[데일리팜=황병우 기자]영상진단 인공지능(AI)의 경쟁 무대가 병변을 찾아내는 판독 보조를 넘어 검사 전 과정으로 넓어지고 있다. 영상 획득과 재구성, 자동 측정, 판독문 작성까지 AI가 개입하면서 기업들의 기술 경쟁도 단순한 진단 정확도보다 검사 속도와 결과의 일관성, 의료진의 업무 부담을 함께 개선하는 방향으로 이동하는 모습이다. 9일부터 12일까지 고양 킨텍스 제2전시장에서 열리는 대한영상의학회 학술대회(KCR 2026)에서도 이 같은 변화가 전면에 등장했다. 장비 안으로 파고든 AI…검사 전 과정 자동화 올해 학술대회 주제는 'Humanity Through Imaging'이다. 참가 기업들은 기술 자체의 성능보다 의료진과 환자가 실제 검사 과정에서 얻을 수 있는 임상 가치를 강조했다. 지난해 KCR에서 고성능 AI를 구현할 하드웨어 사양과 기존 장비의 업그레이드 가능성이 화두였다면 올해는 AI를 검사 흐름 안에 어떻게 배치할 것인지가 새로운 경쟁축으로 부상했다. 글로벌 영상진단 기업들의 경쟁은 더 선명한 영상을 얻는 데서 촬영과 재구성, 측정에 걸리는 시간을 함께 줄이는 방향으로 이동했다. AI도 별도의 판독 소프트웨어를 넘어 CT와 MR, 초음파 장비 안으로 들어갔다. CT·MR 분야에서는 하드웨어와 AI 재구성 기술의 결합이 두드러졌다. 지멘스 헬시니어스는 광자계수 CT 네오톰 알파에 고화질 영상 재구성 기술 QIR을 적용했으며, 필립스는 일반 CT 영상과 스펙트럴 데이터를 한 번에 확보하는 스펙트럴 CT 7500 2세대와 국내 미허가 3.0T MR 블루실 호라이즌을 선보였다. GE헬스케어의 경우 MR 영상 획득을 가속하는 소닉 DL과 노이즈를 줄이는 에어 리콘 DL을 내놨다. 검사자의 손에 의존하는 비중이 큰 초음파에서는 자동 인식과 측정 기술이 공통적으로 등장했다. 필립스 에픽 엘리트 VM14는 신장과 비장을 자동으로 측정하고 최적의 영상 프레임을 골라내는 기술을 어필 했으며, GE헬스케어의 로직 시리즈도 AI가 총담관과 신장, 복부 대동맥 등을 찾아 측정하면서 의료진이 반복해야 하는 검사 단계를 줄였다는 점을 강조했다. 삼성메디슨은 프리미엄 초음파 R20을 중심으로 지방간과 간 섬유화, 간 조직의 점성 관련 특성을 함께 평가하는 Liver Total Solution을 제시했다. 간 탄성도 측정 기술 EzSWI는 AI가 관심영역을 자동으로 지정한다. 서울대병원 이정민 교수 연구팀 연구에서는 기존 방식과 진단 정확도에는 유의한 차이가 없으면서 검사 시간을 약 55% 단축한 것으로 나타났다. 결국 장비 경쟁의 기준은 얼마나 선명한 영상을 구현하느냐를 넘어 같은 품질의 영상을 얼마나 빠르고 일관되게 확보하느냐로 옮겨가고 있다. 조영범 삼성메디슨 국내영업 팀장은 "영상 기술의 발전은 더 많은 기능을 제공하는 것을 넘어 의료진이 보다 신뢰도 높은 판단을 내리고 환자가 보다 효율적으로 검사를 받을 수 있도록 하는 방향으로 이어져야 한다"고 강조했다. 검출 이후로 넓어진 의료AI…추적·판독까지 지원 국내 의료AI 기업들은 영상 획득 이후의 업무에 무게를 뒀다. 병변을 표시하는 진단 보조를 넘어 이전 검사 비교와 추적 관리, 판독 결과 확인, 판독문 작성까지 적용 범위를 넓혔다. 루닛은 브로셔와 제품 소개에 집중하는 기존 방식에서 벗어나 방문객이 AI 판독 과정을 직접 경험하는 체험형 부스를 구성했다. 방문객은 루닛 인사이트 챌린지에서 흉부 엑스레이와 유방촬영 영상을 직접 판독한 뒤 AI 결과와 비교할 수 있다. 