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- 루닛·딥노이드, 생성형AI로 AI의사 키운다 [미래기술-AI진단]③
- [이데일리 김승권 기자] “저는 90점짜리 인공지능(AI) 의사를 만드는 사람입니다. 영상의학과 의사로 일하면서 영상 판독에서 2% 정도 오류가 있었는데 의료 AI는 의사의 오류를 잡는 동료가 될 수 있습니다.”최현석 딥노이드 최고의료책임자(CMO)는 AI가 의사에게 하는 역할에 대해 이같이 말했습니다. AI는 의사를 돕는 도구로써 역할을 할 수 있다는 것입니다. 그런데 최근에는 이 AI가 직접 환자의 대답에 대답할 수 있을 정도로 발전했습니다. 인공지능(AI)이 일반인들의 개인 주치의 시대를 열어줄까요. 의사가 일을 안하고 버티면 정부도 꼼짝 못 하는 이런 상황을 타개할 대안이 될 수 있을까요.◇ 오픈AI·구글, AI의사 연내 본격 출격...원격의료 시대 열릴까누구나 상상했을 법한 ‘AI의사’의 상용화 단계가 거의 임박했습니다. 미국 빅테크들은 연이어 대화가 가능한 의료 AI 플랫폼을 공개했습니다. LLM 모델을 기반으로 다양한 의학 지식을 학습한 이들 AI들은 의사 시험을 손쉽게 통과하고 환자의 개인 맞춤형 진료도 가능한 수준으로 발전했습니다. 국내에서도 루닛(328130), 딥노이드(315640), 네이버 등이 의료 상담이 가능한 LLM 모델을 개발하고 있는 상황입니다. 챗GPT를 만든 오픈AI는 최근 의사가 암 환자를 진단하고 진료하는 데 도움을 주는 생성형 의료AI 보조 플랫폼을 개발했습니다. 이 AI는 환자의 위험 요인, 가족력 등 데이터를 수집해 검진 계획을 짜고 병변 진단을 돕습니다. 아직 의사를 보조하는 방식으로 밖에 사용할 수 없지만 올해 하반기부터 20만 명 이상의 환자가 해당 서비스를 이용할 수 있도록 할 계획입니다.딥노이드 최현석 최고의학책임자(CMO, 영상의학 전문의)생성형AI는 이용자의 요구나 상황에 따라 결과를 능동적으로 생성해내는 기술을 말합니다. 의료 분야에 딥러닝과 언어 활용이 가능한 AI를 적용하면 수많은 패턴을 기억해 스스로 학습하고 이를 활용해 질환을 판단할 수 있게 되는 것입니다. 특히 AI가 인간 전문의보다 강점을 보일 것으로 예상되는 분야는 영상 판독 분야입니다. 엑스레이 등의 영상을 보고 특이점을 판단하는 부분에서 인간보다 오류가 낮을 수 있다는 임상 결과가 속속 등장하고 있는 상황입니다. 구글도 의학적 질문에 대한 답을 내놓거나 건강 관련 문서 요약 등의 작업을 수행할 수 있는 생성형 AI ‘메드팜2’를 올해 안에 출시할 계획입니다. 구글은 이미 2020년 유방암 분야에서 AI가 전문의보다 영상 판독 정확도가 높다는 것을 입증한 바 있습니다. 루닛 관계자는 “의료 영상 분야의 AI는 사람의 시각 중추를 본뜬 딥러닝 기술이 핵심”이라며 “결국 학습을 많이 할수록 오류는 줄어들고 능력은 좋아질 수밖에 없다. 이같은 흐름은 시대적으로 어쩔 수 없는 것”이라고 설명했습니다.