메디칼타임즈=이인복 기자대한중환자의학회를 중심으로 국내 대학병원 교수들이 응급실에서 패혈증 환자의 사망을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발해 눈길을 끌고 있다.특히 이 모델은 현재 패혈증 표준 지표로 쓰고 있는 순차적 장기부전 평가(SOFA)보다도 우수한 정확도를 보였다는 점에서 향후 임상 적용 가능성에 청신호가 켜졌다.응급실 패혈증을 예측하는 인공지능 모델이 나왔다.5일 대한의학회 국제학술지 Journal of korean medical science에는 머신러닝을 기반으로 하는 응급실 패혈증 환자 조기 예측 모델에 대한 실증 연구 결과가 공개됐다(10.3346/jkms.2024.39.e53).패혈증은 감염에 대한 신체 반응으로 발생하는 복합증후군으로 전 세계적으로 병원 내 사망의 주요 원인이 되는 질환이다.특히 초기 처치에 실패시 빠르게 사망까지 이어진다는 점에서 무엇보다 조기 진단과 치료가 중요한 지표가 되는 것이 사실.이로 인해 현재 응급실 등 임상 현장에서는 순차적 장기부전 평가(SOFA) 점수를 통해 환자를 분류하고 이에 맞춰 치료를 진행하고 있다.그러나 문제는 SOFA 또한 민감도와 특이도가 낮다는데 있다.6개의 항목을 점수로 환산하고 이를 합산해 계산하는 방식을 활용한다는 점에서 일정 부분 사망 위험 감지에 도움은 되지만 다양한 장기간 상호 작용이 반영되지 않는다는 점에서 한계가 있기 때문이다.이로 인해 이를 기반으로 하는 패혈증 사망 예측도 난항을 겪어온 것이 사실이다.대한중환자의학회와 강원대 의과대학, 울산대 의과대학 등 국내 다기관 연구진이 이를 보완할 수 있는 인공지능 모델 개발에 나선 것도 이러한 배경 때문이다.각 머신러닝 모델별 정확도 분석대규모 데이터를 활용해 보다 예측력이 높은 패혈증 사망 예측 모델을 만들기 위한 시도인 셈이다.이에 따라 연구진은 중환자의학회 산하 패혈증연구회가 진행중인 전국 코호트 연구 데이터를 활용해 5112명의 패혈증 환자의 다차원 데이터를 추출하고 여러개의 머신 러닝 모델을 학습시켰다.구체적으로 로지스틱 회귀 모델과 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XG Boost, Cat Boost, Light GBM 등이다. 또한 입원 당일 측정된 44개 임상 변수를 SOFA에 적용한 모델도 비교했다.그 결과 이 중 Cat Boost모델은 곡선 아래 면적(AUC)가 0.800을 기록하며 가장 높은 정확도를 보여줬다. 또한 Light GBM 모델이 0.795로 뒤를 이었다.특이도 또한 Cat Boost모델이 0.937로 가장 높았다. 이어서 Light GBM이 0.937로 마찬가지 결과를 보였다.반면 동일한 환자에 대해 SOFA를 기반으로 한 모델은 곡선 아래 면적이 0.678에 불과했다.결과적으로 현재 표준 지표보다 Cat Boost모델이 환자의 임상 정보를 통해 최적의 예측력을 보여준다는 것을 증명한 셈이다.연구진은 "새로 확립된 머신러닝 모델, 특히 Cat Boost모델은 패혈증 환자의 사망률 예측에 최적의 성능을 발휘했다"며 "기준선에서 얻은 여러가지 임상 변수를 활용하면 현재 지표인 SOFA를 사용하는 것보다 조기 예측에 더 정확한 결과를 얻을 수 있다는 것을 시사한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자GE헬스케어가 전 세계 기업 중 FDA 승인을 받은 AI 의료기기 최다 보유 기업으로 꼽혔다.GE헬스케어는 미국 식품의약국(FDA)이 발표한 인공지능(AI) 기반 의료기기 승인 목록에서 58개의 제품을 510(k) (시판전 신고) 승인 또는 허가받으며 등록 건수 1위를 차지했다고 31일 밝혔다.  GE헬스케어는 2022년 FDA가 발표한 해당 목록에서도 마찬가지로 1위를 차지한 바 있다.GE헬스케어는 스마트 기기, 표적 치료법, 질병별 특화 치료, 디지털 솔루션 등을 포함하는 정밀 의료를 캐치프레이즈로 걸고 디지털 전략에 AI기술을 중점에 두고 있다. 정밀 의료는 데이터를 통합해 임상 치료의 비효율성을 해소하고 치료 경로 전반에 걸쳐 환자 치료의 질을 개선하기 위한 치료 접근법.  GE헬스케어는 의료진이 의료 시스템 전반에서 데이터를 활용하고 운영 및 진단 문제의 효율을 높이며 맞춤형 진료를 통한 더 나은 환자 치료 결과를 위해 AI의 역량을 최대한 활용할 수 있는 기술을 개발하고 있다.GE헬스케어 CTO 타하 카스-하우트 박사는 "AI 개발은 아직 초기 단계라 할 수 있지만 미래 의료 서비스의 잠재력은 엄청나다"며 "병상 예측, 환자 모니터링, 조기 진단, 검사 가이드에 이르기까지 맞춤화, 정밀성, 비용 절감, 접근성 및 의료 형평성에 기여하는 등 헬스케어 분야에서 AI의 잠재력은 가장 높다고 할 수 있다"고 말했다.이어 그는 "GE헬스케어가 AI 기반 의료기기 승인에서 선두를 지키는 것은 획기적인 기술 개발을 위한 우리의 노력을 입증하는 것"이라며 "앞으로도 의료 서비스의 디지털 전환과 환자 치료 결과 개선을 위해 최선의 노력을 다할 것"이라고 덧붙였다.실제로 FDA에서 승인받은 GE헬스케어의 주요 기술을 보면 이같은 노력이 드러난다.일단 소닉 DL (Sonic DL)은 MRI의 보다 신속한 촬영을 위한 딥러닝 기술로 첨단 AI 알고리즘을 활용해 스캔 시간을 심장 박동 한 번의 시간으로 크게 단축한 기술이다. 소닉 DL은 딥러닝의 힘을 활용해 이미징 프로토콜과 이미지 재구성을 최적화함으로써 의료진이 MRI 촬영을 보다 효율적으로 수행하여 스캔 시간을 최대 83%까지 단축할 수 있도록 지원한다.Precision DL도 눈여겨 봐야할 기술이다. 이는 GE헬스케어의 딥러닝 기반 이미지 처리 소프트웨어로 기존의 Time-of-Flight PET/CT 스캐너에 비해 작고 낮은 대비의 병변을 더 잘 검출할 수 있도록 설계됐다.캡션 가이던스(캡션 헬스)는 고품질의 심장 초음파 이미지를 캡처할 수 있도록 사용자에게 실시간 가이드를 제공하는 AI 기반의 기능이다.  GE헬스케어는 2023년 2월 캡션 헬스를 인수하였으며 현장 진료용 초음파 시스템인 베뉴(Venue) 제품군은 이 스캔 안내 기술을 통합한 최초의 초음파 솔루션으로 이름을 올리고 있다.한편, FDA는 공식 홈페이지를 통해 인공 지능 및 머신 러닝(AI/ML) 지원 의료 기기 목록에서 510(k) 승인, De Novo 요청 또는 시판 전 승인(PMA) 내역을 공개하고 있다. 이 목록에는 최근 GE헬스케어가 인수한 BK 메디칼 및 캡션 헬스(Caption Health) 제품을 포함해 58개의 GE 헬스케어 510(k) 허가 또는 승인 사항이 명시돼 있다.

메디칼타임즈=이인복 기자에이아이트릭스(대표 김광준·유진규)는 멀티 모달 데이터를 활용한 환자 상태 악화 예측 향상에 관한 연구 논문이 세계 최대 의료 AI 학회인 2023 머신러닝 헬스케어(MLHC, Machine Learning for HealthCare)에 우수 논문으로 채택됐다고 19일 밝혔다.MLHC 2023에 채택된 에이아이트릭스의 논문은 전자 건강기록(EHR, Electronic Health Record)의 다중 모달리티를 사용함에 따르는 문제점을 개선하기 위한 연구다. EHR을 사용한 기존 임상 현장에서는 다양한 모달리티를 통해 풍부한 정보를 제공하지만 사용하는 모달리티가 증가함에 따라 계산량 또한 증가하고, 데이터 입력 주기가 불규칙적인 문제들이 존재했다.본 연구에서 에이아이트릭스가 개발한 ▲통합된 멀티모달 임베딩(UMSE, Unified Multi-modal Set Embedding) 모듈과 ▲유연한 멀티모달 학습방식(Modality-Aware Attention with Skip Bottleneck)은 원본 데이터만을 사용해 불규칙적인 데이터 입력 문제를 해결했다.특히 일부 데이터가 누락된 환경에서도 가진 데이터를 효과적으로 처리하고 활용해 환자 상태 예측 성능을 높였다.이에 따라 에이아이트릭스가 개발한 모델은 12시간 이내 환자에게서 발생할 수 있는 사망률, 승압제(Vasopressor) 사용, 기관 내 삽관(Intubation) 발생 예측에서 다른 기존 모델들 대비 우수한 성능을 확인했다.해당 논문은 MLHC 2023에 제출된 논문 중에서도 탁월한 소수의 연구에만 주어지는 구두 발표(Oral Presentation)에 선정돼 오는 8월 11일부터 12일까지 미국 뉴욕 콜롬비아 대학에서 열리는 컨퍼런스에서 발표될 예정이다.에이아이트릭스 이관형 연구원은 "이번 연구를 통해 인공지능 또한 실제 의료진과 유사한 방식으로 생체신호, X-Ray 이미지, 임상 노트 데이터 등을 종합적으로 활용해 환자 상태 예측의 정확성을 높인다는 점을 확인할 수 있었다"며 "특히 3가지 이상의 EHR 멀티모달 딥 퓨전은 최초의 케이스"라고 설명했다.이어 그는 "이번 구두 발표는 에이아이트릭스의 인공지능 기술력과 연구 성과를 전 세계적으로 선보일 수 있는 기회라고 생각한다"며 "앞으로도 의료진이 임상 현장에서 고위험 환자를 효과적으로 선별해 신속하게 의사결정 하는데 도움이 될 수 있도록 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.한편, MLHC는 의료 빅데이터를 활용한 인공지능 기술 분야 최대 학회로 지난 2011년부터 매년 개최되는 컨퍼런스에서는 인공지능, 머신 러닝 그리고 임상 및 의학 전문가의 활발한 교류와 토론이 이뤄지고 있다.