제품 데모 공간에서는 루닛 인사이트 CXR4와 루닛 인사이트 MMG, 3D 유방촬영 AI 판독 솔루션 루닛 인사이트 DBT의 판독 과정을 시연했다. 백성호 루닛 매니저는 "AI 솔루션은 설명을 듣는 것보다 한 번 직접 체험해보는 것이 훨씬 직관적이고 빠르게 이해된다"며 "방문객이 영상을 직접 판독해보고 AI 결과와 비교하면서 실제 판독 환경에서 AI가 어떤 역할을 하는지 체감할 수 있도록 부스를 구성했다"고 설명했다. 코어라인소프트는 AI in Radiology: Beyond Detection을 주제로 흉부 CT 기반 의료영상 AI 솔루션과 임상·검진 적용 사례를 소개했다. 폐암검진 솔루션 AVIEW LCS Plus는 폐결절 검출과 정량 분석에 더해 이전 영상과의 비교와 추적 관찰을 지원한다. 반복 검사에서 결절의 크기와 변화를 일관된 기준으로 살펴보고 후속 검사와 진료로 연결하는 구조다. 딥노이드는 판독 과정에 생성형 AI를 결합했다. KCR 2026에서 발표하는 흉부와 뇌 영상 분야 연구 초록 8편은 AI가 의료진의 판독 업무에 들어갔을 때 정확도와 효율성, 결과의 일관성이 어떻게 달라지는지를 평가했다. 흉부 영역에서는 의사의 1차 판독 이후 AI가 누락 가능성이 있는 사례를 골라 재검토를 제안하는 이중 판독 방식과 생성형 AI가 흉부 엑스레이 판독문 초안을 작성하는 방안을 다뤘다. 코어라인소프트가 검진 이후 추적 관리로, 루닛이 의료진과 AI의 판독 결과를 직접 비교하는 방식으로 임상 접점을 넓혔다면 딥노이드는 재검토 대상 선별과 판독문 생성으로 영역을 확장한 셈이다. 불필요한 재촬영만 줄다 줄인다…11월 실시간 관리 한편 대한영상의학회는 CT·MRI 촬영 이력 관리 강화에 동의하면서도 모든 재촬영을 불필요한 중복검사로 봐서는 안 된다는 입장을 내놨다. 건강보험심사평가원은 오는 11월부터 CT·MRI 촬영 이력을 실시간으로 관리하는 요양급여내역 확인시스템을 시범 운영한다. 제도 시행 이후 의료기관은 촬영 전 환자의 최근 1년간 검사 이력을 확인하고, 촬영 직후 관련 정보를 심평원에 제출해야 한다. 학회는 환자 상태의 변화나 치료 결과를 확인하는 추적검사, 기존 영상의 화질이나 촬영 부위가 충분하지 않아 시행하는 추가검사는 필요한 재촬영으로 봐야 한다고 설명했다. 반면 기존 영상을 활용할 수 있는데도 의학적 근거 없이 검사를 반복하는 행위는 줄여야 한다는 입장이다. 최준일 대한영상의학회 정책연구소장(서울성모병원 영상의학과 교수)은 "모든 CT·MRI 재촬영을 불필요한 중복검사로 간주해서는 안 된다"며 "정책의 초점은 맹목적으로 재검사 횟수를 줄이는 것이 아니라 당위성이 없는 불필요한 재촬영을 정확히 선별해 줄이는 데 맞춰야 한다"고 강조했다. 학회는 재촬영 사유 코드 입력과 의료기관 간 영상 정보 교류, 객관적인 영상 품질 평가, 외부 영상을 의료영상저장전송시스템(PACS)에 저장하는 행위에 대한 수가 신설 등을 대안으로 제시했다. 의료AI 급여화와 관련해서는 건강보험 재정만으로 산업계가 기대하는 수준의 보상을 제공하기 어렵다는 현실론을 내놨다. 국내 의료수가가 낮아 AI 도입에 따른 생산성 향상을 의료기관의 수익으로 연결하기 어려운 데다 정부가 영상 검사 수가 인하를 추진하는 상황에서 AI 사용료까지 건강보험에서 추가로 보상하기는 쉽지 않다는 판단이다. 최 소장은 "의료AI 비용을 왜 건강보험에서 부담해야 하는지 근본적으로 다시 생각할 필요가 있다"며 산업 육성과 수출 지원의 성격이 크다면 산업·과학기술 분야의 별도 재원을 활용하는 방안도 검토할 수 있다고 제안했다.