◇ 루닛·카카오·네이버, 헬스케어 분야 생성형AI 개발 막바지루닛은 흉부 엑스레이를 해석해 의사들이 볼 수 있는 판독문을 써주는 LLM 모델을 만들었고 현재 시연 단계에 있다. AI가 독립적으로 영상을 판독할 수 있는 ‘자율형 AI’를 개발하는 것이 목표입니다. 루닛은 최근 영상을 판독하고 의사들이 볼 수 있는 간단한 판독문을 작성해 줄 수 있는 흉부X선 관련 생성형AI 모델 시연을 마쳤습니다. 상용화 시기는 알려지지 않았지만 데이터 학습을 지속적으로 진행 중인 과정으로 파악됩니다. 챗GPT, 구글 등 해외 업체와 한국의 카카오브레인에 이어 의료 분야 생성형AI 탄생을 예고한 것입니다.그간 엑스레이 영상에 대한 판독은 방사선 전문의나 치료 임상의가 직접 해왔습니다. 그러나 인간의 눈은 피로도에 따라 변하기 때문에 놓지는 지점이 있을 수 있는 것이 현실입니다. 하지만 AI는 사람 눈으로는 분간이 어려울 정도로 영상을 작게 쪼개고, 그 안에 인공지능이 인지하고 학습한 미세한 패턴이 나타나는지 확인할 수 있습니다. 특정 부위가 유독 어둡다거나 균질하지 않은 형태를 띠면 병변이 있다고 진단할 수 있는 것입니다.루닛 관계자는 “생성형AI 관련 테스크포스(TF)를 구성해 지속적인 학습을 진행하고 있다”며 “흉부 엑스선의 경우 생성된 판독문을 제품에 연동하는 방식에 따라서 사용자가 다양한 방식으로 활용할 수 있도록 구현될 예정”이라고 설명했습니다.루닛 인사이트 CXR을 활용해 의료진이 질병을 판독하는 모습 (사진=다보스병원)백승욱 루닛 의장 또한 해당 모델에 대한 기대감은 나타낸 바 있습니다. 백 의장은 한 인터뷰에서 “예전 모델은 엑스레이를 집어넣으면 여기 어떤 질환이 있는지 우리가 지원하는 10개의 병변에서만 결과를 내놨다”며 “하지만 생성형AI 모델은 모든 판독문과 모든 영상을 가지고 학습을 한 거기 때문에 모든 질병 가능성을 이야기해 줄 수 있다”고 강조했습니다. 다만 초기에는 의사들의 질환을 돕는 정도로만 사용될 예정입니다. 백 의장은 “판독문을 쓰고 환자한테 이 영상을 쉬운 표현으로 설명해주는 이메일을 써줘 등의 일을 시키면 잘하더라”고 말했습니다. 네이버는 자체 개발한 LLM ‘하이퍼클로바X’를 활용한 헬스케어 서비스를 테스트하고 있습니다. 헬스케어연구소 산하 사내병원을 활용, AI 기반 다이어트 프로그램으로 직원들의 체중 관리에 도움을 주는 방식입니다. 또한 생성형 AI를 활용한 진료 차트 생성, 네이버 예약 시스템을 활용한 환자-의료진 연결, 독거 노인 대상 AI 의료 케어 전화 서비스 등 다양한 의료 플랫폼 출시를 앞두고 있습니다. 나군호 네이버 헬스케어 연구소장은 “2028년이 의료AI 실용화의 원년이 될 것으로 전망한다”며 “네이버의 경우 순천향대 대학병원 간호사들의 음성파일을 학습한 음성인식 전자의무기록(EMR) 개발을 완료했다. 삼성의료원 응급실과 실증 사업 중이며, 이르면 올해 말이나 내년 중 의료기관에 제공할 수 있을 전망”이라고 예고했습니다.