메디칼타임즈=이인복 기자전립선암 유전자를 분석하는 글리슨 점수(Gleason)에 전립선 특이 항원(PSA) 결과를 결합해 머신러닝을 시키면 전립선암 재발을 80%의 확률로 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.글리슨 점수나 PSA 단독으로 한계가 있던 재발율을 획기적으로 높일 수 있다는 점에서 향후 더 많은 학습을 진행한다면 임상 적용 가능성이 높다는 것이 전문가들의 의견이다.글리슨 점수와 PSA를 더해 전립선암 재발 위험을 예측하는 인공지능이 나왔다.현지시각으로 14일 미국병리학회지(The American Journal of Pathology)에는 글리슨 점수와 PSA를 결합한 데이터를 학습한 인공지능의 정확도에 대한 연구 결과가 게재됐다(doi.org/10.1016/j.ajpath.2022.12.013).전립선암은 전 세계 남성들에게 매우 빈번하게 발생하는 암으로 대체적으로 근치적 절제술이나 방사선 요법으로 치료가 가능한 것으로 보고되고 있다.하지만 만약 재발이 일어나면 환자의 상태가 급속도로 악화된다는 점에서 재발 관리가 중요한 질환으로 꼽히고 있는 상황.이로 인해 14개의 통합 유전자 프로파일링을 활용한 글리슨 점수나 전립선 특이 항원 검사(PSA)를 통해 재발 위험을 감지하고 관리하는 것이 표준 검사로 정립돼 있는 상태다.피츠버그 의과대학 루오(Jian-Hua Luo) 교수가 이끄는 다기관 연구진이 이를 결합한 데이터 세트를 통해 인공지능을 머신러닝 시키고 이에 대한 결과를 분석한 배경도 여기에 있다.이 두가지 검사가 각각의 장점이 있는 만큼 이를 통합한 분석 모델을 고도화시킨다면 더 높은 확률로 전립선암 재발 위험을 막을 수 있다는 판단에서다.이에 따라 연구진은 펜실베니아 의대와 위스콘신 의대, 스텐포드 의대에서 각각 수집한 데이터 세트를 통해 인공지능 모델을 개발하고 검증에 나섰다.이에 따라 연구진은 전립선암 재발 예측을 위한 14개 융합 유전자 조합의 최상 매개 변수를 결정하기로 했다.여러 머신러닝 알고리즘을 융합해 다양한 방법으로 데이터 세트를 적용한 뒤 최적의 알고리즘을 추출한 것.그 결과 이 인공지능에 글리슨 점수만 넣었을 경우 재발 예측 정확도는 77.9%를 기록했다. 또한 PSA만 넣으면 74.5%의 정확도로 재발을 예측했다.또한 글리슨 점수에 최적 알고리즘이 뽑아낸 융합 데이터를 통합하면 80%로 정확도가 올라갔다. 아울러 PSA에 이 융합 데이터를 통합할 경우 75%의 정확도를 보였다.특히 글리슨 점수에 PSA를 더하고 여기에 최적 알고리즘까지 더할 경우 모든 데이터에서 80% 이상으로 전립선암을 예측하는 성능을 기록했다.실제 임상 적용에도 무리는 없었다. 이러한 세가지 조합, 즉 글리슨 점수와 PSA, AI의 조합이 암을 비재발로 예측한 경우 81.9%에서 5년간 실제로 재발이 없었다. 하지만 재발을 예측한 경우 환자의 17%만이 재발을 피해갔다.루오 교수는 "최적 알고리즘을 통한 머신 러닝은 매우 높은 확률로 전립선암 재발을 예측하고 이에 대한 사전 조치를 취할 수 있도록 도왔다"며 "향후 진단 및 치료 계획에 이를 적용한다면 더 많은 생명을 구할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 

메디칼타임즈=이인복 기자웨어러블 의료기기의 대명사로 꼽히는 스마트워치가 아직까지는 한계가 분명하다는 연구 결과가 나와 주목된다.심방세동 감지 등에 일부 효과가 있기는 하지만 5명 중 1명은 진단에 실패하는 등 위양성과 위음성에 대한 위험이 높다는 점에서 신뢰하기는 아직 이르다는 것이다.스마트워치의 심전도 기능이 아직까지는 한계가 분명하다는 연구 결과가 나왔다.현지시각으로 11일 캐나다심장학회지(Canadian Journal of Cardiology)에는 스마트워치(애플워치)의 주요 기능으로 분류되는 심전도(ECG)의 정확도에 대한 대규모 연구 결과가 게재됐다(doi.org/10.1016/j.cjca.2022.08.222).현재 일부 스마트워치의 경우 자체적인 연구를 통해 정확도를 강조하며 웨어러블 의료기기로 자리매김하기 위해 노력하고 있다.과거에 사용되던 12리드 심전도 등이 시간과 공간 등의 문제로 한계가 있는 만큼 언제 어디서나 측정이 가능한 장점을 기반으로 효용성이 높아지고 있는 것.더욱이 일부 임상에서 상당한 정확도를 기록하면서 유럽심장학회 등에서는 심방세동 모니터링에 있어 이에 대한 유효성을 인정하는 분위기가 형성되고 있다.그러나 이에 반해 일부 학계에서는 아직 시기상조라는 지적도 지속돼 온 것이 사실이다. 민감도와 특이도 면에서 상당히 발전한 것은 맞지만 선제적 모니터링에 일종일 뿐 한계가 있다는 것이다.프랑스 보르도의과대학 마크 스트라이크(Marc Strik) 교수가 이끄는 연구진이 이에 대한 검증에 나선 이유도 여기에 있다. 실제로 스마트워치가 다양한 심전도 이상에 반응할 수 있는지를 테스트하기 위해서다.이에 따라 연구진은 734명의 입원 환자를 대상으로 12 리드 심전도 검사를 받은 뒤 즉시 30초간 스마트워치로 심전도를 기록하는 방식으로 이를 비교, 대조했다.또한 이 결과를 맹검으로 100여개씩 심전도 경험이 많은 심장내과 의사들에게 전달해 적절한 판독인지를 의뢰했다.그 결과 스마트워치로 측정한 심전도는 5명 중 1명 꼴로 진단에 실패한 것으로 분석됐다. 위양성과 위음성이 나타난 것.특히 조기 심방 수축(PAC)과 조기 심실 수축(PVC) 환자의 경우 위양성으로 판명되는 경우가 매우 많았고 심실 전도 장애나 이식형 심박동기 등을 착용한 환자는 위음성으로 진단하는 오류가 나타났다.하지만 단순히 심방세동(AF)이냐를 파악하는데는 스마트워치도 상당한 정확도를 보였다.스마트워치의 심전도 기능만으로 심방세동이 있는 환자의 78%를 찾아냈으며 그렇지 않은 환자는 81%로 식별했기 때문이다. 12 리드 심전도로는 민감도 97%, 특이도 89%를 기록했다.이에 대해 연구진은 스마트워치가 1차적으로 심방세동이 있는지를 파악하는데는 일정 부분 유용하지만 이 대상이 고르게 적용되는 것은 아니라고 선을 그었다.즉, 매우 평범한 환자의 경우 충분히 활용이 가능하다 해도 특이적 심방세동이 나타날 경우 잡아내지 못할 위험이 매우 크다는 것이다.실제로 2차 분석 결과 조기 심실 수축 환자의 경우 스마트워치 심전도에서 위양성 진단을 받을 가능성이 무려 3배나 높았고 반면 빈맥(AT)이나 심방조동(AFL)은 거의 진단하지 못하는 한계가 있었다.마크 스트라이크 교수는 "스마트워치 심전도의 알고리즘이 주기 변동성에만 기반을 두고 있기 때문에 이러한 위양성과 위음성 문제는 예견됐던 일"이라며 "주기적 변동성을 모델로 한 모든 알고리즘은 빈맥이나 심방조동 등을 감지하는데 매우 정확도가 떨어진다"고 지적했다.이어 그는 "스마트워치 심전도는 아직까지 충분히 똑똑하지 않다는 것을 보여주는 결과"라며 "이를 극복할 수 있는 새로운 머신 러닝 접근 방식을 고민해야 한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자웨어러블 형태의 장기 연속 모니터링 기기로 발전하고 있는 심전도 제품이 이제는 당뇨병까지 잡아내는 복합 기기로 진화하고 있다.심전도의 특이점만으로 당뇨병은 물론 당뇨전 단계까지 매우 높은 정확도로 진단하는 인공지능(AI) 기술이 개발되며 가능성을 높이고 있기 때문이다.심전도만으로 당뇨병과 당뇨병 전단계를 진단하는 AI 기술이 나와 주목된다.현지시각으로 10일 영국의사협회지(British Medical Journal, BMJ)에는 심전도로 당뇨병과 당뇨병 전단계를 진단할 수 있는 의료 AI 기술이 소개됐다(10.1136/bmjinnov-2021-000759).현재 심전도 기기는 과거 대형 기기에서 웨어러블 형태의 소형 기기로 눈부시게 발전하고 있는 분야 중 하나다.대당 수천만원에 달하는 기기값의 영향으로 병원급 의료기관 등에 방문해야 제대로 검사가 가능했던 기가가 사실상 개인형 의료기기로 진화하고 있는 것.특히 급속도로 발전하는 웨어러블 기술과 AI가 접목되면서 이제는 반지나 패치 형태로 길게는 최대 14일까지 연속 측정이 가능할 정도로 기기로 진화하며 생체신호 분야의 발전을 견인하고 있는 상태다.