[메디칼타임즈=김승직 기자] AI 초개인화 장기 재생 플랫폼 전문기업 로킷헬스케어(대표 유석환)가 남미 2위 의료 시장인 아르헨티나에 진출하며 남미 연골 재생 시장 선점에 나섰다.7일 로킷헬스케어는 아르헨티나 의료 네트워크 Laboratorio Varifarma와 AI 연골재생 플랫폼 계약을 체결했다고 밝혔다.로킷헬스케어가 남미 2위 의료 시장인 아르헨티나에 진출하며 남미 연골 재생 시장 선점에 나섰다.이번 아르헨티나 진출은 로킷헬스케어의 레퍼런스 기반 확장전략의 성과다. 인접 국가인 파라과이에서 단순 제품 공급을 넘어, 성공적인 연골 재생 레퍼런스를 확보한 것이 이번 계약으로 이어졌다는 설명이다.이미 파라과이에서 입증된 연골 재생 치료 사례와 의료진의 신뢰, 환자 결과 데이터가 아르헨티나 시장의 진입 장벽을 낮추는 결정적 역할을 했다는 것.기존 인공관절 수술과 달리 수술 부담을 최소화하고 회복 기간을 단축해, 장기적인 조직 재생 가능성을 제시한 기술적 차별성으로 현지 치료 패러다임을 전환하고 있다는 평가다.아르헨티나는 연간 15% 이상 가파르게 성장하는 남미 2위 의료 시장이다. 남미 연골·관절 치료 시장의 핵심 거점이자 현지 관련 관절염 환자군만 500만 명 이상으로 추정된다. 로킷헬스케어는 이번 진출을 통해 현지 병원 네트워크에 즉시 진입하는 것은 물론, 지속적인 수익 창출이 가능한 플랫폼 수익 모델을 안착시켰다고 강조했다.이에 이번 성과로 로킷헬스케어의 AI 연골 재생 플랫폼의 글로벌 확장성을 재확인했다는 업계 평가가 나온다. 특히 미국과 한국 등 선진 시장에서의 인허가 및 임상 추진에 강력한 동력을 제공할 것이라는 기대다.로킷헬스케어 관계자는 "이번 아르헨티나 계약은 한국에서 진행중인 연골 재생 임상 역량과 미국 제도 진입 추진, 그리고 남미의 빠른 상용화 성과를 하나로 묶는 전략적 연결고리"라며 "글로벌 전역에서 우리 플랫폼이 '재생의학의 표준'임을 입증하고, 손상된 조직을 본래 상태로 되돌리는 재생의 시대를 앞당길 것"이라고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 AI 기업 루닛(대표 서범석)과 프랑스 총리실 산하 투자총괄국(SGPI)이 의료 AI 기술에 대한 투자 방향과 프랑스 및 유럽 공공의료 분야에서의 협력 가능성을 논의했다.7일 루닛은 전날 SGPI 관계자들이 서울 강남구 소재 루닛 본사를 방문했다고 밝혔다. 이번 방문은 이번 달 진행된 이재명 대통령과 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령의 정상회담에 맞춰 이뤄졌다.루닛 서범석 대표 등 관계자들이 프랑스 총리실 산하 투자총괄국 브뤼노 보넬 사무총장(왼쪽에서 세번째) 등 사절단과 협력 방안을 논의하고 있다.양국은 수교 140주년을 계기로 관계를 '글로벌 전략적 동반자 관계'로 격상하고 AI, 양자 등 핵심 기술 분야 협력을 강화하기로 합의한 바 있다.프랑스 측에서는 SGPI 사무총장(장관급) 브뤼노 보넬(Bruno Bonnell)을 필두로 ▲카트린 시몽(Catherine Simon) 로보틱스 전문위원 ▲마띠유 브랑디바(Mathieu Brandibat) 원자재 전문위원 등이 참석했다.마리옹 도스 헤이스 실바(Marion Dos Reis Silva) 비서실장 겸 커뮤니케이션 디렉터 ▲마띠유 르포르(Matthieu Lefort) 주한 프랑스 대사관 상무참사관과 오현숙 상무관도 함께했다.SGPI는 프랑스 총리실 직속으로 540억 유로(약 94조 원) 규모의 국가 전략 투자 프로그램 'France 2030'을 설계·조율·평가하는 핵심 컨트롤타워다. France 2030은 에너지, AI, 바이오·헬스 등 전략 산업의 연구개발과 산업화를 지원한다.보넬 사무총장은 디지털·로봇 분야 기업들을 이끌어 온 프랑스 대표 기업이자 하원의원 출신으로 마크롱 대통령의 지명을 받아 해당 계획을 이끌고 있다.이날 미팅에서 루닛 서범석 대표는 루닛의 의료AI 기술 포트폴리오와 글로벌 사업 현황, 프랑스를 포함한 유럽 시장 내 비즈니스 전개 상황을 소개했다. 이어 양측은 프랑스 및 유럽 내 의료AI 기술에 대한 관심도와 투자 방향, 공공의료 영역에서의 정책적 인사이트 등을 중심으로 심도 깊게 논의했다.서범석 루닛 대표는 "한·프랑스 양국이 글로벌 전략적 동반자 관계로 나아가는 가운데, 프랑스 경제를 이끄는 SGPI가 루닛을 방문해 의료AI의 가능성을 함께 논의한 것은 매우 뜻깊다"며 "이번 방문을 발판 삼아 루닛의 AI 기술이 프랑스를 비롯한 유럽 공공의료 현장에서 실질적인 가치를 만들어낼 수 있도록 더욱 노력하겠다"고 말했다.한편, 루닛은 프랑스를 유럽 내 핵심 시장으로 설정하고 적극적인 사업 확장에 나서고 있다. 지난해 프랑스 최대 공공의료 구매협동조합 '유니하(UniHA)'의 유방암 진단 AI 솔루션 입찰에서 공급업체로 선정, 1500개 이상의 공립병원에 솔루션을 공급할 수 있는 기반을 확보했다. 프랑스 영상진단 네트워크 '비디 그룹(Groupe VIDI)'과의 파트너십을 통해 400여 개 의료기관으로의 공급 채널도 마련한 바 있다.

[메디칼타임즈=이인복 기자]백혈병과 말라리아를 세포 사진만으로 100% 잡아내는 차세대 이미지 분석 기술이 임상적 유용성을 입증하면서 학계의 주목을 받고 있다.가장 많이 활용되는 PCR 수준을 넘어선 것으로 향후 혈액암 조기 진단 가능성을 제시했다는 점에서 주목된다.노을의 차세대 세포 이미지 분석 기술이 임상적 효용성을 입증하면서 주목받고 있다.7일 의료산업계에 따르면 AI 기반 혈액 및 암 진단 기업 노을이 최근 벨기에에서 개최된 'POCT(Point-of-Care Testing) 심포지엄 2026'에 참가해 마이랩(miLab)에 대한 임상적 효용성을 입증한 것으로 확인됐다.이번 학회에서 벨기에 브뤼셀 소재 아이리스 남부 병원(Hôpitaux Iris Sud) 연구팀은 노을의 AI 기반 혈액분석 솔루션(miLab BCM)과 말라리아 진단 솔루션(miLab MAL)을 현장진단(POCT) 기기로 평가한 두 건의 다기관 파일럿 연구 결과를 발표했다. 먼저 말라리아 연구에서 miLab MAL은 5μL의 소량 혈액으로 100%의 민감도와 특이도를 기록하며 분자 검사(PCR) 수준의 정확도를 입증했다. 여기에 15분 이내에 기생충 밀도 추정 및 종 식별 등 추가 임상 정보를 제공해 전문 인력이 부족한 야간·주말 응급 환경에서의 현장 적용성을 높였다는 평가를 받았다.함께 발표된 AI 기반 혈액분석 솔루션(miLab BCM) 연구에서는 응급실 환경 내 급성 백혈병(AL) 검출 성능이 중점적으로 다뤄졌다. 