[메디칼타임즈=김승직 기자] 카카오헬스케어(대표이사 황희)가 롯데손해보험(대표이사 사장 이은호)과 손잡고 보험 고객 대상 디지털 헬스케어 서비스 강화 및 보험 개발에 나선다.22일 카카오헬스케어는 롯데손해보험과 건강보험 가입 고객의 만성질환 관리 및 디지털 헬스케어 서비스 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다.(오른쪽)카카오헬스케어 황희 대표이사와 롯데손해보험 Corporate Solution 총괄장 오명식 전무가 업무협약을 체결하고 있다.이번 협약은 카카오헬스케어의 디지털 헬스케어 기술력과 롯데손해보험의 건강보험 서비스 역량을 결합, 고객에게 맞춤형 건강관리 경험을 제공하고자 하는 목적이다.특히 만성질환 진단을 받은 단체보험 가입 고객에게 카카오헬스케어의 AI 기반 모바일 건강관리를 제공한다. 구체적으로 솔루션 '파스타(PASTA)' 앱과 연속혈당측정기(CGM), 반지형 혈압계 등 헬스케어 기기를 제공한다.이를 통해 일상 속 건강한 습관 형성을 돕고 만성질환을 꾸준히 관리할 수 있도록 지원한다는 설명이다.아울러 카카오헬스케어와 롯데손해보험은 디지털 헬스케어 서비스와 보험 상품, 부가 서비스가 연계된 ▲공동 협력 모델 발굴 ▲고객 접점 확대 ▲건강관리 서비스 활성화 등을 위한 협력을 이어가며, 보험산업과 디지털 헬스케어의 융합 모델을 함께 구축해 나갈 방침이다.롯데손해보험 관계자는 "이번 업무협약은 보험이 단순한 보장 제공을 넘어 고객의 건강과 삶의 질을 높이는 서비스로 확장할 수 있는 가능성을 보여주는 것"이라며 "카카오헬스케어와 협력해 디지털 헬스케어 융합 모델을 만들어가겠다"고 전했다.카카오헬스케어 관계자는 "이번 롯데손해보험과의 파트너십을 통해 더 많은 사람들이 일상 속에서 디지털 기술을 활용해 더 쉽고, 편리하게 만성질환을 관리할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

[메디칼타임즈=문성호 기자]퍼즐에이아이는 가톨릭대학교 서울성모병원, 양산부산대학교병원과 구성한 컨소시엄이 한국보건의료정보원이 주관하는 '2026년 의료 AI 테스트베드 지원사업(유형2 : 워크플로우 효율화 실증)' 수행기관으로 최종 선정됐다고 22일 밝혔다.이번 사업은 생성형 AI 기반 의료 AI 에이전트의 실제 의료현장 적용성과 범용성을 검증하는 국가 실증사업이다. 특히 서로 다른 처방전달시스템(OCS)과 전자의무기록(EMR)을 사용하는 수도권과 비수도권 대표 상급종합병원에서 동일한 AI 에이전트 솔루션을 동시에 실증한다는 점에서 의미가 크다. 병원별 맞춤형 개발에 의존하던 기존 방식에서 벗어나 하나의 AI 에이전트가 다양한 의료기관 환경에서 안정적으로 작동할 수 있는지를 검증하는 국내 대표 사례가 될 것으로 기대된다.실증 대상은 퍼즐에이아이가 개발한 의료대화 기반 AI 에이전트 의무기록 자동화 솔루션 '퍼즐젠(Puzzle Gen)'이다. 의료진과 환자의 대화를 실시간으로 음성 인식(STT)하고 생성형 AI를 활용해 의무기록 초안을 작성한 뒤, AI 에이전트가 EMR 화면을 이해해 필요한 항목에 직접 입력한다. 또한 음성 명령만으로 진단서, 입·퇴원 요약지, 회송서 등 다양한 2차 서식을 자동 작성하는 등 의료진의 기록 업무 전반을 지원한다.병원별 특성을 반영한 실증도 함께 진행된다. 서울성모병원에서는 외래 진료와 병동 환경을 중심으로 초진·재진 의무기록 작성은 물론 다양한 2차 서식의 자동 작성 및 입력 기능을 검증한다. 양산부산대학교병원에서는 수술실 환경에 특화해 이비인후과 수술기록지 자동 작성 및 입력 프로세스의 정확성과 활용성을 검증할 예정이다.퍼즐에이아이 김용식 대표는 "이번 의료 AI 테스트베드 사업은 특정 병원에 최적화된 AI가 아니라 서로 다른 EMR과 의료환경에서도 동일하게 활용할 수 있는 AI 에이전트의 범용성을 검증하는 중요한 프로젝트"라며 "의료진의 반복적인 기록 업무를 획기적으로 줄이고 환자 중심의 진료 환경을 구현하는 것은 물론, 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 활용 가능한 AI 에이전트 기반 의무기록 자동화의 새로운 표준 모델을 제시하겠다"고 말했다.

[메디칼타임즈=박상준 기자]글로벌 의료영상 솔루션 기업 디알젬(대표이사 박정병)은 차세대 모바일 DR 시스템 'RAYMO'가 유럽연합(EU) 의료기기 인증인 CE MDR(Medical Device Regulation) 인증을 획득했다고 22일 밝혔다. CE MDR 인증은 유럽연합이 요구하는 안전성, 품질 및 성능 기준을 충족한 제품에 부여되는 인증으로, 유럽경제지역(EEA)을 비롯한 다수 국가에서 의료기기 판매 및 인허가를 위한 필수 요건이다. RAYMO는 디알젬이 새롭게 선보인 차세대 모바일 디지털 영상(Digital Radiography) 시스템으로, 병원 내 다양한 진료 환경에서 신속하고 정확한 영상 촬영을 지원하도록 설계됐다. RFID 기반 사용자 인식 기능을 탑재해 의료진별 설정을 자동 적용할 수 있으며, 이동성과 사용 편의성을 높인 다양한 스마트 기능을 통해 의료 현장의 업무 효율성을 향상시킨 것이 특징이다.특히 글로벌 의료기기 시장에서 모바일 X-ray 장비 수요가 확대되는 가운데, 이번 CE MDR 인증은 RAYMO의 기술력과 제품 경쟁력을 국제적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 디알젬은 이를 계기로 유럽 주요 국가를 중심으로 영업 활동을 강화하고 현지 파트너십 확대에도 적극 나설 계획이다.회사 측은 CE MDR 인증이 단순한 판매 자격 확보를 넘어 제품의 안전성과 품질, 신뢰성을 객관적으로 검증받았다는 점에서 해외 의료기관과 유통 파트너의 도입 확대에도 긍정적으로 작용할 것으로 기대하고 있다.박정병 디알젬 대표이사는 "이번 CE MDR 인증 획득은 RAYMO가 글로벌 수준의 기술력과 품질 경쟁력을 갖춘 제품임을 공식적으로 인정받은 성과"라며 "유럽 시장을 중심으로 글로벌 파트너십을 확대하고 모바일 X-ray 시장에서 디알젬의 입지를 더욱 강화해 나갈 것"이라고 말했다.한편 디알젬은 디지털 방사선 영상진단 솔루션 전문기업으로 전 세계 130여 개국에 구축한 글로벌 판매망과 파트너 네트워크를 기반으로 해외 사업을 확대하고 있다. 회사는 이번 RAYMO의 CE MDR 인증을 계기로 유럽 시장 공략을 본격화하고 글로벌 의료영상 장비 시장에서 지속적인 성장 기반을 확보해 나갈 계획이다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 한국보건복지인재원(원장 은민수)이 지난 20일 서울 강남교육관에서 '제1기 외국인 국제의료코디네이터 전문과정' 수료식을 개최하고, 전문인력 41명을 배출했다고 22일 밝혔다.이번 교육과정은 외국인 환자 유치 및 의료서비스 지원 분야의 전문인력을 양성하기 위해 마련된 과정이다. 집합교육과 라이브 교육, 이러닝, AI 의료통역 학습을 결합한 총 100시간 규모의 전문교육으로 운영됐다.2026년 제1기 외국인 국제의료코디네이터 전문과정 수료식 사진특히 의료통역 역량뿐 아니라 진료과별 기초의학, 국제의료 서비스 이해, AI 기반 의료통역 및 마케팅 활용 등 현장 중심 교육을 제공했다는 설명이다. 외국인 환자 유치산업의 실무역량을 강화하는 데 중점을 뒀다는 평가다.이번 과정엔 총 202명이 지원했다. 서류심사와 면접 심사 등 3단계 선발 절차를 거쳐 최종 선발된 교육생들이 12주간의 교육과정을 이수했다.수료생은 총 41명으로 몽골어 16명, 중국어 8명, 베트남어 8명, 일본어 6명, 러시아어 3명 등 5개 언어권 인재들로 구성됐다. 수료생들은 최종 학습성취도평가를 통과하고 국제의료코디네이터로서의 전문 역량을 인정받았다는 설명이다.12주차 교육과 함께 진행된 수료식에서는 교육과정 운영 성과를 공유하고 학습 우수자 시상, 수료생 소감 발표, 수료증 수여 등이 진행됐다.한국보건복지인재원 김홍장 상임이사는 수료 축사를 통해"환자에게 신뢰와 경험, 그리고 감동을 제공할 수 있는 국제의료코디네이터는 K-의료의 경쟁력을 높일 중요한 주역"이라고 강조했다.한국보건복지인재원 은민수 원장은 "이번 교육과정은 외국인 환자 유치와 글로벌 의료서비스 경쟁력 강화를 위한 전문인력 양성의 출발점"이라며 "앞으로도 글로벌 헬스케어 산업 발전에 기여할 우수 인재를 지속적으로 양성해 나가겠다"고 밝혔다.한편, 수료생에겐 법무부 외국인의료코디네이터 E-7(특정활동) 비자 발급을 위한 고용추천서 인정 자격이 주어진다. 인재원에선 현장 정착과 경력 개발을 위해 국내 주요 의료기관 국제진료센터와 연계한 인턴십 프로그램을 운영하는 등 지속적인 성장 지원 체계를 구축할 계획이다.