이러한 가운데 심전도를 통해 당뇨병은 물론 당뇨병 전단계를 정확하게 진단할 수 있는 기술이 새롭게 소개되면서 더욱 주목을 받고 있다.인도 라타재단(Lata Medical Research Foundation) 주도로 개발된 이러한 기술이 그 정확도를 인정받았기 때문이다.헤만트(Hemant Kulkarn) 박사가 이끄는 연구진은 당뇨병 등이 발병하면 혈당 변화가 나타나기 전에 심혈관계의 기능 변화가 먼저 동반된다는 점을 주목했다.이러한 특이점을 머신러닝을 통해 AI에게 학습시킬 수 있다면 현재 침습적으로 이뤄지고 있는 혈당측정 등 당뇨병 진단과 관리를 대신할 수 있다고 판단한 것이다.이에 따라 연구진은 1262명의 개인 의료 데이터와 디지털로 기록된 1만 461개의 심전도를 훈련세트와 검증세트, 독립테스트 세트로 분할해 머신 러닝을 진행했다.또한 1462명을 대상으로 주기적으로 심전도를 측정한 뒤 미국당뇨병학회 진단 기준을 활용해 당뇨병과 당뇨병 전 단계를 추가적으로 진단했다.심전도 측정은 10초 동안 지속되는 표준 12리드 심전도기를 활용했다. 이 결과를 100개의 고유한 기능적 특징이 기록된 1만 461개의 데이터세트 머신러닝 AI의 예측 알고리즘 'DiaBeats'에 넣어 진단을 보조하는 것이 골자다.그 결과 이 알고리즘은 검증세트와 독립 테스트 세트에서 모두 상당한 정확도를 보여줬다.연령이나 성별, 다른 기저질환 등의 영향과 전혀 관계없이 심전도 결과만으로 당뇨병은 97%, 당뇨병 전단계는 96%의 정확도로 진단했기 때문이다.특히 단순히 당뇨병이 있음/없음으로 알고리즘을 돌릴 경우 예측 정확도가 무려 99.58%로 사실상 혈당측정기보다도 높은 수준을 기록했다.연구진은 이 기술이 현재 침습적으로 이뤄지고 있는 혈당 검사에 앞서 당뇨병이나 당뇨병 전단계를 조기 진단할 수 있는 게이트키퍼로 충분히 활용 가능할 것으로 전망했다.헤만트 박사는 "심전도는 매우 저렴하며 비침습적이라는 점에서 당뇨병이나 당뇨병 전단계를 진단, 예측하는 훌륭한 게이트키퍼 역할을 할 수 있을 것"이라며 "특히 증상이 나타나지 않은 예비 당뇨병 환자를 미리 알아내는데도 큰 도움이 될 수 있다고 생각한다"고 설명했다.그는 이어 "특히 당연하게도 심전도의 이상과 당뇨병 유뮤를 동시에 검사할 수 있다는 점에서 매우 높은 비용효과성을 보인다"며 "조기 발견과 치료는 당뇨병 예방 전략의 초석인 만큼 대규모 스크리닝의 도구로 대안이 될 수 있을 것"이라고 밝혔다. 

메디칼타임즈=이인복 기자4차 산업 혁명과 맞물려 국내 의료기기 산업에서도 급격한 변화의 물결이 일고 있다. 과거 치료재료 등을 기반으로 하는 제조 기업의 자리가 작아지고 소프트웨어 기업들이 약진하고 있는 것.이로 인해 국내 최대 규모의 의료기기 전시회인 KIMES에서도 유비케어나 메디블록 등 소프트웨어 기업들이 전면에 나서며 이러한 판도 변화의 모습을 여실히 보여줬다.#키워드 1. 유비케어 등 소프트웨어 기업들 승부수국내 최대 의료기기 산업 전시회인 제37회 국제의료기기·병원설비전시회(KIMES 2022)가 지난 10일부터 13일까지 4일간 대장정의 막을 내렸다.오미크론 확산으로 확진자가 30만명을 넘어서며 전국적으로 위기감이 높아진 상태라는 점에서 어느때보다 위기감이 높았지만 5만명에 이르는 참석자들이 모여들며 충분히 선방했다는 평가를 받고 있는 상황.유비케어가 역대급 초대형 부스를 열며 승부수를 띄웠다.전 세계적으로 위드코로나에 대한 인식이 높아진데다 방역패스 폐지와 거리두기 완화 정책 등의 혜택을 봤다는 분석에 우세하다.특히 최대 전시회라는 명성에 맞게 국내 의료기기 산업의 변화를 엿볼 수 있었다는 점은 큰 성과로 기록됐다.일단 이번 KIMES에서 가장 먼저 주목받은 부분은 바로 소프트웨어 기업들의 약진이었다.과거 치료재료를 중심으로 하는 제조 기업들을 대신해 소프트웨어 기업들이 전면에 나서며 무게 중심의 변화를 극명하게 보여준 것.실제로 이번 KIMES에서 역대 전시회 역사에서도 손꼽힐만큼 초대형 부스를 내세운 주인공도 바로 EMR 의사랑을 앞세운 유비케어였다. 물론 이번 전시회에서도 가장 큰 부스였다.그만큼 유비케어는 기반 산업인 EMR 의사랑을 필두로 의사랑 고객들의 사용경험(UX)를 대폭 반영한 의사랑 신 진료실과 의사랑 펜차트를 KIMES에서 새롭게 공개해 이목을 끌었다.또한 진단의 정확성과 판독성을 높였다는 평가를 받고 있는 의료 영상 통합 관리 솔루션 UBPACS-Z(유비팍스 제트)와 연내 출시 예정인 만성 질환 진료 지원 플랫폼 닥터바이스, 개원의 맞춤 정보를 제공하는 의료 플랫폼 엘리펀트 등을 내세워 통합의료정보플랫폼 기업으로의 이미지를 각인시켰다.비트컴퓨터는 클라우드 기반 의료 플랫폼의 경쟁력을 강조했다.이외에도 의료기관 빅데이터를 기반으로 지역별, 진료과별 의료 트렌드 정보와 병원 맞춤 경영진단 및 컨설팅을 제공하는 유비케어의 신무기 알파앤과 유비케어의 대표적 비대면 모바일 헬스케어 플랫폼인 똑딱도 별도 부스를 통해 전면에 내세웠다.유비케어 이상경 대표이사는 "올해가 유비케어 창립 30주년이라느 점에서 KIMES 사상 역대 최대 규모의 부스를 설치했다"며 "EMR 기업을 플랫폼 전문 기업으로 도약하는 기회가 될 것"이라고 말했다.이에 맞춰 경쟁자인 비트컴퓨터도 대형 부스로 맞불을 놓으며 플랫폼 경쟁에 가세했다. 사실상 모든 라인업을 들고 나선 승부수였다.비트컴퓨터는 일단 최근 주목받고 있는 클라우스 기반 통합 의료 정보 서비스를 전면에 내세웠다.병원급 클라우드 클레머와 요양병원 클라우드 비트닉스 클라우드는 물론 의원급 의료기관을 위한 비트플러스까지 클라우드 플랫폼을 모두 부스에 배치해 시연할 수 있도록 한 것.또한 코로나로 인해 급부상한 비대면 진료의 트렌드에 맞춰 비대면 진료시스템인 비트케어플러스와 비대면 건강관리서비스 비트케어, 그리고 근로자 건강관리서비스 워크케어도 들고 나왔다.#키워드2. 메디블록 등 신흥 소프트웨어 기업들도 약진이처럼 전통 소프트웨어 기업들이 규모의 경쟁을 앞세워 전면에 나선 가운데 스타트업에서 플랫폼 기업으로 거듭나고 있는 신흥 강자들도 KIMES를 통해 승부수를 걸었다.마찬가지로 대형 부스와 신제품을 앞세워 점유율 확대에 나선 것. 메디블록과 세나클소프트, 메디컬아이피 등이 대표적인 경우다.메디블록은 메디패스와 닥터팔레트간 연동성을 강조하며 차별화를 도모했다.메디블록도 역시 이번 KIMES에서 손에 꼽힐 만한 규모의 대형 부스를 열고 최근 공개한 클라우드 EMR 닥터팔레트와 환자용 앱 메디패스를 잇는 차세대 헬스케어 플랫폼을 공개했다.전면에 내세운 클라우드 EMR인 닥터팔레트는 역시 웹 기반 플랫폼을 통한 24시간 접속 가능한 환경을 강조했다. 또한 운영체계(OS)와 무관하게 접속이 가능하며 특히 스마트폰으로도 모든 기능을 활용할 수 있는 환경을 전면에 내세웠다.또한 새롭게 추가된 예방접종 이력 확인 시스템과CRM(고객관계관리), 경영통계, 진료 편의성을 극대화하는 등의 다양한 신규 기능을 소개했다.특히 이번 KIMES를 통해 메디블록은 닥터팔레트와 환자용 의료정보 앱 메디패스와 연동성에 방점을 찍었다.이 연동성을 통해 환자는 병원에서 생성되는 데이터에서부터 일상생활에서 생성하는 데일리 로그 데이터까지 한 번에 관리·활용할 수 있는 점을, 의사는 이러한 데이터를 통해 환자를 사실상 비대면으로 관리할 수 있는 특징을 강조했다.세나클소프트는 업그레이드 EMR인 나시리 오름을 선보였다.메디블록 이은솔 대표이사는 "이번 KIMES를 통해 병원 예약·접수부터 차트 작성과 청구까지 한 번에 가능한 완성된 헬스케어 플랫폼을 선보였다"며 "특히 기존에 경험하지 못했던 수준의 속도 및 디자인·사용성을 가진 차세대 헬스케어 플랫폼을 직접 경험할 수 있다는 점에서 많은 호응을 얻었다"고 말했다.역시 클라우드 EMR 분야에서 약진하고 있는 세나클소프트도 새롭게 업그레이드된 차트를 들고 KIMES에 나섰다.지난해 새롭게 출시한 오름차트에 의료진의 피드백과 요구사항, 진료과목별 기능들을 추가하며 업그레이드를 거친 '나시리 오름'을 전면에 내세운 것. 나시리 오름이 실제로 공개된 것은 이번 전시회가 처음이다.