- 미국 시장 공략나선 K-의료AI 기업들...실적 전망은[미래기술-AI진단]②
- [이데일리 김승권 기자] 루닛(328130), 뷰노(338220) 등 주요 한국 인공지능(AI) 의료 기업들의 미국 진출 전략과 향후 매출 전망을 살펴보겠습니다. 현재 AI영상진단 분야를 주도하는 국가는 미국입니다. 미국 AI 헬스케어 시장(프리시던스 리서치)은 2022년 약 21조원으로 전 세계 약 59%를 점유하고 있습니다. 민간 보험이 활성화되어 있어 보험수가도 한국보다 월등하게 높습니다.◇미국 AI헬스케어 시장 21조 규모...국내 기업 경쟁력은시장이 큰 이유는 의료 보험 제도가 민간 위주로 형성되어 가격이 높은 비급여 항목이 많기 때문입니다. 이에 미국 입장에선 쓰는 돈에 비해 효율이 좋지 못합니다. 미국은 2023년 기준 GDP의 약 17.6%(OECD 평균 8~9%)인 4.8조 달러를 헬스케어 비용으로 지출합니다. 이는 우리나라 GDP(약 1.7조 달러)의 2배가 넘는 규모입니다. 그러나 미국의 평균수명은 2022년 기준 78.7세로 OECD 평균인 80.3세보다 3년 낮습니다. 즉, OECD 국가들보다 2배 이상의 의료지출을 하면서 평균수명은 오히려 낮은 것입니다. 이런 이유에서 미국 정부는 의료 분야의 AI 기술에 많은 지원을 쏟아부었고 현재 세계를 리딩하고 있는 상황입니다. (데이터=마켓앤마켓, 삼정KPMG)하지만 국내 AI의료 기술은 지속적인 발전으로 미국과 기술 격차를 줄이고 있습니다. 키움증권에 따르면 한국은 2016년 AI 질병 예방 및 예측 시스템에서 미국과 3.5년의 기술 격차를 보였으나, 2022년 3년 이하로 좁히는데 성공했습니다. 키움증권 관계자는 “국가별 임상 인공지능 연구개발건수를 확인해 보면 한국은 2924건의 발간물을 기록했다. 이는 전 세계에서 중국과 미국 다음 3등인 기록”이라며 “일본과 유럽은 오히려 기술격차가 늘어난 것을 비교하면 우리나라 기술력이 한 단계 성장했음을 시사한다”고 말했습니다.의료AI의 주된 활동 무대는 영상진단보조 분야입니다. 코스닥 상장사인 △제이엘케이(2019년 12월 상장) △뷰노(2021년 2월 상장) △딥노이드(2021년 8월 상장) △루닛(2022년 7월 상장) △코어라인소프트(2023년 9월 상장) 모두 엑스레이나 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI)·자기공명혈관조영술(MRA) 촬영 이후 의사의 영상진단을 돕는 소프트웨어를 주력으로 합니다.루닛은 흉부 엑스레이와 유방촬영술 영상분석 보조 프로그램이 주력 제품이고, 제이엘케이는 뇌MR 영상 분석을 통해 뇌경색 병변 검출을 용이하게 하는 소프트웨어를 보유하고 있습니다. 뷰노는 흉부 엑스레이 및 폐 CT 분석 프로그램 등을 가지고 있고 딥노이드는 뇌혈관 MRA 영상분석 보조프로그램이 혁신의료기기에 지정된 바 있습니다. CT 영상 분석에 강점을 지닌 코어라인소프트는 뇌 CT 영상 분석을 통해 의료진이 뇌출혈을 검출하고 진단하는 것을 돕는 소프트웨어를 갖고 있습니다.◇루닛·뷰노·제이엘케이, 비즈니스 전망은현재 미국에서 제일 비즈니스를 잘 전개하고 있는 기업은 루닛입니다. 루닛은 영상 AI 진단 제품 뿐 아니라 AI를 통한 항암제 동반진단 기술을 같이 보유하고 있습니다. 최근 루닛은 로슈진단의 ‘네비파이 디지털 병리’ 플랫폼에 AI 병리분석 솔루션 ‘루닛 스코프 PD-L1’을 통합하는 협업 계약을 체결했습니다. 