[메디칼타임즈=최선 기자] 은평성모병원 8층 병동 102호실. 병실 문이 열리자 담당 간호사가 스마트폰 하나를 들고 환자 침상 앞으로 다가섰다."안녕하세요. 환자분 담당 간호사 조은지입니다. 혈압 측정하겠습니다." 간호사가 환자 이름과 등록번호가 찍힌 팔찌 QR코드를 카메라로 찍었다. 이후 혈압 측정 값을 읽어 내려갔다. "김은평님(가명) BP 80, 맥박 76, 호흡 20, 체온 36.5. 저장."몇 초 뒤 스마트폰 화면에는 방금 말한 내용이 텍스트로 정리돼 있었다. 별도의 키보드 입력도, 간호사실로 돌아가 컴퓨터 앞에 앉을 필요도 없었다. 환자 곁에서 말한 내용이 곧바로 전자간호기록으로 저장됐다.은평성모병원이 2023년 도입한 '보바일 ENR(Vobile ENR)'의 모습이다. 세계 최초로 음성과 모바일, 전자간호기록을 결합한 AI 기반 음성인식 플랫폼으로, 간호사가 환자 옆에서 실시간으로 간호 기록을 작성할 수 있도록 설계됐다.간호기록 방식은 오랜 시간 변화해왔다. 종이 차트에 손으로 기록하던 시대를 지나 전자의무기록(EMR)이 도입되면서 컴퓨터 입력 방식으로 전환됐다. 하지만 기록 자체는 여전히 간호사가 환자를 떠나 PC 앞으로 이동해야 하는 구조였다.은평성모병원이 2023년 세계 최초로 음성과 모바일, 전자간호기록을 결합한 AI 기반 음성인식 플랫폼 보바일 ENR을 도입한 이후 병동에서 종이 차트와 펜이 사라졌다는 평가가 나온다. 환자의 QR 코드를 인식한 이후 모두 음성으로 기록이 처리됐다.병동 간호사는 "예전에는 종이 차트에 수기로 작성했고 이후에는 PC에 타이핑해서 기록했다"며 "지금은 환자 옆에서 바로 음성으로 기록하는 방식으로 바뀌었다"고 설명했다.임상 현장에서는 뚜렷한 변화가 감지됐다. 은평성모병원은 현재 간호기록의 약 85~90%를 보바일 ENR을 통해 처리한다. 실제로 지켜본 결과 간호사의 손은 거의 스마트폰 화면을 누르지 않았다. 식사 기록 과정이 대표적이다."식이 선택. Day. 끼니는 점심. 확인." 음성 명령어가 실행되자 기록 화면이 자동으로 전환됐다. "식사 얼마나 드셨어요?" "다 먹었습니다." "밥 100, 국 100, 반찬 50. 물은 얼마나 드셨어요?" "한 컵 먹었습니다." "물 120. 저장."메뉴 이동부터 입력, 저장까지 음성으로 진행됐다. 과거라면 여러 화면을 터치하거나 별도 입력창을 열어야 했던 작업이다. 간호사가 든 스마트폰 화면에서도 음성으로 말한 내용이 100, 100, 50, 120과 같이 정확하게 입력돼 있었다. 특히 인상적인 장면은 간호 메모 기능이었다."김은평님 내일 퇴원이신데 필요한 서류 있으신가요?" "진단서가 필요합니다." 환자의 답변이 끝나자 간호사는 자연스럽게 말했다. "8층 102호 김은평님 내일 퇴원 시 진단서 발급 필요하다고 함. 저장."별도의 메모지를 찾거나 나중에 기억을 더듬어 입력할 필요가 없이 대화를 기록한 순간 해당 내용이 진단서 발급 준비와 같은 행정 절차로 이어지는 구조였다. 단순히 기록 시간을 줄이는 것만이 아니다. 환자 안전 강화 측면에서도 효과를 보이고 있다.간호행정교육팀 김수빈 간호사는 "기존에는 PDA를 이용해 터치나 타이핑으로 기록했는데 처음에는 환자 앞에서 음성으로 기록하는 것이 어색했다"며 "하지만 실제 사용해 보니 입력부터 저장까지 5초 정도면 끝나기 때문에 편의성을 체감하게 됐다"고 말했다.정보보호팀 이성식 팀장(좌)과 간호행정교육팀 김수빈 간호사(우)는 AI 도입이 단순한 행정 업무의 편의성 제고에 그치지 않는다고 판단했다. 정보 누락이나 오기입 위험이 줄어드는 등 환자 안전이 더 강화될 뿐더러 행정 업무의 부담 완화는 곧 환자 케어의 강화로 이어진다는 평가다.특히 수혈, 항암제 투여, 채혈 등 환자 안전과 직결되는 업무에서 변화가 컸다. 김 간호사는 "사고가 발생하면 환자에게 큰 위해를 줄 수 있는 업무들인데 보바일 ENR을 거치면서 안전장치가 하나 더 생긴 느낌이 들어 안심하고 업무를 수행할 수 있다"고 설명했다.과거 활력징후를 측정한 뒤 종이에 적어두거나 기억한 후 PC에서 다시 입력하는 경우 정보 누락이나 오기입 위험이 있었다. 반면 보바일 ENR은 환자 팔찌와 업무용 바코드를 함께 확인하게 해 다른 환자의 바코드나 잘못된 수혈·채혈 라벨을 인식하면 즉시 경고음을 울린다.정보보호팀 이성식 팀장은 "과거 이중확인 업무는 간호사 두 명이 직접 확인해 약 5분이 걸렸지만 보바일 ENR을 활용하면 1~2분 내로 단축할 수 있다"며 "태그 기반 확인 방식으로 오류 가능성도 줄어들었다"고 말했다.보바일 ENR은 간호부뿐 아니라 진단검사학과의 채혈 업무에도 활용되고 있다. 현재 수혈·항암·이중확인 업무의 약 99%, 활력징후 기록과 채혈 업무의 80% 이상이 보바일 ENR을 통해 이뤄지고 있다.김 간호사는 "가장 큰 변화는 환자 확인 단계가 강화된 것"이라며 "수혈이나 항암제 투여처럼 환자에게 치명적인 위해를 줄 수 있는 업무에서 오류를 줄이는 데 도움이 되고 있다"고 말했다. AI 기반 음성 기록 시스템은 업무 효율 향상뿐 아니라 환자 안전을 높이는 새로운 도구로 자리 잡고 있었다.■ 30분 걸리던 응급 판단 5분으로…응급실 풍경도 변화분당서울대병원 응급실. 뇌졸중 의심 환자가 도착하자 의료진이 분주하게 움직였다. 환자는 곧바로 CT 검사실로 향했다. 과거 같으면 이제부터가 기다림의 시작이었다. 촬영된 영상을 뇌졸중 전문의가 확인해야 했고, 전문의가 병원에 없으면 사진을 찍어 메신저로 보내 자문을 구해야 했다. 하지만 지금은 상황이 달라졌다.CT 촬영이 끝난 뒤 불과 몇 분. 의료진의 화면에는 "대혈관 폐색 여부", "뇌출혈 여부", "이미 손상된 뇌 조직의 범위"가 정량화된 결과로 표시됐다. 응급실 의료진은 이 결과를 바탕으로 환자가 혈관 재개통 치료 대상인지 빠르게 판단할 수 있다.분당서울대병원 김준엽 신경과 교수는 현재 국내 의료AI 기업 제이엘케이(JLK)의 뇌졸중 진단 AI를 사용하고 있다. 해당 소프트웨어는 CT와 MRI 영상을 분석해 뇌출혈 여부와 대혈관 폐색 여부, 뇌경색 진행 범위 등을 자동으로 분석한다.김 교수는 "급성 뇌졸중 환자에서 가장 중요한 것은 큰 혈관이 막혀 있는지, 그리고 아직 살릴 수 있는 뇌세포가 얼마나 남아 있는지를 신속하게 판단하는 것"이라며 "재개통 치료를 얼마나 빨리 시작하느냐가 환자 예후를 결정한다"고 말했다.