[데일리팜=황병우 기자]루닛은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 후원한 의료 특화 파운데이션 모델 해커톤을 지난 21~22일 서울 강남구 루닛 본사에서 마쳤다고 26일 밝혔다. 이번 해커톤은 루닛이 과기부 국가 전략사업인 인공지능 특화 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 개발한 L2-preview의 활용 저변을 넓히고 의료 특화 인공지능 생태계를 확장하기 위해 마련됐다. 행사에는 인공지능 개발자, 대학·대학원생, 임상의, 엔지니어 등으로 구성된 15개 팀, 총 70여명이 참여했다. 참가자들은 L2-preview를 활용해 의료 질의응답 시스템과 건강관리 챗봇 개발 과제, 벤치마크 과제를 수행했다. 벤치마크 과제는 모든 참가팀이 동일한 의료·건강관리 관련 질의에 답변을 제시하고 답변 품질을 점수화하는 방식으로 진행됐다. 건강관리 챗봇 과제에서는 대국민 건강관리 질의응답 시스템에 대해 임상의를 포함한 전문가 평가가 이뤄졌다. 행사장에는 벤치마크 순위표가 공개돼 참가팀이 결과물을 지속적으로 보완할 수 있도록 했다. 심사에는 임상의와 특화 파운데이션 모델 개발진이 참여해 성능 달성 수준, 의학적 정확성, 대국민 서비스 활용 가능성 등을 종합 평가했다. 오픈AI는 대회 운영과 시상을 위해 챗GPT Pro 이용권과 API 사용 크레딧을 지원했다. 심사 결과 벤치마크상은 AIM팀에게 돌아갔다. AIM팀은 주요 의과학 벤치마크 성능에서 글로벌 프론티어 모델과 비교 가능한 성능을 보였다는 평가를 받았다. 프론티어상은 임상 현장 적용 가능성을 높게 평가받은 날렵한위고비팀이 수상했다. 해당 팀은 의과학 특화 데이터를 학습한 파운데이션 모델과 지식베이스 검색 시스템을 활용해 서비스를 개발했다. 루닛은 이번 해커톤을 우수 의료 인공지능 응용 서비스와 차세대 인재를 발굴하는 통로로 삼는다는 계획이다. 병원 등 협력 네트워크를 활용해 우수 결과물에 임상 검증 기회와 기술 지원을 제공하고, 실제 병원 환경에서의 실증과 후속 연구개발로 연계할 예정이다. 유동근 루닛 최고AI책임자는 "의료AI 생태계에서는 단순히 모델을 공개하는 것에 그치지 않고, 개발자와 임상의가 한자리에서 직접 검증하고 함께 만들어보는 자리가 반드시 필요하다고 생각해 행사를 기획하게 됐다"고 말했다. 이어 "이번 해커톤에서 확인한 우수 아이디어와 활용 사례가 실제 의료 현장에서 계속 이어질 수 있도록 지원을 이어가겠다"고 밝혔다.

[데일리팜=황병우 기자]의료 인공지능(AI) 기업들의 설명에서 '구독'이라는 단어가 부쩍 늘었다. 솔루션을 한 번 공급하고 끝내는 대신 계약기간이나 사용량에 따라 비용을 받겠다는 구상이다. 적자가 이어지는 의료AI 기업에는 매출의 예측 가능성을 높일 수 있는 선택지다. 병원도 고가의 시스템을 한꺼번에 구매하지 않고 필요한 기간이나 사용량만큼 비용을 지불할 수 있다. 정부 역시 의료AI 사용료 지원에 나서며 도입 문턱을 낮추고 있다. 그러나 여전히 구독 전환은 아직 출발선에 가까운 모습이다. 구독 방식으로 공급했다는 발표는 늘었지만 계약기간과 금액, 실제 사용량, 갱신 여부까지 공개한 사례는 많지 않았다. 구독 계약을 체결했다는 사실만으로 안정적인 반복매출이 만들어졌다고 평가하기 어려운 이유다. 구독은 매출을 발생시키는 방식이지 제품의 가치를 입증한 결과가 아니다. 병원이 솔루션을 설치한 뒤 의료진이 얼마나 자주 사용했는지, 진료 과정에서 어떤 효율을 얻었는지, 계약이 끝난 뒤 자체 예산으로 다시 비용을 지불했는지가 더 중요하다. 의료AI 기업들이 크고 작은 성과를 내고 있지만 상당수 기업의 병원 공급 발표에서는 계약금액과 기간은 물론 실제 사용량과 재계약 여부도 확인하기 어렵다. 병원에 제품이 들어갔다는 사실과 기업의 매출 체질이 바뀌었다는 판단 사이에는 아직 적지 않은 거리가 있다. 최근 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 생성형 AI 서비스에서도 구독 상품이 빠르게 늘고 있다. 