 교수가 이끄는 연구진은 과연 이렇게 AI를 통해 당뇨병성 망막병증 의심 판정을 받은 환자와 그렇지 않은 환자간 진단과 검사, 추적에 차이가 있는지를 분석했다.그 결과 AI의 도입은 순응도에 큰 영향을 미치고 있었다. 인공지능으로 당뇨병성 망막병증 의심 판정을 받은 환자는 6개월 내에 100%가 후속 검사를 마쳤기 때문이다.하지만 현재 표준요법으로 진단을 받은 환자, 즉 대조군은 6개월 이내 후속 검사를 받은 비율이 32.4%에 그쳤다.진단에 따른 후속 조치도 마찬가지로 큰 차이가 났다.인공지능으로 진단을 마친 환자는 64%가 안과 의사의 권고대로 진단과 치료에 임한 반면 대조군은 불과 22%에 불과했다.리사 울프 교수는 "과거 복잡하고 불편한 검사를 AI로 진행한 것만으로 후속 검사와 치료까지 큰 영향을 미쳤다"며 "인공지능이 조기 진단을 넘어 환자의 순응도를 높이는데도 매우 큰 도움을 준다는 것을 시사한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자신의료기술평가에 앞서 일정 조건을 충족할 경우 시장 진입을 먼저 허용하는 선진입 후평가 제도를 두고 정부와 학계, 산업계간에 의견이 충돌하며 극심한 갈등을 빚고 있다.이중규제, 옥상옥이라는 평가를 내놓으며 허들을 낮춰 달라는 산업계와 달리 의료계와 의학계에서는 신중론을 펴고 있다. 안전성과 유효성의 검증은 필수적이라는 의견이다.이로 인해 정부도 혼란스럽기는 마찬가지다. 어디까지, 또한 언제까지 선진입을 허용해야 하는가를 두고 고민에 빠져있는 모양새다.이로 인해 선진입 후평가 제도는 수년째 뜨거운 감자가 되고 있다. 더 풀어야 한다는 의견과 안된다는 의견이 부딪히며 제도 개선은 속도를 내지 못하고 있다.이는 디지털헬스케어의 눈부신 발전과도 무관하지 않다. 하드웨어에서 소프트웨어로, 또한 진단 보조에서 가상현실 등으로 매우 빠르게 헬스케어 기술이 확장하고 있기 때문이다.특히 디지털헬스케어가 차세대 신수종 사업으로 각광받으면서 세계 각국에서 산업 육성에 나선 것도 혼란과 무관하지 않다.결국 산업적 측면에서 이를 바라볼 것인가, 의료적 측면에서 이를 바라볼 것인가를 두고 의견차가 좁혀지지 않고 있는 셈이다.실제로 산업적 측면에서 바라보면 신의료기술평가는 시장 진출을 막고 있는 허들이 분명하다.빠르게 내수 시장에서 실사용 데이터를 채우고 글로벌 시장을 노려야 하는 기업의 상황에서 신의료기술평가를 받기 위해 짧게는 수개월, 길게는 1년 이상 기술을 묵히는 것은 손해가 아닐 수 없다.반면 의료적 측면에서 바라보면 안전성과 유효성을 검증하는 신의료기술평가를 사실상 유예한채 환자에게 먼저 이를 적용하는 것은 특혜에 가깝다.백번 양보해서 소프트웨어 기반으로 환자에게 침습적 행위가 없어 안전성면에서 인체에 무해하다고 해도 만약 해당 기술이 이후 신의료기술평가에서 떨어질 경우 환자는 아무런 효과도 없는 의료기술을 받기 위해 시간을 허비한 셈이 될 수 있기 때문이다. 하지만 그동안 기업은 돈을 벌었다.그렇기에 디지털헬스케어, 혁신의료기술의 발전에 따라 선진입 후평가와 같은 과도기적 제도는 지속적으로 논란이 거듭될 것으로 보인다. 결국 어느 선에서 합의해야 하는가를 두고 논란이 이어질 수 밖에 없는 이유다.그러나 여기서 한가지 짚고 넘어가야할 부분이 있다. 과연 이같은 논의가 산업계와 의료계, 의학계, 정부가 협의하면 끝나는 것인지에 대한 부분이다.어떠한 방식으로 선진입 후평가 제도가 개선된다 해도 결국 이를 적용받는 것은 환자다. 특히 선진입 의료기술의 경우 대부분 비급여 형태로 지불체계가 정해진다는 점에서 비용 또한 환자가 낸다.하지만 이같은 논의에 대해 환자와 국민들의 의견은 매우 제한적이다. 환자가 직접 돈을 내고 자신의 몸에 받아야 하는 의료기술의 안전성과 유효성에 대한 평가를 낮추는데 그들의 생각은 담겨있지 않다는 의미다.안전하다고 하지만 만약 부작용이 나왔을때 누가 이를 책임질지, 선진입한 기술이 아무런 효과가 없다고 결론이 날 경우 효과를 기대하고 환자가 낸 비급여 비용은 어떻게 되는지 등 핵심적 논의 요소들이 뒷전으로 밀려있는 셈이다.선진입 후평가 제도는 결국 과도기를 넘어가기 위한 사회적 합의에 가깝다. 산업을 발전시키면서도 국민 건강에 위해가 되지 않을 정도의 선을 세우는 것이 골자다. 그렇기에 가장 중심에 둬야 하는 것은 환자, 나아가 국민이다. 이 목소리를 대변하는 것이 바로 국회와 정부의 역할이다.