실제 뇌졸중 치료에서는 '시간' 자체가 치료 성적을 좌우한다. 환자가 응급실에 도착한 뒤 1시간 이내에 혈관 재개통 치료를 시작하는 것이 중요한데, 이를 위해서는 CT나 MRI 촬영 직후 환자 상태를 신속히 평가해야 한다.보바일 ENR을 통해 음성으로 입력한 환자 측정 값들. 수치가 정확히 기입된 것을 확인할 수 있다.AI가 없던 시절에는 이런 판단을 주로 수년 이상 경험을 쌓은 뇌졸중 전문의가 맡았다. 영상 속 미세한 변화를 보고 혈관이 막혔는지, 손상 범위가 어디까지인지 해석해야 했다. 그러나 AI가 도입되면서 풍경이 바뀌었다.김 교수는 "검사 후 보통 5분 안에 결과가 나온다"며 "대혈관 폐색 여부와 살릴 수 있는 뇌조직 범위를 정량화해 보여주기 때문에 뇌졸중 전문의가 없는 상황에서도 응급의학과 전문의가 빠르게 치료 여부를 판단할 수 있다"고 설명했다.특히 변화가 큰 곳은 상급종합병원보다 오히려 지역 종합병원 응급실이다. 대형병원은 상대적으로 뇌졸중 전문의를 확보하기 쉽지만, 지역 병원은 24시간 전문의를 상주시켜야 하는 현실적 어려움이 있다. 과거에는 응급실 의사가 촬영 영상을 휴대전화로 찍어 전문의에게 보내고 "혈관이 막힌 것이 맞느냐"는 자문을 구하는 일이 흔했다."사진을 보내고, 상대방이 메시지를 읽었는지 확인하고, 전화를 걸어 설명하는 과정이 필요했습니다. 길게는 30분 정도 지연되기도 했죠."30분은 뇌졸중 환자에게 결코 짧은 시간이 아니다. 뇌세포는 혈류 공급이 중단된 순간부터 분 단위로 손상되기 시작하기 때문이다. 병원 내 협진 방식도 달라졌다.과거에는 같은 CT 영상을 두고도 의사마다 해석이 달라질 수 있었다. 응급의학과, 신경과, 신경외과가 같은 사진을 보면서 의견을 주고받아야 했다. 반면 AI는 동일한 데이터에 동일한 결과를 제시한다.김 교수는 "한 장의 사진은 보는 사람마다 판단이 달라질 수 있지만 AI가 제시하는 값은 모두가 동일하게 확인할 수 있다"며 "그 결과를 바탕으로 논의하기 때문에 해석 차이로 인한 논란이 줄어들고 의사소통도 훨씬 빨라졌다"고 말했다.응급실에서 CT 영상을 휴대전화로 찍어 보내고 답장을 기다리던 시대가 이제는 검사 5분 뒤 AI가 정량화된 결과를 제시하는 시대로 바뀐 것.■판독의 우선순위 생겼다…고위험군에 먼저 연락은평성모병원 정승은 영상의학과 교수(대한영상의학회 회장)은평성모병원 영상의학과 판독실. 수십 명의 건강검진 수검자 영상이 모니터 화면에 나열돼 있다. 과거 같으면 의료진은 예약 순서대로 영상을 열어 하나씩 판독을 했지만 지금은 가장 먼저 보는 환자가 따로 있다. 모니터 한쪽에 표시된 숫자 때문이다.유방촬영 영상 옆에 표시된 이 숫자는 AI가 분석한 유방암 위험도 점수다. 숫자가 높을수록 암 가능성이 높다는 의미다. 의료진은 이제 접수 순서가 아니라 이 점수를 기준으로 판독 우선순위를 정한다.은평성모병원 정승은 영상의학과 교수(대한영상의학회 회장)는 "과거에는 예약 환자를 순서대로 판독했다면 지금은 AI가 제시하는 스코어링을 먼저 확인한다"며 "위험도가 높은 환자를 우선적으로 판독하고 빠르게 후속 검사를 안내할 수 있게 됐다"고 말했다.은평성모병원이 도입한 루닛 인사이트는 유방촬영술(맘모그래피) 영상을 분석해 암 의심 부위를 표시하고 위험도를 수치화해 보여주는 의료 AI다. 실제 판독실에서 확인한 화면에는 병변이 의심되는 영역이 붉은색으로 표시돼 있었다. AI가 해당 부위를 강조하고 위험도 점수를 함께 제시하는 방식이다.정 교수는 화면을 가리키며 "AI가 이상 부위를 감지하면 이렇게 병변 위치를 표시하고 위험도를 숫자로 보여준다"며 "의료진은 이 정보를 바탕으로 우선순위를 정할 수 있다"고 설명했다.AI가 바꾼 것은 판독 정확도만이 아니다. 환자 대응 방식 자체가 달라졌다. 건강검진은 일반 외래 진료와 달리 당장 응급 처치가 필요한 상황이 아니기 때문에 판독이 다소 늦어져도 큰 문제가 없는 경우가 많다. 그러나 검진자 가운데 실제 암 가능성이 높은 환자가 섞여 있는 경우는 이야기가 달라진다.정 교수는 "건강검진 수검자 가운데 스코어링 점수가 높은 환자는 결과를 우선적으로 확인해 병원에 빨리 다시 방문하도록 안내한다"며 "이것이 가장 큰 변화"라고 말했다.정 교수는 "전문의는 AI가 없어도 판독할 수 있지만, AI가 있으면 보다 효율적으로 환자를 관리할 수 있다"며 "특히 비전문의가 영상을 볼 경우에는 더욱 도움이 될 수 있다"고 말했다. AI의 역할은 여기서 끝나지 않는다. 최근에는 영상 판독 결과를 바탕으로 소견서 초안까지 작성하는 생성형 AI가 등장했다.판독실에서 확인한 화면에는 병변이 의심되는 영역이 붉은색으로 표시돼 있었다. AI가 해당 부위를 강조하고 위험도 점수를 함께 제시하는 방식이다.정 교수는 현재 PACS 연동을 기다리고 있는 생성형 AI 기반 판독문 작성 솔루션도 소개했다. 이 AI는 단순히 병변 위치를 표시하는 수준을 넘어 영상 소견을 문장 형태로 정리해 판독문 초안을 작성한다.과거에는 정상 소견 환자라도 의료진이 일일이 판독문을 작성해야 했다. 환자가 많을수록 행정 업무 부담도 커질 수밖에 없었다.정 교수는 "정상 환자든 이상 소견 환자든 결국 판독문은 모두 작성해야 한다"며 "AI가 초안을 만들어 주면 전문의는 검토와 수정에 집중할 수 있다"고 설명했다. 특히 정상 소견 환자에서는 할애할 시간을 줄여 업무 효율성이 더욱 높아질 것으로 기대된다."복잡한 증례는 당연히 전문의가 자세히 검토해야 합니다. 하지만 정상 소견이나 비교적 단순한 경우에는 AI가 상당 부분 업무를 줄여줄 수 있습니다."실제 판독실에서 만난 진단 AI는 의사를 대신해 암을 진단하는 모습이 아니었다. 대신 수백 건의 검진 영상 가운데 가장 위험한 환자를 먼저 찾아내고, 의료진이 놓칠 수 있는 영역을 한 번 더 짚어주며, 판독문 초안까지 작성하는 조력자에 가까웠다. 3년 전 의료계는 AI가 의사를 대체할 수 있을지를 두고 뜨거운 논쟁을 벌였다. 그러나 병실과 응급실, 판독실에서 확인한 현실은 달랐다. AI는 의사의 자리를 뺏는 대신 의료진이 환자 곁에 더 오래 머물고, 더 빨리 판단하고, 더 중요한 환자에게 집중할 수 있도록 만드는 방향으로 스며들고 있었다. 현장에서 AI 역할은 '대체자'가 아니라 의료진의 시간을 환자에게 돌려주는 '보조자'였다.