또한 이번 KIMES에서 세나클소프트는 이러한 오름차트의 업그레이드를 통해 진행하고자 하는 PHR(Personal Health Record) 서비스의 개요를 설명하고 이에 대한 연결과 공유를 강조하며 헬스케어 플랫폼 기업으로의 도약을 강조했다.#키워드3. AI 기업들 전면으로…명확히 달라진 KIMES 풍경이번 KIMES에서 또 하나 관심을 모았던 부분은 바로 의료 인공지능(AI)를 기반으로 하는 기업들이 역시 중심 기류로 올라섰다는 점이다.메타버스 붐의 수혜를 받고 있는 메디컬아이피부터 AI를 직접 장비에 이식한 기업들이 대거 KIMES에 나서 제품을 소개한 것.메디컬아이피는 역시 메타버스 의료 솔루션을 전면에 내세웠다.일단 메디컬아이피는 역시 자체 개발한 의료 영상을 기반으로 하는 메타버스 의료 솔루션을 전면에 내세웠다.의료 AR 플랫폼 'MEDIP PRO AR'가 대표적인 제품. 이 제품은 국내에서 AR 의료기기로는 최초로 식품의약품안전처 인증을 받은 기기로 수술 부위에 환자의 인체 장기를 구현해 중재술 및 수술 시 내비게이션으로 활용한다.또한 메디컬아이피는 이번 KIMES에서 3차원 가상 현실에서 1000여개의 해부학 구조물을 체험하고 학습할 수 있는 메타버스 아나토미 테이블 'MDBOX'도 선보여 눈길을 끌었다.특히 이번 KIMES에서 메디컬아이피 박상준 대표이사는 의료 분야에서 메타버스 등의 접목으로 차세대 솔루션을 선보인 공로를 인정받아 현장에서 보건복지부 장관 표창을 받아 눈길을 끌었다.메디컬아이피 박상준 대표이사는 "디지털 트윈이 가능한 AI 분할 기술과 3D 모델링, CAD·CAM 디자인, 나아가 AR·VR·XR 기술을 통해 메디컬아이피는 의료 메타버스의 새 시대를 열고 있다"며 "이번 전시회를 통해 이러한 메디컬아이피의 기술력을 보여줬다고 생각한다"고 전했다.클라리파이 등 의료 AI 기업들도 대거 KIMES에 모여들었다.이러한 AI를 제품에 직접 이식한 기업들도 이번 KIMES를 통해 기술력을 강조하며 점유율 확대에 나섰다.에어스메디칼은 최근 미국 식품의약국(FDA) 승인을 받은 MRI 영상 복원 소프트웨어 'SwiftMR'을 이번 KIMES에 내놨다.고속 촬영을 통해 촬영 시간을 절반 이하로 대폭 단축하면서도 자체 개발한 딥러닝 처리 기술을 통해 그 이상의 품질로 영상을 복원하는 에어스메디칼의 핵심 제품이다.클라리파이도 대표 제품인 ClariCT.AI'를 전면에 내세우는 동시에 AI를 통해 코로나와 폐렴, 폐기종 진단결과를 3D 리포팅 해주는 전자동 솔루션인 'ClariPulmo'를 선보였다.또한 유방 지방 조직과 유선 조직 성분비를 AI로 분석하는 맘모그라피 'ClariSIGMAM'과 AI 내장 지방 측정 솔루션인 'ClariAdipo', 조영증강 저선량 CT 검사 솔루션인 'ClariACE' 등 라인업을 ㅁ두 들고 나왔다.이외에도 팬토믹스는 이번 KIMES를 통해 심장 MRI 영상 자동 분석 기술인 'myomics'를 소개했고 웨이센은 강남세브란스병원과 공동 개발한 AI 내시경 영상 분석 소프트웨어 'WAYMED endo'를 선보여 주목을 받았다.특히 이번 KIMES에서는 클라우드 전문 기업 메가존클라우드도 자리해 눈길을 끌었다. KIMES의 판도 변화를 엿볼 수 있는 사례 중의 하나다.메가존클라우드 등 새로운 산업 분야에서의 진출도 눈에 띄었다.실제로 이번 KIMES에서 메가존클라우드는 아마존웹서비스(AWS)와 클라우드 기반의 의료 임상 빅데이터 연구 플랫폼과 의료영상을 위한 머신 러닝 기반 디지털 의료영상 라벨링 솔루션를 선보였다.또한 하이브리드 클라우드 플랫폼 및 헬스케어 스타트업을 위한 AWS 스타트업 램프(AWS Startup Ramp) 프로그램도 소개했다.메가존클라우드 이주완 대표이사는 "메가존 클라우드는 클라우드와 빅데이터를 기반으로 차세대 의료 플랫폼 솔루션을 제공하고 있다"며 "KIMES를 통해 의료 연구 분야는 물론 데이터 레이블링 솔루션 등을 통해 국내 의료기관 및 의료기기 기업들과 협업 포인트를 만들 수 있어 영광으로 생각한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자머신 러닝을 통한 의료 진단 인공지능(AI)이 전문의 5명의 교차 진단보다 더욱 우수한 정확도로 질환을 진단하는데 성공했다.엑스레이(X레이) 사진 2364개를 대상으로 골절 유무 진단을 맡긴 결과 전문의의 교차 진단 정확도는 77.5%에 그친데 반해 AI는 92%로 무려 19%나 높게 나타난 것.머신 러닝을 활용한 의료 인공지능이 전문의의 판독에 비해 19%나 정확도가 높다는 연구 결과가 나왔다.현지시각으로 13일 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에는 의료 AI와 전문의간 진단 정확도 비교 연구 결과가 게재됐다(doi.org/10.1038/s41598-022-06018-9).이번 연구는 영국 베스대학교(University of Bath)에서 개발한 컨볼루션 신경망(CNN) 머신 러닝의 정확도를 검증하기 위해 진행됐다.영국내 의료기관에서 전문의들이 X레이를 통해 분류한 고관절 골절 사례 데이터 세트를 머신 러닝으로 학습시켜 과연 얼마만큼의 정확도를 내는지 보기 위한 것.고관절 골절이 노인 사망에 직접적인 영향을 주는데다 골절시 48시간내에 정확하게 이를 진단해 수술 등을 고려해야 하지만 여전히 이에 대한 대처가 늦어지고 있기 때문이다.실제로 영국의 경우 X레이 등 방사선 사진의 촬영량은 1996년부터 2014년까지 연 평균 25%씩 증가하고 있지만 영상의학과 등 전문 인력은 이에 따라가지 못하고 있는 실정이다.연구를 진행한 리체(Richie Gill) 교수는 "현재 영국내에서만 30만개 이상의 방사선 사진이 30일 이상 분류되지 못한 채 남아있는 것으로 추정하고 있다"며 "빠른 진단을 위한 AI 시스템이 필요한 이유"라고 설명했다.이에 따라 연구진은 총 2364개의 X레이 등 방사선 사진을 기반으로 전문의의 판독 내용과 머신 러닝이 끝난 AI간에 정확도를 비교했다.전문의의 판독은 교차, 순차적 진행 방식으로 진행됐다. 1차 전문의가 골절이냐 아니냐를 판단하고 골절이 아니라고 판단한 X레이를 2차 전문의에게 전달해 또 다시 골절인지 아닌지를 판독한 뒤 여기서도 아니라는 결과가 나오면 3차 전문의에게 또 다시 판독을 의뢰해 최대 5차까지 검증하는 방식이다.그 결과 이렇게 최대 5명의 전문의를 거치며 판독을 마친 결과에 대한 정확도는 77.5%로 분석됐다. 10건 중 2건 정도는 실제 골절을 놓쳤다는 의미가 된다.마찬가지로 이 데이터 세트를 머신 러닝한 의료 AI를 통해 이를 판독하게 한 결과 정확도는 92%를 기록했다. 전문의 판독 정확도보다 무려 19%나 높게 나타난 것이다.리체 교수는 "골절 분류는 수술을 포함한 외과적 치료 여부와 사망 등에 매우 강력한 결정 요소이지만 현재 이 분류를 누가, 어떻게 결정해야 하는지에 대한 표준화된 프로세스가 없는 실정"이라며 "특히 영상의학과 의사들의 부족과 이로 인한 업무 과부하로 인해 적시에 결과를 얻지 못할 가능성도 높다"고 지적했다.이어 그는 "특히 근골격을 정문으로 하는 영상의학과 전문의가 아니라면 골절 등을 놓칠 가능성도 존재한다"며 "그러한 면에서 이같은 연구 결과는 향후 영상의학과 부족으로 인한 병목 현상을 완화하는데 매우 큰 도움이 될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자 의료산업이 단순히 산업계의 이슈를 넘어 학술 전문가 단체인 각 학회의 주된 키워드로 부각되고 있다. 디지털 전환 등의 시대 흐름과 맞물려 의학과 의료산업간의 접목이 공통된 키워드로 떠오르고 있는 것. 디지털 뉴딜을 중심으로 인공지능과 디지털치료제 등 접목 분야도 다양하다. 디지털 전환과 맞물려 의료산업이 각 학회들의 공통된 주제로 부각되고 있다. 8일 의학계에 따르면 최근 대한의학회를 중심으로 산하 학회들에서 의료산업에 대한 관심이 크게 높아지고 있는 것으로 파악됐다. 이같은 변화를 가장 먼저 체감할 수 있는 것은 바로 100여개 전문 학회들의 수장들이 모두 모이는 대한의학회 임원 아카데미 및 학술대회다. 의학회와 산하 학회들은 매년 2~3일에 걸쳐 학회 회장과 이사장은 물론, 총무이사, 학술이사 등 주요 임원들이 모두 모여 현안을 논의하는 임원 아카데미를 진행하고 있다. 