연구 결과에 따르면, miLab BCM은 순환 모세포 (Circulating Blast)가 포함된 모든 사례를 탐지(민감도 100%, 특이도 92%)했다. 이는 동일 조건에서 비교 평가된 타사 POCT 분석기의 민감도(20%) 대비 월등히 높은 수치다.급성 백혈병은 초기 혈구 수치가 정상인 경우가 많아 조기 진단이 어렵지만, 말초혈에서 관찰되는 미성숙 세포인 순환 모세포를 단 하나라도 포착하는 것이 진단의 중요한 단서가 된다. 연구진은 miLab이 제공하는 형태학 기반의 이상세포 알림(Blast flag) 기능과 디지털 이미지를 통해 일반적인 전혈구검사(CBC)에서 자칫 놓치기 쉬운 급성 백혈병 사례를 응급 환경에서 보다 효과적으로 잡아낼 수 있다는 것을 입증했다.노을 임찬양 대표는 "이번 연구는 노을의 AI 진단 기술이 기존 혈액검사(CBC)의 한계를 넘어 정확한 형태학적 분석 결과를 제공할 수 있다는 것을 객관적으로 검증받은 것"이라며 "이번 성과를 기점으로 유럽을 비롯한 글로벌 선진 의료 체계 내에서 노을의 AI 진단 기술이 하나의 새로운 표준으로 자리 잡는 데 주력하겠다"고 밝혔다.한편, 노을의 AI 기반 진단 플랫폼 마이랩(miLab)은 세포 염색 등 검체 전처리부터 디지털 이미징, AI 분석을 하나의 소형 장비에서 자동 수행하는 올인원(All-in-one) 솔루션으로 평균 15분 이내에 표준화된 진단 결과를 제공한다.

[메디칼타임즈=최선 기자] 그린바이오 전문기업 제놀루션은 지난 3일부터 4일까지 열린 대한부인종양학회(KSGO) 국제학술대회에서 김민이 공동대표가 자궁경부암 진행 예측 바이오마커 연구 성과를 구두 발표했다고 7일 밝혔다.제놀루션은 지난해 자궁경부암 바이러스 감염 후 고등급 병변 진행 위험을 예측하는 정밀진단 기술에 대한 특허를 출원한 바 있다.기존 인유두종바이러스(HPV) 검사가 바이러스 감염 여부를 확인하는 데 그쳤다면 제놀루션의 기술은 감염된 환자 중 실제 종양 진행이 일어나고 있는 고위험군을 식별하는 '선별(Triage)' 개념의 정밀 진단 기술이다. 이를 통해 질확대경 검사(콜포스코피) 및 조직검사와 같은 불필요한 침습적 검사를 줄이고, 실제 치료가 필요한 환자에게 의료 자원을 집중할 수 있는 기반을 제공한다.제놀루션이 타깃으로 하는 글로벌 자궁경부암 진단 시장은 고부가가치 정밀 진단 수요를 바탕으로 가파른 성장세를 보이고 있다. 글로벌 시장조사기관 코히어런트 마켓 인사이트(Coherent Market Insights)의 최신 보고서에 따르면, 세계 자궁경부암 진단 시장 규모는 2025년 약 79억 5천만 달러(약 12조원)에서 연평균 6.3%씩 성장해 2032년에는 약 121억 9천만 달러(약 16조 원)에 달할 것으로 전망된다. 특히 단순 검사를 넘어 질병의 위험도를 예측하는 '분자 진단 및 선별(Triage)' 분야가 시장 성장의 핵심 동력으로 꼽힌다.제놀루션은 이번 발표를 통해 자사가 보유한 차세대 염기서열 분석(NGS) 및 생물정보학 기반 분석 역량을 감염병 진단을 넘어 암 정밀진단 영역으로 확장하고, 자궁경부암 조기 선별 및 위험도 예측 분야에서 기술 사업화 가능성을 본격적으로 제시할 계획이다. 지난해 특허 출원에 이어 국제학회 구두 발표까지 이어지며, 해당 기술의 학술적 검증과 대외 인지도 확보에도 속도가 붙을 것으로 기대된다.제놀루션 관계자는 "이번 구두 발표는 지난해 특허 출원한 DNA 메틸화 바이오마커 기술의 학술적 확장성과 임상 적용 가능성을 국제학술무대에서 보여주는 자리"라며 "자궁경부암 조기 선별과 위험도 예측의 정밀도를 높일 수 있는 솔루션으로 발전시켜 여성 건강 증진에 기여하겠다"고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 국내에 처음으로 생성형 의료 인공지능(AI)이 식품의약품안전처 허가를 받으면서 의학회 등 학계도 관심을 기울이며 분석에 나서는 모습이다.이들은 임상 현장에서 의료서비스 질 향상과 효율성 제고에 대해 기대하면서도 오남용 가능성에 대한 우려를 쏟아내며 이에 대한 모니터링 체계를 주문하고 있다.최근 식약처가 생성형 AI 의료기기 인허가로 관련 기준과 성능 검증 체계를 수립하면서 학계의 관심이 몰리고 있는 것으로 파악됐다. 세계적으로도 상당히 빠른 대응이라는 평가다.식품의약품안전처가 생성형 의료 AI에 대한 첫 디지털의료기기 허가를 결정하면서, 사후 모니터링 체계가 필요하다는 학계 제언이 나온다.이번에 인허가된 숨빗AI의 'AI Read-CXR'는 의료진이 흉부 엑스레이 영상을 입력하면 AI가 이를 분석해 즉각적으로 예비 판독문을 도출하는 솔루션이다.이는 영상의학과 전문의가 수행하던 판독 리포트 지원하는 것으로, 기존의 진단 보조를 넘은 생성형 기술이 의료 분야에 공식 도입됐다는 점에서 의미가 크다. 단순 영상 분석을 넘어, 인간 언어로 된 결과물을 생성해 낸다는 점에서 기존 AI 솔루션들과 차별화되는 것.학계가 주목하는 장점은 이 솔루션 도입을 통한 의료 현장 효율성 제고다. 이를 통해 영상의학과 전문의의 영상 판독 및 리포트 작성 시간이 유의미하게 단축될 수 있는 덕분이다. 이미 여러 연구를 통해 관련 유용성이 검증됐으며, 특히 판독문의 전반적인 품질을 상향 평준화할 수 있다는 점이 긍정적이라는 평가다.대한의료인공지능학회 역시 해당 솔루션이 인허가 전부터 업계 초미의 관심사였다고 설명했다. 의사마다 편차가 있을 수 있는 판독 리포트 형식을 규격화하고, 핵심적인 정보를 모두 담아냄으로써 의료 서비스의 질을 높일 수 있다는 분석이다. 생성형 AI가 영상 판독이라는 고난도 업무를 수행한다는 점에서 기술적 완성도가 높다는 것.하지만 기술적 한계에 따른 우려도 있다. 생성형 AI 모델의 특성상 병변을 정확히 찾아내는 '식별' 기능에서는, 루닛 등 특정 병변 탐지를 전문으로 하는 기존 AI 제품들에 비해 다소 성능이 낮을 수 있다. 특히 폐암 등 치명적인 질환의 경우, AI가 생성한 판독문에만 의존하는 것은 위험하다는 지적이다.현재 구현된 기술 수준에서는, 판독문 상에 병변의 구체적인 위치 정보를 시각적으로 표시해 주는 기능이 부족하다는 평가도 나온다. 판독문에는 이상 소견이 있다고 기술돼 있지만, 영상 어디에 위치하는지 명확히 인지하기 어려운 경우 의료진의 혼란을 야기할 수 있다는 우려다.이에 따라 식약처 인허가 조건 역시 영상의학과 전문의가 주도적으로 사용하도록 제한을 두고 있는 것으로 알려졌다.가장 심각하게 논의되는 쟁점은 오남용 문제다. 전문성이 부족한 사용자가 AI가 도출한 예비 판독문을 별도의 검증 없이 그대로 수용할 경우, 의료 사고로 이어질 위험이 크기 때문이다. 숙련된 전문의라도 시간당 처리할 수 있는 판독량은 한계가 있으나, AI를 활용해 하루 수만 장의 영상을 기계적으로 판독하는 식의 남용이 발생할 수 있다는 우려도 나온다.