박스터·쇼트, R&D와 AI 스타트업 대규모 투자 진행…치료 간편화와 빅데이터 집중
[의학신문·일간보사=오인규 기자] 의료계에 인공지능(AI)과 가상현실(VR), 사물인터넷(IoT) 그리고 로봇 등이 빠르게 도입되는 등 디지털 트랜스포메이션이 급속도로 진행되면서 4차 산업혁명 시대가 눈앞으로 다가오고 있다. 동시에 하루가 다르게 발전하는 기술 변화를 이끌어야 하는 첨단의 최일선에서 글로벌 의료기기업계는 미래를 어떻게 대비하고 있을까?
먼저 세계 투석 분야의 리더십을 가지고 있는 박스터는 R&D 혁신에 집중하고 있는 모습이다. 독일 헤칭겐 연구센터 투석&멤브레인 R&D 총괄 책임자 베른트 크라우제 박사는 미래 치료의 큰 화두는 첫째는 ‘치료 결과(outcome)’를 둘째는 치료적 측면에서 환자, 간호사, 신장 전문의들이 누릴 수 있는 ‘간편화(simplicity)’로 요약했다.
그는 “혈액여과, 투석에 대해서는 앞으로도 상상의 나래를 펼칠 수 있을 만큼 큰 기회가 있다. 어떤 기술들이 미래를 열어줄 것인가에 대해 사실 현재 대외비로 연구가 진행되고 있다”면서도 본지를 통해 몇 개의 아이디어를 전달했다.
그 중 하나는 현재 독일 정부의 재정지원을 받아 진행되고 있는 대규모 R&D 연구 프로젝트다. 투석기 관련 내용으로 현재 항응고 작용을 위해 헤파린을 함께 사용하게 되는데, 헤파린 같은 항응고제를 사용하지 않으면서 사용할 수 있는 투석기(dialyzer) 개발을 진행하고 있다.
베른트 크라우제 박사는 “항응고제를 사용하지 않는 투석기 개발이 왜 중요한지를 환자, 신장 전문의, 간호사 각각 측면으로 분류해 설명하자면 먼저 환자의 경우 신장 투석실을 적어도 10~20분이라도 빨리 나갈 수 있다는 점이 있다”고 설명했다.
또한 신장 전문의 입장에서는 헤파린이 가지고 있는 약물 사용의 부작용, 즉 의료적으로 사용한 약물이 환자에게 미칠 수 있는 영향을 관리할 수 측면이 이득이라고 할 수 있고, 투석 간호사 입장에서는 업무 부담이 줄어든다고 덧붙였다.
특히 그는 “보통 한번 투석을 시작하면 3~4시간, 위치에 따라 5시간까지 진행되기 때문에 환자는 10~15분이라도 빨리 마무리하고 싶어 한다”며 “출혈을 멈추고 약물 사용에 대한 구조를 개선함으로써 조금이라도 빨리 투석 과정을 마무리할 수 있다는 것은 대단히 큰 이득이 될 것이고, 이는 간호사들에게는 업무 감소로도 이어지게 된다”고 확신했다.
더불어 전 세계에서 마찬가지로 의료기기의 비용이라는 점은 상당히 민감한 사항이라는 의견을 피력하며, 특히 대규모로 양산하게 되는 의료기기를 설계할 때부터 R&D에 심혈을 기울이고 있고 4차 산업의 혁명도 더욱이 비용 구조를 효율적으로 가져가는데 도움이 될 것이라고 전망했다.
빅데이터 전수검사로 생산 결함 최소화, AI로 모든 표면 확인
한편 디지털 변환의 물결은 특수 유리 및 폴리머 시린지 전문기업 쇼트의 제품 제조 방식에도 물론 영향을 미쳤다. 대표적으로 ‘NNAISENSE’라는 AI 스타트업 기업을 통해 유리 생산 과정 동안 카메라와 센서로 데이터를 수집하는 것이 가능해졌다.
플로렌스 부스케 쇼트 수석 글로벌 제품 매니저는 “수년간 투자를 바탕으로 데이터에 대한 분석을 통해 지능형 자동화 분야에서 선두를 달리고 있다”며 “또 다른 사례로는 상당한 지분을 확보한 ‘Smart Skin Technologies’를 예로 들 수 있다”고 소개했다.
이 회사는 빅데이터를 기반으로 의약품 필링 공정 중 글라스 패키징의 라인 압력 측정 및 3D 오리엔테이션을 위한 모니터링 시스템을 개발했다. 이는 유리 파티클 생성이나 스크래치 등 패키징 결함을 감소시키는데 큰 도움이 된다.
쇼트는 제약용 글라스 튜브인 피오락스(FIOLAX) 생산 공정 과정에서 통계적인 품질 관리가 아니라, 피오락스 튜브를 100% 전수 검사하고 있다.
perfeXion(퍼펙션)이라고 명명된 빅데이터 접근방식은 IT 기반으로 모든 개별 글라스 튜브의 공정 데이터 및 제품 품질 데이터를 온라인으로 실시간 수집할 수 있어, 제약용 글라스 업계에 새로운 기준을 제시하는 혁신적인 솔루션으로 레이저와 카메라 및 적외선 시스템 등으로 1분당 10만개의 데이터 태그를 수집한다.
또한 의약품 포장 결함을 없애기 위해 AI 기반의 자가 학습 검사 시스템(self-learning inspection system, AIS-XPV)을 채택했다. 100% 비주얼 검사 기술은 바이알 및 카트리지의 중요한 모든 표면을 검사하며, 사람의 눈에는 보이지 않는 결함을 탐지할 수 있는데 이는 최첨단머신비전(컴퓨터 영상) 기술과 수십 년 동안 축적된 유리 포밍 전문 기술의 결합이다.
플로렌스 부스케 매니저는 “그 결과 글라스 튜브 하나하나 모두 완벽하게 평가할 수 있다”며 “이렇게 수집된 데이터는 이미 성형 과정을 위한 높은 통찰력을 제공하고 있지만, 데이터 가치 사슬을 통합해 튜빙·성형·충진 및 완성 과정까지 데이터를 상호 교환할 수 있게 하는 것을 미래의 비전으로 삼고 있다”고 강조했다.