[국내 AI 스타트업 ②] 국내 헬스케어 스타트업의 비즈니스모델은?

인공지능(AI)는 4차 산업혁명의 두뇌다. 사물인터넷(IOT) 기반의 가전 및 전자기기, 자동차 등 산업계와 생활 전반에 AI가 결합되며 4차 산업혁명은 결국 인공지능 혁명이라까지 불린다. 미국, 중국, 영국 등 AI 선진국에 비해 우리나라 AI 기술은 걸음마 단계에 불과한 것으로 평가된다. 알파고로 유명한 구글, 최초의 가정용 스피커형 음성인식 플랫폼을 선보인 아마존, AI를 활용한 맞춤 서비스를 제공하고 있는 페이스북, 중국 최대 검색 엔진 바이두 등 글로벌 ICT 기업들을 비롯한 세계 각국의 스타트업들은 앞다퉈 인공지능 관련 기술에 투자와 역량을 집중하고 있다. 이에 한국정보화진흥원(NIA)은 'A.I. 플러스 시리즈'를 통해 '우리나라 A.I. 기업 현황조사 보고서 ver 1.0'을 발표했다. 이 보고서는 국내 AI 관련 스타트업을 헬스, 플랫폼, 하드웨어, 라이프, 금융 및 전자상거래, 교육 등 6개 분야로 정리하고 대기업의 전략을 소개한다. 이를 통해 국내 기업들의 AI관련 현황을 파악하고 향후 계획을 살펴보고자 한다. 

◇ 헬스(Health) 관련 국내 AI 스타트업

▲ 네오펙트(NeoFect)

네오펙트는 2010년 설립된 중추신경계 질환 환자 재활치료를 위한 스마트 재활 솔루션을 제공하는 기업이다. 재활 관련 하드웨어 제조와 기능성 게임을 제작하는 소프트웨어 제작 및 서비스를 제공한다. 

2012년부터 2016년까지 다수의 벤처캐피털로부터 약 118억원의 투자를 유치했고 '2014년 제9회 디지털 이노베이션 대상'과 '2017년 CES 혁신상'을 수상하기도 했다. 

2015년 샌프란시스코 법인을 설립한데 이어 지난해 독일 뮌헨 법인도 설립했다. 삼성서울병원, 세브란스병원, 서울대학병원, University of Wisconsin-Madison 등과 임상시헙 파트너를 맺고 있으며, 제품 개발을 위해 단국대학교, 국립재활원, 서울대학교, 카이스트(KAIST)와도 협력중이다. 

네오펙트가 개발한 '라파엘 스마트 재활 솔루션'은 중추신경계 질환 환자의 재활을 돕는 솔루션이다. 

실시간 바이오 피드백 장치인 라파엘 스마트 글러브를 착용하고 재활 학습 알고리즘이 내장된 재활훈련 게임을 하면 체계적인 데이터 분석이 가능한 종합 재활 프로그램을 제공한다. 

치료사가 옆에 없어도 환자 맞춤형으로 게임 강도를 조정해 재활 훈련을 시키는 AI 알고리즘을 도입했다. 또 클라우드를 통해 의사와 연결되고 재활훈련 데이터가 의료진에게 공유되며 다른 환자와의 비교와 경쟁을 통해 자신의 상태를 객관적으로 파악할 수 있다. 

어깨 질환(오십견)으로 인한 통증을 완화할 수 있는 바른 운동법을 제공하는 네오펙트 어깨 건강 운동 앱도 개발했다. 운동 진행을 자동으로 기록해 꾸준히 운동을 할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 

네오펙트가 개발한 라파엘 스마트 재활 솔루션은 국립재활원, 서울대학교병원, 단국대학교병원 등 국내 10개 이상의 병원에서 사용되고 있다. 

2014년 FDA 승인 후 2016년 미국 시카고의 세계적 재활 병원인 RIC에도 4대를 판매했으며, 미국 재향군인회 심사를 통과해 '보장품목'에도 포함돼 있다. 

▲ 뷰노 코리아(vuno)

뷰노 코리아는 딥러닝 기반 의료데이터 학습 및 진단보조 소프트웨어를 개발하는 스타트업이다. 폐암 등 폐 질환과 관련된 CT사진 인식을 통해 의사 수준의 정확도를 갖는 진단보조 기능을 제공한다. 

국내 다수의 종합병원과 다양한 질병에 대한 진단 보조 소프트웨어 개발을 협력중이다. 

