의료AI 경쟁력 결정한다…주목받는 '데이터 가공' 기술

의료AI 성장 근간 의료 데이터 가공기술 주목

고품질 의료 데이터가 AI 기술 경쟁력을 결정

의료데이터 가공 집중 기업 주목도 역시 높아

[서울=뉴시스] 의료 데이터 가공 기업들. (사진=뉴시스 DB). [email protected]

[서울=뉴시스] 배민욱 기자 = 의료 인공지능(AI) 성장의 근간이 되는 '의료 데이터' 가공 기술이 주목받고 있다.

지난해 한국보건의료연구원이 발표한 자료를 살펴보면 전 세계 AI 중심의 의료기기 시장 규모는 연 42% 성장이 예측된다. 2027년 약 994억9000만달러 시장이 형성될 것으로 전망됐다.

정부와 민간 기업 역시 의료AI 성장에 집중하고 있다. 과학기술정보통신부는 '디지털 뉴딜' 산업 성과물인 AI 의료 소프트웨어 '닥터앤서'를 출시했다. 일부 의료AI 솔루션 기업들은 코스닥 상장에 성공하기도 했다. 인공지능은 의료 현장에서 다양한 쓰임새를 자랑하며 지속된 코로나19 상황에서 의료진들에게도 피로감을 덜어주는 역할을 했다.

AI 기술의 경쟁력을 결정하는 '데이터 가공' 기술에 대한 관심도 커지고 있다. 의료 데이터 라벨링은 AI에게 명도, 대조도, 공간주파수, 균질성, 곡률, 길이 등 정상 조직과 병변을 구분하는 노하우를 알려주는 작업이다. 의료 데이터 라벨링이 얼마나 섬세하게 이뤄지느냐에 따라 AI의 분석 정확도가 달라진다.

의료AI 개발 기반인 데이터 가공에 집중하며 기업만의 특화된 전문성을 자랑하는 등 경쟁도 치열해지고 있다.

20일 관련 업계에 따르면 의료영상 데이터 라벨링의 핵심 기술은 크게 두 가지로 구분된다. 염증과 결절 등을 인식하는 '디텍션'과 우리 몸의 장기와 각종 병변 등을 세분화하고 아웃 라인을 정확하게 잡아내는 '세그멘테이션'이다.

인공지능 스타트업 인그래디언트는 인터렉티브 세그멘테이션에 특화된 소프트웨어 '메디라벨'을 개발해 유수 대형병원과 의료진에게 제공하고 있다. 라벨링 클릭 위치 정보, 클릭 순서 정보, 데이터 종류에 따른 클릭패턴의 변화 등의 '사용자 행동로그'와 상호작용 시간정보, 도구별 사용시간 정보, 도구별 로딩 시간정보 등의 '시간로그'를 분석하여 데이터를 축적한다.

메디라벨은 딥러닝 AI를 활용해 인공지능 학습에 필요한 의료 데이터를 빠르고 정확하게 가공할 수 있는 데이터 전처리 솔루션이다. 기존 대비 라벨링 속도 10배, 정확도 2배 수준을 보이는 것이 특징이다.

코어라인소프트는 대표 제품 'AVIEW LCS PLUS'를 통해 흉부 CT(전산화단층촬영검사) 촬영으로 폐암, 만성폐쇄성폐질환, 심혈관질환 등을 동시에 자동으로 검사하는 기술을 보유하고 있다.

코어라인소프트 솔루션은 AI를 활용한 질환 분석과 진단, 치료 계획, 상세 리포트 등의 다양한 영역에서 업무의 신속성·정확도를 높인다. 현재 국내에서는 국립암센터, 서울대학교병원, 국립중앙의료원 등에서도 사용 중이다. 중국 최대 종합 병원 닝샤를 비롯해 대만 국립대 병원, 가오슝 창궁 메모리얼 병원 등에 AI 폐 질환 진단 제품인 'aview:COPD'를 공급하고 있다.

AI를 활용해 의료영상에서 장기, 병변 등 해부학 구조물 분할·분석 기술을 보유한 메디컬아이피는 분할된 구조물을 3D모델링하고 가공해 3D프린팅 모델을 출력하거나 이를 메타버스(3차원 가상세계) 상에 구현하는 XR(확장현실) 기술을 보유하고 있다.

메디컬아이피는 환자의 정확한 인체 내부를 디지털 트윈화해 수술 계획과 내비게이션, 의료 교육 등에 활용할 수 있는 의료 플랫폼을 개발하고 있다. 의료AI 구축의 가장 기본인 데이터 가공부터 메타버스를 적용한 메디컬 제품 라인업까지 선보이고 있다.


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