의료인공지능학회 박창민 회장은 이 같은 문제를 방지하기 위해 식약처 등 당국의 강력한 사후 모니터링이 필요하다고 강조했다. 특정 의료기관이나 개인이 비정상적으로 높은 빈도로 AI 판독 기능을 사용할 경우, 이를 규제할 수 있는 체계가 마련돼야 한다는 제언이다.더욱이 이번 인허가를 기점으로 후발 주자들의 유사 솔루션 개발과 인허가 추진이 가속화될 전망이다. 특히 딥노이드는 지난해 11월 자사 솔루션 M4CXR의 임상시험을 마치고 식약처 허가 결정을 기다리고 있다. 지금은 흉부 엑스레이에만 적용된 생성형 AI가 유방 촬영, CT, MRI 등 다양한 영상 진단 분야로 확대될 가능성도 큰 만큼 대비가 필요하다는 것.아울러 현재 인허가된 단방향 리포트 생성 모델과 달리, 향후 대화형(Multi-turn) 모델이 도입된다면 잘못된 데이터를 학습해 할루시네이션 등 오류를 범할 가능성이 크다.박 회장은 이런 생성형 AI의 폭발적인 성장에 대비해 '신뢰할 수 있는 검증 틀' 확보가 시급하다고 강조했다. AI가 수행할 수 있는 업무 범위를 질환 등으로 명확히 정의하고, 의학적 맥락에서 성능을 객관적으로 평가할 수 있는 기준이 마련돼야 한다는 설명이다.단순히 의사 국가고시를 통과하는 수준의 평가를 넘어, 실제 임상 현장에서 안전성을 담보할 수 있는 정교한 검증 프로세스가 필요하다는 것.박 회장은 "정상적으론 영상의학과 전문의 한 명이 시간당 60장 내외의 영상을 판독한다. 하지만 AI가 준 예비 판독문에만 의존해 검증 없이 수천, 수만 장까지 처리하는 경우가 생길 수 있다"며 "이런 오남용 문제를 막기 위해 판독량이 비정상적으로 폭증하는 경우 등 사용자별 판독 빈도를 실시간으로 관리하는 사후 모니터링 체계를 마련해야 한다"고 강조했다.이어 "다양한 기능을 수행하는 생성형 AI의 특성상 명확한 활용 범위를 설정하고 이에 걸맞은 의학적 검증 틀을 마련하는 것이 필수적"이라며 "단순히 기술적 성능을 확인하는 수준을 넘어 신뢰할 수 있는 벤치마크를 통해 기술의 한계를 명확히 규명해야 한다. 이를 통해 임상 현장에서의 부작용을 방지하기 위한 사전 조치가 병행돼야 한다"고 촉구했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 실손보험 간편청구 서비스 제공사 지앤넷이 2020년 서비스 출시 이후 2025년까지 누적 청구 건수 2000만 건을 돌파했다고 6일 밝혔다. 하지만 보험사들이 민간 방식의 데이터 청구 접수를 중단해 관련 시장의 지속 가능성이 위협받고 있다는 비판이 나온다.지앤넷은 병원과 약국 등 요양기관 전자의무기록(EMR) 데이터를 활용해 실손보험을 간편하게 청구할 수 있는 시스템을 개발·운영하고 있다. 보험 청구자의 진료 내역 등 데이터를 보험사별 청구 서식에 맞게 암호화해 전송하는 방식으로, 보험업법 개정에 따른 전산청구 의무화 시행 이전인 2020년부터 서비스를 상용화했다.2022~2025년 지앤넷 실손보험 간편청구 서비스 이용 현황서비스 출시 이후 지앤넷은 웹·API 연동 기반 오픈 채널 전략으로 의료·금융 등 다양한 서비스 플랫폼과 실손보험 간편청구 서비스를 연동, 고객 접근성을 확대해 왔다. 실제 네이버·토스 등 20여 개 제휴 채널 및 플랫폼을 통한 청구 비중이 전체 청구의 90% 이상을 차지하며 제휴처 서비스 활성화에도 기여했다는 평가다.지앤넷을 통한 청구 서비스는 요양기관의 EMR 데이터를 활용하는 데이터 청구 방식과 종이 서류를 발급받아 사진으로 촬영 후 청구하는 사진 청구 방식으로 운영된다.데이터 청구 방식은 보험사의 요청에 따라 전자데이터(EDI), 전용 이미지 API전송, 이메일 등 다양한 전자적인 전송방식을 적용했다. 특히 보험사와 시스템 연동이 되지 않은 경우에도 서류를 보험사 FAX로 전송하며 이용자 편의 중심의 서비스를 제공해 왔다.이에 따라 지앤넷의 전체 누적 청구 건 중 58%인 약 1150만 건이 종이 서류 발급 없이 데이터 청구 방식으로 청구됐다. 데이터 청구 비중은 요양기관과의 연동이 적었던 2022년 30% 수준에서 요양기관과 EMR사의 연동이 확대됨에 따라 2025년에는 68%까지 상승했다.일반적으로 실손보험 청구 시 평균 5~10장의 종이 서류가 필요한 점을 고려하면, 지앤넷의 서비스로 의료기관과 보험사는 수십억 장에 달하는 종이 사용 절감 효과를 본 셈이다.지앤넷 서비스 사용자는 실손보험 청구를 위해 별도의 회원가입 없이 휴대폰 인증을 통한 본인 확인 후 병원과 보험사만 선택하면 간편하게 청구가 진행된다. 실손보험금 청구 기한인 최대 3년 치 진료내역을 조회해 청구가 가능하고 6개월 이내 진료내역을 한 번에 청구할 수 있도록 해 이용 편의성을 높였다.또 병원 수납 이후 카카오 알림톡을 통해 간편 청구 절차를 안내함으로써 놓치기 쉬운 보험금 청구를 유도한다. 대형 병원 내 키오스크를 설치해 디지털 활용이 어려운 이용자의 접근성도 개선해 왔다는 설명이다.특히 지앤넷은 보안 측면에서도 금융위 고시로 개정된 보헙업감독규정에 따라 암호화 및 개인정보 보호 기준을 적용했다고 강조했다. 청구 과정에서 개인정보는 일체 저장하지 않고 데이터 전송 후 즉시 파기해 정보를 집적하지 않는다.전송 과정 또한 전용망과 암호화 기술을 적용해 안정성을 확보했다. 최근에는 서비스 신뢰성 강화를 위해 금융서비스 운영 기업 수준의 ISMS 인증 절차도 진행 중이다.지앤넷은 올해 안에 3만 5000개 의료기관과 2만 개 약국까지 연동을 완료해 사실상 실손보험 청구를 위한 95% 이상의 민간 인프라를 확보하게 된다고 밝혔다.하지만 보험개발원 주도 실손청구 활성화 과정에서 보험사들이 민간 방식의 데이터 청구 접수를 중단하며 FAX 전송이 급증해 통신비 부담 등 운영상의 어려움을 겪고 있다는 우려다. 이에 지앤넷은 민간 전자청구 서비스 시장의 지속 가능성과 이용자 보호를 위해 정부 차원의 중재 필요성을 제기하며 금융당국에 의견을 전달했다.지앤넷 관계자는 "실손보험 가입자의 60% 이상은 보험금만 납부하고 청구 과정의 불편으로 권리를 행사하지 않는다"며"사실상 고객의 보험금으로 구축되는 공공의 전산청구 인프라인 만큼 민간 시장이 위축되지 않고 고객 편익 이 최우선 고려될 수 있도록 해야 한다"고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] AI가 지역의료 격차 해법으로 부상하면서 공공의료원의 AI 도입 움직임이 활발해지고 있다. 정부 주도로 공공의료 전반의 인공지능 전환(AX)이 추진되는 가운데 지자체도 소매를 걷고 나서 관심이 쏠린다.6일 경기도는 도내 공공의료원에 AI 헬스케어 서비스 플랫폼을 구축하기 위한 'AI 중심 공공의료원 조성 사업' 사업자 공모를 추진한다고 밝혔다.