메디칼타임즈=최선 기자최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 기술은 의료 분야에서 빠르게 발전하며 임상 의사들의 업무에 큰 변화를 예고하고 있다. 영상 진단 영역에서의 활용이 두드러지지만 심전도 신호를 기반으로 한 다양한 질환 예측 인공지능도 상용화 단계를 넘어선 만큼 인공지능의 보편적 활용은 예정된 미래라는 것.초기 연구가 인공지능을 임상 영역에서 활용 가능할 정도의 신뢰성을 갖췄는지를 확인하는 탐색 연구가 주를 이뤘다면 현재는 가능성 탐구는 끝났다는 평이다. 실제 인간이 수행한 검진 데이터를 기반으로 학습 시켰을 때 비슷하거나 더 나은 수준의 진단 능력을 보이면서 연구 방향도 전문의와의 직접 대결 양상으로 흐르고 있다.벌써부터 일부 연구에선 인공지능이 전문의를 앞선 것으로 나타난 상황. 논의의 주제는 고도화된 인공지능이 전문의를 대체할 수 있냐는 것으로 변모하고 있다. 기술 만능주의를 경계하는 목소리 역시 만만치 않다. 의료사고에 있어 책임소재가 불분명해 어디까지나 의료진 판단의 보조 수단으로 활용될 뿐 전문가를 대체한다는 건 지나친 확대해석이라는 것이다.최근 연구 흐름은 어떨까. 인공지능이 과연 전문의들을 대체할 정도의 양질의 판단을 내놓는 것일까. 인공지능을 개발하는 의료진, 인공지능을 활용해 스마트병원을 구축한 병원장 등에게 인공지능을 둘러싼 미래에 대해 물었다.▲가능성 탐색에서 인공지능 우월론으로최근 인공지능의 연구 동향은 전문의와의 직접 대결 양상으로 변모하고 있다. 누적된 학습을 통해 인공지능이 고도화되면서 실제 성능을 확인하기 위해선 필드 테스트에 준하는 인간과의 직접 비교가 불가피하기 때문. 그 결과는 어떨까.인공지능 학습이 고도화되면서 인공지능과 전문의간 진단 정확도를 직접 비교하는 연구가 활성화되고 있다(pubmed 캡쳐).이달 20일 공개된 국내 현직 의대 교수가 만든 심전도(ECG) 분석 인공지능은 고칼륨혈증 진단 정확도와 평가자간 일치율 등에서 전문의 수준을 앞질렀다.분당서울대병원 응급의학과 김중희 교수가 이끄는 다기관 연구진은 고칼륨혈증으로 진단된 환자 64명과 그렇지 않은 환자 61명 등 총 125명을 대상으로 ECG 버디와 응급의학과 전문의 5명간 진단과 분석 결과를 비교했다.분석 결과 ECG 버디는 고칼륨혈증 진단에 있어 곡선하면적(AUCROC)가 0.902를 기록했다. 곡선하면적이 1에 가까울 수록 정확하다는 의미로 응급의학과 전문의 5명의 평균 곡선하면적은 0.662로 상대적으로 낮았다. 정확도 면에서 인공지능 어플리케이션에 비해 크게 떨어졌다는 의미다.다른 지표에서도 ECG 버디는 민감도 0.797, 특이도 0.934, 음성 예측도 0.815, 양성 예측도 0.927를 보인 반면 응급의학과 전문의는 평균 민감도 0.203, 특이도 0.934, 음성 예측도 0.527, 양성 예측도 0.765로 인공지능에 비해 뒤쳐졌다.직접 비교 연구는 해외에서도 활성화되고 있다.이달 공개된 덴마크 방사선연구소 카밀라 판듀로 닐슨 등이 진행한 연구(DOI:10.1080/0284186X.2023.2256958)는 두경부암 환자에서 인공지능과 종양 전문의가 고위험 장기 윤곽을 얼마나 정확하게 잡아내는지 비교했다.덴마크 두경부암 그룹(DAHANCA) 임상 35에 참여한 63명의 환자는 지역 DAHANCA 센터의 CT와 양성자 센터의 CT 데이터를 가지고 있었다.nnU-Net을 기반으로 하는 전국 단위 신경망을 사용해 각 환자에 대한 두 스캔 모두에서 위험 장기(Organ at risk, OAR)의 윤곽을 처리했다. 