사실상 의학 분야의 최고 권위자들이 대거 집결한다는 점에서 그 해 의학 분야의 가장 큰 줄기를 확인할 수 있는 장이 되는 것이 사실. 그만큼 지금까지 임원 아카데미에서는 문재인 케어, 공정경쟁규약 등 보건의료계를 관통하는 담론이나 전공의 수련제도, 세부 전문의 등 전문의 관리 방안 등이 주된 주제로 다뤄져왔다. 하지만 올해는 완전히 분위기가 달라졌다. 사실상 주제가 의료산업이라고 볼 수 있을 만큼 임원 아카데미 주요 내용들이 모두 이러한 4차 산업 혁명과 연관된 주제로 채워진 것으로 확인됐다. 디지털 전환과 헬스케어가 각 학회들에게도 새로운 화두로 떠오르고 있다는 것을 보여주는 방증인 셈이다. 먼저 이번 임원 아카데미에서는 디지털 기술을 어떻게 학술 및 임상에 적용할 수 있을지에 대한 큰 틀에서의 논의가 이뤄질 것으로 보인다. 대한의학회 배상철 부회장이 좌장을 맡아 가상현실은 물론, 머신 러닝, 스마트병원 시스템, 디지털 전환 등의 주제를 논의하며 디지털헬스케어를 임상과 의학에 어떻게 연결할 수 있을지를 조망한다. 직접적으로 의료기기 개발에 대한 내용도 이번 임원 아카데미에서 논의된다. 이미 의학회는 범부처 의료기기 산업단 내에 별도의 TF팀을 구성하고 혁신 의료기기 개발에 깊숙히 관여하고 있는 상황. 의학회 내에 100여개 학회에서 관련 전문가들을 추천 받아 TF 형식으로 각 그룹의 성격에 맞는 자문위원회를 구성하고 해당 의료기기 기업과 1대 1로 매칭시켜 개발 단계부터 자문을 진행하는 방식으로 의료산업과의 접점을 이어가고 있다. 그만큼 이번 임원 아카데미에서는 이러한 내용에 대한 공유와 함께 각 분야 전문가들이 참여해 인공지능과 의료기기 개발 등에 대한 주제를 논의한다. 주된 주제는 양질의 진료 제공을 위해 필요한 혁신 의료기기 개발 실태와 국내외 인공지능 의료기기 현황 및 전망으로 나아가 의료 빅데이터 기반의 신약 재창출 후보 발굴과 유전체 분석 등의 세부적인 내용도 논의 테이블에 올랐다. 최근 의료산업계는 물론 각 대학병원 등에서도 주된 키워드가 되고 있는 디지털 뉴딜에 대한 논의도 이뤄진다. 각 대학병원들이 이 변화를 주도하고 있다는 점에서 교수들로 이뤄진 학회에서도 주요 화두가 되고 있는 셈이다. 이 자리에서는 이우용 의학회 보건교육이사가 디지털 뉴딜과 보건의료 정책의 변화에 대한 담론을 열며 한국보건의료정보원 임근찬 원장이 EMR 인증제와 데이터 중심병원에 대한 발표를 진행한다. 또한 당뇨병학회장을 지낸 윤건호 전 교수(의학회 4차산업혁명위원회)가 마이헬스데이터를 중심으로 하는 보건의료의 변화에 대한 강의를 진행하며 국립재활연구소 호승희 과장과 성균관의대 양광모 교수 등이 참여하는 토론도 이뤄진다. 이밖에도 아직 구체적인 내용이 확정되지는 않았지만 혁신의료기술을 주제로 하는 대규모 논의의 장도 기획중이다. 이 자리에는 혁신의료기술을 주도하고 있는 각 기업들을 초청하는 것은 물론 의학회 4차산업혁명위원회, 혁신의료기술위원회 주요 임원들이 참석해 논의를 이어갈 것으로 전해졌다. 20차 의학회 임원 아카데미 및 학술대회 박정률 조직위원장은 "의학 분야와도 긴밀한 접점을 가진 디지털 의료와 혁신의료기술을 조망하기 위해 이번 아카데미 및 학술대회 주제를 이 주제로 정했다"며 "인공지능을 이용한 의료기기 개발의 현재를 살펴보고 디지털 기술의 임상적 이용해 관해 관련 분야 최고 전문가들의 열띤 논의를 기대한다"고 말했다.

메디칼타임즈=이인복 기자 소량의 혈액만으로 폐암을 94%의 정확도로 찾아낼 수 있는 인공지능(AI) 기술이 나와 학계의 주목을 받고 있다. 암 세포의 특이한 DNA 패턴을 머신 러닝을 통해 학습해 암을 진단하는 방식으로 3, 4기 암의 경우 무려 96%의 정확도로 걸러낸다는 점에서 비용효과성면에서 상당한 의미가 있다는 것이 연구진들의 설명이다. 혈액 검사만으로 폐암을 94%까지 잡아내는 인공지능 기술이 검증을 마쳐 기대를 모으고 있다. 현지시각으로 22일 네이쳐지(Nature Communications)에는 DELFI로 명명된 폐암 진단 AI 기술의 검증 연구에 대한 결과가 게재됐다(doi.org/10.1038/s41467-021-24994-w). 이번 연구는 존스홉킨스 의과대학 연구진이 개발한 머신 러닝 방식의 폐암 진단 AI인 DELFI에 대한 검증이 골자로 총 365명의 폐암 위험 환자를 대상으로 이뤄진 전향적 임상시험이다. 등록된 환자에 대해 DELFI를 통해 폐암 진단을 진행한 뒤 추적 관찰하면서 과연 DELFI가 내놓은 진단 결과가 맞는지를 검증하는 방식이다. DELFI는 혈액 검사를 이용해 게놈의 한 영역에서 다른 영역으로 순환하는 무세포 DNA의 크기와 양에 대한 분석을 통해 폐암을 잡아내는 인공지능이다. 건강한 세포는 DNA 패턴이 상당히 잘 정리돼 있지만 암세포의 경우 비정상적인 패턴을 보이는 경우가 많다는 점에서 수백만개의 비정상적 무세포 DNA의 단편을 학습(머신 러닝)시키는 방법으로 폐암을 잡아내는 셈이다. 현재 폐암을 진단하기 위해 주로 활용하는 CT 등이 방사선 노출 등으로 인한 잠재적 피해가 불가피하다는 점에서 비침습적 검사에 AI를 더하는 방식을 고안하게 된 것. 연구를 주도한 빅터(Victor E. Velculescu) 교수는 "암 분야에 대한 진단과 검진 부분에서 비침습적인 접근법에 대한 수요는 지속해서 커져가고 있다"며 "혈액 검사나 액체 생검이 좋은 대안이 될 수 있다"고 설명했다. 결과는 성공적이었다. DELFI를 통해 폐암 위험 환자들에 대한 진단 정확도를 검증하자 전체 암 발생 건수의 94%를 감지하는데 성공한 것. 이러한 정확도는 암의 진행 정도에 따라 조금씩 달라졌다. 초기 암 즉 1, 2기 암의 경우 91%의 정확도로 찾아낸 반면 3, 4기의 경우 무려 96%를 걸러냈기 때문이다. 특히 DELFI는 소세포 폐암 환자와 비소세포 폐암환자까지 거의 완벽하게 구별했다는 점에서 상용화의 기대감을 더욱 높였다. 빅터 교수는 "DNA 단편화 패턴을 머신 러닝하는 것 만으로 90% 이상의 정확도로 폐암을 발견할 수 있다는 것은 놀라운 결과"라며 "특히 혈액 검사나 액체 생검 등 부작용이 극도로 적은 방법으로 이를 간으하게 했다는 점에서 암의 조기 발견을 위한 놀라운 업적이 될 것"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자 전 세계적으로 의료 인공지능(AI)에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 스탠포드 대학이 이에 대한 허브를 자처하고 나서 주목된다. 자체적으로 구축한 100만개 이상의 데이터 세트를 사실상 무료로 공개하며 토양을 자처하고 나선 것. 이렇듯 세계적인 권위를 가진 대학이 문호를 열면서 국내 기업들도 이에 대한 교류에 힘을 쏟고 있다. 스탠포드대가 AIMI를 기반으로 의료 인공지능의 허브로 도약하고 있다. 11일 의료산업계에 따르면 국내 의료 인공지능(AI) 기업들이 스탠포드 대학을 중심으로 고도화 작업을 진행중인 것으로 확인됐다. 이는 스탠포드 대학의 노력과도 무관하지 않다. 실제로 스탠포드 대학은 2006년부터 의료 인공지능의 미래를 높게 평가하며 이에 대한 준비를 지속해왔다. 6년전부터 매 분기마다 의료 인공지능에 대한 논문이나 논평 등을 내는 것을 넘어 아예 자체적으로 구축한 데이터 세트를 무료로 공개하고 나선 것. 실제로 스탠포드대 의료 인공지능 센터(Artificial Intelligence in Medicine and Imaging, 이하 AIMI)는 전 세계 연구진과 스타트업 등을 위해 보유한 모든 데이터 세트를 오픈소스로 공개했다. 오픈소스는 사실상 개발자가 저작권 없이 데이터 세트를 쓸 수 있다는 의미로 스탠포드대가 가진 모든 자원을 그대로 받아가서 자체 머신 러닝을 진행할 수 있다는 의미다. 이번에 스탠포드대가 오픈소스로 내놓은 데이터 세트는 100만개 이상의 영상 이미지로 9개의 카테고리 별로 뼈, 흉부, 뇌, 손, 목 등으로 분류돼 있다. 현재 의료 인공지능 개발 과정에서 가장 큰 허들이 빅데이터, 즉 환자 정보라는 점에서 이를 완전히 오픈해 새로운 가능성을 찾아 나선 셈이다. 