네비파이는 병리학 전반의 워크플로우를 지원하는 종합 플랫폼으로, 양사는 AI 알고리즘 개발 및 고도화, 솔루션 통합과 글로벌 판매를 각각 분담하여 진행할 예정입니다.이번 통합으로 루닛의 AI 솔루션은 로슈진단의 글로벌 네트워크를 통해 미국을 시작으로 유럽, 한국, 일본 등으로 확대 적용될 예정이며, 이를 통해 글로벌 디지털 병리 시장에서의 입지를 넓힐 것으로 기대됩니다.로슈진단 네비파이 디지털 병리 루닛 스코프 PD-L1이에 실적 전망도 좋습니다. 루닛은 2024년 매출액 601억을 기록할 것으로 추정됩니다. 지난 5월 진행된 유방암 AI 솔루션 기업 볼파라(Volpara) 인수하며 덩치가 커졌기 때문입니다. 루닛은 볼파라 영업망을 필두로 미국내 입지가 지속적으로 커질 것으로 예상되고 있습니다. 루닛 관계자는 “볼파라 인수를 통해 내년 1000억원 이상의 매출을 달성할 것”이라며 “2025년 손익분기점 달성 목표도 변함이 없다”고 말했습니다.백지우 신한투자증권 연구원도 “볼파라의 매출 대부분은 장기계약 형태”라며 “1년치 선납금을 받는 수주 매출 구조로, 루닛의 외형성 성장에 기여할 것으로 기대된다”고 밝혔습니다. 그러면서 “영상보조 AI 솔루션인 루닛 인사이트는 국내 비급여 청구가 가능해지고, B2C 시장에 진출하는 등 점진적인 매출 성장이 예상된다”며 “AI 바이오마커 플랫폼 ‘루닛 스코프’의 경우 현재 다수의 해외 제약사들과 연구를 진행하고 있어 성장성이 기대된다”고 덧붙였습니다. 뷰노는 2024년 연간 매출액 336억원을 낼 것으로 전망됩니다. 이는 전년 동기 대비 153% 성장한 수치입니다. 영업적자는 15억원을 기록하며 적자를 지속하지만, 지난해 같은 기간(157억원 적자)과 비교해 큰 폭으로 줄어들 것으로 예상됩니다. 특히 올 4분기만 놓고 보면 매출액 125억원과 영업이익 10억원을 기록, 의료 AI 분야 최초로 흑자 전환을 할 것으로 기대되고 있습니다. 또한 올해 하반기 뷰노의 심정지 예측 AI 소프트웨어의 FDA 승인이 예상되기도 합니다. 뷰노와 루닛에 비해 미국 시장 후발주자로 꼽히는 제이엘케이는 2025년에 첫 해외 매출이 발생할 것으로 전망됩니다. 제이엘케이는 올 4분기에 FDA 승인 모멘텀을 보유하고 있습니다.◇K-의료AI 글로벌 리딩 위해 보험수가 개선돼야한국 기업이 지속해서 글로벌 시장에서 두각을 드러내기 위한 관건은 보험수가 적용이라고 업계 관계자들은 입을 모읍니다. 보험수가가 적용돼야 임상현장에서 지금보다 활발하게 쓰일 수 있고, 그래야 실사용 데이터가 쌓이면서 해외 진출을 위한 레퍼런스를 쌓는 데도 도움이 되기 때문입니다.국내 AI영상 기기 보험수가 현황 (데이터=보건복지부)특히 소프트웨어 시장은 대표적인 규모의 경제 시장이라 선도업체의 시장 지배력이 강합니다. 상품 전환비용도 높아 한번 시장의 선두를 차지하면 안정적으로 점유율을 유지할 수 있습니다. 의료AI 역시 이 같은 소프트웨어 시장의 속성을 그대로 따를 것으로 예상됩니다. 하루 속히 해외 진출을 통한 인지도 확보가 중요한 이유입니다.현재 국내에서 의료AI 소프트웨어는 혁신의료기술로 지정돼 3~5년간 비급여나 선별급여로 임상시장에서 활용될 수 있습니다. 9월 말 기준 혁신의료기술로 지정된 의료AI 소프트웨어는 총 16개입니다. 3~5년의 기간이 종료되면 이제까지 비급여 처방내역을 바탕으로 신의료기술 재평가를 통해 급여 지정 여부가 결정됩니다. 약 수십조원 규모로 성장할 의료AI 시장을 5년 뒤, 10년 뒤에도 한국 기업이 선두에서 이끌어갈 수 있을지 그 추이가 주목됩니다.
