[메디칼타임즈=김승직 기자] 디지털 헬스케어 플랫폼 전문기업 케어랩스가 사업 경쟁력 강화와 신성장 동력 확보를 위해 자사 및 자회사 굿닥의 핵심 리더십을 강화했다고 1일 밝혔다.케어랩스는 아마존과 토스뱅크 출신의 김지웅 최고전략책임자(CSO)를, 자회사 굿닥은 쿠팡과 삼성전자 출신의 이원희 최고기술책임자(CTO)를 각각 영입했다. 전략·기술 분야에 전문성을 갖춘 리더십 확보를 통해 헬스케어 사업 경쟁력을 다지고, 기술 기반 서비스 혁신을 가속화한다는 구상이다.케어랩스가 김지웅 케어랩스 CSO(왼쪽), 이원희 굿닥 CTO를 영입하고 신성장 동력 확보에 속도를 낸다.김지웅 케어랩스 CSO는 MBC, 아마존, SK텔레콤, 토스뱅크 등 국내외 주요 기업에서 약 20년간 사업 전략 및 신사업 업무를 수행해 온 전략 전문가다.다양한 산업에서 축적한 사업 기획과 성장 전략 수립 경험을 바탕으로 케어랩스의 중장기 성장 전략 수립과 신사업 발굴을 총괄하게 된다. 특히 시니어케어를 비롯해 케어랩스가 추진 중인 신규 사업의 성장 기반을 구축하고 확장을 이끌어 갈 예정이다.이원희 굿닥 CTO는 쿠팡, 삼성전자, 삼성SDS 등 국내 주요 IT 기업에서 약 18년간 대규모 플랫폼 및 서버 시스템 개발 운영 경험을 쌓아온 기술 전문가다.굿닥의 플랫폼 아키텍처 고도화와 서비스 안정성 강화, 개발 생산성 향상 등을 중심으로 기술 조직 운영을 책임진다. 또한 AI 기반 헬스케어 서비스 확대를 위한 AI 네이티브 조직 체계 구축에도 주력할 계획이다.케어랩스는 향후 주요 자회사 굿닥과 바비톡이 축적한 데이터를 AI 기술과 결합해 플랫폼 경쟁력을 고도화한다. 장기적으로는 '원 케어랩스(One CareLabs)' 비전 아래 서비스 간 연계와 확장을 거쳐 통합 헬스케어 생태계를 구축해 나갈 계획이다.김지웅 케어랩스 CSO는 "케어랩스는 전 생애 건강 여정을 연결하는 헬스케어 기업으로 성장할 수 있는 충분한 잠재력을 갖추고 있다"며 "기존 사업의 경쟁력을 강화하는 동시에 신사업 발굴과 전략적 사업 기회를 확대해 지속 가능한 성장 기반을 마련하겠다"고 말했다.이원희 굿닥 CTO는 "굿닥은 의료 서비스 접근성과 사용자 편의성을 높이며 디지털 헬스케어 시장에서 입지를 확대해 온 플랫폼"이라며, "안정적인 서비스 운영 체계와 확장성 높은 기술 환경을 구축하는 동시에 AI 네이티브 조직으로의 전환을 통해 사용자 개개인에게 최적화된 초개인화 의료 경험을 제공할 수 있는 기술 리더십을 강화해 나가겠다"고 말했다.케어랩스 이민경 대표는 "앞으로 헬스케어 산업에서는 데이터 활용 역량과 AI 기술 경쟁력이 기업 성장을 좌우하는 핵심 요소가 될 것"이라며 "이번 핵심 인재 영입을 계기로 전략과 기술 역량을 한층 강화하고, 사용자 중심의 혁신적인 헬스케어 서비스를 선보여 나가겠다"고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] AI 기반 신약개발 전문기업 온코크로스가 온코마스터와의 흡수합병 절차를 마무리하고, 실제 암 환자 데이터 기반의 AI 신약개발 플랫폼 사업 확장에 나선다. 기존 신약개발 방식을 넘어, 고품질 데이터와 플랫폼을 공급해 글로벌 제약 시장 내 기술 우위를 선점한다는 전략이다.1일 온코크로스는 온코마스터와 합병 절차를 완료하며 약 1만 명 규모의 실제 암 환자 데이터를 내재화했다고 밝혔다. 확보된 데이터는 환자의 치료 이력, 약물 반응, 재발 및 생존 정보를 장기간 추적한 임상 및 멀티오믹스 데이터로, 글로벌 시장에서도 희소성이 높다.온코크로스가 온코마스터와의 흡수합병 절차를 마무리하고, 실제 암 환자 데이터 기반의 AI 신약개발 플랫폼 사업 확장에 나선다.온코크로스는 해당 데이터를 자사의 AI 분석 솔루션인 RAPTOR AI 2.0과 결합해 차세대 신약개발 플랫폼 사업을 본격 전개할 계획이다. 이를 통해 신규 치료 표적 발굴, 바이오마커 개발, 동반진단(CDx), 항체약물접합체(ADC), 이중항체, 표적단백질분해(TPD) 등 다양한 포트폴리오를 구축한다는 구상이다.실제 사업화를 위한 협의에도 속도를 내고 있다. 현재 국내 유수 제약사들과 공동연구 및 플랫폼 서비스 도입을 위한 구체적인 조건을 조율 중이며, 일부 프로젝트는 실무 협의 단계까지 진전됐다는 게 사측 설명이다.특히 회사는 글로벌 제약사의 신약개발을 지원하는 가치 중심 전략을 전면에 내세웠다. 막대한 개발비와 위험을 감수하는 직접 개발 방식에서 벗어나, 핵심 데이터와 플랫폼을 공급하는 '로우 리스크 하이 마진(Low Risk, High Margin)' 모델로 시장 패러다임을 전환한다는 구상이다.이는 세포주 기반 데이터를 활용하는 기존 경쟁사들과 달리, 위암과 간암 등 아시아 호발암 중심의 실제 환자 데이터를 활용한다는 점에서 차별화되는 지점이라는 평가다.이와 함께 온코크로스는 최고 사양 질량분석기와 완전 자동화 연구 시설을 통해 고품질 단백체 데이터를 지속 생산하며 플랫폼 고도화에 집중하고 있다고 강조했다. 특히 지난달 미국에서 열린 BIO USA 2026에서 다수의 글로벌 제약사에 자사 플랫폼을 소개했으며, 후속 미팅 및 사업 협의를 진행한다는 계획이다.김이랑 대표이사는 "글로벌 바이오산업은 이제 신약 자체를 개발하는 기업보다 신약개발을 가능하게 하는 데이터와 플랫폼 기업의 가치가 빠르게 높아지고 있다"며 "이번 합병은 온코크로스가 실제 환자 데이터를 기반으로 글로벌 제약사의 신약개발을 지원하는 플랫폼 기업으로 도약하는 중요한 전환점"이라고 말했다.이어 "국내 유수의 제약사들과는 구체적인 사업 조건 협의를 진행하고 있으며, BIO USA를 계기로 글로벌 제약사들과의 후속 논의도 이어가고 있다"며 "RAPTOR AI 2.0과 실제 환자 데이터를 기반으로 가시적인 사업 성과를 창출하고 글로벌 데이터 기반 AI 신약개발 플랫폼 기업으로 성장해 나가겠다"고 전했다.