정부가 공공의료 인공의료 전환 정책에 속도를 내는 가운데, 지자체가 AI 공공의료원 사업으로 지원사격에 나서 관심이 쏠린다. 사진은 경기도청 전경AI 헬스케어 서비스 플랫폼은 CT·X-ray 등 의료영상을 인공지능이 분석해 의료진의 판독을 지원하는 시스템이다. 의료영상저장전송시스템(PACS)과 연계해 촬영된 영상을 실시간으로 분석하고, 진단 참고 정보를 제공해 판독 속도와 정확도를 높이는 것이 핵심이다.앞서 도는 지난해 수원·안성·이천병원 등 3개 공공의료원을 대상으로 AI 진단보조 실증사업을 추진했다. 그 결과 AI 활용 건수가 2만 건을 넘었고, 영상 판독 보조와 의료진 업무 부담 완화 등 현장 적용 가능성을 확인했다.올해는 이를 기반으로 사업 대상을 의정부·파주·포천병원까지 포함한 6개 공공의료원으로 확대한다. 각 기관이 개별적으로 운영하던 AI 시스템을 통합해 공동 활용 체계를 구축하고, 영상판독 지원 기능을 강화해 의료원 간 서비스 격차를 줄이는 데 중점을 둔다.이는 정부가 추진하는 공공의료 AX 정책과 궤를 같이한다. 정부는 전국 17개 권역책임의료기관에 142억 원 규모의 의료 AI 솔루션 도입을 지원한다. 이 사업을 통해 공공의료기관 내 AI 도입 장벽을 낮추고, 중증 및 고난도 진료 비중이 높은 기관의 진료 효율성을 높인다는 구상이다.그 일환으로 보건복지부는 지난달 권역책임의료기관을 상대로 의료 AI 도입 수요를 조사해 이달 심사를 거쳐 기관별 지원 규모를 확정할 계획이다. 공공의료원들 역시 지역 인구 고령화와 인력난에 따른 의료 공백을 보완하기 위해 개별적으로 의료 AI 솔루션 도입을 확대하는 추세다.이런 상황에서 지자체가 AI 공공의료원 조성 사업으로 지원사격에 나서면서 공공의료 AX에 속도가 붙을 것으로 전망된다. 구체적으로 이번에 경기도가 낸 공모는 민간위탁 방식으로 진행되며, 신청은 6일부터 27일까지 경기도청 방문 접수로 할 수 있다.신청 대상은 공공기관, 지방공사·공단, 비영리법인 또는 협회 등 관련 법인이다. 최근 3년 이내 AI·ICT 플랫폼 구축, 의료정보시스템 연계, 공공부문 AI 사업 수행 실적을 보유한 기관이면 참여할 수 있다. 세부 자격요건과 제출서류는 경기도 누리집(gg.go.kr) 고시·공고에서 확인 가능하다.경기도 김기병 AI국장은 "공공의료에서의 AI 활용은 단순한 기술 도입을 넘어, 도민의 건강을 더욱 촘촘히 지키는 혁신 행정의 실천"이라며 "경기도는 도민과 의료진의 수요에 맞는 AI 체계를 구축해 공공의료의 신뢰성을 높일 수 있도록 지원하겠다"라고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 카카오헬스케어(대표 황희)와 글로벌 바이오제약 기업 사노피의 한국법인(대표 배경은)가 함께 의료 데이터 기반 Real-World Evidence(RWE) 실증 연구 협력 및 AI 솔루션 개발에 나선다.6일 카카오헬스케어는 사노피와 지난 3일 이를 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 이번 MOU는 한국·프랑스 수교 140주년을 계기로 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령의 방한과 함께 개최된 '한국·프랑스 경제계 미래 대화'에서 진행됐다.(왼쪽)사노피 한국법인 배경은 대표와 카카오헬스케어 황희 대표가 의료 데이터 기반 RWE 실증 연구 협력 및 AI 솔루션 개발을 위한 MOU를 체결했다.양사 협력은 한국의 디지털 헬스케어 인프라 및 기술과 프랑스의 제약·AI 기술력을 결합하는 사례다. 양국 간 헬스케어 분야 협력의 새로운 가능성을 제시한다는 점에서 의의가 있다.구체적으로, 양사는 의료 데이터를 기반으로 RWE 실증 연구를 공동 수행한다. 또 연합학습(federated learning)을 기반으로 AI 모델의 개발 및 고도화를 공동으로 추진할 계획이다. 이를 통해 환자 건강 개선을 도모하고 의학 연구 발전에 기여한다는 목표다.이를 위해 카카오헬스케어는 실제 임상 데이터 기반 연구 수행이 가능한 플랫폼과 기술을 제공한다. 사노피는 AI 및 디지털 헬스케어 역량과 의학적·과학적 전문성을 바탕으로 협력에 참여한다.이번 협력으로 구축된 데이터 기반 연구 역량과 AI 기술을 기반으로 질환 조기 발견 및 환자 맞춤형 관리 등 다양한 질환에서의 활용 가능성도 함께 모색한다. 특히 파브리병 영역에서는 조기 진단을 위한 AI 기반 분석을, 천식 영역에서는 환자 맞춤형 관리 및 치료 최적화를 위한 모델 개발을 중심으로 협력할 예정이다.사노피 한국법인 배경은 대표는 "RWE는 환자 중심 의료를 구성하는 핵심 요소다. 이번 협력양사의 역량과 기술을 결합해 임상 근거 연구를 한 단계 발전시키고, 더 나아가 AI 솔루션 개발로 확장하는 의미 있는 출발점이 될 것"이라며 "이번 협력이 디지털 헬스케어 분야에서 양사 간 전략적 파트너십을 더욱 강화하는 계기가 되길 기대한다"라고 전했다.카카오헬스케어 황희 대표는 "이번 협력은 의료 데이터를 기반으로 RWE 연구를 실제 임상 환경에서 구현할 수 있는 토대를 마련했다는 점에서 매우 의미 있다"라며 "사노피와 함께 데이터 분석 및 연구 역량을 결합해 실제 임상 현장에서 적용 가능한 연구 모델을 구축하고 RWE 기반 연구의 가치를 지속적으로 확장해 나가겠다"라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 사상 최초로 제미나이와 같은 생성형 인공지능(AI)을 활용해 만든 제품이 식품의약품안전처 허가를 받으면서 의료산업계가 술렁이고 있다.생성형 AI 기반 솔루션이 디지털 의료기기로 인정받을 수 있다는 것을 정부가 공식적으로 인정한 사례이기 때문이다. 이로 인해 과연 제도적 불확실성이 사라지며 관련 솔루션 개발에 탄력이 붙을지 주목된다.2일 산업계에 따르면 식약처가 최근 국내 기업 숨빗AI가 개발한 생성형 AI 기반 의료 솔루션을 3등급 의료기기로 허가한 것으로 확인됐다.숨빗AI의 AIRead-CXR은 약 1400만 건의 데이터를 학습, 다양한 촬영 환경에서 안정적인 흉부 엑스레이 예비 소견을 제공한다. 이에 대한 전문의 수용도는 85%에 달하고, 환각 발생률은 0.3% 수준으로 낮아 기존 모델 대비 신뢰성·안정성이 높았다.식품의약품안전처가 생성형 AI 기술을 적용한 솔루션을 디지털의료기기로 첫 승인하면서 관련 시장 변화가 예고됐다. AI 생성 이미지이는 의료 AI가 기존의 진단 보조 기능을 넘어 ▲진단 결과 요약 ▲처방 권고안 제시 ▲환자 맞춤형 상담 등 새로운 부가가치를 창출하는 기술로 제도권 안으로 들어왔음을 의미한다.