자체 개발 딥러닝 엔진인 VunoNet은 2015년 이미지 인식 기술 국제대회 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) 분류 분야(CLS Task) 5위 입상하기도 했다. 

뷰노 코리아는 소아 골 연령 판독 소프트웨어, 폐 질환 정량화와 폐 영역 자동분할, 폐 X-ray 판독, 안저 사진(Funduscopy) 판독 등의 기술을 개발 및 상용화를 준비중이다. 

소아 골 연령 판독 소프트웨어는 X-ray 영상을 육안으로 관찰하며 서적을 참고해 의사가 비교 판독하는 현재 진료 환경을 인공지능 기술인 딥러닝을 기반으로 학습된 모델이 자동 판독하고 골 연령 확률을 제시하는 기술로 정확도 96% 이상이다.

현재 국내 최초 인공지능 기술 기반 의료 진단 보조 소프트웨어로 인허가를 준비중이다. 

폐 질환 정량화는 영상의학 전문의가 판독하기 어려운 폐 질환을 폐 CT 영상에 기반해 97%의 정확도로 정량화한다. 이를 기반으로 유사 환자를 검색해 진단을 보조하는 시스템을 개발중이며 2017년 후반기 상용화가 목표다. 

폐 CT영상의 고속처리 및 추가 분석을 위한 폐 실질 영역 분할 모델을 순수 딥러닝 기반으로 개발해 정확도 98.93%를 달성했으며 상용화를 진행중이다. 

뷰노가 개발한 뷰노메드를 통한 폐암 진단도 가능하다. 뷰노메드는 딥러닝 기술을 이용한 폐암 진단 보조 소프트웨어로 축적된 폐암 CT 사진과 진단 데이터를 학습해 해당 환자의 폐암 여부를 진단한다. 

두 명의 의사가 같은 CT 촬영 사진으로 진단할 때 일치 확률이 60%에 불과한데 반해 뷰노메드는 폐 질환 분류 정확도가 97%에 달한다. 이는 비슷한 기능을 하는 기존 프로그램의 91%에 비해 상당히 높은 수준이다. 

▲ 토모큐브(tomocube)

토모큐브는 의료 및 과학기술용 3차원 입체 현미경 개발업체다. 디지털 홀로그래피 기술을 기반으로 CT 촬영 원리를 현미경 수준에서 구현한 것이 특징이다. 투명하고 매우 작은 생체 세포 관차르이 한계를 극복하고 세포의 물리적 현상을 손쉽게 이해할 수 있는 기술을 구현한다. 

실시간 세포 관찰 현미경과 기계학습(머신 러닝)을 결합해 암이나 당뇨 같은 질병의 조기 진단과 치료를 지원한다. 지난해 한국생산기술연구원 주관 올해의 10대 기계기술을 수상했다. 

토모큐브가 개발한 세계최초 3차원 현미경인 HT-1은 살아있는 세포를 염색의 과정 없이 실시간 관찰이 가능하다. 전에는 불가능했던 세포의 실시간 영상 측정 및 세포 내부 관찰이 가능하게 되며, 세포의 질량, 탄송도 같은 수치까지 정량화 할 수 있게 됐다. 

딥러닝 기반의 이미지 인식 기술을 현미경에 적용해 인공지능이 생체 세포를 실시간으로 관찰하고 질병 감염 여부를 판단할 수 있는 기반 기술을 제공한다. 

토모스튜디오는 HT-1 입체 현미경과 연결해 사용하는 단층사진 시각화 및 분석 소프트웨어다. 웍플로우 인터페이스, 데이터 백업, 빠른 이미지 작성, 데이터 분석, 입체 염색(디지털 색상 추가), 동적 이미지 프로세싱 등의 기능을 수행한다. 

박용근 카이스트 물리학과 교수와 정용 바이오 및 뇌공학과 교수 공동연구팀이 토모큐브의 HT-1을 이용해 알츠하이머 질환을 정량적으로 연구할 수 있는 광학 기술을 개발했다. 

홀로그래피 현미경은 빛의 간섭을 이용해 별도의 염색 과정 없이 조직의 굴절률 분포 수치를 계산할 수 있으므로 기존 조직 병리학 기법에서 뇌 조직 염색시 발생하는 왜곡을 제거해 질병 진단에 필수적인 정량적, 객관적 데이터를 제공한다. 

이 기술은 세포 생물학, 연구실 실험, 재생의학, 미생물학 등 다양한 의료 학술 분야에서 사용중이다. 