로슈진단의 차세대 유전체 시퀀싱 플랫폼 악셀리오스1이 아시아 최초로 국내에 도입됐다.[메디칼타임즈=이인복 기자]한국로슈진단(대표이사 킷 탕)은 SBX(Sequencing by Expansion) 기술을 기반으로 유전체 분석의 속도와 정확도를 높인 차세대 유전체 시퀀싱 플랫폼 악셀리오스1(AXELIOS 1)이 아시아 최초로 국내에 설치됐다고 1일 밝혔다.악셀리오스1 솔루션은 DNA를 최대 50배 이상 길게 늘린 대리 분자(Xpandomer)로 변환해 읽는 획기적인 방식으로 기존 나노포어 시퀀싱의 한계로 지적돼온 신호 판독의 어려움을 개선하고 속도와 정확도, 유연성을 하나의 플랫폼에서 구현한 연구 전용(Research Use Only) 솔루션이다.악셀리오스1 솔루션의 핵심 기술인 SBX의 독보적인 기술력은 지난 2025년 10월 로슈진단과 브로드 임상연구소(Broad Clinical Lab) 및 보스턴 아동병원(Boston Children's Hospital) 공동 연구팀이 4시간 미만 전장 유전체 분석에 성공, 기네스 세계 신기록을 수립하면서 입증된 바 있다. 기존 기록을 1시간 이상 단축한 이번 성과는 방대한 유전체 데이터 분석을 수일에서 수시간 단위로 앞당김으로써 대규모 유전체 데이터를 보다 신속하게 확보하고 분석할 수 있는 연구 환경을 실현한다는 점에서 큰 의미를 갖는다.NGS (Next-Generation Sequencing)는 암, 희귀질환, 면역질환 등 복잡한 유전적 원인을 이해하고 분석하는 데 핵심적인 역할을 한다. 그러나 기존 NGS 기술은 정확도를 높이면 속도가 저하되고, 속도를 높이면 오류 가능성이 커지는 한계가 있어, 전장 유전체 분석에는 통상 1~2일이 소요되어 왔다. 악셀리오스1 솔루션은 이러한 기술적 제약을 극복하고 보다 빠르고 정밀한 유전체 분석 환경을 지원하기 위해 개발됐다.악셀리오스1 솔루션은 엑스팬도머 합성을 담당하는 합성장비와 나노포어 기반 시퀀싱 및 실시간 분석을 수행하는 시퀀싱 장비로 구성된다. 주요 성능으로는 ▲높은 판독 정확도 ▲시간당 압도적인 데이터 처리량 ▲연구 목적에 따른 유연한 리드 길이 ▲재사용 가능한 센서 모듈을 통한 운영 효율성 등이 꼽힌다. 특히 악셀리오스1이라는 단일 플랫폼에서 연구 목적과 적용 분야에 따라 유연하게 활용될 수 있어 연구 기관의 비용 부담을 줄이면서 데이터 신뢰도를 높일 수 있어 강한 경쟁력을 갖추고 있다.악셀리오스1 솔루션의 아시아 최초 도입기관은 글로벌 유전체 분석 전문기업 마크로젠이다. 마크로젠은 악셀리오스1 솔루션 도입을 통해 전장 유전체 분석 연구 역량을 고도화해 대용량 유전체 데이터의 자동화 해석 및 임상적 의사결정 지원 역량을 강화할 계획이다. 이를 통해 희귀·난치질환 연구 영역에서의 데이터 정확도 및 분석 효율을 한층 높일 것으로 전망된다. 한국로슈진단 킷 탕(Kit Tang) 대표이사는 "NGS 기술은 유전체 연구의 지평을 빠르게 확장하고 있으며, 방대한 데이터를 신속하고 정확하게 확보하고 종합하며 분석할 수 있는 환경 구축이 연구 효율 향상의 필수적 요소"라며 "차별적인 SBX 기술에 기반한 악셀리오스1 플랫폼을 통해 국내 유전체 연구 커뮤니티를 지원하게 되어 기쁘다."고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 우리나라 의료 인공지능(AI)이 기술력은 세계적 수준에 이르렀지만 정작 디지털 헬스케어 제품 개발을 위한 데이터 활용에 대한 제약으로 성장에 한계가 있다는 우려가 계속되고 있다. 복잡한 데이터 확보 절차와 품질, 규격 표준화 문제가 국내 기업의 글로벌 경쟁력을 떨어뜨리고 있다는 지적이다. 이에 맞춰 정부가 특별법 제정을 언급하며 대책 마련을 선언했다는 점에서 귀추가 주목된다.30일 더불어민주당 권칠승 의원실은 한국AI의료헬스케어연구원·범부처통합헬스케어협회 등과 '디지털 헬스케어 진흥 및 보건의료데이터 활용 관련 입법 방향' 국회 세미나를 개최했다.헬스올 도형호 대표는 국내 기업의 디지털 헬스케어 제품 개발 애로사항을 조명하며 규제 완화 및 제도 개선을 촉구했다.■우수 기술력·인프라에도 국내 산업계 고전 "데이터 제약 때문"이 자리에서 헬스올 도형호 대표(HL7 코리아 운영위원장)는 주제발표를 통해, 국내 기업의 디지털 헬스케어 제품 개발 애로사항을 짚으며 규제 완화 및 제도 개선을 촉구했다.도 대표는 현재 글로벌 디지털 헬스케어 시장에서 해외 기업들이 우리나라 기업보다 앞서가는 실정이라고 말했다. 대한민국이 센서·클라우드·모바일 플랫폼 등 기술적 측면에 강점이 있고, 전 국민 건강보험과 높은 전자의무기록(EMR) 보급률 등 우수한 데이터 인프라를 갖춘 것과 반대되는 상황이다.도 대표는 이런 시장 구도는 관련 산업의 핵심이 기술 격차가 아닌 데이터 활용 역량에 있기 때문이라고 분석했다. 기업들이 혁신적인 아이디어를 확보한 뒤 실제 개발에 돌입하려 해도, 병원 설득, 연구윤리심의위원회(IRB) 승인, 가명 처리 및 반출 심사 등 복잡한 절차를 거쳐야 한다는 설명이다.이 과정에서 수개월에서 수년의 시간이 소진돼 결국 선진국과의 경쟁에서 뒤처지는 병목 현상이 발생한다는 것.도 대표는 "한국의 보건의료 데이터가 부족한 것이 아니라 기업 차원에서의 활용이 몹시 어려운 상황이다. 기업들은 임상 가치 입증보다 인허가와 행정 절차 대응에 대부분의 시간을 쏟고 있다"며 "데이터 확보와 정제 단계에서 제품 개발이 지연되는 사이 상대적으로 규제가 덜한 해외 국가들이 시장을 선점하고 있다"고 지적했다.■사망자 데이터 접근 제한도 지적…표준화로 개발 비용 수직상승디지털 헬스케어 AI 학습에 매우 효과적인 사망자 보건의료 데이터의 활용이 제한적인 상황도 문제로 지적했다. 사망 데이터는 질병의 발생부터 진단, 합병증, 사망에 이르는 전 과정을 담고 있어 AI 학습의 완벽한 정답지 역할을 한다.하지만 현행 개인정보보호법, 통계청, 건강보험심사평가원 등 여러 부처의 규제에 묶여 기업 접근이 어렵다는 지적이다. 사망자 데이터 활용을 위한 제도적 특례 도입 등 대책이 필요하다는 것.또 데이터 양적 확보를 넘어 품질과 상호 운용성을 위한 표준화 문제도 걸림돌로 지목했다. 병원마다 혈압, 체온 등을 기록하는 단위나 구조, 코드가 달라 이를 통합하고 매핑하는 데 기업 입장에서 기하급수적인 비용이 발생한다는 설명이다.의료기관에서 데이터를 원활하게 추출할 수 있는 시스템 보완과 함께 상급종합병원과 여타 의료기관 간의 데이터 품질 편차를 줄여야 한다는 제언이다.실제 미국의 경우 '21세기 치료법' 등을 통해 정보 차단을 막고 인센티브를 부여하며 데이터 품질 프레임워크를 고도화하고 있다는 설명이다.도 대표는 "사망자 데이터는 질병의 처음과 끝을 모두 담고 있는 핵심 정보임에도 여러 부처의 규제가 얽혀 있어 기업이 사용하기 매우 어렵다"며 "병원에서 양질의 데이터를 원활하게 확보할 수 있도록 균형 잡힌 특례를 마련하는 한편, 상호 운용성을 담보할 수 있는 국제적 기준의 표준화와 데이터 품질 체계 구축이 동반돼야 한다"고 강조했다.■혁신 기술 수익으로 안 이어져 "수가 및 실증 인프라 확충해야"어렵게 제품을 개발한 이후에도 실증 및 사업화 단계에서 또 다른 장벽에 부딪히는 상황도 우려했다. 임상 환경에서 실증할 수 있는 테스트베드가 여전히 부족하며, 무엇보다 혁신 기술이 수익으로 이어질 수 있는 명확한 수가 체계가 부재하다는 비판이다.도 대표는 이를 해결하기 위한 정책 과제로 ▲의료 정보 접근 절차 개선 ▲사망자 데이터 활용 특례 ▲KR 코어(Core) 등 기반의 상호 운용성 확보 ▲데이터 품질 지표 및 검증 체계 구축 ▲실증 및 사업화를 위한 국가 인프라 확충 등 5가지를 제안했다.제품을 개발해 시장에 내놓더라도 구매 주체가 이를 도입할 수 있는 건강보험 수가 체계 등 현실적인 사업화 연계 구조가 마련돼야 한다는 설명이다.도 대표는 "혁신적인 제품을 개발한 유망 기업들도 결국 사업화 과정에서 수가 문제에 부딪히고 있는 만큼 실증 인프라와 연계된 건강보험 보상 체계에 대한 고민이 필수적이다"라며 "데이터 접근 절차 간소화와 품질 검증 규범을 확립해 질 좋은 데이터가 자유롭게 모이는 환경이 조성돼야 비로소 국내 디지털 헬스케어 산업이 활성화될 수 있다"고 설명했다.