뷰노·셀바스·루닛 등 참가…우수 민감도와 특이성, 정확성 입증 SW 발표
[의학신문·일간보사=오인규 기자] 4차산업 혁명의 핵심 요소이자, 환자를 위한 가치와 결과 중심 기반 영상의학을 더 쓰임 있게 만드는 최적의 도구인 의료 AI(인공지능)를 활용한 솔루션과 최신지견을 한자리에서 만난다.
18일부터 21일까지 서울 코엑스에서 개최되는 ‘제75차 대한영상의학회 학술대회(Korean Congress of Radiology·KCR 2019)’에 국내 내로라하는 의료 AI 전문기업들이 참여해 자웅을 겨룬다.
먼저 의료 인공지능 솔루션 개발기업 뷰노(대표 이예하)는 이번 학술대회에서 임상시험으로 우수한 민감도·특이도 등 탐지 성능을 입증한 인공지능 진단 보조 소프트웨어 제품들을 선보일 예정이다.
전시 제품은 흉부 X-ray 영상에서 관찰되는 주요 비정상 소견을 학습해 정상여부를 분류하고 비정상 위치를 제시해 영상 판독을 보조하는 ‘뷰노메드 체스트 엑스레이’와 함께, 국내 최초 인공지능 의료기기로 잘 알려진 골연령 진단 보조 소프트웨어 '뷰노메드 본에이지’ 높은 정확도로 뇌 위축 정도를 측정해 치매 위험도를 판독 보조하는 ‘뷰노메드 딥브레인’이 포함된다.
또한 현재 임상 단계에 있는 흉부 CT 영상의 폐결절을 탐지해 정량화 하는 의료 인공지능 솔루션 'Lung CT AI’도 선보일 예정이다. 이밖에도 현재 판매중인 영상 판독문 음성 인식 소프트웨어 ‘뷰노메드 메디컬 에이에스알’도 전시된다.
뷰노메드의 전 제품은 클라우드 기반으로 전국 의료기관 및 검진센터 등 어디에서나 실시간으로 서비스 체험 및 분석이 가능하다. 또한 모든 소프트웨어는 자체 머신러닝 엔진 뷰노넷(VUNO-Net)을 기반으로 개발돼 다양한 환경에서 가동될 수 있으며, 영상전송시스템, 전자의무기록 등 다양한 전자 의료 시스템에 탑재가 가능하다.
이예하 대표는 “뷰노메드의 의료 인공지능 솔루션은 국내외 다양한 임상환경에서 우수한 성능을 검증받은 것은 물론, 의료진의 기존 판독 시스템에 통합 가능해 사용 편의성을 높인 것이 특징”이라며 “앞으로도 뷰노는 활용도 높은 인공지능 진단보조 소프트웨어를 통해 국내 의료 환경을 발전시키는 데 보탬이 되도록 노력하겠다”고 말했다.
인공지능 전문기업 셀바스 AI(대표 곽민철)는 의료녹취 솔루션 ‘셀비 메디보이스’를 클라우드 서비스를 학술대회에서 새롭게 공개한다고 밝혔다.
셀비 메디보이스는 국내 최초로 인공지능 기반의 음성인식 엔진을 탑재한 의료녹취 솔루션으로 의료진들이 영상 데이터 판독 소견에 대한 ▲실시간 음성 저장 ▲문서화 ▲시스템 등록 등을 한 번에 완료할 수 있도록 지원한다.
3년 이상 영상의학과 의학용어를 딥러닝해 국내 의료 환경에 최적화된 사용성 및 높은 인식률을 갖췄기 때문에 엑스레이, 자기공명영상, 컴퓨터단층과 같은 다양한 의료 영상 판독 소견을 정확하게 실시간 음성 저장하고 의료 문서화할 수 있으며 전자의무기록 시스템으로 전송도 가능하다.
회사 관계자는 “기존 셀비 메디보이스는 구축 형태로 대형병원에 공급했다면 이번에 공개되는 클라우드 서비스는 도입 편의성은 높이고 비용 부담은 낮추어 중소형 병원을 타겟으로 확대 서비스할 예정”이라며 “AI 기반 음성인식 엔진, 영상의학과 특화된 학습, 높은 인식률 등을 바탕으로 의료진의 진료 효율성 향상에 도움이 될 것으로 기대하고 있다”고 밝혔다.
한편 의료 인공지능 기업 루닛(대표 서범석)도 최신 AI 소프트웨어 제품을 선보인다. 해당 솔루션은 지난 7월 식약처 의료기기 허가를 받은 ‘루닛 인사이트 MMG’로 유방촬영 영상을 분석해 유방암 의심 부위를 97%의 정확도로 검출, 의사의 판독을 보조한다.
루닛 인사이트 MMG는 루닛과 연세대세브란스병원, 서울아산병원, 삼성서울병원이 공동 개발한 제품이다. 현재 세브란스병원 영상의학과에서 유방촬영 영상 판독에 활용되고 있으며, 이를 시작으로 서울아산병원, 삼성서울병원도 설치를 앞두고 있다.
제품 연구개발을 총괄한 김은경 연세의대 영상의학과 교수는 “임상 환경에서 진단 보조 역할을 확인하고자 진행한 다기관 연구에서도 루닛 인공지능을 활용할 경우 영상의학과 전문의의 정확도가 약 10% 증가한 것으로 나타났다"라며 “실제로 사용해보니 기존 CAD와 달리 불필요한 마킹이 없고 까다로운 케이스들을 잘 잡아내는 걸 확인했다”고 설명했다.
특히 치밀 유방이 많은 한국 및 아시아 여성의 경우 유방암 진단이 더욱 까다로워 인공지능 분석이 판독에 도움이 될 수 있다. 서범석 대표는 “조직 검사로 확진된 5만여 명의 유방암 케이스를 포함하여 총 20만여 명의 유방촬영 영상을 딥러닝으로 학습했다"며 “악성 종양만을 높은 정확도로 검출하기 때문에 판독에 큰 도움이 될 것"이라고 강조했다.