[메디칼타임즈=최선 기자] 전통적 의료기기 산업이 인공지능(AI) 기술과 결합해 단순한 진단 도구를 넘어 지능형 의료 플랫폼으로 진화하고 있다.

과거 의료기기 시장이 하드웨어의 해상도를 높이거나 기계적 정밀도를 개선하는 방식의 물리적 성능 경쟁에 집중했다면, 이제는 축적된 데이터를 어떻게 해석하고 활용하느냐가 제품의 경쟁력을 결정하는 시대로 접어든 것.

AI 접목이 의료 현장의 인력 부족과 고령화에 따른 의료 수요 급증이라는 현실적 문제를 해결하기 위한 수단으로도 부상하고 있어 접목 시도가 더욱 보편화될 전망이다.

18일 의료기기 업계에 따르면 의료기기의 안전성과 효율성, 성능을 극대화하기 위한 AI 접목 시도가 활발히 이뤄지고 있다.

국내외 사례 모두 이러한 흐름이 더욱 뚜렷하게 확인된다. 먼저 국내 기업 디알젬은 C-arm 장비인 'PROVUE'에 AI 노이즈 제거 기술을 도입해 방사선 선량을 기존 대비 70% 줄이면서도 고품질 영상을 구현하기 위해 나섰다.

방사선량과 영상 품질이 상응한다는 점에서 저선량 환경에서 높은 영상 품질을 확보하는 것은 기술적인 난제로 꼽힌다. 디알젬은 KAIST와의 공동 연구를 통해 AI를 활용한 영상 처리 기술을 개발해 가시적인 성과를 거두고 있다.

디알젬 관계자는 "랜덤 노이즈뿐 아니라 실제 임상 환경에서 발생하는 리얼 노이즈 데이터를 기반으로 AI를 학습시켜 영상 노이즈 제거 성능을 한층 향상시켰다"며 "PROVUE에 적용된 AI 노이즈 제거 기술을 통해 기존 대비 약 70% 낮은 방사선 선량에서도 유사한 수준의 영상 품질을 구현할 수 있는 가능성을 확인했다"고 밝혔다.

이는 장비 자체의 기계적 성능을 넘어 환자 안전이라는 가치를 실현한 우수 사례로 꼽힌다.

웨이센의 '웨이메드 엔도'는 실시간 내시경 영상 분석을 통해 이상 병변을 즉각 감지하며 국내 대형 병원에 빠르게 확산돼 임상적 가치를 증명하고 있다.

웨이메드 엔도는 소화기 내시경 장비와 연동한 AI 기반 소프트웨어 의료기기로 내시경 검사 도중 실시간으로 이상 병변을 감지해 내시경 전문의에게 알린다. 특히 육안으로 발견하기 어려운 병변 탐지를 돕고, 내시경 검사 정확도와 품질 향상에 기여한다.

이외에도 휴이노는 AI 기반 원격 모니터링 솔루션 '메모큐'를 통해 심전도 모니터링 체계를 병원 밖 퇴원 환자에게까지 확장하며 의료 서비스의 시공간적 제약을 극복했고, 라메디텍은 레이저 기술과 AI를 결합해 만성질환 관리 플랫폼 구축에 속도를 내며 사업 영역을 확장하고 있다.

AI가 전통적 의료기기 파트에 적극적으로 접목되는 이유는 하드웨어의 물리적 한계를 소프트웨어가 보완할 수 있기 때문. 영상 진단 기기에서 방사선량을 무한정 낮추면 영상의 질이 떨어져 판독이 불가능해지지만, AI 알고리즘을 활용하면 초저선량에서도 노이즈를 효과적으로 제거해 고해상도 영상을 복원할 수 있다.

또한 숙련된 전문의의 부족 현상이 심화되면서 AI가 1차적인 스크리닝을 담당해 의료진의 업무 부하를 줄여주는 역할도 강조되고 있다. 방대한 임상 데이터를 학습한 AI는 인간이 간과하기 쉬운 미세한 병변을 실시간으로 포착해 진료 효율성을 극대화한다는 점에서 지속적인 AI 접목 시도가 이어지고 있는 것.

해외에서는 글로벌 선도 기업들이 AI를 하드웨어의 일부로 완전히 내재화하고 있다. 미국의 팜헬스는 EHR 시스템에 다중 에이전트 AI '팜코파일럿'을 직접 탑재해 간호 및 행정 업무를 실시간 지원하며 업무 부담을 절반 가까이 줄였다.

메드트로닉의 'GI 지니어스'는 전통적 내시경 장비에 AI 모듈을 결합해 대장 용종 검출률을 획기적으로 높인 대표적 사례로 평가받는다. GE 헬스케어 역시 MRI 영상 복원에 AI를 활용하는 '에어 리콘 DL' 기술을 통해 검사 시간을 대폭 단축하면서도 영상 품질을 높이는 성과를 거뒀다.

특히 수술 로봇 분야에서의 데이터 결합은 지능형 의료기기의 미래를 보여주는 사례로 꼽힌다. 영국의 CMR 서지컬은 엔비디아와 협력해 수백 시간 분량의 수술 영상과 로봇 원격 측정 데이터를 공유하며 AI 파운데이션 모델을 구축하고 있다.

이는 로봇이 복잡한 수술 환경을 스스로 학습하고 의료진의 수술을 정밀하게 보조하는 차세대 시스템의 기반으로 결국 의료기기 산업의 중심축은 하드웨어 제조에서 AI 기반의 지능형 솔루션 제공으로 이동하고 있다는 것.

업체 관계자는 "AI 접목은 단순한 성능 향상을 넘어 의료 서비스의 표준화와 효율화 및 이를 통한 의료자원 최적화로 이어진다"며 "진단 과정에서 발생하는 주관적 판단의 개입을 최소화해 검사 품질을 일정하게 유지할 수 있으며, 이는 곧 오진율 감소와 환자 신뢰도 제고로 연결돼 AI 융합과 내재화는 필수적 흐름이 될 것"이라고 내다봤다.