패널 토의에서 산업계 참석자들은 의료데이터 확보 및 활용에서의 제약으로 여러 애로사항이 있다고 토로했다. ■산업계 거버넌스 일원화 촉구…의료계 "법적 책임 분산 먼저"이어진 패널 토의에서도 산업계 성토가 이어졌다. 제이엘케이 류위선 CMO는 뇌졸중 환자 등 골든타임이 중요한 질환에서 데이터를 활용하지 못해 발생하는 해악을 헤아려야 한다고 촉구했다.특히 다기관 연구 시 병원마다 별도로 거쳐야 하는 IRB·DRB 절차를 상호 인정해 주는 등 거버넌스 일원화가 시급하다는 설명이다. 이를 위해선 가이드라인 수준이 아닌 특별법 수준의 관리 체계가 필요하다는 것.딥노이드 현지훈 연구소장 역시 실제 AI 연구 개발 기간 1년 중 10개월이 데이터를 확보하고 병원을 설득하는 데 소요된다고 토로했다. 현재의 폐쇄망(안심존) 중심 데이터 제공 방식을 넘어, 보안 인증을 거친 외부 환경에서도 데이터를 반출해 활용할 수 있도록 제도를 유연하게 개선해야 한다는 요구다. 이를 위한 국가 주도 데이터 유통 체계 마련도 촉구했다.다만 의료데이터는 환자의 민감 정보인 만큼, 활용하기에 앞서 이를 보호하고 법적 소재를 명확히 할 근거를 먼저 마련해야 한다는 목소리도 나온다.고대구로병원 영상의학과 우옥희 교수는 현재 데이터 활용에 따른 책임이 오롯이 의사와 의료기관에 지워지는 구조가 문제라고 꼬집었다. 이 때문에 병원 내 연구윤리심의위원회(IRB)나 데이터심의위원회(DRB)의 기준이 보수적일 수밖에 없다는 지적이다.정형·비정형 데이터의 표준화와 더불어 국가 차원의 신뢰할 수 있는 중개 기관을 마련해 안전성과 책임 문제를 분산해야 한다는 제언이다.국회 세미나에서 보건복지부는 산업계 데이터 활용 제약을 해소하기 위한 특별법 제정을 연내 마무리하겠다고 강조했다. ■복지부, 특별법 연내 제정 추진 "규제 부담 완화 및 활용 도울 것"이와 관련 보건복지부는 각계의 이견을 조율해 올해 안에 보건의료 데이터 특별법 제정하겠다는 입장이다. 이 법안은 의료법·개인정보보호법 등 여러 법률에 분산된 의료데이터 활용 기준을 일원화해 법적 불확실성과 규제 부담을 완화하는 것이 골자다. 디지털 헬스케어 산업 육성 및 연구 활성화를 위해 보건의료 데이터의 2차 활용 체계를 구축하는 것이 핵심이다.이와 함께 입법 전이라도 행정 절차를 개선해 데이터 활용도를 높이겠다는 방침이다. 특히 해외 디지털 헬스케어 사례 대응과 관련 법안 제정이 국정과제인 만큼 관련 절차를 신속히 정비하겠다는 의지다.복지부 최경일 과장은 해당 법 제정이 10년 넘게 지연된 배경으로 산업계, 의료계, 시민사회단체, 환자단체 등 이해관계자 간의 극명한 시각차를 꼽았다.산업계는 활발한 데이터 활용을 촉구하는 반면, 시민단체 등은 개인정보 유출을 우려해 대립이 지속돼 왔다는 분석이다. 다만 최근 인공지능 기술의 발전으로 양질의 데이터에 대한 수요가 급증하면서 국면이 전환되고 있다는 것.특히 난치성 질환 환자단체를 중심으로 치료제 개발을 위한 데이터 활용 요구가 높아지는 등 시장 상황이 변하고 있다는 진단이다.실제 복지부 외에도 산업통상자원부의 디지털 헬스케어 산업법, 과학기술정보통신부의 바이오 데이터법 등 유사 법안이 발의된 상태다. 복지부는 국회 입법 논의 과정에서 이들 법안이 긴밀히 조율돼 결론을 낼 수 있도록 지원한다는 계획이다.아울러 법 제정 전이라도 현장의 가장 큰 애로사항으로 지적된 연구윤리심의위원회(IRB)와 데이터심의위원회(DRB) 등 절차적 지연 문제를 우선해서 개선하겠다고 강조했다. 또 의료 정보 표준화와 전자의무기록(EMR) 확산을 위한 정책적 노력도 지속하겠다고 밝혔다.복지부 최경일 과장은 "개인정보 보호와 양질의 데이터 제공이라는 두 가지 과제를 균형 있게 해결하기 위해 노력하고 있다"며 "현재도 데이터 활용은 이뤄지고 있지만, 현장이 겪는 절차적 지연과 불편을 해소하기 위해 IRB와 DRB 심의 구조를 우선해서 개선하겠다. 의료기관의 표준화 수용성 제고 등 법 제정 없이도 가능한 조치들을 신속히 추진해 나가겠다"고 밝혔다.이어 "산업부와 과기부에서도 유사 법안이 발의될 만큼 보건의료 데이터 활용에 대한 사회적 요구가 큰 상황이다"며 "국회 논의 과정에 적극 참여해 올해 안에는 완성도 높은 법안이 제정될 수 있도록 최선을 다해 지원하겠다"고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] AI 기반 희귀질환 진단 기업 쓰리빌리언이 권위 있는 국제 인공지능(AI) 학회에서 다수의 연구 논문을 채택시키며 유전체 해석 및 신약 타깃 발굴 기술력을 입증했다.30일 쓰리빌리언은 오는 7월 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열리는 국제 머신러닝 학회 'ICML 2026' 워크숍에서 총 4편의 논문이 채택됐다고 밝혔다.울 코엑스에서 열리는 국제 머신러닝 학회 'ICML 2026' 워크숍에  총 4편의 쓰리빌리언 논문이 채택됐다.ICML은 뉴립스, ICLR과 함께 세계 3대 머신러닝 학회로 꼽히며 전 세계 AI 연구진이 최신 기술 동향을 공유하는 자리다. 이번 학회에서 쓰리빌리언은 희귀질환 진단을 위한 유전변이 해석 기술과 환자 유전체 데이터를 활용한 신약 개발 타깃 발굴 연구 성과를 대거 선보인다.전체 채택 논문 중 3편은 생성형 AI와 에이전트형 AI의 생물학 적용을 논의하는 'GenBio' 워크숍에서 발표된다. 특히 근거 기반 에이전트형 거대언어모델을 활용한 '에이버리 에이전트' 연구는 해당 워크숍의 스포트라이트 논문으로 선정됐다.이 AI는 변이의 병원성과 유전 양식, 문헌 등 다양한 근거를 종합적으로 분석하고 해석 가설을 제시해 기존 전문가가 수행하던 유전변이 해석의 정확도와 일관성을 높이는 역할을 한다.진단으로 축적된 데이터를 신약 개발로 확장하는 연구 성과도 주목받고 있다. 가족성 고콜레스테롤혈증 환자 데이터를 활용한 '어노멀리 모디파이어'는 질환 원인 변이가 있어도 증상을 완화하는 억제 변이를 발굴하는 AI 모델이다.정답 데이터가 부족한 희귀질환 신약 타깃 발굴 분야에 이상치 탐지 방식을 적용해 환자 유전체 데이터가 새로운 치료 타깃 후보를 찾는 자원이 될 수 있음을 제시했다는 설명이다.이와 함께 단백질 언어모델의 복잡한 내부 표현을 생물학적 의미가 있는 개념 단위로 분해. 기능상실 변이를 설명 가능한 방식으로 예측하는 프레임워크 연구도 GenBio 워크숍에 포함됐다.생명과학 분야 다중모달 파운데이션 모델을 다루는 'FM4LS' 워크숍에선 단백질과 DNA 언어모델을 결합, 유전자 변이 병원성을 예측하는 AI 멀티모달 프레임워크를 제안했다. 단백질 서열만으로 파악하기 힘든 맥락을 DNA 정보로 보완, 임상 변이 해석의 신뢰도를 향상시킨 것이 특징이라는 게 사측 설명이다.금창원 쓰리빌리언 대표는 "이번 ICML 워크숍 논문 채택은 쓰리빌리언의 AI 유전체 해석 기술을 세계 무대에서 인정받은 성과"라며 "앞으로도 유전진단과 환자 데이터 기반 타깃 발굴을 아우르는 AI 기술을 고도화해 희귀질환 환자의 진단과 치료 기회 확대에 기여하겠다"고 말했다. 