- AI의사, 전문의보다 유방암 진단 정확도 높았다…AI의료 어디까지 왔나[미래기술-AI진단]①
- 인류의 기술 발전 속도는 시대를 거듭하며 단축되고 있다. 인류가 처음으로 돌을 깨뜨려 만든 도구를 사용한 이후, 화살촉, 돌칼 등 정교한 도구를 사용하기까지 약 250만 년 이상의 시간이 걸렸다. 그 후로 약 1만 년이 지나 ‘호모 사피엔스’는 철기를 들기 시작했으며, 불과 3000년이 지나 인류의 역사를 바꾼 발명품이라 불리는 총이 인간의 손에 들어왔다.약 500년이 지난 1775년 영국에서 산업화가 가능한 증기기관이 발명되며 속도는 더 빨라졌다. 1879년 전구가, 1903년 비행기가 차례로 나왔고 90년도 안 돼서 1991년 인터넷이, 2007년 아이폰(스마트폰)이 등장했다. 아이폰 혁명 이후 13년 만인 2022년 인공지능(AI) ChatGPT가 세상에 나오며 인류의 대격변이 예상되는 상황이다. AI가 사용되는 분야는 다양하지만, 투자가 이뤄지는 분야를 보면 헬스케어 분야가 톱3 중 하나로 꼽힌다. 특히 의료 분야에서의 AI는 거의 필수적 요소가 되고 있다. 암 등을 진단하는 과정에서 의사들이 놓칠 수 있는 부분을 AI가 보좌해 줄 수 있어서다. 이 때문에 구글, 마이크로소프트 등 빅테크를 비롯 삼성과 SK 등 국내 대기업도 영상 AI 진단 분야에 연이어 뛰어들고 있다. 이데일리는 의료 분야에서 AI가 어떤 방식으로 사용되는지, 우리 기업들은 어떻게 글로벌 시장에서 앞서 두각을 드러내게 됐는지 살펴봤다. [편집자주]인류 기술 발전 역사 (데이터=삼정KPMG 경제연구원)[이데일리 김승권 기자] 바야흐로 인공지능(AI) 전성시대입니다. 챗GPT라는 괴물의 등장은 구글 알파고가 바둑의 신 이세돌을 꺾은 이후 두 번째로 전 세계를 뒤집었습니다. 이후 AI는 우리 생활 곳곳에 침투하고 있습니다. 그 중이 대기업들이 주목하고 있는 분야가 바로 AI의료 분야입니다. AI의료는 AI헬스케어에서 조금 더 세분화된 개념입니다. 병원과 연계된 분야에서 사용되는 AI의료와 개인이 건강관리 분야에서 사용하는 웰니스가 합쳐진 개념이 AI헬스케어인 것입니다. AI의료는 다시 △영상 암 검진 △혈액 암 검진 △영상 병변 탐지 △병리 분석 △신약개발 △응급상황 감지 △예후 예측 △의료 로봇 수술 △의료 데이터 분석 △의료 행정 최적화 등의 분야로 분류됩니다. ◇의료영상 분야에서 인공지능이 할 수 있는 역할은AI는 암을 조기진단하고, 뇌졸중을 예측하는 수준으로 발전했습니다. 또한 심혈관계 질환, 안구건강 등에도 AI를 적용하면 질병을 최대한 막을 수 있습니다. AI는 알고리즘을 사용하여 다량의 의료 데이터를 분석하는 데 최적화되어 있습니다. 먼저 엑스레이, CT 스캔, MRI 자료 등에서 유의미한 정보를 식별하고, 상관관계를 찾아 질병의 징후를 감지합니다. 또한 정보 취합을 통해, 최종 진단을 내리고 고객 맞춤형 치료 방법을 설계하는 역할을 수행하기도 합니다.AI가 사용하는 의료 데이터는 환자의 진료기록, 임상 시험 정보, 진료 초기 영상과 치료 후 영상데이터, 보험청구 정보, 학계논문 등 기존 의료 데이터뿐 아니라 생체 데이터, 라이프로그, 유전체 정보 등 기존에 확보하기 어려웠던 새로운 데이터까지 다양합니다. 이런 복잡한 데이터를 융합하고 기억하여 의료적 판단을 내릴 수 있어서 AI가 전문의보다 유리하다는 것입니다. 