일치도는 의료 영상 분석에서 분할 결과의 정확성을 평가하는 DSC 점수와 평균 표면 거리(MSD)를 사용해 계산했다.분석 결과 인공지능의 윤곽은 종양 전문의보다 훨씬 나은 일관성을 보였다. DSC의 중앙값 및 사분위간 범위는 인공지능 및 전문의의 경우 각각 0.85 대 0.68, MSD의 중앙값 및 사분위간 범위는 각각 0.9mm 대 1.9mm였다.10월 공개된 인공지능 대 외과의사의 응급 수술 위험도 예측 비교 연구(DOI:10.1097/TA.0000000000004030)에서도 인공지능이 대부분 항목에서 더 정확했다.매사추세츠 종합병원 응급의학과 모하메드 모헤브 등 연구진은 스마트폰 기반의 응급 수술 위험도 예측 인공지능(Predictive Optimal Tree in Emergency Surgery Risk, POTTER)과 외과의사의 수술 위험 추정치를 비교하는 연구를 진행했다.2018년 5월부터 2019년 5월 사이에 대형 4차 진료소에서 EGS를 받은 총 150명의 환자가 수술 후 30일 결과(사망률, 패혈성 쇼크, 인공호흡기 필요, 수혈이 필요한 출혈, 폐렴)에 대해 전향적으로 추적 관찰했다.스마트폰 기반의 응급 수술 위험도 예측 인공지능(POTTER)의 수술 위험 추정치는 외과의사를 상회했다.분석 결과 인공지능 POTTER는 패혈성 쇼크(AUC: 0.816 대 0.820)를 제외한 모든 결과에서 전문의를 앞질렀다.사망률 AUC는 인공지능이 0.880, 전문의가 0.841이었고 인공호흡기 의존성은 각각 0.928 대 0.833, 출혈은 0.832 대 0.735, 폐렴은 0.837 대 0.753였다.연구진은 "인공지능 위험도 계산기 POTTER는 응급실 환자의 수술 후 사망률과 결과를 예측하는 데 있어 외과의사의 판단을 능가했다"며 "이를 보조로 사용했을 때 외과의사 개인의 위험도 예측을 향상시켰다는 점에서 수술 전 환자를 상담할 때 진료 보조 툴로 유용할 수 있다"고 결론내렸다.29일 종료된 북미영상의학회 연례회의(RSNA 2023)에서도 고도화된 자폐증 진단 인공지능이 이목을 집중시킨 바 있다.24~48개월 사이 소아 226명(자폐증 진단 126명, 정상 100명)에 대한 진단 결과 인공지능은 자기공명영상(DT-MRI)만으로 자폐증을 98%의 정확도로 잡아냈다.인공지능이 지속적으로 승전보를 울린 가운데 국내에서도 최대 규모의 인공지능 대 응급의학과 전문의의 판독 결과를 직접 비교하는 전향적 임상 연구가 진행되고 있다.심전도 AI 분석업체 메디컬에이아이는 심전도 기반 심근경색 진단율 비교 임상 결과를 내년 상반기 내놓는다는 계획. 2022년도 3월부터 진행된 임상은 전국 18개 응급실에서 가슴 통증으로 내원한 환자에 대한 인공지능과 전문의의 진단 정확도를 비교하도록 설계됐다.메디컬에이아이 관계자는 "기존 데이터를 가져와 후행적으로 분석한 것이 아닌 전향적 진행된 연구"라며 "국내에서 최대 규모 임상일뿐 아니라 이 정도 인원이 참여한 것은 세계에서도 AI 관련 임상으로는 유례를 찾아보기 힘들다"고 말했다.이어 "참여 대상자 모집과 임상이 지난 달 마무리가 돼 현재 임상 결과 분석 작업에 들어간 상태"라며 "내년 1분기 쯤 연구 결과 공개가 예상되는데 최대한 연구 논문의 질을 끌어올려 유명 저널 게재를 목표로 하고 있다"고 밝혔다.▲AI 만능 아냐…임상 설계·변수 따라 성능 편차해외에서는 광범위한 연구가 누적되면서 여러 연구를 종합해 분석하는 메타분석의 단계까지 접어들었다.선종 및 용종 검출을 위한 대장내시경 인공지능의 성능 연구(DOI:10.1016/j.gie.2020.06.059)는 5개 무작위 대조 연구(4354명)를 메타분석했고, 내시경 영상에서 헬리코박터 파일로리 감염 예측을 위한 인공지능 진단검사 정확도 연구(DOI:10.2196/21983)는 RCT 8개(1719명), 상부 GI 병변 검출의 정확도 연구(DOI:10.1016/j.gie.2020.06.034)는 23개의 연구(96만 9318개 이미지)를 분석했다.