[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 인공지능(AI) 기업 코어라인소프트가 미국 의료영상 후처리 전문기업과 구독 갱신 계약을 체결하며 북미 시장 내 반복 매출 기반을 공고히 하고 있다.30일 코어라인소프트는 미국 의료영상 후처리 전문기업 3DR 랩스와 올해 초 4차년도 구독 갱신 계약을 체결했다고 밝혔다. 코어라인소프트가 3DR 랩스와 초 4차년도 구독 갱신 계약을 체결하면서 북미 시장 내 반복 매출 기반을 공고히 하고 있다.이번 계약은 단순 재계약을 넘어 기존 고객 사용량 확대와 생산 환경 전환, 추가 제품군 검토가 동시에 진행됐다. 해당 계약 건은 올해 1분기 매출로 인식되며 사업 확장성을 시사했다는 평가다.3DR 랩스는 미국 내 1000개 이상의 병원 및 영상의학센터 네트워크를 대상으로 CT, MRI 등 의료영상 후처리 및 3D 분석 서비스를 제공하는 전문기업이다. 외부 기관의 영상 데이터를 대량으로 처리하는 구조로, 실제 판독 워크플로우 내 AI 활용성을 입증할 수 있는 주요 파트너로 평가받는다.이번 계약의 핵심 성과는 사용량 확대다. 3DR 랩스의 연간 에이뷰(AVIEW) 사용량은 기존 대비 60% 증가하며 도입 단계를 넘어 실제 활용 증가에 기반한 업셀링 구조를 구축했다. 의료 현장에 편입된 솔루션이 반복적으로 사용되며 매출을 견인하는 흐름은 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델의 신뢰도를 높이는 핵심 지표다.여기에 코어라인소프트는 최근 에이뷰 2.0 프로덕션 환경 전환을 정식 완료하며 운영 환경을 고도화했다. 이번 전환을 통해 속도, 접속 안정성, 데이터 처리 효율 등을 개선해 3DR 랩스의 업무 환경 내에 최적화된 기반을 마련했다는 평가다. 플랫폼 전환에 맞춰 추가 동시접속 라이선스(CCU) 확대도 함께 추진 중이다.신규 제품군 확장을 통한 교차판매 가능성도 열렸다. 기존에 3DR 랩스는 심혈관 질환 진단을 위한 에이뷰 관상동맥 석회화(CAC)를 주로 사용해 왔으나, 향후 폐결절 분석 제품군에 대한 내부 검증을 본격화할 예정이다.검증이 실제 도입으로 이어지면, 기존 심혈관 중심 고객 기반에서 나아가 흉부 CT 기반 다질환 분석 플랫폼으로 도약하는 계기가 될 전망이다.코어라인소프트는 이 같은 변화가 미국 의료 AI 시장의 수요 변화와도 부합한다고 강조했다.플랫폼이 기존 병원 시스템과 자연스럽게 통합된다면 병변 탐지를 넘어, 결과를 일관되고 신속하게 도출할 수 있게 되는 덕분이다.앞서 회사는 에이뷰 CAC, 폐암(LCS), 만성폐쇄성폐질환(COPD) 등 주요 제품군에 대해 미국 식품의약국(FDA) 510(k) 인증을 획득하며 시장 진입 기반을 다져왔다.결과적으로 4년간 축적된 사용 경험이 플랫폼 고도화와 교차판매 기회로 연결됐다는 것. 코어라인소프트가 현지 네트워크를 활용해 미국 시장 내 반복 사용 기반 AI 플랫폼 기업으로 입지를 굳혀가고 있다는 평가다.코어라인소프트 곽지완 북미사업부이사는 "3DR 랩스와의 4년차 협력은 에이뷰가 미국 영상 워크플로우 안에서 안정적으로 활용되고 있음을 보여주는 사례"라며 "에이뷰 2.0 전환을 통해 사용성과 운영 안정성을 강화하고, CAC를 넘어 폐결절 등 추가 제품군으로 확장할 수 있는 기회를 만들어가겠다"고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 국내 1세대 의료 AI 기업 딥노이드가 일본 마이크론과의 협력을 바탕으로 일본 시장 진출 기회를 적극 모색한다.30일 딥노이드는 자사의 뇌동맥류 영상 판독 및 진단 보조 AI 솔루션 딥뉴로가 일본 마이크론의 인디케이트 프로그램에 등록됐다고 밝혔다.딥노이드 뇌동맥류 영상 판독 및 진단 보조 AI 솔루션 딥뉴로가 일본 마이크론의 인디케이트 프로그램에 등록됐다.마이크론은 의약품, 의료기기, AI 기반 소프트웨어 의료기기의 개발 지원과 임상시험, 이미지 분석, 판독 지원 업무를 수행하는 일본의 의료 영상 기반 임상수탁기관이다.마이크론이 운영하는 인디케이트 프로그램은 혁신 진단 기술을 보유한 기업과 이를 임상시험 및 연구 평가에 활용하려는 제약사, 의료기기사, 의료기관, 교육기관 등을 연결하는 역할을 해왔다.딥노이드는 이번 등록을 통해 일본 내 의료기기 인허가 취득 전 단계에서 연구 및 검증 목적의 협력 기회를 넓히고, 향후 일본 현지 시장 진입 기반을 선제적으로 마련한다는 계획이다.이번 등록을 계기로 딥노이드는 일본 내 의료기관, 연구자, 사업 파트너 등을 대상으로 자사 솔루션의 연구 활용성과 기술 검증 가능성을 도모할 방침이다.앞서 딥노이드는 ITEM 2026, JRC 2026 등 일본 주요 전시와 학술 무대에서 현지 의료진 및 산업 관계자와의 접점을 넓혀왔다.이번 프로그램 진입으로 일본 내 의료기기 인허가 취득을 위한 현지 연구 네트워크와 사업 파트너십 기반을 함께 확장하는 계기가 될 것이라는 기대다.딥노이드 최우식 대표는 "이번 인디케이트 프로그램 등록은 딥노이드의 AI 기반 의료 영상 판독·진단 기술력을 일본 시장에 구체적으로 소개할 수 있는 중요한 계기"라며 "앞으로도 일본 내 의료기기 인허가 취득을 위한 연구 협력과 사업화 기회를 확대해 나가겠다"고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 뇌 질환 진단·치료 인공지능(AI) 전문기업 뉴로핏이 글로벌 의료 허브로 평가되는 래플즈병원과 솔루션 공급 계약을 맺으면서 동남아 시장 공략에 속도를 낸다.30일 뉴로핏은 싱가포르 래플즈병원과 뇌신경 퇴화 영상 분석 소프트웨어 '뉴로핏 아쿠아' 공급 계약을 체결했다고 밝혔다.뉴로핏이 싱가포르 래플즈병원과 '뉴로핏 아쿠아' 공급 계약을 체결하고 동남아 시장 공략에 속도를 낸다.뉴로핏 아쿠아는 환자의 뇌 자기공명영상(MRI)을 고속·정량 분석하는 솔루션이다. 알츠하이머병, 혈관성 치매 등 신경 퇴화 질환에서 관찰되는 뇌 위축과 백질 변성을 수치화하고 맞춤 분석 보고서를 제공한다.이 솔루션이 래플즈병원에 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 공급되면서, 향후 제품 이용 건수 확대에 따른 중장기·안정적 매출 확보가 기대된다는 평가다.이번에 계약을 맺은 래플즈병원은 래플즈메디컬그룹 산하 핵심 의료기관으로, 아시아 전역에서 환자를 유치하는 글로벌 의료 허브로 평가받는다. 신경과 및 영상의학과 등 중증 질환 중심 진료 역량을 바탕으로 첨단 의료 기술 도입에 적극적으로 나서고 있다.특히 래플즈메디컬그룹은 100개 이상의 클리닉 및 의료시설을 보유하고 중국과 일본, 베트남 등 해외 시장으로 사업을 확장하고 있다. 이에 따라 뉴로핏 역시 향후 산하 병원으로의 추가 공급 확대 및 성장 동력 확보가 가능할 것이라는 기대가 나온다.뉴로핏은 선진 의료 인프라를 갖춘 핵심 허브인 싱가포르에서 레퍼런스를 확보해 동남아시아 주요 국가 진출을 앞당긴다는 구상이다. 현지에서 검증된 기술력을 바탕으로 인접 국가 진입 시 초기 도입 장벽을 낮추고 시장 안착을 촉진한다는 전략이다.뉴로핏 빈준길 공동대표이사는"국공립 기관들인 싱가포르 난양공과대학교 치매연구센터, 싱가포르 국립대학교, 싱가포르 종합병원 등에 이어 대형 사립병원인 래플즈병원에 뉴로핏 제품을 공급하게 되어 매우 기쁘다"며 "이번 공급을 기반으로 싱가포르와 동남아시아 시장에 뉴로핏 주요 제품들이 본격적인 확산 단계에 진입할 것으로 기대된다"고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 정부가 거대언어모델(LLM) 기반 디지털의료기기 관리를 강화하면서, 학계에서 일반 생성형 AI의 의료적 오용을 방지하기 위한 대책 역시 필요하다는 목소리가 나온다.29일 의료산업계에 따르면 식품의약품안전처가 생성형 AI 기반 디지털의료기기의 특성을 반영해 LLM에 특화된 허가·심사 가이드라인을 마련하고 있다.정부가 LLM 기반 디지털의료기기 관리를 강화하는 가운데, 학계에서 일반 생성형 AI 역시 관리가 필요하다는 목소리가 나온다.관련 기기가 오류나 편향이 있는 데이터를 학습했는지, 출력 정보에 중요한 내용이 누락되거나 할루시네이션과 같은 잘못된 정보가 포함됐는지 등을 집중적으로 관리한다는 방침이다. 인허가 이후에도 학습데이터나 성능이 변경되면 관련 정보를 사용자에게 공개하도록 하는 등 전주기적 모니터링을 강화한다는 구상이다.이런 규제 정비는 관련 시장의 폭발적인 성장세에 따른 조치다. 식약처 조사 결과 AI 기반 의료기기 전체 허가·인증 건수는 2021년 37건에서 지난해 153건으로 4배 이상 증가했다. 올해도 5월까지 75건이 집계되는 등 가파른 증가세를 기록 중이다.특히 흉부 엑스레이 예비 소견서 생성 솔루션인 숨빗AI 'AIRead-CXR'와 딥노이드 'M4CXR'이 잇따라 인허가를 받는 등 의료 생성형 AI가 늘어나는 추세다.