스탠포드대 의료 인공지능 센터 메튜(Matthew Lungren) 센터장은 "지금까지 의료 인공지능 개발의 가장 큰 난관이 바로 의료 데이터였다"며 "의료 인공지능 기술이 발달하고 있는 지금 당연히 전 세계의 이익을 위해 이를 개방하기로 결정했다"고 설명했다. 이어 그는 "이미 모든 데이터 세트에 대해 주석을 달아 놓은 만큼 전 세계 어떤 연구진과 기업이라도 누구나 특정 의료 인공지능을 개발하고 학습하는데 사용할 수 있을 것"이라며 "이 플랫폼이 전 세계의 가장 큰 의료 정보 플랫폼이 되길 희망한다"고 덧붙였다. 이렇듯 스탠포드대가 의료 인공지능에 대한 영향력을 넓혀 가면서 국내 기업들도 이에 대한 교류를 넓혀가고 있다. 대표적인 경우가 딥바이오다. 딥바이오는 스탠포드대와 이달 전립선암 진단 보조 소프트웨어 라이선스 협약(Software License Agreement)을 체결했다. 전립선 절제술을 통해 채취한 검체를 진단해 암 유무 및 악성도를 구분하는 스탠포드대의 연구에 딥바이오의 기술이 연구용으로 사용되는 것이 협약의 골자. 이를 통해 딥바이오는 자사의 인공지능 전립선암 진단 보조 소프트웨어 DeepDx Prostate의 진단 결과와 스탠포드대가 보유한 기존 진단 결과를 비교해 자사가 개발한 DeepDx Prostate의 성능을 확인하게 된다. 딥바이오 김선우 대표는 "세계 최고의 명성을 가진 스탠포드대와 공동 연구를 진행하게 돼 매우 기쁘다"며 "특히 DeepDx Prostate 알고리즘이 전립선 절제술 검체(radical prostatectomies)에 사용된다는 점이 더욱 의미 있다"고 말했다. 코어라인소프트 또한 마찬가지다. 코어라인소프트는 스탠포드대와 연구 협력 관계를 구축하며 미국 시장 진출의 기반을 닦았다. 스탠포드대 3D 실험실에 코어라인소프트의 AI 3D 프린팅 솔루션 AVIEW Modeler가 등재되며 주목을 받은 것. 여기에 더해 코어라인소프트는 하버드의대 메사추세츠(MGH)병원 등과도 연구 개발 협력을 맺으며 미국 진출을 본격화하고 있다. 김진국 코어라인소프트 대표는 "스탠포드대가 코어라인소프트 제품을 주목한 것은 무엇보다 의료 인공지능과 영상 분석 솔루션에 대한 확고한 경쟁력이 있기 때문"이라며 "이러한 검증을 기반으로 미주 지역 진출의 기반을 만들겠다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자 코로나 백신 등 예방 접종의 가장 큰 기피 원인으로 꼽히는 이상반응(부작용)을 효과적으로 감시하기 위한 방안으로 국내 연구진이 머신 러닝 기반의 능동 감시 시스템을 내놔 주목된다. 백신에 대한 이상반응 감시 시스템이 접종률에 밀접하게 영향을 주지만 지금까지는 수동적 감시 시스템 밖에 없었던 만큼 이러한 모델이 대안이 될 수 있다는 것이 전문가들의 설명이다. 코로나 백신 접종 망설임 확산…"수동형 감시 시스템 한계" 연세대 의과대학 의생명시스템정보학교실 윤덕경 교수가 이끄는 다기관 연구진은 머신 러닝을 통한 백신 이상반응 감시 시스템을 개발하고 9일 Journal of korean medical science를 통해 그 검증 결과를 공개했다(doi.org/10.3346/jkms.2021.36.e198). 백신 이상반응 원인과 특징지표들을 매칭할 수 있는 머신러닝 기반 AI 감시 시스템이 나왔다. 현재 코로나 대유행이 4차까지 이어지면서 집단 면역과 백신 접종을 통한 중증 악화 방지 등이 무엇보다 중요해지고 있는 것이 사실이다. 이를 위해 정부도 인구의 70% 이상의 접종 목표를 향해 총력전을 펼치고 있는 상황. 하지만 지속적으로 사망 사례가 나오는 등 백신별로 다양한 이상반응 사례가 나오면서 접종을 기피, 거부하거나 접종 자체를 망설이는 '백신 망설임'이 나타나고 있는 것도 사실이다. 이로 인해 정부도 백신 망설임을 해소하기 위해 시판후 감시 체계를 강화하고 있지만 이 또한 수동적 감시, 즉 의료진이나 환자의 백신 이상반응 보고를 의무화하는 방식에 그치고 있는 것이 현실이다. 연구진이 주목한 것도 바로 이 부분이다. 여전히 백신 망설임이 확산되고 있는 상황에서 수동적 감시 시스템만으로는 이를 해소하기 쉬지 않다는 것. 결국 고도로 발달된 능동 감시 시스템을 내놓는 것만이 이를 해결할 수 있는 유일한 방편이라는 결론이다. 따라서 연구진은 이번 연구를 통해 한국형 능동 감시 시스템의 기틀을 제안하는데 초점을 뒀다. 지금까지 우리나라에 능동 감시 시스템이 없었다는 점에서 최소한의 비용과 노력으로 빠르게 시스템을 구축할 수 있는 방법을 내놓는 것이 목표였다. 연구진은 "일부 해외에서 백신 유혜사례 보고 시스템의 사례를 활용한 텍스트 수집 모델을 개발해 활용중이지만 이는 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이라는 단점이 있다"며 "각 이상반응에 대해 주석을 달아야 한다는 점에서 즉각적인 감시가 필요한 코로나 백신과 같은 상황에는 적합하지 않다"고 지적했다. 이어 "따라서 빠르게 변화하는 코로나 백신에 대한 능동 감시를 위해서는 머신 러닝 기반의 접근 방식이 필요하다"며 "이번에 개발한 능동 감시 시스템이 바로 그 기틀이 될 것"이라고 설명했다. 한국형 능동 감시 시스템 개발…머신러닝 기반 모델 이에 따라 연구진은 이러한 머신러닝 모델을 검증하기 위해 노인 대상 국가예방접종(NIP)인 독감 백신의 데이터 세트를 활용했다. HOI에 대한 머신러닝 모델의 정확도 및 성능 지표 질병관리청의 노인 독감 예방 접종 기록 데이터와 국민건강보험공간 청구 데이터로 구성된 통합 데이터베이스를 활용해 특징 중요 지표를 찾는 머신 러닝을 가동하고 접종 위험도를 산출하는 방식으로 검증을 진행한 셈이다. 이를 위해 우선 연구진은 연구 검증을 위한 두가지의 건강 결과치(HOI)로 백신 접종의 가장 치명적 부작용 중 하나인 아나필락시스와 무과립구증을 선정했다. 이후 2014년부터 2018년까지 독감 예방 접종을 받은 만 65세 이상 노인의 예방접종 데이터 및 이와 결합된 청구 데이터를 개발한 랜덤 포레스트 기반 모델에 입력해 이 지표, 즉 건강 결과치가 제대로 나오는지를 확인했다. 훈련 80%의 트레이닝 세트와 20%의 테스트 세트를 무작위로 분할해 100번의 머신러닝을 거쳐 나온 건강 결과치와 연구진이 직접 수작업으로 검토한 건강 결과치를 직접 비교하며 검증을 진행한 것. 그 결과 트레이닝 데이터에서 머신 러닝으로 학습된 모델이 내놓은 성과 측정치(performance metrics)는 모두 0.90 이상이었다. 이 AI가 아나필락시스와 무과립구증을 거의 완벽하게 예측할 수 있다는 의미다. 또한 테스트 데이터에서도 성과 측정치는 0.69점을 기록했다. 이 AI는 특히 건강 결과치를 예측하기 위한 특징 중요 지표도 정확하게 찾아내는데 성공했다. AI가 찾아낸 27개 특징 중요 지표는 연령이 가장 우선순위로 꼽혔고 성별과 함께 비스테로이드성 소염진통제, 항히스타민제, 코르티코스테로이드 복용 여부 등도 높은 순위로 선정했다. 무과립구증의 경우 25개 지표가 나왔다. 머신러닝 모델이 내놓은 HOI에 대한 특징지표 중요도 비율 이렇게 AI가 찾아낸 아나필락시스 특징 지표 중에는 19개의 지표(70%)가 의학 논문 등을 통해 연관성이 입증된 부분에 속했다. 무과립구증의 25개 특징 지표 중에서도 19개(76%)가 이에 속했다. 결국 특징 지표에 대한 아무런 정보도 주지 않았는데도 데이터 세트를 머신 러닝하는 것만으로 아나필락시스와 무과립구증 등 이상반응이 일어나는 원인을 찾아내고 이를 통해 위험도를 분석해 제시할 수 있다는 것이 검증된 셈이다. 따라서 이러한 모델을 더 고도화시킨다면 코로나 백신 등 새로운 감염병과 백신에 대해서도 충분히 능동 감시 시스템으로 활용할 수 있다는 것이 연구진들의 설명이다. 빅데이터를 넣는 것만으로 각 건강결과치에 영향을 주는 중요한 특징 지표를 찾아낼 수 있다는 점에서 의심되는 요인을 빠르게 요약할 수 있으며 특히 이러한 건강결과치를 유발하는 모든 요인을 스크리닝할 수 있는 만큼 효과적인 이상반응 감시가 가능하다는 것이다. 연구진은 "이 모델을 활용하면 치사율 등 위험도가 높은 건강결과치를 즉각적으로 판별해 능동 감시 대상으로 분류할 수 있다"며 "또한 이에 대한 원인이 되는 특징 지표들 즉 의심되는 약물 등을 빠르게 추출해 역학조사를 통해 임상적 검증을 수행할 수 있다"고 설명했다. 