이외에도 다양한 연구에서 인공지능의 진단 성능이 전문의를 앞서거나 최소한 동등한 수준으로 나왔지만 이에 대한 반론도 만만치 않다.인공지능의 진단 정확도의 비교 잣대인 임상 전문가의 '수준'에 따라 연구 결과가 혼재되는 등 임상 설계의 변수를 감안해야 한다는 것. 게다가 연구 성과물은 주로 인공지능이 최적의 성능을 나타내는 분야에서 진행됐기 때문에 이를 일반화시켜 인공지능은 만능이라는 공식을 세울 수 없다는 것이다.실제로 방사선 전공의와 인공지능의 흉부방사선 영상 판독 결과를 비교한 임상(DOI:10.1001/jamanetworkopen.2020.22779)에서 인공지능의 평균 이미지 기반 민감도 AUC는 0.716, 방사선 전공의는 0.720였고, 양성 예측도는 각각 0.730, 0.682, 특이도는 각각 0.980, 0.974로 평가 항목마다 다른 양상이 나타난다. 학습 데이터를 바꾼 경우 인공지능의 AUC 값은 0.807에서 0.772로 바뀌었다.프랑스 파리 호텔듀병원 방사선학과 마티외 코헨 등 연구진은 방사선 전문의와 인공지능간 손목 골절 검출 정확도를 비교한 연구(DOI:10.1007/s00330-022-09349-3)도 조건 변경에 따른 다른 결과 가능성이 제시된다.연구는 2017년 1월부터 2019년 12월 사이에 손목 외상을 입은 637명의 환자와 관련한 1917장의 X-ray 영상을 기반으로 아직 숙련되지 않은 초기 방사선 전문의와 인공지능이 각각 골절을 진단했다.선임 방사선 전문의들이 보고한 골절은 247명의 환자에서 총 318건이었는데 이에 대한 인공지능의 검출 민감도는 83%였고, 초기 방사선 전문의들은 76%였다. 다만 특이도는 두 그룹 모두 96%로 같았다.영상의학회 관계자는 "두 연구에서 인공지능의 비교 대상이 전공의나 비숙련 전문의로 설정됐지만 이를 전문의나 숙련된 전문의와의 비교로 바꾸었다면 충분히 다른 연구 결과가 나올 수도 있다"며 "적응증마다 무엇을 기준으로 판별할지, 판별의 가중치를 어떻게 할지 등 변수가 많아 단순히 인공지능과 인간 중 누가 더 뛰어나다는 식으로 말하기 어렵다"고 지적했다.▲AI가 의료진 대체한다? "진료 효율화 도구"인간과 인공지능의 직접 비교 임상이 활성화되면서 다른 방향의 접근도 활성화되고 있다. 바로 인공지능을 진단 보조 도구로 결합했을 때 임상 결과를 개선할 수 있는지 여부, 즉 대결이 아닌 협업의 관점이다.피부과 전문의의 흑색종 분류 정확도에 미치는 인공지능 효과 연구(DOI:10.2196/18091)에서 평균 민감도와 정확도는 인공지원 지원으로 크게 증가했다(59.4% 대 74.6%).이와 유사하게 CT를 통한 코뼈 골절 진단에 있어서의 인공지능 지원 연구는 인공지능 사용 시 민감도 94.00±3.17을 기록, 의료진의 독자적인 진단의 83.52±10.16을 상회했고 특이도(89.75±6.15, 77.55 ± 11.38) 및 AUC(0.92±0.04, 0.81±0.10)도 협업의 당위성을 설명했다.연구진은 "AI의 도움으로 1~5년 저숙련 또는 6~10년의 경력을 가진 전문의에서도 민감도, 특이도 및 AUC가 유의하게 향상됐다"며 "인공지능 모델은 코뼈 골절의 위치를 파악하기 위해 경험이 부족한 의사와 방사선사가 진단 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있다"고 결론내렸다.딥러닝 기반의 인공지능 알파고가 인간과의 대결에서 승리한 이후 오히려 인공지능 프로그램을 통한 기보 학습이 활발해진 것처럼 비슷한 형태의 협업 내지 학습이 임상 현장에서도 이뤄질 수 있다는 것.딥러닝 기반의 진단 모델보다는 진단 보조와 행정 업무 효율화 측면의 인공지능이 먼저 보편화될 것으로 전망된다.  은평성모병원이 세계 최초로 도입한 인공지능 음성인식 모바일 전자간호기록 플랫폼'Vobile ENR'.