하지만 학계에선 제미나이·챗지피티 등 일반 생성형 AI를 의료적으로 사용하는 것은 여전히 회색지대에 있다는 우려가 나온다. 일반 국민이 생성형 AI에 의료 상담을 진행하거나, 의사가 행정업무를 지시하는 사례가 늘어나면서 부작용이 발생할 수 있다는 것.실제 언론진흥재단 조사에 따르면 우리나라 성인 중 48.9%가 의료 문제에 대해 일반 생성형 AI를 '상담' 방식으로 활용한 경험이 있는 것으로 나타났다. 특히 간단한 질환 외에도 정신건강·성 관련 문제 등 민감한 건강·의료 사안을 상담한 경험이 24.4%로 집계됐다.또 취재 결과 임상 현장에서 일반 생성형 AI를 소견서·환자 가이드라인 등 문서 작성, 문헌 검색 등 행정 보조 업무에 사용하는 사례가 늘어나는 것으로 나타났다.이와 관련 대한의료인공지능학회는 의료인과 일반인 모두 범용 생성형 AI 사용에 각별한 주의가 필요하다고 진단했다. 특히 의료진이 환자 정보를 범용 모델에 입력할 경우, 환자 동의 없는 개인정보 유출로 이어질 수 있다는 지적이다.일반인이 병원 방문 전 자신의 증상을 검색하거나, 검사 결과를 범용 AI에 묻는 행위 역시 위험성이 크다고 우려했다. 범용 AI는 의료용 목적으로 승인받은 기기가 아니며, 질문 방식에 따라 일관성이 떨어지는 결과를 도출할 수 있다는 지적이다.이와 관련 박창민 회장은 "의료진이 범용 생성형 AI를 진료에 참고하더라도 최종적인 책임은 본인이 져야 한다. 무엇보다 환자의 민감 정보를 범용 모델에 입력하는 것은 개인정보 보호 차원에서 불법 소지가 있다"며 "국민 역시 범용 AI를 의료기기처럼 활용해 본인의 증상이나 영상 자료를 해석하는 것은 할루시네이션 등의 위험이 따른다"고 우려했다.이와 함께 박 회장은 의료 분야에서 AI는 고위험(High-risk), 고영향(High-impact) 범주에 속하는 기술임을 국민과 의료계 모두가 재인식하도록 해야 한다고 강조했다.이를 의료적으로 사용하기 위해선 전문가의 감독 아래, 보수적인 관점에서 철저한 검증이 이뤄져야 한다는 제언이다. 특히 의료기기 인허가에서 생성형 AI는 사용 목적과 대상 질환군을 명확히 하고, 해당 범위 내에서 허가와 검증이 진행돼야 한다고 짚었다.그는 "일반 생성형 AI가 아무리 뛰어나도 환자의 영상자료를 시각적으로 분석하거나 다중 대화 방식의 진료를 완벽히 수행하긴 어렵다. 의료진을 대신해 AI의 결과만 믿고 건강상의 중요한 의사결정을 내리는 것은 매우 위험하다"며이어 "의료용 생성형 AI는 승인 이후에도 기술적 특성 변화에 대한 지속적인 모니터링 등 전주기적인 관리가 필수적이다"며 "의료진과 기존 의료 시스템, 법적 이슈가 균형을 맞춰 진행돼야 일반인과 의료진 모두에게 올바른 지침이 될 수 있다"고 강조했다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]뷰노의 휴대용 심전도 기기인 하티브(HATIV)가 마침내 12유도 방식의 표준 심전도 검사와 동등성을 입증했다. 표준 검사와 진단 정확도가 약 99% 일치했으며 스마트워치 같은 단일 유도 방식보다 미세한 부정맥 신호를 더 잘 잡아낸다는 연구 결과가 나온 것.뷰노 하티브가 표준 심전도 기기와 비교해 정확도에 차이가 없다는 연구 결과가 나왔다.뷰노(대표 이예하)는 AI 기반 휴대용 심전도 측정 의료기기 하티브 P30(HATIV P30)의 임상적 가치를 검증한 두 건의 연구 결과가 국제 학술지 'European Heart Journal – Digital Health, BMC Cardiovascular Disorders'에 게재됐다고 29일 밝혔다.부정맥은 심장 박동이 불규칙해지는 질환으로 정확한 진단을 위해서는 심전도 검사가 필수적이다. 가슴과 팔다리에 전극을 붙이고 누워서 심장 상태를 확인하는 표준 12유도(lead) 방식은 가장 정밀하지만 병원 방문이 필요해 증상 발생 시점에 즉시 측정하기 어렵다는 한계가 있었다.이를 보완하기 위해 단일 유도(single-lead), 6 유도(6-lead) 방식이 등장했으나 표준 검사와 비교해 성능을 검증하는 연구는 충분히 이루어지지 않았다. 이에 뷰노는 삼성서울병원 및  원주세브란스 연구팀과 함께 각각 유도 방식 및 자세 등에 따른 진단 결과를 비교했다.이번 연구는 부정맥 환자 194명을 대상으로 12유도와 하티브(6유도)를 동시 측정하고 이어 스마트워치(단일 유도)를 추가 측정한 뒤 부정맥 전문의 2인이 독립적으로 평가하는 방식으로 진행됐다.그 결과 표준 12유도와 비교했을 때 하티브(98.6%)와 스마트워치(96.9%) 모두 높은 진단 정확도를 보였다. 반면 하티브는 조기박동(APC·VPC), 심방조동(AFL), 방실차단(AV block) 등에서 단일유도보다 높은 민감도를 보이며 미세한 심장 신호를 더 안정적으로 포착하는 것으로 나타났다. 또한 PR 간격 과 QRS 진폭  등의 측정에서도 단일유도보다 표준 검사에 가까운 값을 보였으며 기기에 내장된 알고리즘이 스스로 판독하는 자체 결과에서도 더 우수한 성능을 입증했다.원주세브란스기독병원 심장내과 박영준 교수 연구팀과의 연구에서는 부정맥 환자 134명을 대상으로 두 가지 자세(누운 자세와 앉은 자세)에서 하티브와 12유도 방식을 동시에 측정하고 부정맥 전문의 1인이 판독했다. 연구 결과 하티브는 두 가지 자세 모두 12 유도 진단과 99.1% 일치하는 등 자세와 관계없이 표준 검사와 높은 진단 일치도를 보였다. 또한 심박수·PR 간격·QRS 진폭 등 주요 측정값도 임상적으로 유의미하게 일치했다.뷰노 주성훈 CTO는 "이번 두가지 연구를 통해 하티브가 단일 유도보다 정밀하면서도 병원 표준 검사인 12 유도 방식에 근접한 신뢰도를 갖췄음을 입증했다"며 "일상에서 손쉽게 사용 가능한 하티브가 심전도의 일상적 모니터링 및 부정맥 질환 조기 발견에 유용하게 활용될 수 있도록 지속적으로 임상 근거를 축적해 나갈 것"이라고 밝혔다. 

[메디칼타임즈=김승직 기자] 웨어러블 AI 진단 모니터링 기업 씨어스가 코스닥시장 30주년 기념 통합 IR 행사에서 국가첨단전략산업 기업으로 선정돼 국내외 시장 공략 로드맵을 공개한다.29일 씨어스는 한국거래소와 코스닥협회, 한국IR협의회가 공동 주관하는 'KOSDAQ CONNECT 2026'의 국가첨단전략산업 기업 세션에 참가한다고 밝혔다.씨어스 이영신 대표가 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열린 기업설명회(IR)에서 회사의 실적 성과와 향후 성장 전략을 발표하고 있다.반도체, 첨단소재, 바이오 중심으로 구성된 15개 선정 기업 가운데 AI 의료 플랫폼 기업으로는 유일하게 이름을 올렸다.이번 행사는 다음 달 1일 서울 여의도 콘래드호텔과 2~3일 한국거래소 서울사옥에서 진행된다. 씨어스는 2일차인 2일 한국거래소 홍보관 IR 부스에서 기관투자자들을 만나 씽크와 모비케어를 중심에 둔 성장 전략을 설명할 예정이다.주력 솔루션인 씽크는 최근 도입 의료기관 200곳을 돌파하며 국내 최대 규모의 AI 입원환자 모니터링 운영 레퍼런스를 확보했다.단순 솔루션 공급을 넘어 병원별 운영 노하우와 AI 데이터를 축적하는 사업 모델을 구축했다는 설명이다. 씨어스는 이를 토대로 상급종합병원과 간호간병병동, 순환기내과, VIP병동 등 여러 진료 환경으로 적용 범위를 넓히고 있다.글로벌 시장 공략도 본격화하고 있다. 지난 5월 아랍에미리트(UAE)에서 약 220억 원 규모의 모비케어 공급 계약을 체결하며 중동 시장 진출의 기반을 마련했다는 평가다.최근 현지 정세가 안정화 국면에 진입함에 따라 하반기부터 걸프협력회의(GCC) 국가로 사업 영역을 확대할 계획이다. 미국 시장은 식품의약국(FDA) 품목허가 최종 결과를 대기 중이며, 허가 이후 현지 진단 시장에 본격 진입한다는 방침이다.씨어스 관계자는 "코스닥 30주년을 기념하는 KOSDAQ CONNECT 2026에서 국가첨단전략산업 기업으로 선정돼 기관투자자들과 만날 수 있게 됐다"며 "씽크와 모비케어를 중심으로 한 AI 의료 플랫폼 사업의 경쟁력과 글로벌 성장 전략을 적극 알릴 계획"이라고 말했다.