업계에서도 이번 식약처 허가가 생성형 의료 AI의 안전성·유효성이 공식적으로 인정된 성과라는 반응이 나온다. 기존 진단 보조 기술의 한계를 넘어선, 새로운 패러다임이 등장했다는 것.그동안 시장을 주도해 온 기술이 단순히 이미지상의 이상 부위를 찾아내는 수준이었다면, 생성형 AI로 판단을 언어화해 전달하는 단계로 진화했다는 분석이다. 여기에 식약처 인허가를 통한 제도적 불확실성까지 사라지면서 관련 기업들의 솔루션 개발이 한층 가속할 것이라는 관측이다.실제 국내 의료 기업들은 기존에도 생성형 AI를 접목한 다양한 솔루션을 개발·확보하는 등 시장 공략에 속도를 내고 있다.특히 딥노이드는 지난해 11월 자사 솔루션 M4CXR의 임상시험을 마치고 식약처 허가 결정을 기다리고 있다. 이 솔루션 역시 흉부 엑스레이 이미지와 텍스트를 동시 분석해 41종의 병변과 80개 이상의 질환에 대한 소견 초안을 제공한다. 임상적으로 유의미한 소견 정확도는 85%며, 응급실 환경에서도 87.6%의 정확도를 보였다. 판독 소견서 초안 작성 시간은 평균 3.4초다.별도의 솔루션을 보유하지 않은 기업들 역시 생성형 AI 기술을 진단 보조와 환자 소통, 의료 문서 자동화 등의 영역에 적극 도입하며 기술 고도화에 속도를 내고 있다.이와 관련 익명을 요구한 업계 관계자는 "기존의 진단 솔루션이 데이터마다 사람이 일일이 라벨링을 해 학습시킨 1세대 기술이라면, 생성형 AI는 엑스레이 이미지와 전문의의 정식 판독문을 세트로 구성해 학습시키는 방식"이라며 "학습 알고리즘 자체가 완전히 다르기 때문에 신개념 의료기기'로 봐야 한다"고 말했다.이어 "첫 허가 사례가 나옴에 따라 유사한 솔루션을 개발 중인 기업들의 시장 진입도 더욱 탄력을 받을 것"이라며 "의료 현장에서 생성형 AI의 차별성을 직접 체험하게 되면 기존 방식과의 차이를 명확히 느끼게 될 것이다. 단순한 진단 보조를 넘어 의료 서비스의 전반적인 프로세스를 바꾸는 전환점이 될 것으로 보인다"고 전망했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 인공지능 기업 숨빗AI(대표 배웅)가 국내 최초로 생성형 의료 AI에 대한 식품의약안전처 인허가를 받아내 업계 관심이 쏠린다.2일 숨빗AI는 자사의 흉부X선 예비소견서(Draft Radiology Report) 생성 솔루션 'AIRead-CXR'(에어리드-씨엑스알)가 식약처 3등급 인허가를 획득했다고 밝혔다.숨빗AI 생성 솔루션 'AIRead-CXR'가 식품의약안전처 3등급 인허가를 획득했다.기존 유럽에서 생성형 AI 기반 의료기기가 존재하지만, 의료영상을 직접 분석해 예비소견서를 생성하는 단독 제품으로는 이번 승인이 세계 최초다.식약처는 전문의 판독문과 AI 초안 간 비교 평가를 통해 유효성과 안전성을 확인했다. 임상은 서울대병원과 분당서울대병원에서 1000 건 이상의 흉부 X선 데이터를 기반으로 확증 단계까지 진행됐다.AIRead-CXR은 국내외에서 확보한 약 1400만건의 데이터를 학습해, 다양한 병원 환경에서 촬영된 PA 또는 AP 흉부X선에 대해 안정적으로 예비소견서를 제공한다.핵심적으로 검증된 57개 소견 및 질환에 대해 높은 수준의 판독보조 성능을 제공할 뿐 아니라 이 외의 다양한 영상 소견도 해석·언급할 수 있다. 실제 임상 현장의 워크플로우를 반영해 의료진이 보다 효율적으로 판독 업무를 수행할 수 있도록 설계됐다.품질 경쟁력도 주목된다. 공개된 임상 논문에 따르면, 흉부영상 전문의들이 평가한 AI 예비소견서 평균 수용도는 85%로, 비교 대상인 MedGemma(66.9%)를 상회했다.생성형 AI의 대표적 한계인 환각(hallucination) 비율 역시 0.3%로, MedGemma(9.7%) 대비 우수한 안정성을 보였다. 이런 기술력과 임상적 유효성은 영상의학 분야 최고 권위 학술지인 Radiology에 3편, AJR에 1편 이상의 논문으로 뒷받침되고 있다는 게 사측 설명이다.숨빗AI는 제품 완성도를 높이기 위해 지난 2년간 글로벌 웹데모 'AIRead-CXR'를 전문의 대상으로 운영하며 사용자 피드백을 지속적으로 반영해 왔다. 이런 현장 중심 개선 노력이 이번 인허가와 제품 경쟁력 확보에 중요한 밑거름이 됐다는 평가다.숨빗AI 배웅 대표는 "세계 최초로 의료영상 분야의 생성형 AI 기반 SaMD 승인을 받게 돼 영광스럽고 감사하다. 많은 분의 도움 덕분에 가능했던 성과"라며 "AIRead-CXR이 흉부X선으로 인한 병·의원 및 영상의학과 전문의들의 업무 부담을 덜어드리고, 더 건강한 세상을 만드는 데 기여하는 제품으로 자리매김하길 기대한다"고 말했다.이어 "숨빗AI는 first-in-class를 넘어, 고객이 사랑하는 global best-in-class 제품이 되기 위해 더욱 노력하겠다"고 덧붙였다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 서울대학교병원 의료 AI 연구의 사령탑인 헬스케어AI연구원이 '에이전틱 AI'를 필두로 의료 현장의 AX(AI 전환)에 속도를 내고 있다. 기존의 단순 예측형 모델을 넘어, 의료 현장의 복잡한 지적 노동을 수행하는 실행형 인공지능을 통해 국내 의료 시스템의 체질을 개선한다는 목표다.서울대병원 헬스케어AI연구원 이형철 부원장은 1일 메디칼타임즈와의 인터뷰에서 연구원의 설립 배경과 핵심 기술인 에이전틱 AI의 발전 방향을 제시했다. 이 부원장은 인공지능의 암흑기부터 연구를 이어온 전문가로, 현재 서울대병원의 AI 전략을 실전 배치하는 역할을 맡고 있다.서울대병원 헬스케어AI연구원 이형철 부원장은 메디칼타임즈와의 인터뷰에서 연구원의 설립 배경과 핵심 기술인 에이전틱 AI의 발전 방향을 제시했다. ■AI 버블 우려 뚫고 탄생한 대규모 연구 조직 "확신 있었다"우선 이 부원장은 연구원의 설립 취지와 그동안의 성장 과정을 설명했다. 헬스케어AI연구원은 지난해 1월 23일 김영태 서울대병원장의 지시로 공식 출범했다. 당시만 해도 AI 기술이 일시적인 유행에 그치는 '버블'인지, 세상을 바꿀 혁신인지에 대한 논의가 분분하던 시기였다.하지만 서울대병원은 AI가 환자 안전과 업무 효율성 측면에서 필수적인 도구가 될 것으로 판단하고 전문 조직을 신설했다.현재 연구원은 장병탁 원장(서울대 컴퓨터공학부 교수)과 이 부원장을 필두로 서울대 공대, 자연대, 의대 기초 교수진이 참여하고 있다. 분당서울대병원, 보라매병원 등 서울대병원 그룹 내 교수 140여 명도 함께하고 있다. 연구 교수와 연구원까지 포함하면 1000명에 육박하는 대규모 조직으로, 의료 AI 연구의 전주기를 다루고 있다.