또한 의료AI는 막다른 골목에 놓인 현 상황을 타개할 수 있다는 점에서 앞으로 의료서비스에 핵심 역할을 할 것으로 예상됩니다. 저출산 고령화로 더 많은 의료진이 필요하지만 정작 절대적인 의사의 수는 줄어들고 있는 상황의 한 대안이 될 수 있다는 것입니다.실제 보건의료빅데이터 개방시스템에 따르면 국내 연간 영상촬영 건수는 엑스레이, 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), 자기공명혈관조영술(MRA)을 모두 포함해 2억1900만건에 달합니다. 같은 해 국내 영상전문의 수가 3910명이었음을 감안하면 영상전문의 1명당 하루 평균 224건(연 근무일수 250일 기준)을 판독해야 한다는 이야기가 되는 셈입니다. 인구가 많은 수도권 지역의 영상전문의라면 하루에 400건 안팎의 영상촬영을 판독해야 합니다.최우식 딥노이드 대표는 “의료산업이 ‘치료’에서 ‘예방’으로 바뀌고 사회는 고령화돼 의료영상 데이터가 급증하는데 영상 전문의 수는 4000명에서 제자리걸음 중”이라며 “AI 영상진단보조 소프트웨어의 도움을 받아 업무 효율성을 높이려는 영상 전문과 기본적인 부분은 직접 보고 환자들에게 알려주려는 비 영상전문의들의 수요가 꾸준할 것”이라고 예상했습니다.◇AI의사 만드는 구글...어디까지 발전했나해당 분야에 글로벌 리더는 구글과 마이크로소프트 등 빅테크들 입니다. 구글은 사실 챗지피티를 만든 오픈AI보다 먼저 헬스케어 분야에서 AI 고도화에 뛰어든 기업입니다. 구글은 먼저 인류의 난제로 남은 암 정복을 위해 개발에 뛰어들었습니다. 그리고 놀라운 결과를 발표했습니다. “AI의사가 실제 전문의보다 유방암 진단율이 정확하다”는 것이었습니다. 통상 유방암은 의사가 유방조영술(X-선 촬영) 결과를 살펴 암세포를 찾아냅니다. 하지만 암세포가 있어도 유방 조직에 가려지는 경우가 많아 찾아내기가 쉽지 않습니다. 미국암협회에 따르면 연간 3300만 건의 유방암 검사가 시행되지만 이 중 약 20%는 암세포가 있는데 찾아내지 못합니다. 암이 없는데 잘못 진단하는 사례도 많습니다.이에 구글은 영국과 미국에서 각각 7만6000명, 1만5000명 이상의 유방조영술 결과를 활용해 AI를 학습시켰습니다. 그 결과 암 환자를 음성이라고 오진한 비율이 미국과 영국에서 각각 9.4%, 2.7% 낮게 나왔습니다. 암세포가 없는데 암이라고 오진한 비율도 각각 5.7%, 1.2% 낮았습니다. 또 다른 실험에서는 AI와 인간 전문의 6명에게 무작위로 선택한 유방조영술 사진 500장을 놓고 진단하도록 했습니다. 그 결과도 AI의 오진 비율이 전문의보다 낮게 나왔습니다.구글 AI의사 메드-제미나이 (사진=구글)이로부터 4년이 흐른 지금, 구글의 AI 의사는 얼마나 더 발전했을까요. 이제 구글은 생성형 언어모델을 활용해 암 진단 뿐 아니라 다양한 질병을 자체적으로 판단하는 수준까지 발전했습니다. 구글 연구진은 최근 알카이브(arXiv)에 공개한 연구논문를 통해 환자인척 연기한 배우 20명을 대상으로 가상의료 진단 채팅을 진행한 AI 진단시스템과 실제 의료진과의 비교한 연구 결과를 네이처에 발표했습니다. 