[메디칼타임즈=최선 기자] 세포외기질(ECM)을 활용한 재생의학이 피부 항노화 분야의 새로운 치료 전략으로 주목받고 있다. 대한피부항노화학회(KAAD) 2026 하계학술대회에서는 피부 조직의 구조와 기능을 장기적으로 유지하는 '피부 롱제비티(Skin Longevity)' 개념과 함께 인체유래 ECM 기반 치료의 최신 연구 및 임상 경험이 소개됐다.엘앤씨바이오는 29일 KAAD 2026 하계학술대회 특별 세션에서 인체유래 무세포동종진피(hADM) 기반 ECM 치료제 '리투오(Re2O)'를 중심으로 기초·임상 연구와 글로벌 안전관리 체계가 발표됐다고 밝혔다.'ECM 시대의 주인공 hADM'을 주제로 열린 이번 세션에서는 인체유래 ECM의 안전성과 윤리성, 임상 적용 가능성 등이 집중적으로 다뤄졌다.첫 번째 연자로 나선 미국조직은행연합회(AATB) 인증위원회 부회장 출신인 페이스 P. 케이스(Faith P. Case)는 'Ethical Standards, Regulatory Compliance, and Safety Validation in U.S. Tissue Banking'를 주제로 미국 조직은행의 인체조직 관리 체계를 소개했다.케이스는 인체조직 기증부터 유통까지 자발적 기증 문화와 기증자 검증, 감염성 질환 검사, 제조공정 검증, 추적관리 시스템 등을 통해 안전성과 투명성을 확보하고 있다고 설명했다. 이 같은 국제 기준을 통해 인체유래 ECM에 제기돼 온 윤리성과 안전성 우려를 과학적 근거로 확인할 수 있다고 덧붙였다.이어 박제영 압구정 오라클피부과 원장은 'Optimal Re2O Injection Techniques Through Targeted Depth Modulation'을 주제로 리투오의 기초연구와 임상 데이터를 기반으로 한 주입 전략을 발표했다.박 원장은 피부 재생뿐 아니라 모발 재생, 지방 볼륨 회복, 근육 활성 등으로의 적용 가능성을 제시했으며, "리투오는 국내외에서 40만 건 이상 사용되며 안전성과 임상적 신뢰성을 축적해왔다"고 말했다.안봉균 마이디피부과 원장은 '피부 롱제비티' 개념을 소개하며 단기적인 미용 개선보다 피부 조직의 구조와 기능을 장기간 유지하는 것이 향후 항노화 치료의 핵심이 될 것이라고 설명했다. 그는 인체유래 ECM이 피부 미세환경과 항상성을 회복하는 기반이 될 수 있다고 평가했다.윤성재 리더스피부과 원장은 리투오의 작용기전과 임상 경험을 소개하며 인체유래 ECM이 노화로 감소한 피부 구조를 보완하고 조직 재생을 유도하는 치료 옵션으로 활용될 수 있다고 발표했다.엘앤씨바이오 관계자는 "이번 학술대회는 피부 조직의 항상성과 건강을 장기간 유지하는 '피부 롱제비티' 개념을 중심으로 ECM 재생의학의 발전 방향을 확인한 자리였다"며 "인체조직의 윤리성과 국제 안전관리 체계, 리투오를 중심으로 축적된 연구 결과를 통해 ECM 기반 치료의 가능성을 확인할 수 있었다"고 말했다.이어 "리투오는 국내외 의료현장에서 임상 경험이 축적되고 있는 인체유래 ECM 치료 솔루션으로, 향후 적용 범위가 더욱 확대될 것으로 기대한다"고 덧붙였다.엘앤씨바이오는 앞으로 인체조직 기반 재생의학 기술을 바탕으로 ECM 기반 치료 포트폴리오를 지속 확대해 나갈 계획이라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=최선 기자]"AI가 의사를 대체할까." "AI가 의사의 일자리를 줄어들게 하지 않을까."의료AI가 등장한 이후 가장 오래 반복된 질문이다. 영상 판독 정확도가 전문의 수준에 근접하고, 생성형 AI까지 의료 현장에 들어오면서 '의사의 역할이 줄어드는 것 아니냐'는 우려도 꾸준히 제기돼 왔다.하지만 실제 의료현장에서 AI를 사용하는 의사들의 시선은 조금 다르다. AI는 의사를 대신하기보다 사람이 놓칠 수 있는 순간을 메우는 '보조자'에 가깝고, 오히려 지금 의료AI 확산을 가로막는 것은 의사들의 거부감이 아니라 제도라는 지적이다.AI 활용에서 부작용을 최소화하면서 활용성을 극대화하기 위해선 AI 산업 및 AI 교육 체계에 걸맞은 산업·인력 육성 시스템이 필요하다는 것.■ "AI 없는 판독은 이제 두려울 정도"대한영상의학회 회장을 맡고 있는 은평성모병원 영상의학과 정승은 교수는 의료AI를 가장 오래 사용해 본 경험자 중 한 명이다. 그는 AI가 이미 영상의학과 진료의 일부가 됐다고 평가하면서도, 그 역시 지금 의료AI 산업이 마주한 가장 큰 과제는 성능 경쟁이 아니라 '제도 설계'라고 진단했다.은평성모병원이 가장 먼저 도입한 진단AI는 유방촬영 AI였다. 당시에도 성능이 우수하다는 평가를 받았던 만큼 업무 부담이 큰 유방촬영 판독을 위해 비교적 빠르게 도입을 결정했다.정 교수는 "전문가가 봐도 맞는 소견인데 AI가 한 번 더 확인해주니 신뢰감이 높아지고 판독에 대한 자신감도 생긴다"며 "지금은 오히려 AI가 없으면 판독하는 것이 두려울 정도"라고 말했다.대한영상의학회 회장을 맡고 있는 은평성모병원 영상의학과 정승은 교수는 의료AI 산업의 성패가 제도 설계에 달려있다고 진단했다.그는 "원래 복부·비뇨생식기 전공인데 인력이 부족해 흉부와 유방까지 함께 판독하게 됐다"며 "흉부 CT에서 작은 결절을 찾는 일은 쉽지 않지만 AI가 작은 병변을 먼저 알려주면 사람이 놓칠 수 있는 부분을 상당 부분 보완해 준다"고 설명했다.반대로 사람이 쉽게 찾는 큰 병변은 AI가 놓치는 경우도 있다. 결국 AI와 전문의가 서로의 약점을 보완하는 '협력자' 관계라는 것이다.■ 환자에게 산업 육성 비용을 부담시키는 구조 정당할까정 교수가 가장 우려하는 부분은 현재 의료AI의 비급여 운영 방식이다. 현행 신의료기술평가 유예 제도에서는 AI 진단을 적용할 경우 환자가 별도의 비용을 부담한다. 유방촬영의 경우 기존 검사비가 약 1만 5000원인데 AI를 적용하면 환자는 같은 금액을 추가 부담해야 한다.정 교수는 이 같은 구조가 의료현장에서도 여러 문제를 낳고 있다고 지적했다.그는 "AI는 돈을 냈든 안 냈든 의료진 입장에서는 모두에게 사용하는 것이 더 편하고 정확하다"며 "돈을 낸 환자만 AI를 쓰고 그렇지 않은 환자는 AI를 쓰지 않는 구조는 의료의 형평성 측면에서도 맞지 않는다고 생각한다"고 말했다.이어 "왜 산업 육성을 환자의 비급여 부담으로 해결해야 하는지 고민이 필요하다"며 "정부가 산업 지원 방식으로 접근하는 것이 더 적절할 수도 있다"고 덧붙였다.궁극적으로는 충분한 임상 근거가 확보된 AI는 비급여를 넘어 건강보험 급여 체계 안으로 들어와야 한다는 것이 그의 판단. '사후 검증 시스템 부재'도 허점으로 꼽힌다.현재는 식품의약품안전처 허가를 받고 신의료기술평가 유예를 통과하면 의료현장에서 비급여 처방이 가능하지만, 실제 임상에서 성능이 기대에 미치지 못하더라도 이를 재평가하거나 시장에서 퇴출시키는 장치는 사실상 없다.정 교수는 "학습에 사용한 데이터와 실제 의료현장에서 만나는 환자는 다르다"며 "AI도 약물처럼 시판 후 실제 임상 데이터를 지속적으로 평가하는 체계가 필요하다"고 강조했다.특히 흉부 X-ray AI처럼 여러 회사 제품이 경쟁하는 분야에서는 성능 차이가 적지 않은데도 환자는 동일한 비용을 부담하는 현실도 문제로 지적했다.그는 "좋은 AI와 그렇지 않은 AI가 모두 같은 비용을 받는 것은 적절하지 않다"며 "성과를 지속적으로 평가하고 성능이 부족한 제품은 개선하거나 시장에서 퇴출하는 시스템이 필요하다"고 말했다.■ "숙련자에게는 날개, 초심자에게는 독이 될 수도"AI가 의사의 역량을 끌어올릴 수 있다는 점에는 의심의 여지가 없지만, 의학교육 현장에선 새로운 고민도 생기고 있다.정 교수는 "AI 판독 결과와 비교하면서 계속 학습하다 보니 지금은 오히려 AI보다 더 잘 판독하게 됐다고 생각한다"며 "프로기사들이 바둑 AI로 실력을 키우는 것과 비슷한 과정"이라고 설명했다. 