[메디칼타임즈=김승직 기자]예상보다 빠른 초고령사회에 진입으로 시니어 디지털 헬스케어 시장이 급성장하고 있다. 다만 의료계에서는 이러한 디지털 헬스케어가 효과를 내기 위해서는 의료기관의 적극적인 참여와 함께 정부의 적극적인 지원이 필요하다고 입을 모으고 있다.19일 의료산업계에 따르면 국내에서 시니어 디지털 헬스케어 시장이 급속도로 성장하고 있는 것으로 나타났다. 기업의 외연 확장과 함께 고령층의 디지털 수용성이 높아지면서 맞춤형 서비스 수요가 늘어나고 있는 것. 초고령사회 진입과 함께 시니어 디지털 헬스케어 시장이 확대되고 있는 가운데 의료기관 참여와 정부 지원 필요성이 제기되고 있다.실제 한국보건산업진흥원에 따르면 국내 고령 친화 산업 시장 규모는 오는 2030년 168조 원 수준으로 급성장할 것으로 전망된다. 정부 역시 이런 흐름에 맞춰 디지털 헬스케어 기술 개발 및 인프라 구축 등 관련 산업 활성화에 나서고 있다.고령층의 디지털 기기 수용성도 크게 개선됐다. 한국소비자원에 따르면 코로나19 이후 60대 이상의 의료 및 케어 분야 온라인 지출은 24.8% 증가했다. 시니어 세대의 디지털 헬스케어 서비스 이용이 본격화하고 있다는 신호다.이중 눈에 띄는 성장세를 보이는 것은 치매 등 신경·정신 질환 분야다. 식품의약품안전처에 따르면 실제 확증임상계획 승인 제품 중 64%가 신경·정신 관련이다. 치매 및 경도인지장애가 우울증·불면증과 함께 가장 디지털 치료제 시장에서 큰 비중을 차지하고 있는 것.더욱이 65세 이상 노인 인구의 치매 유병률은 10% 수준으로, 지난해 국내 치매 환자가 100만 명을 돌파한데 이어 오는 2030년 142만 명에 이를 것이라는 분석이 나온다.이에 따라 기업들은 서비스 대상 연령층을 확대하며 파이 키우기에 나서고 있다. 기존 치매 관련 애플리케이션 등 디지털 솔루션은 건강한 50~70대나 초기 경도 인지장애 환자에게 편중돼 있었다.하지만 최근 실버에듀넷 등 장기요양 등급을 받은 후기 고령자들을 대상으로 서비스를 제공하는 기업이 나오는 등 저변이 넓어지는 상황이다.의료계에서도 이런 시장 변화를 긍정적으로 바라보는 시선이 나온다. 다만 아직까진 일선 의료기관의 참여가 적극적이지 않아 인식 전환이 필요하다는 제언이다. 시니어 디지털 헬스케어의 실효성을 높이기 위해선 일선 의료기관 참여가 필수적이라는 것.의학적 수치 개선에만 집중하는 기존 관행에서 벗어나, 환자의 일상생활을 유지하는 '케어' 관점으로 접근해야 한다는 진단이다. 후기 고령자의 경우 디지털 기기를 활용해 자발적인 인지 활동을 유도, 일상의 루틴을 만들어주는 것이 돌봄의 핵심이 될 수 있다는 의견이다.기존 치매 관리 솔루션은 초기 환자나 건강한 고령층에 맞춰져 있어 현장 적용에 한계가 있었다. 하지만 최근 이들의 눈높이에 맞춘 맞춤형 콘텐츠가 보급되면서 의료기관이 적극적으로 개입할 여건이 마련됐다는 평가다.다만 서비스가 현장에 안착하기 위한 정부 차원의 인프라 지원 필요성도 나온다. 노인정 등 공동 생활 시설과 달리, 독거노인의 경우 가정 내 무선인터넷이나 태블릿 PC 등 기본 환경이 갖춰져 있지 않아 디지털 소외 현상이 발생할 수 있기 때문이다.이와 관련 대한가정의학과의사회 유승호 공보이사는 "의료계는 주로 혈압이나 당뇨 수치 등 의학적 지표에 집중한다. 하지만 실제 거동이 불편한 후기 고령자에겐 일과를 어떻게 보내는지가 더 큰 문제"라며 "치매 앱을 단기적인 인지 기능 개선 목표로만 접근하기보단 이들의 소소한 일거리이자 일상의 루틴을 만들어주는 케어 관점으로 바라봐야 한다"고 설명했다.이어 "고령층이 태블릿 PC로 자발적인 활동을 이어가는 동안 보호자 역시 돌봄 부담에서 벗어나 일상적인 여유를 가질 수 있다"며 "다만 독거노인 등은 무선인터넷이나 디지털 기기 자체가 없는 경우가 많다. 서비스 실효성을 높이려면 정부가 통신망과 기기를 지원하고 요양 인력이 초기 사용법을 교육하는 등 제도적 뒷받침이 병행돼야 한다"고 강조했다.

레메디 조봉호 대표가  자사의 주력제품인 포터블 X-ray '레멕스-KA6'를  19일 설명회에 나와 설명하고 있다.[메디칼타임즈=박상준 기자]저선량·초소형 포터블 엑스레이(이하 X-ray) 솔루션 기업인 레메디(대표이사 조봉호)가 상장시장에 도전장을 던진다.레메디는 19일 서울 페어몬트 호텔에서 상장전 기업공개 설며 간담회를 열고 코스닥 상장 계획과 핵심 경쟁력, 중장기 성장 전략을 발표했다.2012년 설립된 레메디는 저선량·소형화·고화질 X-ray 원천기술을 기반으로 의료용 포터블 X-ray 장비와 산업용 비파괴검사(NDT) 장비, X선 핵심 부품 등을 개발·상용화한 기업이다. 현재 회사는 X선 발생장치의 핵심 부품부터 완제품까지 자체 개발 가능한 기술 체계를 구축했으며 이를 기반으로 의료·산업·특수 목적 시장으로 사업 영역을 확장하고 있다.레메디의 핵심 경쟁력은 저선량·소형화·고화질이라는 X-ray 장비의 기술적 난제를 동시에 구현하는 플랫폼 기술이다. 회사는 저선량·고화질 X선 발생 기술과 경량·소형화 X선 발생 기술을 바탕으로 10대 원천기술을 확보했으며 이를 제품 목적과 시장 수요에 맞춰 조합해 의료용 X-ray, 산업용 비파괴 검사장비, 튜브·에미터·고전압 발생장치 등 다양한 제품군으로 확장하고 있다.대표 제품인 포터블 X-ray '레멕스-KA6'는 약 2.4kg의 소형·경량 장비로 응급실과 수술실, 중환자실 등 병원 내부는 물론 구급차, 응급헬기, 의료봉사 현장, 군부대, 재난현장, 방문진료 등 병원 외부 환경에서도 활용 가능하다. 0.4mm 미세 초점 크기를 적용해 고화질 영상을 구현하고 저선량 기술을 통해 환자와 의료진의 방사선 피폭 부담을 낮춘 것이 특징이다.이러한 기술력을 인정받아 지난 1월에는 미국 항공우주국(NASA)와 스페이스엑스(space X) 기업으로부터 연구 기술참여 기업으로 선정됐다. 앞으로 특수 환경인 우주에서 X-ray를 활용해 인체 변화 등을 확인한다. 이외에도 레메디는 의료용 X-ray 시장에서 확보한 기술 역량을 바탕으로 산업용 비파괴검사(NDT)와 핵심 부품 사업에도 주력하고 있다. 소형·저선량 원천기술을 적용한 비파괴검사 장비로 기존 대형 검사 장비의 공간적 제약과 안전성, 비용 부담을 낮출 수 있어 이차전지, 식품 등 다양한 산업 현장 내 활용 가능성이 주목된다. 또한 X선 발생장치의 핵심 부품인 튜브, 에미터 등을 자체 개발해 향후 국내 글로벌 치과용 장비 기업을 시작으로 글로벌 OEM·ODM 공급망까지 확대할 계획이다.이러한 사업성을 토대로 글로벌 시장을 본격 공략한다는 계획이다. 현재 회사의 매출 중 92%가 해외에서 발행하고 있다. 가장 매출이 큰 나라는 인도로, 향후 미국, 유럽, 일본, 중동시장을 공략하고 있다. 45개국에 인허가를 통과했다.추가 성장도 예상된다. 인도 보건복지부 의료 인프라 구축 사업에 선정돼 인도 공공병원 2,301곳에 제품을 설치하고 6년간 운영하는 사업을 진행하고 있다. 일본 정부의 우크라이나 지원사업에서는 일본 자국 제품을 제치고 KA6가 채택되며 기술 경쟁력을 인정받았다. 레메디의 2026년 1분기 매출액은 94억 원으로 전년 동기 39억 원 대비 142% 증가했다. 같은 기간 영업이익은 전년 동기 적자에서 33억 원 흑자로 전환했으며 이는 2025년 연간 영업이익(28억 원)을 이미 넘어선 수준이다. 당기순이익 역시 전년 동기 적자에서 2026년 1분기 30억 원 흑자로 돌아서며 외형 성장과 수익성 개선이 본격화되고 있다.레메디는 이번 상장을 통해 확보한 자금 250억원으로 R&D 고도화, 생산능력 확대, 글로벌 영업망 강화 등에 활용할 계획이다. 차세대 제품 개발과 자동화 설비 도입을 통해 글로벌 수주 대응력을 높이는 한편 포터블 X-ray 장비와 디텍터, 부가 장비를 결합한 하드웨어 패키지 상품에 AI 기반 AX(인공지능 전환) 솔루션을 접목해 X-ray 플랫폼 기업으로 도약한다는 목표다.레메디 조봉호 대표이사는 "의료용 포터블 엑스레이 시장 규모는 11조원으로 추산되며 2034년까지 20배 이상 성장할 것으로 예상된다"며 "고성장하는 산업인 만큼 이번 상장을 계기로 글로벌 공공의료와 산업용 비파괴검사, 핵심 부품 사업을 확대하고 AI 기반 AX 솔루션을 결합해 차세대 X-ray 플랫폼 기업으로 도약하겠다"고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 인공지능(AI) 기업 코어라인소프트가 독일 폐암 검진 국가 건강보험 수가 적용에 발맞춰 현지 점유율을 끌어올리고 있다. 