▲ 루닛(Lunit)

루닛은 딥러닝 기술 기반의 의료영상 임상 진단 솔루션인 DIB(Data-driven Imaging Biomaker)를 개발중이다. 

'14년 케이큐브벤처스로부터 1억원, '15년 소프트뱅크벤처스, 포메이션8, 케이큐브벤처스 등으로부터 20억원, '16년 인터베스트, 미래에셋벤처투자, 소프트뱅크벤처스코리아,케이큐브벤처스 등으로부터 30억원을 투자받았다. 

2014년에는 이미지 인식 기술 국제대회인 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)에 참가해 7위에 올랐으며, 2015년에는 5위로 입상했다. 

병리조직검사는 환자의 수술 및 후속 치료 결정에 중요한 역할을 한다. 루닛의 스코프(Scope)는 현미경에서 더욱 쉽게 조직 세포 이미지를 얻어 공유할 수 있고 유사분열세포와 같은 단순하지만 중요하고 놓치기 쉬운 부분의 검출을 지원한다. 

현재 조직세포 이미지를 획득하기 위해서는 고가의 스캐너가 필요한데, 스코프는 보다 쉬운 이미지 획득 하드웨어와 딥러닝 알고리즘으로 구성됐다. 

글로벌 디지털 병리학 시장은 약 2조원 규모다. 대부분 스캐너, 스토리지와 같은 하드웨어에 초점이 맞춰져 있다. 분석 소프트웨어의 경우 경쟁사들이 기존의 기계학습 알고리즘을 사용하고 있기 때문에 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것으로 기대된다. 

루닛의 기술은 흉부 X-ray 촬영이나 유방조영술에 활용된다. 흉부 X-ray 촬영용 DIB는 폐렴, 폐기종, 미만성 간질 폐 질환, 결핵, 폐암 및 폐 전이 등의 사진에서 비정상적인 병변을 진단하고 의사의 진단을 도와주는 역할을 한다. 

유방 조영술을 위한 DIB는 유방암 검진 속도 향상을 위해 개발됐다. 주로 유방암 검진에 초점을 맞추고 있는 개발 초기 단계지만 악성 확률을 예측하는 것을 목표로 개발을 진행중이다. 

▲ 스탠다임(Standigm)

스탠다임은 신약 개발의 효율성과 성공 확률을 높이는 인공지능 소프트웨어 '스탠다임 솔루션'을 개발중이다. 2018년 출시가 목표다. 

지능형 봇과 기계학습 기술을 결합한 솔루션으로 신약 개발 프로세스 소요 시간과 비용을 절감하는 것이 목표다. 대규모의 의학, 생물학 정보를 학습해 약물의 작용 기전을 예측하는 컴퓨터 모델링 기술을 보유했다. 

스탠다임 솔루션은 실제 데이터에 최신 기계학습 기술을 적용해 질병 치료에 더욱 효과적인 기존 약물들의 조합과 용도 변경 탐색 문제를 해결한다. 

신약 개발 과정의 약물 후보군 및 임상 환자군 선별을 최적화해 약물 개발의 효율성을 향상시키고 가장 유망한 대안에 자원 투입을 집중할 수 있도록 한다. 

▲ 비트파인더

비트파인더는 실내환경 개선 솔루션을 개발중이다. 향후 건물 규모의 환경 개선이 가능한 솔루션까지 개발할 계획이다. 사용자의 거주 환경과 관계없이 어웨어(Awair)의 컨트롤 아래 최적의 실내환경을 경험할 수 있도록 하는 것이 목표다. 

비트파인더가 개발중인 어웨어는 내부센서로 온도, 습도, 이산화탄소, 화학물질, 미세먼지농도 등 실내공기 상태를 측정해 각종 해결책을 제시해주는 IoT(사물인터넷) 제품이다. 

와이파이, 블루투스 등을 내장해 일반 공기청정기, 가습기를 스마트 기기로 변화시키는 솔루션도 곧 출시할 예정이다. 

어웨어는 사용자의 관심, 앱 사용 패터느 주변 환경에 대한 심층적 분석에 기반해 맞춤형 팁을 제공한다. 네스트, 아마존 에코, 웹기반 자동화 서비스인 IFTTT와 연동해 사용이 가능하다. 

차기 제품인 어웨어 글로우를 통해 스마트 장비가 아닌 기존의 다양한 가전기기를 스마트폰을 통해 원격 사용이 가능한 서비스를 제공할 예정이다.