이와 관련 이 부원장은 "AI 기술이 의료 분야에 적용돼 환자 안전과 업무 효율성을 혁신적으로 바꿀 것이라는 확신이 있었다"며 "병원 내에 이를 제대로 연구하고 실행할 수 있는 전문 조직이 필요하다는 판단 아래 관악 캠퍼스와 병원을 잇는 대규모 연구 네트워크를 구축하게 됐다"고 설명했다.■지적 노동 수행하는 '에이전틱 AI'…'스누하이' 플랫폼 역할은이 부원장이 꼽은 연구원의 핵심 연구 분야는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'다. 이는 AI가 딥러닝을 기반으로 영상·생체 신호를 분석해 확률적인 예측값을 내놓던 기존의 '내로우 태스크(Narrow Task)' 모델에서, 한 걸음 더 나아간 개념이다. 외부 데이터와 도구를 스스로 활용해 사용자의 명령을 직접 수행하는 '행동하는 지능'이 특징이다.이 에이전틱 AI는 병원 내 방대한 의무 기록 데이터를 요약하거나, 환자가 지참한 종이 차트를 읽어 텍스트로 변환하는 등 복잡한 임무를 수행한다. AI가 어떤 도구와 기술을 사용할지 스스로 판단하기 때문에, 의료진은 문제 정의와 결과물 검증에만 집중하면 된다는 게 이 부원장의 설명이다.이 부원장은 "에이전틱 AI는 기존 모델보다 훨씬 복합적인 임무를 스스로 도구를 찾아가며 수행할 수 있다"며 "현재 병원에서 중요한 것은 AI가 도와줄 수 있는 문제를 명확히 정의하고, 생성된 결과물이 임상적 유용성을 갖췄는지 확인하는 운영 역량이다. 이를 한곳에서 지원하는 플랫폼이 바로 스누하이(SNUHI)"라고 강조했다.현재 스누하이 플랫폼에는 20여 가지의 다양한 AI 툴이 탑재돼 있으며, 병원의 의무 기록 데이터를 국제 표준인 파이어(FHIR) 형태로 연동해 실전 배치를 마친 상태다. 연구원은 이를 분당서울대병원, 보라매병원 등 서울대병원 그룹을 넘어 전국의 국립대병원 및 민간 병원으로 확대 공급해 국내 의료 AI 생태계를 구축한다는 계획이다.서울대병원 헬스케어AI연구원 이형철 부원장은 에이전틱 AI를 통한 의료 현장의 혁신 방향에 대해 설명했다.■미흡한 의료 데이터 표준화 걸림돌…에이전틱 AI가 장벽 낮춰의료 데이터 표준화가 문제다. 현재 국내에선 병원마다 데이터를 기록·관리하는 형식·규격이 제각각이어서, 서로 정보를 주고받거나 하나로 통합해 연구에 활용하기가 매우 어렵기 때문이다. 데이터를 습득해야 성능을 고도화할 수 있는 의료 AI 특성상, 이 같은 문제는 관련 산업 발전에 치명적이다.이 부원장 역시 지난 10년간 데이터 표준화를 위해 막대한 예산을 투입했음에도 현장의 진척이 더디다고 지적했다. 미국 사례처럼 어느 정도 제도적 강제성이 뒷받침돼야 한다는 진단이다.실제 미국은 2016년 '21세기 치유법'을 통해 국제 표준인 파이어(FHIR) 준수를 강제 규정화했다. 이를 지원하지 않는 전자의무기록(EMR) 회사는 인증이 취소되고, 병원은 수가 삭감 등의 페널티를 받는다. 반면 한국은 표준안은 마련돼 있으나 실제 현장 구현은 미흡한 수준이다.다만 이 부원장은 에이전틱 AI 기술이 이러한 표준화의 장벽을 낮춰줄 것으로 기대했다. 그는 "데이터가 어떤 형태든 AI 에이전트는 이를 이해하고 업무를 처리할 수 있다"며 "기술적 표준 여부보다 병원이 어떤 데이터까지 접근을 허용할지 결정하는 정책적 의사결정이 더 중요해진 것"이라고 진단했다.이어 "표준화 문제로 자료 제출이 어려운 상황이 지속되고 있지만, AI를 통해 상호 운용성을 확보하는 방향으로 진화하고 있다"며 "병원은 데이터 접근 권한과 AI가 내릴 수 있는 결정의 범위를 명확히 규정하는 운영 경험을 쌓아야 하며, 이것이 향후 의료 질 향상의 핵심이 될 것"이라고 제언했다.■글로벌 빅테크 종속 우려 어쩌나…'한국형 의료 AI'가 대항마구글, 마이크로소프트, 아마존 등 글로벌 빅테크 기업들이 의료 AI 플랫폼 시장을 선점하려는 움직임도 위협이다. 이와 관련 이 부원장은 '의료 주권'의 중요성을 강조했다. 의료 데이터는 국가 안보와 직결될 뿐만 아니라 초민감 정보를 포함하고 있어 해외 서비스에 의존하는 것은 위험하다는 판단이다.그는 "우리나라는 매년 국민건강보험을 통해 막대한 공익적 비용을 지출하는 만큼, 의료 시스템을 해외 기술에 의존하는 것은 보안과 정책적 측면에서 문제가 있다"며 "국내에서 안전하게 데이터를 처리하고 활용하기 위한 자체 기술 개발은 연구원의 존재 이유이기도 하다"고 강조했다.이를 위해 연구원은 네이버와 공동 연구를 통해 신뢰성 있는 출처 기반의 의사결정 지원 시스템인 '케이메드 AI(KMed AI)'를 개발하고 있다.에이전트 AI가 업무를 수행한다면, 케이메드 AI는 최신 논문과 가이드라인을 근거로 의사의 진단과 치료 결정을 돕는 역할을 한다. 이는 글로벌 모델이 한국의 고유한 의료법이나 보험 규정을 완벽히 이해하지 못하는 한계를 극복하기 위함이다.이와 관련 그는 "환자나 의사 모두 생성형 AI를 권위자로 맹신해서는 안 되며, 반드시 투명한 근거에 기반한 시스템을 활용해야 한다"며 "국내 규제와 임상 현장에 맞는 AI 의사결정 지원 시스템을 구축해 한국형 의료 AI의 경쟁력을 확보하겠다"고 밝혔다.이형철 부원장은 의료 수요 폭증에 대응하기 위해 AI 기술이 의료진의 핵심 도구가 돼야 한다고 강조했다.■인구 구조 변화 속 AI의 역할은…'노동 대체' 아닌 '수요 대응'AI가 의료진의 일자리를 위협할 것이라는 우려에 대해선 동의하기 어렵다는 입장이었다. 대한민국 인구 구조의 변화와 고난도 의료 서비스가 증가하는 상황을 고려하면 오히려 의료 AI 도입이 필수적이라는 이유에서다. 급격한 고령화로 20년 뒤 의료 수요가 3배까지 폭증할 것으로 예상되며, 복합 질환자 증가로 관련 치료 난이도 역시 수직 상승할 것이라는 분석이다.이 부원장은 "인구 고령화는 확정된 미래다. 만성 질환자와 복합 질환자 증가 역시 피할 수 없다"며 "미래의 폭발적인 의료 수요를 기존 인력만으로 감당하는 것은 불가능하다. AI의 도움을 통해 복잡한 의료 문제를 효율적으로 해결하는 것이 우리가 처한 절호의 기회"라고 설명했다.이어 "의료 분야에서 AI는 인력을 대체해 해고를 유발하기보다, 늘어나는 수요를 관리 가능한 수준으로 조정해 주는 역할을 할 것이다"라며 "지적 노동의 상당 부분을 AI가 분담함으로써 의사는 더욱 본질적인 진료와 복합적인 의사결정에 집중할 수 있는 환경이 조성될 것"이라고 전망했다.■지능형 에이전트 넘어 '피지컬 AI'로 확장…병원의 물리적 혁신은연구원의 시선은 이제 소프트웨어를 넘어, 물리적 실체를 가진 '피지컬 AI(Physical AI)'로 향하고 있다. 지적 노동의 혁신을 이룬 에이전틱 AI가 로봇 기술과 결합해 병원의 물리적인 업무 구조를 바꾸는 단계다.