단순 병변 탐지를 넘어, 다기관 운영과 데이터 연계를 지원하는 플랫폼으로 유럽 시장 선점에 속도를 낸다는 전략이다.19일 코어라인소프트는 올해 1분기 독일 현지 신규 병원 계약 건수는 11건으로 지난해 연간 실적인 10건을 넘어섰다고 밝혔다. 이어 4월 12건, 5월 21건의 신규 계약이 추가돼 1월부터 5월까지 누적 총 44건을 기록했다는 설명이다.코어라인소프트가 올해 1분기 독일 현지에서 11개 신규 병원과 계약하는 등  독일 폐암 검진 국가 건강보험 수가 적용 수혜가 본격화했다.이는 전년 전체 계약 대비 4.4배에 달하는 실적이다. 특히 5월 한 달 계약 건수만 21건으로 지난해 전체 실적의 2.1배 규모이며, 유럽 법인의 1분기 매출은 전년 대비 477% 성장했다.이 같은 확산세는 독일의 국가 폐암 검진 제도 시행과 맞물린 결과로 풀이된다. 독일은 2026년 4월 1일부터 저선량 CT 기반 폐암 검진을 법정 건강보험 체계 안에서 공식 시행했다. 고위험 흡연군이 국가 보험 지원을 받아 검진을 받을 수 있게 되면서 현지 병원들의 솔루션 도입이 본격화됐다.현지 시장은 병변 탐지 알고리즘뿐만 아니라 ▲영상의학과 전문의 간 이중 판독 ▲검진 품질관리 ▲장기 추적관리 ▲정보보호규정(GDPR) 기반 데이터 가명화 등 안정적인 플랫폼 운영 역량을 요구하고 있다.이에 코어라인소프트는 ▲폐결절, 만성폐쇄성폐질환, 관상동맥석회화 등을 동시 분석하는 에이뷰 엘씨에스 플러스(AVIEW LCS PLUS) ▲다기관 워크플로우 운영을 지원하는 에이뷰 허브(AVIEW HUB)를 조합해 시장 내 기술적 우위를 점했다는 평가다.독일을 대표하는 상위 의료기관과의 협업도 주요 레퍼런스로 작용하고 있다. 현재 샤리테 대학병원을 비롯해 하이델베르크 대학병원, 하노버 의과대학(MHH) 등 임상 기준이 까다로운 상급 기관에서 솔루션이 운영되고 있다.특히 샤리테 병원의 경우 폐암 검진 예약이 조기에 대부분 마감되는 등 실제 수요가 급증하고 있다. 유럽 상위 병원 내 시스템 진입이 향후 민간 및 지역 병원 확산에 긍정적인 영향을 미칠 전망이라는 평가다.초기 계약 이후 누적되는 검진 건수에 따라 사용량 기반 과금(PPU) 매출이 발생하는 구조를 형성해 실적 가시성도 확보했다. 단발성 판매를 벗어나 검진 주기에 맞춘 반복 매출 모델로 전환돼 장기적인 경제적 해자를 구축했다는 것. 추가 촬영 없이 기존 흉부 CT 데이터를 활용해 간질성폐질환 등 다양한 심혈관 및 폐 질환 분석으로 확장할 수 있어 의료기관의 비용 효율성도 높이는 방식이다.현재 코어라인소프트는 독일을 거점으로 ▲이탈리아 RISP ▲프랑스 IMPULSION ▲영국 국민보건서비스(NHS) EDIN ▲노르웨이 아커스후스대학병원(AHUS) TIDL 등 주요 유럽 국가의 폐암 검진 프로젝트에 참여해 영향력을 넓히고 있다.코어라인소프트 관계자는 "독일 국가 폐암 검진 운영 수요가 본격화됨에 따라 현지 상급 병원 워크플로우 진입이 향후 시장 확산의 강력한 기반이 될 것"이라며 "단발성 소프트웨어 공급을 넘어 검진 주기에 맞춘 플랫폼 기반 반복 매출 모델로 전환돼 실적 안정성이 높아졌다"고 말했다.이어 "초기 시장에서 다기관 데이터 연동 및 품질관리 체계를 선점한 만큼 이를 토대로 장기적인 경쟁 우위를 이어갈 것"이라고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 인공지능(AI) 기업 루닛이 보건복지부 주도 국책사업을 통해 전국 권역책임의료기관으로 솔루션 공급망 확장에 나선다.18일 루닛은 보건복지부가 추진하는 '권역책임의료기관 AI 기반 진료시스템 지원사업'에 참여해 전국 6개 권역책임의료기관의 솔루션 공급사로 선정됐다고 밝혔다.루닛이 정부 '권역책임의료기관 AI 기반 진료시스템 지원사업'에 참여해 전국 6개 권역책임의료기관의 솔루션 공급사로 선정됐다.루닛은 이번 사업을 통해 단국대학교병원, 세종충남대학교병원, 울산대학교병원, 제주대학교병원, 전북대학교병원, 화순전남대학교병원 등 수도권 외 지역에 위치한 6곳의 병원이 진입한다.제공 솔루션은 흉부 엑스레이 AI 영상분석 솔루션 '루닛 인사이트 CXR', 유방촬영술 AI 영상분석 솔루션 '루닛 인사이트 MMG'이다. 특히 세종충남대학교병원엔 3차원 유방단층촬영술(DBT) AI 영상분석 솔루션 '루닛 인사이트 DBT'도 함께 도입된다.이번 사업은 중증·고난도 필수의료를 담당하는 전국 17개 권역책임의료기관의 진료 역량을 강화하고 지역 간 의료격차를 해소하기 위해 정부가 추진하는 국책사업이다.복지부는 142억원 규모의 예산을 투입해, 권역책임의료기관이 실제 의료 현장에서 바로 활용할 수 있는 상용 AI 진료 시스템을 도입하도록 사용료 등을 지원한다. 이를 통해 권역책임의료기관이 AI 기반 진료환경에 적응하고 활용 역량을 강화하도록 유도한다는 구상이다.특히 흉부 엑스레이와 유방촬영술은 의료 현장에서 가장 보편적으로 시행되는 영상검사인 동시에, 폐암·유방암 등 주요 질환을 조기에 발견하는 일차 관문이다. 권역책임의료기관에 루닛 솔루션이 도입되면 지역 환자들도 거주지에서 한층 정밀한 영상판독 기반의 진료를 받을 수 있을 것으로 기대된다는 게 사측 설명이다.루닛은 이번 공급을 시작으로, 권역책임의료기관이 AI 진료환경에 안정적으로 안착할 수 있도록 도입 의료기관과 긴밀히 협력해 나간다는 방침이다.루닛 서범석 대표는 "이번 선정은 루닛 인사이트의 AI 역량이 공공의료 현장에서 활용 가치를 인정받은 결과"라며 "권역책임의료기관과 협력해 필수의료 역량 강화에 기여하는 한편, 의료진의 보다 정확하고 신속한 판독을 지원하는 AI 솔루션을 지속 발전시켜 나가겠다"고 말했다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]신의료기술평가를 진행중인 뷰노의 AI 기반 심정지 예측 의료기기 뷰노메드 딥카스(VUNO Med–DeepCARS)가 다시 한번 환자 예후 개선 효과를 입증했다.특히 과거 대학병원급 의료기관을 중심으로 진행했던 연구와 달리 2차 병원에서도 유효성을 증명했다는 점에서 범용성을 입증하는 근거가 될 것으로 전망된다.뷰노 딥카스가 신속대응팀이 없는 2차 병원에서도 심정지 감소 효과를 입증했다(사진=AI 생성).뷰노(이예하)는 딥카스의 임상적 효과에 대한 대규모 실사용 데이터 검증 연구 결과가 국제 학술지 다이애그노스틱스(Diagnostics)에 게재됐다고 18일 밝혔다.이번 연구는 신속대응시스템(Rapid Response System, RRS)을 운영하지 않는 국내 2차 병원 세 곳에서 딥카스를 도입한 뒤 환자 예후에 미치는 영향을 평가한 결과다.앞서 뷰노는 신속대응팀을 갖춘 대형병원이나 대학병원에서 동일한 연구를 진행하며 딥카스의 유효성을 입증한 바 있다. 이번 연구는 이러한 신속대응팀이 없는 2차 병원에서 오로지 AI 기반 조기 경보 시스템(Early Warning System, EWS)인 딥카스만 도입해도 효과가 있는지를 확인하기 위한 절차다.실제로 병원 내 심정지가 발생할 경우 1년 생존율이 약 13.4%에 불과한 것으로 보고되고 있다. 이를 막기 위해서는 결국 조기 경보 시스템과 신속 대응 시스템이 필요하지만 많은 비용과 인력 제한 등으로 인해 2차 병원에서는 이를 갖추기 쉽지 않은 상황이다.이에 따라 연구진은 신속대응팀이 없는 강동성심병원, 시화병원, 인천나은병원의 만 19세 이상 일반병동 입원환자 약 16만명을 대상으로 딥카스 도입 전후 임상적 예후 차이를 비교했다. 딥카스는 4가지 활력징후 데이터를 시계열로 분석해 24시간 내 심정지 위험을 예측한 뒤 의료진에게 알람을 보냈으며 이 알람은 별도의 대응 프로토콜 없이 환자 상태를 재확인하고 추가 치료를 검토하는 정보로만 활용됐다.그 결과 딥카스 도입만으로 병원 내 심정지 발생률은 21%, 원내 사망률은 15%나 낮아진 것으로 나타났다. 총 재원 기간은 평균 0.51일, 중환자실 재원 기간은 평균 1.32일 단축됐다. 특히 원내 심정지의 주요 선행 원인인 패혈증 환자군에서 심정지가 29%, 사망률이 22% 감소한 것으로 집계됐다.뷰노 주성훈 CTO는 "이번 연구는 딥카스가 비용과 인력 부담으로 신속대응시스템을 갖추기 어려운 2차 병원에서도 비용 효율적인 환자 안전 도구가 될 수 있다는 것을 보여준다"며 "현재 의료 AI에서 수행 가능한 연구 중 근거 수준이 가장 높은 다기관 무작위 대조시험도 마무리 단계에 있는 만큼 AI가 현장에서 어떤 도움이 되는지 계속 근거로 증명해 나가겠다"고 밝혔다.한편, 딥카스는 지난 1월 인하대병원에서 진행된 전향적 중재연구를 통해 심정지 46%, 사망률 35% 감소를 입증한 바 있다. 