이런 인식을 반영하듯 의학한림원은 30일 의과대학 교육에 적용 가능한 인공지능 과정을 제안하기 위한 '의료 AI 교육과정 개발 가이드라인 및 모델' 공청회를 연다. 공청회 주요 논의 사항으로는 의학한림원의 연구진이 개발한 의료 인공지능 역량과 한국의과대학ㆍ의학전문대학원협회의 기본의학교육 졸업성과 연계 방안, 필수 및 선택 과목의 편성 기준 등이 포함돼 사실상 의료 영역에서의 인공지능 접목 및 활용이 필수 불가결한 요소로 자리잡았음을 시사했다.  심전도 분석 인공지능 SW를 개발한 권준명 메디컬에이아이 대표(심장학회 스마트헬스연구회 이사)는 "임상 현장에서의 인공지능 활용은 보편화되고 대중화되는 단계를 넘어 필수적인 보조 진단 기기로 자리 잡을 것으로 예상한다"며 "인공지능은 의료진의 합리적인 의사 결정을 도와주는 보조 도구이지 결코 경쟁자나 의료진의 대체자가 아니"라고 강조했다.필름 기반의 영상 이미지 자료가 디지털 시대로 변하며 PACS 시스템으로 통합된 것처럼 인공지능 진단툴은 시간 문제일뿐 임상의사결정지원시스템(CDSS)으로 융합될 수 있다는 게 전문가들의 판단.주로 딥러닝 기반으로 학습한 인공지능이 진단에 활용되는 반면 대규모 언어 모델 기반(LLM)의 인공지능은 자연어 처리를 통한 진단 보조와 행정 업무 효율화에 기여한다.진단 관련 인공지능은 다양한 적응증에 대한 신뢰도 확보 및 검증에 시간이 소요되는 만큼 효율화 측면에서의 인공지능이 먼저 임상 현장의 풍경을 바꿀 것으로 예상된다.올해 2월 은평성모병원은 세계 최초로 인공지능 음성인식 모바일 전자간호기록 플랫폼 'Vobile ENR'(Electronic Nursing Record)을 도입한 바 있다.배시현 병원장은 "스마트병원 구축의 핵심은 인공지능으로, 업무 효율화를 중심으로 한 인공지능이 먼저 대중화될 것으로 본다"며 "실제로 인공지능 음성인식 플랫폼을 도입한 결과 많은 직원들이 환영하고 있다"고 밝혔다.그는 "수기 입력없이 혈압과 맥박, 약 처방 확인 내역, 간호 기록 등을 말로 하면 자동으로 텍스트로 변환돼 입력이 된다"며 "이는 병원 시스템과 연결돼 있어 어디서든 말로 입력을 해도 다 기록이 되기 때문에 이제 손으로 쓰는 일은 보기 힘들어 졌다"고 말했다.이어 "처음 2개 병동으로 시작해서 지금은 6층부터 15층까지 다 인공지능 음성인식 플랫폼을 활용한다"며 "최근에도 일산 쪽 병원에서 참관 요청이 와 시연해주고 다양한 병원들이 벤치마킹하고 있어 이런 플랫폼 보급이 더 확대될 것"이라고 전망했다.

메디칼타임즈=이인복 기자세계 최대 영상의학회인 북미영상의학회 연례회의가 현지시각으로 26일 개막했다.세계 최대 영상의학회로 꼽히는 북미영상의학회 연례회의(RSNA 2023)가 현지시각으로 26일 시카고에서 4일간의 일정으로 막을 올렸다.올해의 키워드는 단연 '인공지능(AI)'로 글로벌 대기업들은 일제히 AI 통합 솔루션을 전면 배치했고 국내 기업들도 이에 질세라 차세대 라인업을 들고 시카고를 찾았다.RSNA 2023 개막…글로벌 기업들 차세대 AI 솔루션 전면 배치북미영상의학회(Radiological Society of North America)가 현지시각으로 26일 시카고에서 4일 간의 일정으로 연례회의를 시작했다.세계 최대 영상의학회라는 명성에 걸맞게 올해 연례회의에서는 3천개에 달하는 연구 결과가 발표될 예정이며 전 세계 영상의학 기업 600여개가 전시와 세미나를 준비했다.GE헬스케어가 이번 RSNA에서 AFiB 환자 관리 대시보드 CardioVisio를 선보인다.올해 주요 연구와 각 기업들의 부스를 보면 키워드는 단연 'AI'로 압축됐다. 과거 영상 화질 등 하드웨어 경쟁을 넘어 본격적인 소프트웨어 전쟁으로 전장이 확산된 셈이다.그만큼 주요 글로벌 대기업들은 이번 연례회의에 차별화된 AI 솔루션을 강조하며 전면에 배치하는 모습을 보였다.일단 GE헬스케어는 다양한 어플리케이션에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 돕는 어플리케이션 통합 솔루션인 'APP Orchestrator'를 전면에 내세웠다.