이미 연구원은 융합의학과 등과 협력해 로봇 수술을 지원하는 지능형 로봇, 원내 물류를 담당하는 자율주행 로봇, 환자 응대 및 잡무를 수행하는 로봇 등을 연구하고 있다. 에이전트 AI의 발전이 로봇의 제어 지능을 높이면서 피지컬 AI의 도입 속도도 가속화될 것으로 보인다.이 부원장은 "당분간은 에이전틱 AI에 집중하겠지만 다음 단계는 지적 노동을 넘어서는 물리적 혁신"이라며 "로봇 기술과 자동화 시스템이 병원에 안착하게 되면 외과 의사의 업무 환경이 개선되고 병원의 운영 효율이 극대화될 것이다. 머지않은 미래에 로봇이 병원의 일상을 지원하는 날이 올 것"이라고 내다봤다.■'인공지능의 겨울' 견딘 10년 연구…'함께 만드는 미래' 방점마지막으로 이 부원장은 인공지능의 암흑기부터 현재의 비약적인 발전을 지켜본 소회를 전했다. 서울대 전기공학부를 졸업하고 미국 제약사 인턴십을 거치며 AI 연구를 시작했던 그는, '인공지능'이라는 용어조차 낯설던 시절부터 이 분야에 몸담아왔다. 2016년 알파고 사태를 기점으로 딥러닝 연구에 매진해 온 결과가 현재의 에이전틱 AI 연구로 이어졌다는 설명이다.그는 "수천 년간 이어온 의사의 역할과 의학 교육이 AI로 인해 바뀔 것이다. 에이전트 AI의 정확도가 인간을 능가하는 시점이 머지않았다고 본다"며 "하지만 이런 변화가 파괴적인 방식이어선 안 된다. 모두에게 득이 되는 공존의 미래로 나아가야 한다. 연구원의 슬로건인 '함께 만드는 미래'처럼 지속 가능한 헬스케어 시스템을 열어가는 데 주력하겠다"고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 독일 연방합동위원회(G-BA) 저선량 CT 폐암검진 건강보험 급여화를 발표로 유럽 의료 AI 시장이 제도 중심으로 빠르게 재편되면서 관련 기업의 수혜가 예상된다.1일 산업계에 따르면 코어라인소프트가 독일 라야 다이아그노스틱스(Raya Diagnostics)와 협력해 DACH(독일·오스트리아·스위스) 지역에서 AI 기반 폐암검진 접근성 확대에 나선다.코어라인소프트가 독일 라야 다이아그노스틱스와 협력해 독일·오스트리아·스위스 지역에서 AI 기반 폐암검진 접근성 확대에 나선다.양사는 라야의 라디올로지 플랫폼 'RayaONE'을 통해 코어라인의 AI 솔루션을 기존 RIS/PACS 워크플로우에 통합하고, 이를 방사선 진단 네트워크 전반으로 확산할 계획이다.유럽에서는 폐암검진이 제도화 단계에 진입하면서, AI의 역할이 단순 알고리즘 성능을 넘어 검진 운영 전반을 구성하는 요소로 확대되고 있다.폐암검진은 초기 검사 이후 추적검사와 장기 관리가 핵심인 만큼, 결절 변화 추적, 재검 주기 판단, 판독 불일치 조정, 보고 기준 표준화 등 운영 항목이 중요해지고 있다.이에 따라 AI 역시 triage, 구조화 리포트, 추적 지표 자동화, 품질관리(QA) 지원 등으로 기능이 확장되는 추세다.이런 변화는 샤리떼(Charité) 같은 대형 병원 도입 사례에서도 확인된다. 글로벌 상위 의료기관은 판독 기준과 운영 프로토콜을 설정하는 역할을 수행하며, 이후 해당 구조가 지역 영상센터로 확산되는 흐름을 만든다.특히 독일은 급여화 이후 검진 수요 증가와 함께 추적관리 및 품질 표준화 요구가 제도적으로 강화되면서, '운영형 AI'의 필요성이 더욱 부각하고 있다.코어라인소프트와 라야는 이번 협력을 통해 대형 병원 중심의 도입을 넘어, 중소 영상센터까지 동일한 가이드라인 기반 스크리닝 환경을 확장하는 모델을 제시한다는 계획이다. AI 분석 결과를 별도 시스템이 아닌 기존 판독 흐름 내에서 활용하도록 설계해 현장 적용성을 높이고, 네트워크 단위 확산을 가속화한다는 전략이다.유럽 전반에서는 영상의학 인력 부족과 판독 수요 증가가 동시에 진행되면서, 고품질·가이드라인 정렬형 검진에 대한 요구가 더욱 커지고 있다. 특히 중소 규모 센터일수록 전문 인력 격차가 커, 동일한 기준의 검진 도구 확보가 경쟁력으로 이어지는 환경이 형성되고 있다.영국 NHS 확대, 독일 급여화, 프랑스 공공 인프라 편입이 동시에 진행되면서, 유럽 폐암검진 시장은 빠르게 구조적 변화를 겪고 있다. 경쟁 기준 역시 AI의 정확도에서 국가 검진 체계와의 정합성, 다기관 운영, 품질 관리, 데이터 표준화 역량으로 이동하는 모습이다.이와 관련 코어라인소프트 관계자는 "급여화는 단순히 검진 건수를 늘리는 것이 아니라, 추적관리와 품질 표준화를 요구하는 제도"라며 "초기부터 AI 기반 운영 체계를 갖춘 기관이 경쟁력을 확보하게 될 것"이라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] AI 초개인화 장기 재생 플랫폼 전문기업 로킷헬스케어(대표 유석환)가 탈모 개선의 새로운 패러다임을 제시할 신규 생리활성 물질의 글로벌 인체적용시험에 본격 착수한다.1일 로킷헬스케어는 이달 인도 현지에서 약 100명 규모의 인체적용시험에 돌입하며 글로벌 탈모 시장 공략의 포문을 연다고 밝혔다. 전 세계에서 가장 빠른 성장세를 보이는 아시아 태평양 지역을 선점하기 위한 전략적 선택이다.로킷헬스케어가 이달 인도 현지에서 약 100명 규모의 인체적용시험에 돌입하며 글로벌 탈모 시장 공략의 포문을 연다.특히 인도는 2024년 기준 탈모 치료 시장 규모가 약 3억 5,210만 달러(한화 약 4,800억 원)에 달하는 거대 시장이다. 로킷헬스케어는 인도 시장의 특성에 맞춰 상용화 기간을 대폭 단축, 약 1년 내 의약품 승인 및 출시를 목표로 속도전을 펼칠 계획이다.중국 시장 역시 6월 중 임상 착수를 목표로 속도를 내고 있다. 중국은 전 세계에서 가장 두터운 탈모 인구를 보유한 핵심 전략 국가다. 로킷헬스케어는 인도와 중국을 잇는 아시아 벨트를 구축해 글로벌 상용화의 교두보를 마련한다는 방침이다. 한국에서는 이달 내 안전성 임상을 진행하고 국내외 시장의 신뢰도를 동시에 확보한다.로킷헬스케어는 최근 투여 4주 만에 완전 발모를 확인한 역노화 기술로 세계 최초 '천연물질 PBM 후성유전학' 특허를 출원했다. 이번 기술은 단순히 증상을 완화하는 기존 방식에서 벗어나, 노화된 모낭 미세환경을 젊은 상태로 되돌리는 혁신적인 접근법이다.기존 탈모 치료제가 남성 호르몬을 억제해 탈모 진행을 늦추는 방식이었다면, 로킷의 신기술은 천연 유래 화합물을 활용해 잠든 모낭 세포를 다시 깨운다. 동물 실험 결과, 투여 4주 차에 완전한 발모가 확인되는 등 기존 치료제 대비 압도적인 재생 속도를 입증해 주목받고 있다.상용화 전략은 국가별 시장 특성에 맞춘 '투트랙'으로 진행된다. 인도에서는 전문 의약품 시장을 우선 목표로 하며, 한국에서는 기능성 화장품 시장에 빠르게 안착한다는 계획이다.