[메디칼타임즈=최선 기자] 제이엘케이가 뇌졸중 중심의 의료영상 인공지능(AI) 사업을 넘어 알츠하이머병 분야로 영역 확장에 나선다.의료 AI 전문기업 제이엘케이는 알츠하이머병 관련 의료영상 AI 플랫폼 '트레이스젠트(TRACEGENT)'를 구축하고 치매 시장 공략을 본격화한다고 18일 밝혔다.알츠하이머병은 전 세계 치매 환자의 60~70%를 차지하는 대표적인 퇴행성 뇌질환이다. 최근에는 아밀로이드 베타를 표적으로 하는 치료제들이 잇따라 출시되면서 환자 선별과 치료 효과 평가 과정에서 의료영상의 중요성이 커지고 있다. 특히 치료 전후 뇌 자기공명영상(MRI)을 활용한 모니터링 수요가 증가하면서 영상 분석 기술을 기반으로 한 의료진 지원 솔루션에 대한 관심도 높아지는 추세다.제이엘케이는 이러한 시장 변화에 대응하기 위해 MRI와 양전자방출단층촬영(PET) 영상 분석 기술을 통합한 알츠하이머 의료영상 AI 플랫폼 트레이스젠트를 개발했다. 회사가 기존 뇌졸중 AI 사업을 통해 축적한 의료영상 분석 기술과 데이터 처리 경험을 기반으로 알츠하이머 관련 영상 정보를 통합 관리·분석할 수 있도록 설계한 것이 특징이다.트레이스젠트는 MRI 기반 뇌 구조 분석과 PET 기반 생체표지자 분석 기능을 연계해 다양한 의료영상 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 구성됐다. 제이엘케이는 향후 국내외 인허가 절차를 거쳐 상용화에 나설 계획이다.회사는 이번 플랫폼 구축을 계기로 알츠하이머병뿐 아니라 혈관성 치매, 루이소체 치매, 파킨슨병 치매 등 다양한 퇴행성 뇌질환 분야로 연구개발 범위를 확대할 방침이다. 그동안 뇌졸중 AI 솔루션 중심으로 구축해온 사업 포트폴리오를 치매 분야까지 확장해 신성장 동력을 확보하겠다는 전략으로 풀이된다.이명재 제이엘케이 트레이스젠트 총괄 부사장은 "알츠하이머 치료제 시장 확대와 함께 의료영상 데이터 활용 가치가 더욱 높아지고 있다"며 "회사가 보유한 의료영상 AI 기술력을 기반으로 치매 분야 연구개발 역량을 강화하고 관련 플랫폼을 지속적으로 고도화해 나가겠다"고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] AI 기반 희귀질환 진단 기업 쓰리빌리언이 글로벌 시장을 겨냥한 AI 신약개발 파트너십 확장에 나선다.18일 쓰리빌리언은 오는 22~25일 미국 샌디에이고에서 열리는 세계 최대 바이오·제약 비즈니스 파트너링 행사 '바이오 인터내셔널 컨벤션(BIO USA) 2026'에 참가한다고 밝혔다.BIO USA는 미국바이오협회가 주최하는 바이오·제약 비즈니스 행사다. 전 세계 2만 명 이상의 제약사, 바이오텍, 투자자들이 모여 기술과 사업 협력 방안을 논의하는 자리다.쓰리빌리언은 이번 행사 기간 동안 글로벌 제약사 및 바이오텍 기업들과 연쇄 파트너링 미팅을 진행할 계획이다. 신규 타깃 발굴과 후보물질 개발을 위한 공동 연구 등 다각도적인 AI 신약개발 협력 방안을 모색해 글로벌 네트워크를 넓힌다는 전략이다.쓰리빌리언의 AI 신약개발 기술은 희귀질환 진단 과정에서 축적한 10만 건 이상의 실제 환자 유전체 및 임상 데이터를 기반으로 구축됐다. 회사는 이를 바탕으로 신규 치료 타깃 발굴 플랫폼 'SAGE'와 AI 기반 신약 후보물질 설계 플랫폼 'MIN-T'를 운영 중이다.실제 환자 데이터와 AI 기술을 결합해 질환 유발 타깃을 규명하고 후보물질을 설계하는 방식으로, 신약개발 초기 단계의 성공 가능성을 높이는 가치 중심 접근을 취하고 있다.기술적 신뢰도를 입증하는 객관적 데이터도 확보해 둔 상태다. 쓰리빌리언은 지난해 개최된 국제 AI 유전체 해석 경진대회 'CAGI7'의 FGFR 기능 예측 챌린지에서 최우수 성과를 기록했다.당시 구글 딥마인드의 알파미스센스(AlphaMissense), 메타의 ESM 등 글로벌 첨단 AI 모델과의 비교 평가에서 우수한 성능을 증명했다는 설명이다.유전 변이가 단백질 기능을 강화하거나 손실시키는지 여부를 높은 정확도로 예측해 냈다는 것. 특히 약물 반응성과 연관된 기능 변화까지 효과적으로 구분해 내며 AI 기반 타깃 발굴 및 신약개발 분야에서의 높은 활용 가능성을 보였다는 평가다.쓰리빌리언 금창원 대표는 "희귀질환 진단 과정에서 축적한 실제 환자 유전체 데이터와 AI 분석 역량은 신약개발 분야에서 차별화된 경쟁력이 될 수 있다"며 "BIO USA를 통해 글로벌 제약사 및 바이오텍과의 협력을 확대하고, 신규 타깃 발굴과 후보물질 개발을 위한 공동 연구를 적극 추진해 진단부터 치료제 개발까지 연결되는 사업 기반을 강화해 나가겠다"고 말했다. 