그러나 이러한 효과는 기본 역량을 갖춘 의료진에게 해당되는 이야기다.그는 "다만 아무런 기초 없이 AI만 믿고 진단하는 전공의가 생길까 봐 가장 걱정된다"며 "AI 결과를 비판적으로 검증할 수 있는 수준까지는 스스로 판독하는 훈련이 반드시 필요하다"고 강조했다.루닛 인사이트 MMG(맘모그래피) 유방암 판독 보조 의료 AI를 사용하는 정승은 교수는 AI가 의사의 대체자가 아닌, 협력자이자 보조자 관계로 설정했다. 다만 이를 활용하고 자가 검증할만한 수준의 도달이 밑바탕이 돼야 한다는 전제 조건을 달았다.실제로 영상의학회에서도 일정 수준 이상의 판독 경험을 쌓기 전까지는 AI 없이 수련하도록 하고, 일정 수준의 자체 판독 건수를 넘어서야 시험 응시자격을 준다. 문제는 자체 판독 여부를 검증할 수단이 없다는 것. 이 역시 허점으로 지목된다.2016년 AI 석학 제프리 힌턴이 "영상의학과 전공의 교육을 중단해야 한다"고 언급했을 당시 의료계는 큰 충격을 받았다. 실제로 영상의학과 지원율도 크게 떨어졌다. 그러나 10년이 지난 지금 현실은 예상과 다르다. 업무는 더 늘었고, AI 개발 및 검증 과정에서도 전문의의 역할은 더욱 중요해졌다.정 교수는 "처음에는 다들 AI가 의사를 대체할 것이라고 생각했지만 지금은 그렇게 보지 않는다"며 "앞으로도 AI는 의사의 파트너이자 협력자로 발전할 가능성이 훨씬 크다"고 말했다.그는 "결국 AI를 제대로 학습시키고 검증하는 역할은 숙련된 의료진이 계속 맡을 수밖에 없다"며 "현재는 진단 분야에 AI가 집중돼 있지만 앞으로는 예약, 처방, 검사, 물류, 로보틱스 등 병원 운영 전반으로 확장될 여지가 무궁무진하다는 점에서 의사 수요는 지속될 것"이라고 내다봤다.이어 "지금 AI 세상이 왔다고 하지만 사실은 시작 단계일 뿐"이라며 "앞으로는 진단 하나가 아니라 의료 서비스 전체를 연결하는 AI가 등장해야 진정한 의료AI 시대가 열릴 것"이라고 전망했다.■ 의료AI 확산 장애물은 의사 경계심 아닌 수가뇌졸중 진료에서는 정맥 내 혈전용해제 투여 여부를 판단하기 위해 신경과 전문의가 중요한 역할을 맡아왔다. 대한신경과학회도 이러한 역할을 수행할 수 있는 의료진을 '뇌졸중 인증의'로 운영하고 있다.응급실에서 뇌졸중 진단 AI가 도입되면서 뇌졸중 전문의가 없이도 초동 대처가 가능한 사례들이 반복 확인된다. AI 도입이 확산될수록 뇌졸중 전문의의 설자리가 줄어들 가능성은 없을까.분당서울대병원 신경과 김준엽 교수는 의료AI가 전문의 역할을 일부 대체할 가능성을 배제하진 않았지만 한계가 있다고 봤다. 장기적으로는 종합병원 등에서 신경과 전문의 고용 감소로 이어질 가능성은 있지만 여전히 공급보다 수요가 크다는 것.김 교수는 "예전에는 정맥 내 혈전용해제를 사용하기 위해서는 뇌졸중 전문의가 응급실에 상주하는 것이 사실상 필수적인 개념이었다"며 "앞으로 AI가 이런 판단을 상당 부분 보조하게 되면 병원 입장에서는 전문의를 반드시 같은 방식으로 배치해야 할 필요성이 줄어들 수 있다"고 설명했다.은평성모병원은 2023년 세계 최초로 AI 기반 음성 전자의무기록(Voice ENR)을 도입해 간호 기록을 자동화했다. 다만 그는 이러한 변화가 곧바로 전문의 일자리 감소로 이어질 것으로 보지는 않았다. 현재 국내 의료현장은 뇌졸중 전문의를 포함한 신경과 전문의 자체가 부족한 상황이기 때문이다.그는 "지금은 전문의 숫자가 부족한 문제가 훨씬 더 크기 때문에 당장 우려할 사항은 아니다"라며 "오히려 AI는 부족한 전문의를 보완해 의료 접근성을 높이는 역할이 더 클 것으로 본다"고 말했다.오히려 의료AI 확산을 막는 현실적인 장벽은 의사들의 우려가 아닌 '수가'라고 강조했다.현재 의료기관은 AI 소프트웨어를 사용하더라도 이를 활용한 판독이나 진료에 대해 별도의 보상을 받을 수 없다. 병원은 AI 소프트웨어 구독료와 유지관리 비용을 자체 예산으로 부담해야 하는 구조다.김 교수는 "AI 소프트웨어를 이용했다고 해서 환자에게 청구할 수 있는 수가가 아직 없다"며 "규모가 큰 병원은 투자할 수 있지만 비용이 적지 않아 종합병원 이하에서는 지속적으로 도입하기 쉽지 않다"고 말했다.결국 의료AI의 다음 과제는 성능 경쟁이 아니라 제도 설계라는 것. 그는 "AI가 빠른 대응을 통해 환자 예후를 개선하고 사회적 비용 감소에도 도움이 된다는 근거가 축적돼야 한다"며 "그런 데이터가 쌓여야 AI 활용에 대한 적정 수가도 마련될 수 있을 것"이라고 강조했다.뇌졸중 영역에서 AI의 역할은 더욱 넓어질 것으로 전망된다. 현재 개발 중인 뇌동맥류 진단 AI는 사람이 놓치기 쉬운 병변을 찾아주는 것은 물론, 반복 검사에서 동맥류 크기 변화를 자동으로 분석해 영상의학과 전문의의 판독 부담까지 줄여줄 것으로 기대된다.■ 의료AI의 다음 무대는 '병원 전체'실제로 의료AI의 변화는 진단실에서 병원 전체로 확산되는 모양새다. 은평성모병원이 세계 최초로 AI 기반 음성 전자의무기록(Voice ENR)을 도입해 간호 기록을 자동화한 것도 그 일환. 기록 시간을 줄여 간호사가 환자에게 더 많은 시간을 쓰도록 하자는 것이 목표였다.은평성모병원 정보보호팀 이성식 팀장은평성모병원 정보보호팀 이성식 팀장은 "간호사는 본연의 업무인 환자 케어에 집중해야 하는데 실제 현장에서는 기록 업무에 상당한 시간을 쓰고 있다"며 "기록 시간을 줄여 그만큼 환자를 더 돌볼 수 있도록 하는 것이 Voice ENR 개발의 출발점이었다"고 말했다.병원은 2019년 음성 차트 개발에 착수해 2020년 PDA 기반 시스템을 선보였고, 이후 휴대성과 활용성을 높인 스마트폰 기반 모바일 ENR을 개발해 2023년 전 병동으로 확대 적용했다.개발 과정에는 현장 간호사들이 직접 참여했다. 약 300명의 간호사가 6개월 동안 음성 데이터를 제공하며 AI를 학습시켰다. 의료용어의 다양한 발음은 물론 개인별 발화 습관과 병동 소음 환경까지 반영해 실제 임상에서도 높은 음성 인식률을 확보했다.간호행정교육팀 김수빈 간호사는 "같은 의학용어도 사람마다 발음이 모두 다른데 그런 부분까지 학습했다"며 "개인별 발음 특성도 반영돼 대부분 정확하게 인식된다"고 설명했다.도입 효과도 수치로 나타나고 있다. 현재 수혈·항암치료·이중확인 업무는 약 99%가 모바일 ENR을 통해 이뤄지고 있으며, 활력징후 입력과 바코드 채혈 등도 80% 이상 활용되고 있다.김 간호사는 "환자 옆에서 바로 기록할 수 있어 기록의 즉시성과 정확성이 높아졌고, PC를 오가는 시간이 줄면서 그만큼 환자를 한 번 더 살필 시간이 생겼다"고 말했다.은평성모병원은 여기서 한 단계 더 나아가 생성형 AI를 접목한 차세대 간호 기록 시스템을 개발하고 있다. 의료 특화 소형언어모델(SLLM)을 활용해 간호사와 환자의 대화 내용을 AI가 이해하고, 필요한 간호기록과 처치기록을 자동으로 분류·작성하는 것이 목표다.이 팀장은 "AI가 대화의 문맥을 이해해 필요한 기록 양식에 자동으로 입력하는 시스템을 개발하고 있다"며 "응급 심폐소생술처럼 여러 의료진이 동시에 말하는 상황에서도 화자를 구분해 투약과 처치 기록을 자동 생성하는 것이 궁극적인 목표"라고 설명했다.AI 확산 흐름은 다른 병원으로도 전파되고 있다. 대전선병원, 동아대병원, 충남대병원, 화순전남대병원 등 다수 의료기관이 모바일 ENR 도입을 추진하고 있으며, 은평성모병원은 단순한 음성 입력을 넘어 AI가 의료진의 행정 업무를 대신하는 방향으로 고도화를 이어갈 계획이다.의료AI는 이미 의료현장에 들어왔다. 이제 남은 질문은 'AI가 의사를 대체할까'가 아니다. AI를 의료체계 안으로 어떻게 안전하게 편입시키고, 어떻게 검증하며, 어떤 방식으로 보상할 것인가로 좁혀지고 있다. 의료AI 미래는 제도에 달려있다는 게 임상 현장의 진단이었다.