국내의 경우, 10월 내 안전성 자료 확보와 제형 개발을 완료하고 화장품 시제품을 선보일 예정이다. 글로벌 시장조사기관에 따르면 전 세계 탈모 치료 시장은 2030년 약 160억 달러(한화 약 23조 5000억 원) 규모로 급성장할 전망이다. 의약품과 화장품을 아우르는 전방위적 진입은 기업 가치 제고에 크게 기여할 것으로 기대된다.전임상 데이터에 따르면 해당 물질 적용 시 활성 모낭 수는 약 12.8% 증가했다. 모발 탈락을 방지하는 핵심 지표인 모낭 깊이는 11.2% 깊어지는 등 모발의 밀도와 고착력을 결정하는 지표들이 일제히 상승했다.로킷헬스케어 관계자는 "이번 성과는 인위적인 호르몬 제어가 아니라, 천연물질을 통해 모낭 조직의 재생력을 복구시키는 진정한 의미의 역노화 기술력을 입증한 것"이라며 "확보된 임상 데이터를 로킷의 독보적인 AI 장기 재생 플랫폼과 결합해 개개인의 두피 환경에 맞춘 '초개인화 모발 재생 솔루션'으로 발전시켜 글로벌 시장의 게임 체인저가 되겠다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 웨어러블 AI 진단모니터링 기업 씨어스(대표 이영신)가 실사용 기반 의료 인공지능 사업 확장을 가속화한다.1일 씨어스는 자사 입원 환자 모니터링 플랫폼 '씽크(thynC™)'가 실제 병동 운영에 적용된 사례를 경기도 동탄 소재 동탄시티병원에서 외부에 최초로 공개한다고 밝혔다.사진은 지난해 11월 동탄시티병원에 구축된 씽크 스마트병동 오픈식씽크는 지난 2월 말 기준 약 5000병상을 돌파하며, 누적 1만 7000병상 규모로 전국 병원에서 운영되고 있다. 전년도 약 1만 2000병상 설치에 이어 올해 연간 목표 3만 병상 중 약 17%를 두 달 만에 달성했다. 삼성서울병원, 아주대병원 등 수도권 상급종합병원 진입과 기존 도입 병원 내 확장을 기반으로 성장 흐름이 이어지는 모습이다.이번 행사는 오는 4월 15일 주요 언론사, 4월 22일 증권사 애널리스트 및 기관 투자자를 대상으로 각각 진행되며, 미디어와 증권가를 아우르는 첫 공식 공개 자리로 마련됐다. 최근 헬스케어 업종 전반에서 사업 모델 검증의 중요성이 부각하는 가운데, 씨어스는 실제 병동 운영과 반복 확장이 가능한 구조를 기반으로 사업을 차별화하고 있다.동탄시티병원은 수도권 동탄 지역을 대표하는 거점 병원으로, 척추·관절 특화 진료와 AI 기반 영상진단 시스템을 기반으로 진료 경쟁력을 강화해 온 의료기관이다. 최근 신관 개원을 통해 병상 규모를 약 180병상 수준으로 확대하며 종합병원으로의 도약을 추진하고 있다.이번 공개는 실제 환자 치료 환경에서 운영 중인 스마트병동을 중심으로 진행된다. 웨어러블 기반 환자 모니터링 플랫폼이 임상 현장에서 어떻게 활용되고 확장되는 지를 직접 확인할 수 있는 자리로 마련됐다.씨어스 관계자는 "동탄시티병원은 수도권 지역 의료 거점 병원으로서 실제 환자 치료 환경에서 씽크가 적용되고 확장되는 과정을 보여주는 대표 사례"라며 "기술이 아닌 운영 기반 플랫폼으로서의 경쟁력을 시장에 명확히 보여줄 것"이라고 밝혔다.한편 씨어스는 국내 병원 기반 확장을 바탕으로 해외 시장 진출도 추진해왔으며, UAE를 중심으로 사업은 계획대로 진행되고 있다.웨어러블 심전도 기반 진단 솔루션 '모비케어(mobiCARE™)'의 현지 적용 준비도 마무리 단계에 있으며, 올해 상반기 중 사업 개시를 목표로 하고 있다. 회사는 국내에서 검증된 병상 기반 운영 모델을 토대로 해외에서도 단계적인 확장을 이어갈 계획이다. 

[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 AI 기업 루닛(대표 서범석)이 과학기술정보통신부 국가 전략사업인 '인공지능 특화 파운데이션 모델' 프로젝트의 1단계 임상 실증을 성공적으로 통과했다고 1일 밝혔다. 이에 따라 루닛은 2단계 전국 단위 실증 및 모델 고도화에 진입했다.루닛은 '분자에서 인구까지 전주기 의과학 혁신을 위한 멀티스케일 의과학 특화 파운데이션 모델 개발' 과제의 주관기관으로서, 23개 산·학·연·병이 참여한 컨소시엄을 이끌고 있다.루닛이 과학기술정보통신부 국가 전략사업인 '인공지능 특화 파운데이션 모델' 프로젝트의 1단계 임상 실증을 성공적으로 통과했다.루닛 컨소시엄은 이번 1단계 사업에서 매개변수 160억 개 규모의 의과학 특화 파운데이션 모델을 처음부터 자체 개발했다. 이를 통해 실제 의료 현장에서의 활용성과 비용 효율을 모두 갖춘 경량 모델을 구현했다.1단계 학습에는 논문, 임상기록, 약물정보, 진료 가이드라인 등 의료분야 전 영역에 걸쳐 구축한 방대한 특화 데이터가 집중 활용됐다. 이를 통해 관련 근거를 자동으로 검색·제시하는 검색증강생성(RAG) 기능과, 여러 특화 모델을 연결해 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 에이전트(Agent) 시스템을 함께 구축했다.이 모델은 경량 모델임에도 불구하고 의료 분야에서 세계 최고 수준의 성능을 나타냈다. 의학 문헌 이해, 근거 기반 응답 등 5가지 주요 성능 평가에서 모두 목표 성능을 달성하는 동시에, 타 기업의 대규모 언어 모델들과 비교해도 월등히 우수한 결과를 기록했다.가장 중요한 성과는 국민건강보험 일산병원에서 진행한 임상 실증 테스트에서 의료현장 적용 가능성을 입증한 것이다. 루닛 컨소시엄은 임상의사결정지원시스템(CDSS) 초기 모델을 약물 이상반응(ADR) 분석, 응급실 환자 분류 및 초기 진단 지원 과정에 적용했다.그 결과, 루닛 파운데이션 모델이 ADR 분석 과정에서 약사의 검토 업무 부담을 줄이고 의약품 안전성 관리의 효율성을 높일 수 있는 가능성을 확인했다. 또한 응급실에서 의료진의 초기 판단을 빠르게 지원하고 신속한 치료 의사결정을 돕는 역할을 수행할 수 있음을 검증했다.향후 루닛 컨소시엄은 2단계 사업에 돌입해, 용인세브란스병원, 고려대의료원, 건양대학교병원, 양산부산대학교병원 등 전국 9개 의료기관과 2개 제약사로 실증 범위를 확대할 계획이다.서범석 루닛 대표는 "루닛 컨소시엄의 특화 파운데이션 모델은 임상의사결정, 신약개발, 공공보건 등으로 확장되는 의과학 분야 핵심 인프라"라며 "이번 1단계에서 경량 모델의 현장 적용 가능성을 확인한 만큼, 2단계에서는 모델 고도화와 실증 확대를 통해 의료 현장의 실질적인 변화에 기여하겠다"고 말했다.한편, 루닛 컨소시엄은 4월 초 AI 모델 공유 플랫폼 '허깅 페이스(Hugging Face)'를 통해 의과학 파운데이션 모델과 의료 특화 모델을 오픈소스로 공개한다. 또 오는 7월 중 연구자와 학생이 참여하는 '의과학 해커톤' 공모전을 개최해 AI 생태계 활성화를 추진할 예정이다.