[메디칼타임즈=김승직 기자] 전 세계적으로 의료 인공지능(AI) 산업이 급성장하면서 솔루션 개발에 필요한 고품질 학습 데이터 수요가 폭발적으로 늘고 있다.하지만 국내에선 규제와 기관 간 데이터 단절로 관련 수요가 모두 충족되지 못하는 상황. 이러한 상황에 관련 기술력을 가진 레몬헬스케어가 의료 데이터 중개 플랫폼 산업에 도전장을 던져 성과를 거둘 수 있을지 주목된다.17일 의료산업계에 따르면 의료 AI 솔루션 개발에 필요한 학습 데이터를 중개하는 플랫폼 산업에 대한 수요가 급증하고 있는 것으로 파악됐다. 솔루션의 알고리즘 정확도와 임상적 유효성을 높이기 위해선, 양질의 데이터 확보가 필수적이기 때문이다.의료 AI 발전으로 인한 학습 데이터 수요가 증가하면서 이를 중개하는 플랫폼 산업이 동반 성장하고 있다.더욱이 최근 의료 AI 개발 양상이 단순 진단 보조를 넘어, 진료 시스템 전반 관리하는 에이전트형으로 고도화하는 상황이다. 이에 따라 필요한 데이터의 종류와 양이 더욱 늘어날 전망이다.하지만 현재 국내 시장에선 이런 학습 데이터가 충분히 공급되지 않고 있다는 지적이 나온다. 정부 기관과 일선 병원에 방대한 진료 기록이 축적돼 있지만 다부처 중복 규제와 법적 불확실성 등으로 원활한 데이터 전달이 이뤄지지 않으면서다.실제 감사원 조사에 따르면, 국민건강보험공단·건강보험심사평가원·국립암센터 등이 2021년 1월부터 지난해 3월까지 AI 기업에 제공한 공공데이터는 정형데이터 17건에 그쳤다. 의료 데이터 반출 및 외부 결합엔 개인정보보호법·의료법 등 다수 법령이 중첩돼 산업적 활용이 가로막힌 상태인 것.이에 의료 데이터를 안전하게 연결하는 데이터 플랫폼 기업들이 시장의 대안으로 떠오르고 있다. 원본 데이터를 외부로 무단 반출하지 않으면서도 합법적으로 유통할 수 있는 중개 인프라를 구축, 산업계의 갈증을 해소하려는 움직임이다.이런 가운데 레몬헬스케어가 상급종합병원 네트워크를 필두로 관련 산업 진출을 선언하면서 관심이 쏠린다. 실손보험 간편 청구 사업을 진행하면서 쌓은 80% 이상의 국내 상급종합병원 네트워크로 해자를 구축한다는 전략이다.디지털 브릿지 기술을 보유한 것도 강점이다. 레몬헬스케어는 비표준 의료 데이터를 수백 개의 표준 규격 API(응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스)로 자동 변환하는 기술을 상용화했다고 밝혔다. 의료 데이터가 각 의료·정부기관에 비표준화 상태로 단절돼있는 것으로 고려하면, 이 데이터를 외부 기업에 실시간으로 중개할 역량을 갖췄다는 평가다.다만 의료 AI 기업들이 원하는 것은 MRI·CT 영상이나 임상 기록·연구 등 고품질 데이터인 만큼, 이를 확보하는 것은 숙제다. 또 이들 정보는 용량으로 인한 전송 부하와 최고 등급의 보안체계가 요구되는 만큼, 관련 인프라 구축도 필요하다.대형병원들이 의료 데이터를 사업화하려는 움직임을 보이는 것도 복병이다. 이렇게 되면 병원은 데이터를 외부 플랫폼에 넘기기보단, 자체 데이터 센터나 법인을 통해 직접 가공하고 수익화하려는 움직임을 보일 가능성이 크다.외부 플랫폼 입장에선 병원과 상생하는 수익 구조를 마련해야 하는 것. 특히 의료 데이터의 소유권은 환자와 병원에 있는 만큼, 이를 활용하기 위한 환자 동의와 수익 배분도 마찰 없이 설계해야 한다.이와 관련 레몬헬스케어는 자체 플랫폼 사업과 동시에, 병원 자체 데이터 활용 시스템에 기술적으로 진입하는 투트랙 전략을 제시했다.회사가 보유한 양방향 의료 데이터 중개 플랫폼 기술(LDB)로 병원이 시스템 구축 단계에서 겪는 기술적 문제를 해소해 주겠다는 접근이다. 병원이 데이터 센터를 구축하더라도 LDB 인프라를 표준 연동 통로로 활용하게 함으로써, 그 내부에서 중추적 역할을 하겠다는 구상이다.환자 동의와 관련해선 이미 실손보험 청구 서비스 등을 통해 확보된 사용자 동의 기반의 데이터를 엄격하게 관리하고 있다고 강조했다. 보안 역시 정부 정보보호 관리체계(ISMS) 기준을 준수하는 한편, 클라우드 환경 내 보안 정보 관리 체계를 구축해 데이터 유출 가능성을 차단하고 있다는 설명이다.이와 관련 레몬헬스케어 송치헌 P.S사업본부장은 "AI를 활용한 의료 판독 기술을 보유한 업체들은 병원 EMR과의 이기종 인터페이스 구축에 상당한 어려움을 겪고 있다"며 "데이터 연동 지원에 대한 의료 AI 기업들의 문의가 계속되는 등 관련 수요를 이미 확인한 상황"이라고 말했다.이어 "향후 직접적인 데이터 투자를 통해 의료 AI 학습용 데이터 확보와 연구 기관 지원 등 사업 영역을 확장해 나갈 계획"이라며 "의료기관과 협력해 인프라를 확충하는 것은 물론, 제3자 제공 동의 데이터 활용 체계를 고도화해 의료 AI 산업의 핵심적인 데이터 허브 역할을 수행할 것"이라고 강조했다.

[메디칼타임즈=최선 기자]"혈압·혈당을 집에서 관리하듯 인지 건강도 스스로 관리하는 시대가 오고 있습니다."에이블테라퓨틱스 김형준 대표는 음성 AI 기반 인지평가 소프트웨어 '스픽(Spick)'의 미래를 이렇게 설명했다. 단순히 치매를 진단하는 의료기기를 넘어 누구나 일상에서 자신의 인지 건강을 측정하고 관리할 수 있는 플랫폼으로 발전시키겠다는 구상이다.에이블테라퓨틱스는 지난 2월 음성 데이터를 AI로 분석해 치매 위험도를 평가하는 '스픽'으로 식품의약품안전처 3등급 의료기기 승인을 획득했다. 환자의 음성만으로 인지장애 위험군을 선별하는 국내 최초 치매 진단 보조용 디지털 의료기기다.김 대표가 음성 기반 치매 진단 연구에 뛰어든 것은 2018년. 당시 디지털 바이오마커 연구는 ADHD나 파킨슨병을 중심으로 시작되고 있었지만 치매 분야는 관련 연구가 많지 않았다. 그는 "치매는 시장 규모가 크고 초고령사회 진입으로 사회적 수요가 급격히 증가할 것으로 예상했다"며 "별도의 장비 없이 스마트폰만 있으면 누구나 측정할 수 있는 바이오마커를 찾다가 음성에 주목하게 됐다"고 말했다.에이블테라퓨틱스 김형준 대표는 음성의 발화 특성에 인지장애 관련 지문이 남아있다며 스픽의 구현 원리를 설명했다.스픽은 환자의 음성을 인공지능으로 분석해 인지장애 위험도를 평가한다. 사용자는 스마트폰이나 태블릿, 전화를 통해 제시되는 질문에 답하면 된다. 검사 시간은 약 10분 내외.김 대표는 "인지 기능이 저하되면 단순히 기억력만 떨어지는 것이 아니라 말하는 방식에도 변화가 나타난다"며 "질문에 답하기 전 머뭇거리는 시간이 길어지거나, 단어를 떠올리지 못해 같은 표현을 반복하고, 문장 구성 능력이 떨어지는 현상이 발생한다"고 설명했다.그는 "발화 속도와 억양, 단어 선택, 문장 구조 등에서도 정상인과 차이가 나타나는데 스픽은 이러한 변화를 포착해 정량적으로 분석한다"며 "사람이 듣고 판단하기 어려운 수백 개 이상의 음성·언어학적 특징을 추출한 뒤, 이를 학습한 알고리즘이 인지장애 위험도를 산출한다"고 했다.8년간의 연구 끝에 상용화에 성공했지만 그가 바라보는 목표는 의료기관 내 진단 보조 도구에 머물지 않는다.현재 치매 선별검사는 MMSE(간이정신상태검사)와 같은 지필검사 중심이지만 주로 기억력 평가에 초점을 맞춘다는 한계가 있다. 검사를 위해서는 의료기관 방문이 필요하고 전문 인력도 필요하다. 김 대표는 향후 인지 건강 관리 체계가 지금의 만성질환 관리 방식처럼 변화할 것으로 전망했다.그는 "신체 건강은 운동과 식단 관리로 평소 스스로 관리하다가 문제가 생기면 병원에 간다"며 "마찬가지로 인지 건강도 개인이 평소 상태를 확인하고 관리하다가 이상 신호가 발견되면 병원을 찾아 정밀검사를 받는 구조가 돼야 한다"고 강조했다.실제 스픽이 지향하는 방향도 기존 검사 대체보다는 '초기 선별'이다. 음성을 통해 기억력뿐 아니라 발화 속도, 머뭇거림, 언어 표현 방식 등 다양한 인지 기능을 분석해 위험 신호를 조기에 포착하는 역할이다.김형준 대표는 "궁극적으로 MMSE를 대체한다기보다 치매 1차 선별의 새로운 기준을 만드는 것이 목표"라며 "기존 검사들이 포착하기 어려운 인지 영역까지 평가할 수 있는 방향으로 발전시키고 있다"고 설명했다.최근 등장한 아밀로이드 베타 표적 치매 치료제 역시 에이블테라퓨틱스의 비전에 힘을 싣고 있다. 해당 치료제들은 경도인지장애 초기 단계에서 투약할수록 효과가 큰 것으로 알려져 있다.