이어 "특히 이는 전국 건강보험 청구 시스템 등 빅데이터를 활용해 머신 러닝 방식의 능동 감시 시스템을 검증한 첫번째 연구라는 점에서 의미가 있다"며 "이를 활용한다면 전방위적 백신 이상반응 검시가 가능해질 수 있으며 백신 접종 안전성도 높일 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=양희수 2010년대 중반 등장한 알파고를 필두로 인공지능에 대한 관심 사회 전반적으로 크게 증대되고 있다. 인공지능은 이제 단순히 영화에서나 나오는 콘텐츠에서 그치지 않고 실제 산업에서 활용되고 직업을 변화 및 대체시키며 인공지능의 가치관을 판단해야 하는 지경에 이르렀다. 실제 산업에도 활용될 만큼 기술이 발전했다. 의료에서도 다양한 방면으로 인공지능이 활용되고 있고 앞으로도 더 활용될 예정이다. 처음에는 의료 전반적인 보수적인 시각 때문에 인공지능이 도입될 것이라고 생각되지 않았고 몇몇 진료과(ex. 영상의학과)에서만 통용될 기술로 취급되었다. 하지만 인공지능의 기술이 날이 갈수록 발전해 가면서 특정 과의 특정 업무를 대체하는 데 그치는 것이 아닌 의료계 큰 틀에 변화를 부르는 기술임을 알게 되고 있다. 초창기 의료 인공지능은 학습할 수 있는 창구의 부족이 심했다. 지금은 의료인공지능학회도 생기고 강의도 개설이 되어 일반 의료인들도 쉽게 교육에 참가할 수 있게 되었고 꼭 논문을 읽거나 방대한 양의 개발 공부(ex. 파이썬)를 처음부터 하지 않아도 인공지능을 경험할 수 있는 기회가 넓어졌다. 이렇듯 본과 학생으로서 인공지능을 좀 더 거부감 없이 경험해 볼 수 있는 창구 몇가지를 소개하고자 한다. 가장 먼저 해커톤 및 공모전 참여를 권장하고 싶다. 의료계에 인공지능 바람이 분 만큼 다양한 공모전과 해커톤이 개최되고 있다. 대표적으로 성균관대학교 삼성융합의과학원(SAIHST) 디지털헬스학과와 디지털 헬스케어 파트너스(DHP)가 공동 주최하는 'Digital Health Hackathon'이 있겠다. 메디컬 해커톤으로서 인공지능을 뛰어나게 알지 못하는 본과생이 기여할 수 있는 부분이 많은 해커톤이다. 메디컬 해커톤의 장점은 인공지능을 경험해 볼 수 있는 것에 그치지 않는다. 대부분의 해커톤들은 팀을 이루어 진행하게 되는데 팀으로서 일하면서 다양한 전공을 공부하는 사람들을 만날 수 있다. 본과생이 되면 어쩔 수 없이 인간관계가 의과대학 학생들로 한정되기 마련인데 해커톤에서라도 다양한 사람들을 만나면 인간관계를 다양하게 만들고 생각의 넓이를 넓힐 수 있는 기회가 될 것이다. 두번째론 인공지능을 공부하는 단체, 모임 혹은 메디컬 매버릭스처럼 비임상쪽 단체에 참여해 보는 것이다. 실질적으로 자신이 공부하는 것 보다는 인공지능에 관한 다양한 이야기들을 들어볼 수 있는 창구가 될 것이다. 또한 보통 이런 단체에서는 각 분야의 전문가와 연결이 되는 경우가 많으니 새로운 기회를 찾을지도 모르는 일이다. 마지막으로 인공지능을 경험해 볼 수 있는 창구로 소개드릴 것은 '강의'이다. 인공지능도 결국 학문의 일종이다. 강의나 책만큼 가장 효율적이고 빠르게 해당 학문을 접할 수 있는 방법은 없을 것이다. 다양한 강의가 있지만 입문자로서 경험하기 좋다고 느낀 강의는 'coursera'에서 제공하는 딥 러닝(deep learning) 강의다. 실제 저명한 대학 교수님들, 머신 러닝의 대가들이 가르치는 강의이니 신뢰도는 아주 높다. 단계를 따라가면서 강의를 들을 수 있고 미니 프로젝트도 있는 경우 나름의 성취감도 느낄 수 있다. 단점이 있다면 강의가 너무 친절해 코드가 기본적으로 주어지기 때문에 새로운 상황에 직면했을 때 주도적으로 구현하는 것에 어려움을 느낄 수 있다. 하지만 초심자의 입장에선 우선 답지를 펴놓고 구현이라도 해보는게 맞다고 생각한다.

메디칼타임즈=최선 기자 국내에서 첫 스마트워치 기반 심전도(Electrocardiogram, ECG) 및 혈압 측정 앱이 정식 허가를 받으면서 임상 현장에서의 활용 가능성에 이목이 쏠리고 있다. 유럽심장학회 연례학술대회(ESC) 심방세동 가이드라인이 웨어러블 기기 사용 가능을 명시한 데 이어 대한고혈압학회도 스마트폰, 스마트워치를 이용한 혈압 측정 가이드라인을 소개한 바 있다. 대한부정맥학회 역시 심방세동 추적 관찰 시 원격 모니터링 선호 및 웨어러블 방식 1리드 검사를 활용할 수 있다는 권고를 내놓으면서 웨어러블·모바일 활용성에 대한 관심이 보다 증가할 전망이다. 이달 대한부정맥학회는 '심방세동의 선별 검사 및 무증상 심방세동의 관리 지침'을 공개했다(doi.org/10.3904/kjm.2021.96.2.76). 대한부정맥학회 심방세동 선별 검사에 대한 권고사항 특징은 최근 다양한 웨어러블 모니터링 기기와 모바일 헬스 앱이 개발되면서 이들을 심방세동 진단율 향상에 활용할 수 있을지 점검했다는 것. 국내에서는 작년 6월 식품의약품안전처가 삼성전자의 심전도 측정 앱을 허가한 데 이어 작년 말 유럽심장학회 연례학술대회는 스마트워치 등을 활용한 1리드 검사를 통해 심방세동 검진이 가능하다고 제시한 바 있다. 올해 2월엔 대한고혈압학회가 스마트폰, 스마트워치를 이용한 혈압 측정에 입장을 내고 "정확하게 측정된 가정 혈압은 진료실 혈압보다 예후를 더 잘 예측할 수 있으며, 복약 순응도와 조절률을 높일 수 있는 장점이 있다"고 손을 들어줬다. 대한부정맥학회도 가능성 탐색에 나섰다. 학회는 "다양한 모바일 헬스 기술들이 빠르게 발전하고 있으며, 현재 10만개 이상의 모바일 헬스 앱과 400개 이상의 웨어러블 모니터링 기기들이 사용 가능하다"며 "스마트워치를 이용한 심방세동 진단에 대한 연구들이 발표된 이후로 위험도가 높은 환자군을 대상으로 한 선별 검사가 주요 관심사로 떠오르고 있다"고 말했다. 이어 "최근 머신 러닝, 인공지능 등을 이용해 동율동 심전도만으로도 발작성 심방세동 환자를 감별하는 연구가 발표돼 심방세동 진단의 중대한 발견으로 여겨지고 있다"며 "애플하트 연구에선 스마트워치 앱 사용자 41만 9297명 중 0.5%에서 불규칙한 맥박을 발견해 정밀 검사한 결과 34%에서 심방세동을 확인했다"고 강조했다. 18만 7912명을 대상으로 한 화웨이하트 연구에서도 0.23%에서 심방세동 의심 소견이 나와 정밀 검사한 결과 87%가 심방세동으로 확진됐다. 웨어러블 기기를 잘 활용하면 적은 비용, 환자 편의성 유지에도 불구하고 임상적인 효용이 클 수 있다는 뜻이다. 학회는 "심전도 기록이 가능한 웨어러블 디바이스에서 30초 이상의 심방세동이 의사에 의해 확인된 경우, 심방세동의 확진이 가능하다"며 "PPG를 이용한 기기 등 심방세동의 발견이 심전도에 의한 것이 아닐 경우, 심전도 측정기기에서 확보된 심전도 기록의 해석이 불분명할 경우에는 확진을 위해 추가적인 심전도 기록이 필요하다"고 제시했다. 스마트폰 워치 구동 모습(자료사진) 한 연구에 따르면 자동 혈압계의 민감도는 93~100%, 단일유도 심전도는 94~98%, 스마트폰앱 91.5~98.5%, 스마트워치 97~99%에 달해 임상적으로 사용할 만한 신뢰도를 확보했다. 학회는 "REHEARSE-AF 연구에서 스마트폰이나 태블릿을 통해 단일유도 심전도를 1주일에 2회 측정하는 방식을 1년간 지속했더니 65세 이상 환자군에서 대조군 대비 심방세동 발견율이 3.9배 증가했다"며 "적절한 정보 제공 및 빠른 심전도 판독 결과를 제공하는 선별 검사 체계의 정립은 확진을 받지 못한 환자의 불안감을 적절히 감소시킬 수 있다"고 말했다. 심방세동 선별 검사의 비용-효과 항목에서 학회는 "사전 진단 및 치료없이 심방세동이 발생하면 의료 비용이 증가하므로 심방세동 환자를 찾아 치료해야한다"며 "심방세동을 선별하고자 할 때는 도구와 절차를 적절하게 선택하는 것이 중요한데 맥박 측정, 휴대용 심전도 측정 장치 그리고 스마트폰을 활용한 선별 검사가 비용면에서 효과적이었다"고 밝혔다. 부정맥학회는 심방세동 선별 검사에 대한 권고사항에서 고위험군을 제외하고는 1리드(싱글 리드/단일 유도) 사용 가능을 명시했다. 1리드는 보통 스마트폰, 스마트워치 기반 심전도 기기에서 사용된다. 