연구진은 의료 진단을 위해 개발된 언어학습기반 AI시스템 AMIE(Articulate Medical Intelligence Explorer)를 활용, 영국, 캐나다과 인도에서 환자 역할을 연기한 20명의 배우를 대상으로 진행한 호흡기와 심혈관 등 6개 질환에 대해 149건의 진단 사례를 실제 1차 의료진 23명의 진료 상담사례와 비교했습니다. 대화 방식은 문자 채팅 방식으로 진행됐습니다. 결과적으로 환자의 질환 정보의 취득 양과 진단의 정확도는 비슷했으며 AI가 좀 더 나은 진료 과정의 공감대가 형성한 것으로 평가됐습니다. 특히 공손한, 사태 및 치료에 대한 설명, 관심과 헌신 표현 등 대화품질은 26개 항목 중 24개 기준에서 의사보다 더 나은 평가를 받은 것으로 나타났습니다. ◇AI영상 의료의 미래는AI의사는 앞으로 개인의 생활패턴을 분석하여 맞춤형 건강관리를 코칭하고, 의료 서비스를 추천하는 등의 의사결정을 지원하며, 딥러닝 기반의 학습 및 가설검증을 통해 새로운 치료법 개발을 추진하는 등 다양한 역할을 할 수 있을 것으로 예상됩니다. 또한 예측 모델링을 통한 환자 대기시간 감소나 진료과목별 지식 공유로 의사 간의 협진 활성화, 만성질환에 대한 실시간 원격 모니터링 등의 프로세스 효율화도 이루어 낼 수 있습니다. 특히 AI영상 진단 분야 인공지능 모델은 병변을 자동으로 발견(detection)하고 중등도를 분류(triage)하거나 진단(classification), 정량화(quantification) 하는 등 판독자를 돕는 역할을 수행해왔습니다. 앞으로는 영상을 해석하는 데에서 벗어나 영상을 바탕으로 환자의 예후를 예측하는 데에도 활용되며, 인공지능을 기반으로 발굴된 영상 생체 표지자(image biomarker)를 사용하여 질환을 선별하거나 합병증을 예측할 수도 있을 것으로 예상됩니다.시장성은 이미 검증됐다고 평가됩니다. 시장 조사 기관인 마켓앤마켓(MarketsandMarkets)은 2017년 14억 3300만 달러(약 1조 9087억원)였던 글로벌 AI헬스케어 시장 규모가 2023년 158억 300만 달러(약 21조 495억원)까지 증가했으며, 2030년에는 1817억 9000만 달러(약 242조 1442억 원)까지 폭발적으로 성장할 것으로 내다봤습니다. 특히 이미 선제적으로 AI 기술을 도입해 왔던 금융, 유통·소비재, 제조산업과 비교해 봤을 때도 AI 헬스케어 산업의 성장 속도가 월등히 빠른 것으로 나타났습니다. 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률을 비교해 보았을 때 금융(32.4%), 유통·소비재(34.7%), 제조(35.7%)보다 높은 41.8%를 기록할 것으로 전망됩니다. 뇌출혈이 의심되는 환자 뇌 CT 영상(왼쪽)과 뇌출혈 영상 판독 AI모델이 출혈 병변(화살표) 존재와 위치를 식별한 영상. (사진=SK)이에 국내 대기업들도 투자를 확대하는 추세입니다. 재계 1, 2위인 삼성과 SK는 최근 AI 영상 진단 분야에 투자를 확대하고 있습니다. 삼성메디슨은 최근 프랑스 초음파 AI 진단 소프트웨어 업체 소니오를 인수했고, SK C&C는 뇌질환 AI영상 진단 제품 라인업을 늘리고 있습니다. 특히 최태원 SK그룹 회장이 AI 관련 분야에 투자를 확대를 주문하며 시장의 기대감은 점점 커지고 있는 상황입니다. SK그룹은 AI·반도체 계열사 간 시너지 확대를 위해 약 80조원을 투자하기로 했습니다. 삼성SDS 또한 유방암 재발 예측 AI영상 진단 소프트웨어를 개발했습니다. 