스픽은 제시한 문장을 읽게 하고 머뭇거림이나 떨림 등 주요 발화 특성을 인공지능으로 분석해 인지장애 위험도를 평가한다. 김 대표는 "치매신약의 개발로 인해 앞으로는 조기 선별의 중요성이 더욱 커질 것"이라며 "본인이 스스로 인지 건강을 관리하고 이상 신호 시 조기에 치료받는 구조가 정착된다면 신약의 치료 효과도 극대화될 수 있다"고 말했다.다음 단계 연구에도 착수했다. 음성뿐 아니라 그림 그리기, 눈동자 움직임 등 다양한 디지털 바이오마커를 결합해 평가하는 기술을 개발 중이다. 예를 들어 디지털 펜으로 그림을 그릴 때 나타나는 움직임, 필압 변화, 주저하는 행동 등을 분석하면 인지 저하의 징후를 발견할 수 있다.글로벌 연구기관들과의 협업도 비전에 무게를 더한다. 현재 회사는 미국 MIT와 음성 기반 대규모 언어모델(LLM) 연구를 진행하고 있다. 에이블테라퓨틱스가 보유한 1만 2000여 건의 치매 환자 음성 데이터베이스를 활용해 LLM이 인지장애 위험군을 선별할 수 있는지를 검증하는 프로젝트로 논문은 이미 작성된 상태다.일본 호쿠리쿠 선단과학기술대학원대학(JAIST)과도 공동 연구를 추진 중이다. 양측은 비밀유지계약(NDA)을 체결하고 음성 기반 인지평가 기술의 고도화를 위한 연구 주제를 논의하고 있다. 치매 진단 과정에서 활용되는 다양한 인지 평가 문항을 LLM으로 분석해 진단 정확도를 높이는 방향이 유력하게 검토되고 있다.김 대표는 "음성뿐 아니라 다양한 디지털 바이오마커를 결합해 인지 기능 변화를 더욱 정밀하게 측정하려고 시도하고 있다"며 "드로잉, 시선 추적 등 다양한 바이오마커를 복합적으로 결합해 분석하면 훨씬 이른 단계에서 인지 저하를 예측할 수 있을 것"이라고 전망했다.그가 반복해서 언급한 미래상은 '인지 분야의 인바디'다.건강검진에서 체성분 분석기 인바디에 올라가 근육량과 체지방률을 측정하듯, 앞으로는 검진센터나 지역 보건기관에서 스마트폰 또는 전용 단말기를 이용해 10분가량 음성 평가를 진행하는 모습이다. 측정이 끝나면 인지 기능 점수와 치매 위험도, 기억력·집행기능·언어능력 등 세부 영역별 변화 추이가 수치화돼 제공된다.김형준 대표는 "스픽의 유효성에 대한 근거가 쌓이면 검진센터에서 인바디 검사를 하듯 인지 검사도 자연스럽게 이뤄질 것"이라며 "인지 영역을 정량화된 수치로 보여주는 플랫폼이 대중화돼 개인이 스스로 인지 건강을 관리하는 시대를 만드는 것이 목표"라고 강조했다.이어 "이후 이용자는 정기적으로 데이터를 축적하며 자신의 인지 건강 변화를 확인하고, 위험 신호가 감지되면 병원에서 MRI나 아밀로이드 PET-CT 같은 정밀검사를 받게 된다"며 "혈압이나 혈당, 체성분을 관리하듯 인지 건강 역시 일상적으로 모니터링하는 체계를 구축하는 것이 궁극적인 목표"라고 했다.활용 분야도 병원에 국한되지 않는다. 실제 에이블테라퓨틱스는 경기 부천시와 함께 의료취약계층 노인 3000명을 대상으로 전화 기반 AI 인지평가 서비스 '스픽 AI 인지콜'을 운영하며 사업성을 검증했다. 스마트폰 앱 사용이 익숙하지 않은 고령층도 일반 전화만으로 인지 평가를 받을 수 있도록 설계한 것이 특징이다.김 대표는 "부천시 사업을 대표 레퍼런스로 삼아 올해 전국 지자체와 치매안심센터, 통합돌봄 사업 영역으로 서비스를 확대한다는 계획"이라며 "AI가 대상자에게 전화를 거는 아웃바운드 방식에서 한 단계 나아가 이용자가 원하는 시간에 직접 전화를 걸어 검사를 받을 수 있는 인바운드 AI 콜 시스템도 개발 중에 있다"고 했다.그는 "전화 연결부터 문진, 검사 진행, 결과 분석까지 전 과정을 AI가 수행하는 구조로, 향후 지자체가 별도의 전문 인력 확충 없이도 지역 주민들의 인지 건강을 상시 관리할 수 있게 된다"며 "이는 특히 고령층 전담 인력이 부족한 지역사회에서 효용이 클 것"이라고 내다봤다.에이블테라퓨틱스의 최종 목표는 명확하다. 치매를 진단하는 AI 기업을 넘어 누구나 자신의 인지 건강을 측정하고 예측하며 관리하는 새로운 패러다임을 만든다는 것.김 대표는 "10년 뒤 어떤 기술이 나올지는 상상하기 어렵지만 한 가지는 확실하다"며 "검사는 더 간단해지고 더 정확해질 것이며 인지 건강도 혈압이나 혈당처럼 일상적으로 관리하는 시대가 올 것"이라고 말했다.이어 "과거에는 치매를 병원에서 발견하는 질환으로 생각했다면 앞으로는 개인이 일상 속에서 위험 신호를 확인하고 대처하는 질환으로 바뀔 것"이라며 "에이블테라퓨틱스가 그 변화의 출발점이 되고 싶다"고 덧붙였다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 실시간 양방향 의료데이터 중계 플랫폼 'LDB' 솔루션을 앞세운 레몬헬스케어가 코스닥 상장을 위한 기업공개(IPO)에 들어간다.레몬헬스케어는 상장을 통해 마련한 자금을 기반으로 의료 AI 학습용 데이터 사업을 확대해 국가 단위 디지털 헬스케어 인프라 기업으로 도약하겠다는 목표를 제시했다.17일 레몬헬스케어는 서울 여의도 콘래드 호텔에서 기업설명회를 열고 이 같은 내용의 중장기 성장 전략을 발표했다. 이날 간담회엔 레몬헬스케어 홍병진 대표이사를 비롯한 주요 임직원이 참석했다.레몬헬스케어 기업설명회에서 홍병진 대표이사가 상장 이후 사업 확장 로드맵을 설명하고 있다.홍 대표는 ▲LDB 의료데이터 중계 플랫폼 기술 경쟁력 ▲스마트병원 서비스 및 실손24 구축 사업 성과 ▲의료AI 학습용 데이터 마켓플레이스 구축 전략 등을 소개하며 상장 이후 의료데이터 중심 사업 확장 로드맵을 제시했다.이중 레몬헬스케어의 핵심 경쟁력은 자체 개발한 실시간 양방향 의료데이터 중계 플랫폼 'LDB'다. 사측은 이를 기반으로 스마트병원 서비스 'LDB-H', 보험사 등에 데이터를 중계하는 'LDB-E', 맞춤형 헬스데이터를 공급하는 'LDB-D'를 운영 중이다.상급종합병원 시장 지배력도 확고하다. 올해 3월 기준 국내 47개 상급종합병원 중 38개 병원과 계약해 80.8%의 점유율을 기록했다는 설명이다.'청구의신', '실손24' 등 플랫폼 사업도 성과를 내고 있다. 청구의신은 누적 가입자 190만 명, 청구 건수 1000만 건을 돌파했다. 보험개발원의 실손24 구축 사업을 수행해 국가 단위 인프라 운영 역량을 입증했다는 설명이다.실적 성장세도 이어져 지난 2024년 흑자 전환과 함께 매출 149억 원을 기록했고, 2025년 160억 원에 이어 올해는 242억 원 달성을 목표로 하고 있다.사업 포트폴리오 다각화도 속도를 내고 있다. 비대면 진료 제도화에 맞춰 의료진 간 원격협진 서비스를 구축하겠다는 목표다. 이와 함께 전자처방전 전달 서비스 '레몬팜링크'로 병원 처방전을 약국으로 실시간 전송하고 있다. 이달 중엔 환자 불편 해소를 위해 CT, MRI 등 의료영상 데이터 모바일 발급 서비스도 출시한다는 계획이다.상장 이후 레몬헬스케어는 공모자금을 의료 AI 학습용 데이터 마켓플레이스 구축과 신규 디지털 헬스케어 서비스 개발에 투입할 계획이다. 또 의료데이터 활용을 위한 규제 대응 체계 고도화 및 의료기관 및 연구기관과의 협력 강화로 의료데이터 사업 확장의 토대를 마련한다는 목표다.이를 토대로 2027년부턴 ▲의료데이터 유통·거래 서비스 ▲보험사·제약사 대상 데이터 분석 서비스 ▲AI 기반 생애 전 주기 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 등을 순차적으로 선보이며 고부가가치 B2B2C 사업 모델을 확대한다는 방침이다.레몬헬스케어 홍병진 대표이사는 "레몬헬스케어는 의료데이터의 안전한 연결, 중계, 활용으로 의료기관 중심 디지털 헬스케어 서비스를 넘어 디지털 헬스케어 생태계 전반으로 사업 영역을 확장해 나가고 있다"며 "상장 이후에는 의료 AI 학습용 데이터 마켓플레이스 구축과 신규 디지털 헬스케어 서비스 확대해 나가겠다"고 말했다.이어 "이를 통해 의료데이터 중심의 고부가가치 사업을 본격화하고 나아가 동남아 시장 진출을 확대해 글로벌 경쟁력을 갖춘 의료데이터 플랫폼 기업으로 성장하겠다"고 강조했다.한편, 레몬헬스케어는 이번 상장을 통해 200만 주를 공모한다. 희망 공모가 범위는 7500원에서 1만 원이며 총공모 예정 금액은 150억 원~200억 원이다. 수요예측은 6월 15일부터 19일까지 진행되며 일반 청약은 6월 24일과 25일 양일간 실시된다. 상장 주관사는 KB증권이다.