학회는 "선별 검사에서 양성인 경우 심방세동은 30초 이상의 단일 유도 심전도나 12 리드 표준 심전도를 기반해 의사의 판단을 통해 확진할 수 있다"며 "75세 이상이거나 뇌졸중 고위험군에서는 심전도를 통한 체계적인 심방세동 선별 검사를 고려하라"고 제시했다. 학회는 "심방빈맥사건ㅡ 무증상 심방세동이 발견된 환자는 심전도, 위험인자·동반 질환 평가, CHA2DS2-VASc(뇌졸중 평가 지표) 점수 계산을 통해 심혈관계 평가를 권장한다"며 "환자 추적 관찰에선 원격 모니터링을 선호하며, 임상적 심방세동으로 진행 여부, 심방빈맥사건, 무증상 심방세동의 양 변화 및 기저 질환의 변화를 평가하도록 권장한다"고 덧붙였다. 이와 관련 김진배 부정맥학회 정책이사는 "웨어러블 기기가 발전하면서 이를 찾는 환자들도 늘고 있다"며 "활용성에 대해 학회는 장려하는 입장"이라고 밝혔다. 그는 "임상 현장에서의 웨어러블 활용 기조는 전세계적으로 더 강화되면 됐지 후퇴하진 않을 것으로 본다"며 "환자, 의사 모두 편하면서 더욱 정밀한 값을 얻을 수 있다면 사용하지 않을 이유가 없다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=이인복 기자 한국 의료산업의 미래 'CEO'에게 묻는다 제약·바이오 산업의 호황에 가려졌던 의료산업 분야가 4차 혁명의 물결을 타고 새롭게 주목받고 있다. 메디칼타임즈가 더 없는 기회를 만나 도약을 준비하는 한국 의료산업 기업들이 그리고 있는 청사진을 CEO들을 찾아가 직접 물었다. |편집자주| |"세계 최초의 역사 그 혁신 정신은 계속된다"-에드워즈라이프사이언스| "에드워즈라이프사이언시스의 특징을 한마디로 정리하면 바로 개척자(Pioneer)로 요약됩니다. 세계 최초로 인공 판막 시대를 열었고 지금도 그 개척 정신은 계속되고 있죠. 규모가 아닌 철학과 가치로 평가받고 싶은 이유입니다." 세계 첫 인공 심장 판막 시대를 연 에드워즈라이프사이언시스(이후 에드워즈)가 창립 20년을 맞았다. 사람으로 치면 약관(弱冠)의 나이. 비로서 갓을 쓰고 꽃을 피우는 시간이다. 구조적 심장 질환 분야에서 늘 최초의 역사를 써내려온 에드워즈가 갓을 쓰며 준비하는 미래는 어떠한 모습일까. 에드워즈를 이끌고 있는 정호엽 대표이사는 그 방향성을 역시 '최초'를 위한 혁신으로 꼽았다. 정호엽 대표는 인터뷰 내내 최초를 위한 혁신을 강조했다. "세계 최초로 인공 심장 판막을 개발한 이래 에드워즈는 늘 '최초'(First in Class)의 타이틀을 놓친 적이 없습니다. 그만큼 모든 가치를 혁신과 개척에 쏟았고 독보적인 경쟁력을 갖추게 됐죠. 앞으로의 방향도 변할 것이 없습니다. 최초를 위한 혁신만이 변하지 않는 에드워즈의 가치죠." 실제로 에드워즈는 1958년 세계 최초로 인공 심장 판막을 개발해 상용화한 이래 늘 최초의 역사를 써내려 왔다. 세계 첫 수술적 대동맥 판막 치환술(SAVR)에 사용된 제품도 에드워즈의 마크가 있었고 경피적 대동맥판막 삽입술(TAVI)도 역시 최초의 역사를 썼다. 그렇기에 세계에서 가장 많이 쓰인 인공 판막도 역시 에드워즈가 기록을 가지고 있다. 그만큼 에드워즈의 제품은 대동맥 판막 수술의 새로운 지표가 된다. 수술적 대동맥판막 치환술이 유일했던 대동맥 판막 협착증은 에드워즈가 TAVI용 판막을 내놓으며 패러다임이 변화했다. 국내에 TAVI용 인공 판막인 사피엔(Sapien)이 들어온 2010년만 해도 유일한 수술법으로 여겨졌던 SAVR이 저물고 TAVI로 방향성이 잡힌 것도 결국 사피엔이 내놓은 안전성과 효과에 대한 대규모 연구들이 밑바탕이 됐다. "심장은 하루에만 10만번, 1년이면 3600만번, 10년이면 3억 6천번이 뛰어요. 결국 인공 판막이 그 부하를 견딜 수 있는가를 검증하는 것이 최대의 과제죠. TAVI가 새롭게 주목받게 된데는 사피엔의 독보적인 경쟁력을 바탕으로 한 임상 연구가 있었기 때문입니다. 결국 에드워즈의 혁신이 또 다른 장을 연 셈이죠." 실제로 사피엔은 2002년부터 현재까지 총 3만 3000명 이상의 환자를 대상으로 이루어진 PARTNER 랜드마크 임상 프로그램을 통해 SAVR 대비 대등한 효과와 우수한 안전성을 입증하는데 성공했다. TAVI가 SAVR에 비해 시술 1년 후 모든 원인에 의한 사망률을 59% 줄였으며 뇌졸중 발생률을 62% 줄인 것은 물론 재입원율도 35%까지 낮췄기 때문이다. 하지만 여기서 멈추지 않고 에드워즈는 계속되는 대규모 임상시험을 지속하고 있다. 이미 독보적 경쟁력은 증명했지만 환자를 위한 검증과 혁신은 지속돼야 한다는 의지에서다. 정호엽 대표는 "PARTNER 임상을 통해 고위험군부터 중증도, 저위험군으로 사피엔을 통한 TAVI의 적응증을 늘려왔다"며 "이제는 풍선 확장형과 자가팽창형간 비교 임상은 물론 장기 안전성 등에 대한 추가적인 연구를 통해 환자를 위한 검증을 지속할 계획"이라고 말했다. 이어 그는 "에드워즈의 글로벌 가치는 '환자 중심'이라는 점에서 시술 환자의 예후를 모니터링하며 추가 임상을 진행하는 것은 당연한 기업의 의무"라며 "의학이라는 분야가 모든 것을 속단할 수 없는 만큼 환자에게 최선의 치료 옵션을 제공하기 위한 노력은 언제나 지속돼야 한다"고 강조했다. 하지만 이러한 기술력과 독보적 시장 점유율에도 불구하고 에드워즈는 사업 다각화의 흔적이 보이지 않는다. 상다수 글로벌 의료기기 기업들이 몸집 경쟁을 벌이고 있는 것과 대조적인 모습. 이에 대해 정호엽 대표는 이 부분에서도 혁신과 환자 중심을 강조했다. 환자를 위해서는 앞으로만 가야지 옆으로 가서는 안된다는 확신이다. 정 대표는 "에드워즈는 단 한번도 인공 심장 판막 분야 외의 분야를 시도한다거나 그러한 회사를 인수합병 하는 식으로 규모를 키운 적이 없다"며 "기업 철학 자체가 환자를 위한 혁신에 있다보니 수익의 대부분이 R&D 등 연구 분야로 다시 투입된다"고 설명했다. 그는 이어 "이렇게 쌓인 기술력과 임상 자료들이 있기에 계속해서 최초의 역사를 쓰고 있는 것"이라며 "이는 단순히 자본력과 규모로 따라올 수 없는 에드워즈만의 가장 강력한 차별점"이라고 단언했다. 정 대표는 규모가 아닌 독보적 기술력이 에드워즈의 경쟁력이라고 요약했다. 그렇다면 에드워즈가 준비하고 있는 다음 스텝은 무엇일까. 정 대표는 의료 인공지능(AI) 기반의 혈역학 모니터링 플랫폼과 승모 판막에 대한 새로운 치료 옵션이라고 귀띔했다. 에드워즈의 가장 큰 줄기가 인공 심장 판막군과 중환자 모니터링 장치라는 것을 알고 있는 부분. 이미 AI 기반 혈역학 모니터링 플랫폼과 승모 판막 옵션은 국내 상륙을 위한 준비에 들어갔다. 정호엽 대표는 "혈역학 모니터링 플랫폼의 경우 이미 26만 케이스 이상을 머신 러닝으로 패턴화시켜 80% 이상의 예측 능력을 갖췄다"며 "수술 중 갑자기 혈압이 떨어지는 상황을 예측할 수 있다는 점에서 합병증 예방에 큰 도움이 될 것"이라고 내다봤다. 또한 그는 "지금까지 쌓아온 판막 기술력을 바탕으로 내년에는 승모 판막 클립의 출시를 앞두고 있다"며 "아직 허가 중인 상황이라 자세한 내용을 얘기할 수는 없지만 TAVI 시대를 연 것과 같이 승모 판막 환자군을 위한 혁신적인 치료 옵션이 될 것"이라고 덧붙였다. 20년간 쌓아온 이러한 기술력을 바탕으로 에드워즈는 새로운 20년을 준비하고 있다. 본격적인 고령화가 시작됐다는 점에서 심장 분야에서 에드워즈가 준비해야 할 일이 많다는 판단에서다. 특히 우리나라의 경우 우수한 의료진과 신 기술에 대한 수용성이 매우 높다는 점에서 세계 시장을 위한 중요한 장이 된다는 것이 정 대표의 설명이다. 정 대표는 "현재 국내 65세 이상 인구가 800만을 넘어섰고 2025년에는 1천만명 이상으로 늘어날 것으로 예측되고 있다"며 "구조적 심장 질환의 특징상 고령화가 가속화될 수록 유병률이 높아진다는 점에서 이 분야를 리드하고 있는 에드워즈가 대비해야할 일도 많아질 것으로 본다"고 말했다. 아울러 그는 "계속해서 혁신적 제품을 내놓기 위한 연구와 개발을 지속하는 동시에 대동맥 판막 협착증에 대한 인지도를 높이기 위한 여러 홍보 활동을 지속할 계획"이라며 "무엇보다 에드워즈의 가장 큰 핵심 가치인 개척 정신을 전 직원들과 공유하며 20년 후에도 유지되도록 하는 것이 최고의 목표"이라고 밝혔다.