또한 정밀 진료를 돕는 AFiB 환자 관리 대시보드인 'CardioVisio'를 새롭게 선보일 예정이다.이외에도 GE헬스케어는 차세대 기술이 적용된 AI 솔루션을 전장 앞에 배치했다. MRI 스캔 속도를 압도적으로 높여주는 'Sonic DL'과 화질의 안전성을 보장하는 'Auto Segmentation'이 대표적이다.GE헬스케어 타하(Taha Kass-Hout) 최고기술책임자(CTO)는 " GE헬스케어는 임상 의사가 보다 효율적으로 맞춤 진료를 제공할 수 있도록 매우 고도화된 디지털 기술과 AI를 보유하고 있다"며 "매우 직관적으로 워크플로우를 개선하는 기술을 선보일 것"이라고 말했다.필립스 또한 인공지능을 통해 MR 속도를 획기적으로 높인 엠알 스마트스피드(MR SmartSpeed)를 전면에 내세웠다.엠알 스마트스피드는 AI 재구성 알고리즘을 통해 최대 3배 더 빠르게 MR을 스캔하면서도 과거 기기에 비해 65% 더 높은 해상도로 영상을 구현하는 기술이다.특히 현재 구성된 임상 프로토콜과 97% 호환이 가능하다는 점에서 매우 적은 투자로 차세대 기술을 활용할 수 있다.필립스는 이번 RSNA에서 MR 속도를 획기적으로 높인 엠알 스마트 스피드를 전면에 내세웠다.또한 필립스는 헬륨을 사용하지 않고 작동하는 최초의 모바일 MRI도 이 자리에서 선보인다. 또한 마찬가지로 필립스 독자 기술인 블루실(BlueSeal)을 적용해 최대 35%까지 촬영 시간을 줄인 'MR 5300'도 선보인다.캐논메디칼도 세계 최초 AI 딥러닝 기술인 AiCE(Advanced intelligence Clear-IQ Engine)와 초고해상도 영상 딥러닝 기술인 PIQE(Precise Image Quality Engine)를 앞세웠다.또한 세계 유일의 넓은 X선 검출기를 통해 0.275초만에 160mm를 한번에 촬영하는 하이엔드 CT 애퀼리언 원 프리즘 에디션(Aquilion ONE PRISM Edition)도 선보인다.이 기기는 캐논메디칼의 차세대 인공지능 기술인 AiCE와 PIQE를 모두 탑재해 기존 대비 20% 낮은 선량으로 3~4배나 빠르게 영상을 찍을 수 있는 것이 특징이다.이러한 글로벌 기업들의 AI 전쟁은 올해 북미영상의학회에서 새롭게 여는 이노베이션 씨어터(Innovation Theater)에서 더욱 불 붙을 것으로 전망된다.실제로 각 기업들은 이노베이션 씨어터에 각 분야 석학들을 총 동원해 AI 기술을 활용한 차세대 통합 솔루션의 미래를 조망할 예정이다.국내 기업들도 대거 시카고로…인공지능 기술 뽐내이러한 글로벌 기업들에 맞서 국내 기업들도 다양한 연구 성과와 기술을 가지고 RSNA의 문을 두드렸다.일단 뷰노는 남쪽 홀 4742번에 부스를 차리고 최근 미국 식품의약국(FDA) 인증을 획득한 뷰노메드 딥브레인을 전시할 예정이다.뷰노는 최근 FDA 승인을 받은 뷰노메드 딥브레인을 집중 소개할 예정이다.뷰노메드 딥브레인은 딥러닝을 기반으로 뇌 MRI 영상을 분석해 뇌 영역을 100여개 이상으로 분할하고 각 영역의 위축 정도를 정량화한 정보를 1분 내 제공하는 AI 의료기기로 미국 시장 진출의 선봉장 역할을 맡고 있다.또한 뷰노메드 흉부CT AI와 뷰노메드 체스트 엑스레이, 뷰노메드 본에이지 등 국내외 여러 임상 현장에서 활용되고 있는 영상의학 분야 뷰노메드 솔루션 주요 제품들도 소개에 나선다.특히 각 제품이 의료영상저장전송시스템(PACS)과 연동된 모의 판독실을 운영해 현장 참가자들이 각 솔루션을 직접 체험할 수 있는 기회도 제공할 예정이다.뷰노 이혜하 대표는 "이번 RNSA 2023를 통해 뷰노의 첫 FDA 인증 제품인 뷰노메드 딥브레인을 중점적으로 알려 현지 의료기관 및 AI 기반 뇌 MRI 정량화 기술에 수요가 있는 기업과의 파트너십을 늘리는 데 집중할 계획"이라고 말했다.