[메디칼타임즈=김승직 기자]임상 현장에 의료 인공지능(AI) 도입이 가속화되고 있는 상황에서 시스템이 성공적으로 정착되기 위해서는 기술 자체보다 인력 양성이 중요하다는 전문가들의 목소리가 나오고 있다.결국 의료 AI를 구동하는 사람과 조직이 무엇보다 중요한 과제라는 것. 이를 위해서는 조직 차원의 거버넌스 체제 구축이 무엇보다 중요하다는 것이 전문가들의 의견이다.26일 한국보건복지인재원은 대한의료정보학회와 함께 '의료 AI를 현장에 안착시키는 인력 양성 체계 제안' 심포지엄을 개최했다.의료 AI 보건의료인 직무교육사업의 일환으로, 현장 적용 우수 사례와 직군별 맞춤형 인력 양성 체계 구축 방안을 논의하기 위함이다.건양대학교병원 김종엽 교수는 의료 AI 안착을 위해 구성원의 AI 리터러시 함양과 윤리·법적 규제에 대한 이해가 필수적이라고 제언했다.■생산성 혁신 이끄는 의료 AI…조직 내 '러다이트' 극복 관건건양대학교병원 김종엽 교수는 주제발표를 통해 의료 AI가 의료진의 업무 생산성을 획기적으로 끌어올리고 있다고 진단했다. 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)과 음성 기반 전자의무기록(EMR) 등이 진료 현장에 본격적으로 도입되면서 의료 서비스의 패러다임이 변화하고 있다는 설명이다.특히 음성 기반 EMR은 의무기록 작성 과정의 편의성을 높이고 의료진이 환자와 눈을 맞추며 진료에 집중할 수 있는 시간을 늘려주는 등 진료 환경 자체를 변화시키고 있다고 평가했다. 아울러 환자 경험의 디지털화와 제로 트러스트(Zero Trust) 기반의 클라우드·사이버 보안 전환 역시 병원이 피할 수 없는 거대한 흐름이라고 진단했다.다만 조직 문화와 인적 저항은 기술 혁신의 장벽으로 작용하고 있다고 우려했다. ▲환자 안전 우려 ▲바쁜 업무 환경 ▲기존 시스템에 대한 익숙함 등을 이유로 새로운 기술 도입을 반대하는 이른바 '러다이트' 현상이 병원 내부에 광범위하게 존재한다는 것.김 교수는 실제 AI 소프트웨어 도입 과정에서 보안이나 절차적 문제를 이유로 회의와 검토 과정이 반복되며 의사결정이 지연되는 사례가 적지 않다고 지적했다. 이를 해결하기 위해선 구성원의 AI 리터러시 함양과 윤리·법적 규제에 대한 정확한 이해가 필수적이라는 제언이다.나아가 복잡한 프로그래밍 지식보다 자신의 생각과 의도를 자연어로 컴퓨터에 명확하게 전달할 수 있는 능력이 중요해지고 있다고 강조했다. 향후 이런 능력이 보건의료인에게 가장 중요한 공통 역량이 될 것인 만큼, 이를 지속적으로 학습할 수 있는 환경을 마련해야 한다는 설명이다.김 교수는 "생산성을 높인다는 것은 단순히 일을 더 많이 하라는 의미가 아니라 같은 일을 하더라도 덜 피곤하게 하고 더 많은 여유와 휴식 시간을 확보하게 하는 것"이라며 "기술은 이미 준비돼 있으며 지금 시작하지 않는 것이 가장 큰 리스크다. 의료 AI 시대에는 변화에 대한 두려움보다 새로운 기술을 이해하고 활용하려는 노력이 더욱 중요하다"고 말했다.중앙대학교의료원 김원태 팀장은 의료 AI 기술이 현장을 혁신하고 있다면서도, 제도와 인프라가 이를 따라가지 못하고 있다고 우려했다.■자발적 학습이 이끈 현장 혁신…체계적 거버넌스 구축 시급중앙대학교의료원 김원태 팀장은 사내 해커톤과 프롬프트톤, AI 교육 프로그램 등을 통해 의료진과 교직원들이 직접 AI를 활용하고 현장 문제를 해결한 사례를 소개했다.비개발 직군인 의료진과 행정 인력들이 업무 현장의 불편 사항을 직접 발굴하고, 이를 해결하기 위한 다양한 개념검증(PoC) 프로젝트를 수행했다는 설명이다. 특히 일부는 외부 업체와 협업해 사업화 단계까지 이어졌다는 것.실제 응급실에서 방대한 처방 내역을 분석해 위험 약물을 선별하는 AI 에이전트와 회송 안내 챗봇, 자동 검사실 배정 시스템 등 다양한 업무 지원 프로그램이 개발됐다. 이를 통해 현장 업무 부담을 줄일 가능성을 확인했다는 평가다.다만 김 팀장은 AI 기술 발전 속도에 비해 병원 현장의 제도와 인프라는 이를 따라가지 못하고 있다고 진단했다. 특히 개인정보 보호와 보안 문제로 인해 전자의무기록(EMR) 연동에 제약이 있다는 우려다. 또 24시간 운영되는 병원 특성상 의료진과 교직원이 교육에 참여하기도 쉽지 않다는 점을 현장의 한계로 꼽았다.김 팀장은 "병원 현장의 기술 변화 속도가 너무 빨라 이를 따라가는 데 어려움을 겪고 있다. 예를 들어 GPU 한 장을 추가하려고 해도 수의계약이나 경쟁입찰 등의 절차를 거쳐야 하기 때문에 6개월에서 1년이 걸릴 수도 있다"며 "그 사이 또 다른 프로그램이 나올 정도로 기술 변화가 빠르다"고 말했다.이어 "클라우드 등 여러 방안을 고민하고 있지만 쉽지 않은 문제"라며 "앞으로는 보안과 거버넌스가 더욱 중요해지는 만큼 병원도 보안에 신경 쓰면서 유용한 프로그램을 활용할 수 있는 환경을 만들어야 한다"고 밝혔다.한국보건복지인재원 신득철 팀장은 병원 현장의 특수성을 고려한 맞춤형 AI 인력 양성 체계의 필요성을 강조했다.■직군별 맞춤형 교육 필수…역량 저하 막을 '가드레일' 필요한국보건복지인재원 신득철 팀장은 병원 현장의 특수성을 고려한 맞춤형 AI 인력 양성 체계의 필요성을 강조했다. 병원은 의사, 간호사, 보건직, 행정직 등 다양한 직군이 서로 다른 역할과 책임, 데이터를 바탕으로 업무를 수행하는 조직이라는 이유에서다. 단일화된 범용 교육으로는 실효성을 거두기 어렵다는 지적이다.특히 AI 도입으로 인한 업무 대체 우려를 해소하기 위해선 단순 기술 시연을 넘어 업무 재설계와 수용성을 높이는 교육이 이뤄져야 한다고 짚었다. 무엇을 AI에 맡기고 무엇을 사람이 판단할 것인지 명확히 구분해야 한다는 설명이다.이에 신 팀장은 기술에 대한 심리적 장벽을 낮추는 입문 단계를 시작으로 ▲데이터·시스템·법·윤리 등을 학습하는 기초 과정 ▲직군별 심화 학습 ▲실제 병원 데이터를 활용한 시나리오 기반 실습 ▲현장 프로젝트로 이어지는 5단계 맞춤형 교육 체계를 현장 해법으로 제시했다.다만 AI에 대한 과도한 의존이 의료진의 임상적 판단 능력과 책임성을 약화시킬 수 있다는 점은 우려 사항으로 꼽았다. 기계적인 정답 확인에 매몰돼 환자의 표정이나 호흡, 말의 속도 등 비정형적인 임상 신호를 놓치거나 의료인으로서 전문성과 책임감이 약화할 수 있다는 지적이다.이를 방지하기 위해 AI 없이도 핵심 판단을 수행할 수 있는 'AI 프리 베이스라인' 기준을 설정해야 한다는 것. 이와 함께 알고리즘의 성능뿐 아니라 의료진의 판단 과정까지 함께 추적하는 모니터링 체계를 갖춰야 한다고 강조했다.마지막으로 신 팀장은 AI 기술이 현장에서 안전하게 작동하기 위해선 인간의 주도적인 검증 능력이 반드시 보존돼야 한다고 강조했다.신 팀장은 "의료 AI 인재 양성은 단순히 도구 사용법을 익히는 것을 넘어 현장의 업무가 어떻게 변화하고 강화될 수 있는지 직무 재설계의 관점에서 접근해야 한다"며 "AI 없이도 스스로 핵심 판단을 수행할 수 있는 기준점을 유지하고, AI 결과를 안전하게 검증할 수 있는 가드레일이 반드시 마련돼야 한다"고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 국내 1세대 의료 AI 기업 딥노이드가 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 예비 소견서 생성 솔루션에 대한 의료기기 허가를 완료하면서 시장 공략에 속도를 낸다.26일 딥노이드는 'M4CXR'의 식품의약품안전처 의료기기 3등급(D 제허 26-18호) 품목허가를 획득하며 본격적인 상용화에 나선다고 밝혔다. M4CXR은 흉부 X-ray 영상을 생성형 AI 기술로 분석해 정상 소견 및 41종의 흉부 질환 이상 소견에 대한 판독문을 자동 생성하는 디지털의료기기다.딥노이드의 'M4CXR'가 식품의약품안전처 의료기기 3등급(D 제허 26-18호) 품목허가를 획득했다.앞서 지난해 11월 생성형 AI 기반 의료기기 최초로 식약처 첨단기술군 혁신의료기기(제119호)로 지정된 바 있다. 이를 기점으로 의료 영상 AI가 단순 병변 탐지를 넘어 실제 임상 워크플로우에 적용 가능한 판독 지원 단계로 발전했다는 평가다.딥노이드는 이번 허가 획득 과정에서 다기관, 후향적 확증 임상시험을 수행해 기술적 신뢰도를 확보했다. 영상의학과 전문의의 판독소견서와 M4CXR이 생성한 예비 소견서 간 부적격 진단 비율 차이를 평가한 결과, 전문의 판독 대비 열등하지 않음이 확인됐다.특히 기관 및 연령군별 하위군 분석뿐만 아니라 외래, 응급, 검진, 입원 등 4개 임상 섹터 환경 모두에서 비열등성이 일관되게 입증됐다. 이는 M4CXR이 다양한 임상 현장에서도 임상적으로 수용 가능한 수준의 소견서를 생성할 수 있다는 의미다.딥노이드는 이를 바탕으로 기존 구축해 온 전국 단위 영업망과 딥뉴로(DEEP:NEURO), 딥체스트(DEEP:CHEST) 등 기존 솔루션 판매 경험을 활용해 M4CXR의 빠른 시장 안착을 꾀한다는 구상이다.이와 함께 단일 제품을 넘어 흉부 CT와 MRI 등 3D 분야로 모달리티를 확장해 의료 특화 멀티모달 생성형 AI 솔루션 라인업을 고도화한다는 전략을 세웠다.구체적인 모달리티 확장 로드맵은 오는 7월 중순 예정된 미디어 데이에서 '생성형 의료 AI 상용화 비전'이라는 주제로 공개될 예정이다. 또 올해 'AI반도체 응용실증지원 사업'을 통해 흉부 CT 예비 소견서 생성 솔루션 'M4CT'의 개발과 실증을 진행하는 등 인프라 협력에도 속도를 내고 있다.딥노이드 최우식 대표는 "생성형 AI 기반 의료기기로서 'M4CXR'의 경쟁력은 실제 의료 현장에 빠르게 안착하고 확산될 수 있다는 점에 있다"며 "딥노이드는 이번 인허가를 바탕으로 'M4CXR'의 상용화와 시장 안착에 속도를 내고, 향후 CT, MRI 등으로 적용 범위를 확장해 생성형 AI 기반 의료기기 시장을 리딩해 나갈 것"이라고 밝혔다.