삼성SDS 관계자는 “AI 기반 정밀 의료 솔루션 개발 국가 과제에 참여, 삼성서울병원과 공동으로 유방암의 재발을 예측하는 인공지능 기술을 개발했다”며 “해당 프로그램을 통해 의료진은 유방암 수술을 받은 환자의 향후 암 재발 위험 예측을 통해, 재발 위험이 의심되는 환자에게 개인별 적절한 치료를 제시할 수 있다”고 설명했습니다.네이버, 카카오 등 테크 기업에 이어 삼성그룹 계열사, SK C&C까지 AI의료 시장에 본격 참전하면서 AI 의료기기 시장은 한층 탄력받을 전망입니다. 기존 사업자인 루닛과 뷰노 등 소프트웨어 기업들도 이를 반기고 있습니다.루닛 관계자는 “대기업에서 AI영상 진단 분야에 진출하는 것은 일정 부분 도움이 될 것으로 보여진다. 대규모 투자가 있다면 시장의 파이가 분명 커질 것”이라고 전망했습니다. 다만 그는 “하지만 투자의 방식이 소규모 스타트업을 연이어 인수하며 기술적인 부분을 독점하고 가격 경쟁력을 우위로 가져가는 ‘치킨 게임’ 형태가 된다면 이는 우려스러운 방향일 수 있다”고 덧붙였습니다.
- 2차전지산업, EU 규제 완화 가능성…선별적 접근 필요-NH
- [이데일리 김경은 기자] 내년 유럽의 이산화탄소(CO10) 규제 강화를 앞두고 유럽연합(EU) 집행위원장이 자동차 산업 경쟁력 확보를 위한 전략 대화를 계획하고 있어 규제 완화 가능성이 대두되고 있다. 주민우 NH투자증권 연구원은 30일 보고서를 통해 이같이 진단하면서 “2차전지 산업의 성장률 전망치를 낮추고 선별적인 접근이 필요할 것으로 보인다”고 밝혔다.EU 집행위원장은 2025년 1월 EU 자동차 산업의 미래를 위한 전략 대화를 가질 예정이며, 이 대화를 통해 자율주행 기술, 탈탄소화, 고용창출, 규제 간소화, 재정지원 등의 주제를 산업계와 논의할 계획이다. 이러한 움직임은 유럽의 CO10 규제안에 변화를 가져올 것으로 예상되며, 특히 초과 배출 시 부과되는 벌금 부담을 낮출 가능성이 있다.영국에서도 전기차 의무 판매 제도(ZEV)를 재검토하기 위한 공청회를 개최하고 있어, 유럽과 영국 모두에서 규제 완화 가능성이 엿보인다. 다만 전기차 소비 촉진 방안도 함께 논의되고 있어 중장기적인 방향성은 변화가 없을 것으로 보인다.그는 “이러한 상황을 고려할 때 2025년 유럽 전기자동차(xEV) 판매 성장률은 기존 전망치 20%에서 10%로 하향 조정될 가능성이 있다”고 전망했다. 이어 미국의 xEV 판매 성장률은 3%로 예상되며, 상반기까지 견조한 흐름을 이어가다가 하반기에 둔화될 것으로 전망했다.전체적으로 중국을 제외한 글로벌 xEV 판매 성장률은 10% 수준으로 예상되며, 이는 올해 2% 성장 대비 개선될 전망이지만 2차전지 업체들의 가동률을 크게 상향시키기는 어려울 것으로 봤다.다만 정책 불확실성이 피크아웃(Peak out)하고 주요 신차 출시가 예정되어 있어 선별적인 매수 전략은 여전히 유효하다고 덧붙였다. 특히 테슬라 밸류체인 관련 기업들이 선호되며, 리튬 가격의 계절성과 테슬라 신차 출시 시점을 고려할 때 2~3월이 매수 적기로 판단했다.주 연구원은 “2차전지 주가는 리튬 가격과 대체로 동행하는 경향이 있으며, 리튬 가격은 연초에 강세를 보이는 패턴이 있다”며 “또한 테슬라의 신모델 출시 기대감이 고조될 시기와 맞물려 테슬라 밸류체인 중심의 반등이 예상된다”고 말했다.