최근 코스닥 시장 상장에 성공한 코어라인소프트도 흉부질환 동시진단 솔루션 AVIEW LCS PLUS를 비롯한 인공지능(AI) 솔루션 라인업을 들고 시카고를 찾았다.이 자리에서 코어라인소프트는 AVIEW LCS PLUS를 비롯해 만성폐쇄성폐질환(COPD) 진단을 위한 폐 영상 분석 자동화 소프트웨어 AVIEW COPD(에이뷰 씨오피디), 심장질환을 진단하는 영상분석 자동화 솔루션 AVIEW CAC(에이뷰 씨에이씨) 등을 전시할 예정이다.코러라인소프트도 AVIEW LCS PLUS를 중심으로 전시와 연구 발표에 나선다.또한 결절이 우연히 발견되는 일상적인 임상 환경에서 AVIEW LCS의 효과를 평가한 연구를 비롯해 기도확장증에 대한 정량분석 연구, 천식환자에 대한 정량분석 연구, 골밀도 자동측정 알고리즘과 관련된 연구, 폐기종과 폐섬유증이 동반된 환자에 대한 정량 분석 연구 결과를 발표할 예정이다.코어라인소프트 김진국 대표는 "글로벌 전 영역에서 각 지역의 특수한 환경에 맞춰 의료 AI 솔루션 공급을 위한 전략에 집중해왔다"며 "이번 RSNA 2023을 기반으로 북미를 포함한 유럽, 아시아 주요 방문 고객들과 전략적 협업을 도모할 것"이라고 전했다.휴런도 이번 RSNA 2023에서 미국 식품의약국(FDA) 인증을 획득한 뷰론-브레인-피에이비쓰리(Veuron-Brain-pAb3)를 포함해 MRI 기반의 퇴행성 뇌질환 진단 보조 솔루션인 휴런에이징케어스위트(Heuron AgingCare Suite), 비조영 CT 기반의 뇌졸중 통합 진단 보조 솔루션 휴런스트로케어스위트(Heuron StroCare Suite)를 선보인다.아울러 휴런스트로케어스위트의 응급 대뇌혈관 뇌경색 의심 환자 자동 분류 솔루션인 휴런 엘보(Heuron ELVO)에 대한 임상 평가 결과를 발표할 예정이다.휴런 신동훈 대표는 "세계 각지의 영상의학 전문가와 업계 관계자들이 모이는 RSNA를 통해 휴런의 혁신적인 제품 라인업과 고유한 AI 기술을 세계 시장에 소개할 예정"이라며 "세계 각국의 의료 분야에서 휴런의 AI 솔루션이 도입되도록 적극 노력하겠다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자휴런이 이달 시카고에서 열리는 RSNA 2023에 참가한다.휴런(대표 신동훈)이 이달 미국 시카고에서 개최되는 2023년 북미영상의학회(Radiological Society of North America, RSNA)에 참가해 부스 전시와 연구 초록을 발표한다.이번 학회에서 휴런은 최근 미국 식품의약국(FDA) 인증(510(k) Clearance)을 획득한 뷰론-브레인-피에이비쓰리(Veuron-Brain-pAb3)를 포함해 MRI 기반의 퇴행성 뇌질환 진단 보조 솔루션인 휴런에이징케어스위트(Heuron AgingCare Suite), 비조영 CT 기반의 뇌졸중 통합 진단 보조 솔루션 휴런스트로케어스위트(Heuron StroCare Suite)를 선보인다. 또한 휴런은 제품 소개와 함께 제품별 데모를 현장 참가자들이 직접 체험하며 워크플로우 개선 및 진단 정확도와 판독 효율을 높이는 각 제품의 장점을 전달한다.또한, 연구 초록 발표에서는 휴런스트로케어스위트의 응급 대뇌혈관 뇌경색 의심 환자 자동 분류 솔루션인 휴런 엘보(Heuron ELVO)에 대한 임상 평가 결과를 선보인다.현재 뇌졸중 진단과 치료를 위한 검사 절차는 비조영 CT를 촬영하여 뇌출혈 유무를 판독하고, 뇌출혈이 없는 경우 임상의의 판단에 따라 혈관조영 CT를 촬영한 뒤 대뇌혈관 폐색 유무를 판독하여 치료가 이뤄진다.하지만 응급 시술이 필요한 환자를 혈관 조영 검사 없이 비조영 CT 단계에서 분류가 된다면 치료에 필요한 시간을 획기적으로 단축시켜 환자 생명과 예후 향상이 가능하다.이 연구는 의료진이 휴런 엘보의 분석 결과를 참조해 비조영 CT 영상만으로 응급 대뇌혈관폐색 환자를 분류한 정확도와 참조하지 않고 분류한 정확도를 비교했고 비조영 CT 영상만으로 빠르게 의료진의 의사 결정을 도울 수 있다는 우수한 임상적 유효성을 입증했다.휴런 신동훈 대표는 "세계 각지의 영상의학 전문가와 업계 관계자들이 모이는 이 특별한 기회를 통해 휴런의 혁신적인 제품 라인업과 고유한 AI 기술을 세계 시장에 소개할 예정"이라며 "세계 각국의 의료 분야에서 휴런의 AI 솔루션이 도입되도록 적극 노력하겠다"고 말했다.

메디칼타임즈=이인복 기자4차 산업 혁명과 맞물려 의료 인공지능(AI)이 눈부시게 발전하고 있지만 중요한 축을 담당하는 의료기관과 의료진에 대한 보상 방안이 없어 한계를 드러내고 있다는 지적이 나왔다.개발은 기업이 하지만 이에 대한 실 사용과 검증, 나아가 데이터 생성부터 딥러닝에 이르기까지 의료기관이 중요한 역할을 하는데도 이에 대한 보상이 전무하다는 것이다.자기공명의과학회가 ICMRI 학회를 통해 의료 AI 발전 기여에 대한 의사와 의료기관에 대한 보상을 주문했다.대한자기공명의과학회는 3일 워커힐호텔에서 진행된 제11회 MRI 국제학술대회(ICMRI 2023)을 통해 이같이 지적하고 이에 대한 합리적 개선 방안을 주문했다.학회는 일단 현재 의료 AI, 특히 MRI 등 의료 영상을 기반으로 하는 인공지능의 발전을 괄목할만 하다고 평가했다.자기공명의과학회 김호성 학술이사(울산의대)는 "4차 산업 혁명과 맞물려 디지털헬스케어 기술이 눈부시게 발달하면서 과거 진단 보조에 머무르던 의료 AI도 매우 빠르게 발전하고 있다"며 "아직까지 더 치밀한 검증을 받아야 하는 단계지만 유용한 기술들이 속속 나오고 있다"고 설명했다.그는 이어 "영상 판독 보조를 넘어 MRI의 해상도를 보완한다던지 촬영 시간을 단축하는 기능 등은 실제 임상 현장에서도 매우 기대가 높은 기술"이라며 "당분간 MRI를 기반으로 하는 인공지능은 이 세가지 카테고리로 발전할 것으로 본다"고 내다봤다.하지만 이러한 기술 개발에 의료기관이 소외되고 있다는 점에서 이에 대한 대안이 필요하다는 것이 학회의 의견이다.결국 임상 적용을 위해서는 검증과 고도화, 리얼월드데이터가 중요한데 이를 주관하는 곳은 바로 의료기관이라는 설명이다.자기공명의과학회 이인숙 법제이사(부산의대)는 "수많은 스타트업들이 의료 AI 분야에 뛰어들었고 이에 따라 수많은 소프트웨어들이 개발됐고 개발되고 있다"며 "이러한 기술이 실제 임상 현장에서 쓸 수 있는지를 검증하는 것은 바로 의사과 의료기관의 몫"이라고 지적했다.이어 그는 "나아가 이를 임상에 적용해 실사용 데이터를 만들고 딥러링 기반을 만드는 것도 결국 의사와 의료기관이 하고 있는 일"이라며 "하지만 이에 대한 보상이 전혀 없다는 점에서 한계가 나오고 있다"고 강조했다.지금과 같이 의료기관이나 의사가 자체적으로 환자를 위해 비용과 시간을 투자하는 방식으로는 의료 AI의 발전을 기대할 수 없다는 지적이다.이인숙 이사는 "의사와 의료기관에 아무런 보상이 없다보니 환자를 위해 의료 AI 등을 활용하기 위해서는 말 그대로 병원이 투자를 감행해야 한다"며 "결국 의료기관의 노력과 공을 인정하고 보상을 하지 않으면 실제 임상 적용에 한계가 있다는 것"이라고 꼬집었다.특히 나아가 의료 AI 등의 발전과 함께 MRI 국산화에 대한 노력도 병행해야 한다는 것이 학회의 의견이다.아무리 좋은 소프트웨어를 개발한다 해도 결국 하드웨어라는 기반이 없으면 한계가 있다는 주장이다.자기공명의과학회 이희중 홍보이사(경북의대)는 "우리나라에는 세계 굴지의 전자회사들이 있는데도 국산 MRI 하나가 없다는 것은 매우 안타까운 일"이라며 "같은 아시아 국가인 일본과 중국에는 이미 자리잡은 기업들이 있다는 점을 감안할때 경쟁에서 뒤쳐질 수 밖에 없는 이유"라고 말했다.아울러 그는 "1980년대 금성사가 상업용 MRI를 만들었지만 상용화에 실패했고 삼성그룹 또한 개발을 가시화했지만 지금까지 정체돼 있는 상황"이라며 "영상 진단 분야와 영상 후처리 분야에서는 세계 톱(Top) 수준을 기록하고 있는 만큼 국산 MRI가 나온다면 세계 1류 도약이 어렵지 않다고 본다"고 밝혔다.