이용자의 선택지는 넓어졌지만 서비스별 기능이 나뉘면서 여러 상품을 동시에 결제해야 하는 부담과 구독 피로도 함께 나타나는 것이 현실이다. 결국 이용자는 가장 자주 쓰거나 대체하기 어려운 서비스만 남기게 된다. 의료AI도 이와 다른 길을 간다고 장담하기 어렵다. 병원에 여러 영상·진단 보조 솔루션이 동시에 들어가기 시작하면 한정된 예산을 놓고 경쟁해야 한다. 비슷한 기능의 제품이 늘어날수록 병원은 모든 구독을 유지하기보다 실제 활용도와 비용 절감 효과가 높은 솔루션을 선별할 가능성이 크다. 의료AI의 구독 피로는 일반 소비자 서비스보다 더 복잡할 수 있다. 단순한 결제 부담을 넘어 시스템 연동과 의료진 교육, 업무 절차 변경, 결과에 대한 책임까지 함께 고려해야 하기 때문이다. 도입 과정에서 의료진의 업무가 오히려 늘거나 기존 진료 흐름과 맞지 않는다면 계약기간이 끝난 뒤 우선적인 정리 대상이 될 수밖에 없다. 정부 지원도 같은 기준에서 바라봐야 한다. 보건복지부가 추진하는 의료AI 사용료 지원은 병원이 솔루션을 경험하고 기업이 임상 현장의 근거를 쌓도록 돕는 마중물이다. 다만 지원 기간에 체결된 계약 수만 성과로 남아서는 곤란하다. 지원이 끝난 뒤 병원이 자체 예산으로 계약을 갱신하는지, 의료진의 실제 사용이 이어지는지까지 확인해야 한다. 정부도 도입 기관 수뿐 아니라 사용량과 갱신율, 진료 효율 개선 등 후속 지표를 축적할 필요가 있다. 마중물의 성과는 얼마나 많은 제품을 설치했는지가 아니라 지원 없이도 살아남은 제품이 얼마나 되는지로 평가해야 한다. 기업도 병원 수와 계약 건수를 앞세우는 데서 한발 더 나아가야 한다. 계약 유지율과 사용량, 유료 전환율을 공개해야 구독 전환의 성과를 시장에 설득할 수 있다. 의료진의 추가 업무를 줄이고 기존 진료 과정에 자연스럽게 녹아드는 설계도 필요하다. 무엇보다 의료AI가 ‘있으면 편리한 도구’를 넘어 ‘없으면 진료 효율이 떨어지는 도구’로 자리 잡아야 한다. 진단 정확도뿐 아니라 판독시간 단축, 업무 부담 감소, 환자 관리 개선 등 병원이 비용을 계속 지불할 이유를 구체적으로 증명해야 한다는 의미다. 의료AI 산업이 구독이라는 새로운 간판을 달았지만 간판만으로 매출 체질이 바뀌지는 않는다. 선택지가 늘어날수록 병원은 더 정밀하게 구독을 선별할 것이다. 정부 지원이 첫 결제를 만들 수는 있어도 두 번째 결제까지 보장하지는 않는다. 의료AI가 반복매출을 완성하는 순간은 계약을 따냈을 때가 아니라 병원이 지원 종료 후에도 그 솔루션을 필수재로 선택할 때다.

[데일리팜=황병우 기자] 의료 인공지능(AI) 기업들이 단건 판매에서 벗어나 기간과 사용량에 따라 비용을 받는 구독형 사업모델로 전환하고 있다. 신규 병원 공급을 넘어 계약 갱신과 사용량 증가까지 나타나면서 반복매출 가능성도 확인되고 있다. 다만 구독이 실제 실적 개선으로 이어지려면 병원이 비용을 계속 지불할 만큼 임상·업무 효용을 입증하는 것이 과제로 남는다. 단건 공급에서 사용료로…병원 문턱 낮춘다 의료AI 업계에 따르면 최근 국내 기업들은 기간제 구독과 사용량 기반 과금 방식의 공급을 늘리는 추세다. 기존 구축형 계약은 도입 시점에 매출이 집중돼 이후 실적 공백이 생기기 쉽지만, 구독형은 계약기간에 걸쳐 매출을 나눠 인식하거나 실제 사용량만큼 수익을 얻을 수 있다. 뉴로핏은 울산대학교병원과 경상국립대학교병원, 전남대학교병원의 의료AI 솔루션 공급사로 선정됐다. 뉴로핏 아쿠아 AD와 뉴로핏 스케일 펫을 병원별 수요에 맞춰 공급하고 이를 구독 중심 사업 전환의 발판으로 삼을 계획이다. 제이엘케이는 동아대학교병원에 뇌 MR 영상 분석 솔루션 JLK-PWI를 포함한 뇌졸중 AI 제품을 구독 방식으로 공급했다. 회사는 수도권 대형병원에 이어 지역 거점병원으로 구독 공급망을 넓힌다는 구상이다. 루닛과 코어라인소프트 역시 구독 매출을 기반으로 외형 성장과 수익성 개선을 동시에 노리고 있다. 정책도 구독형 확산에 힘을 보태고 있다. 보건복지부는 올해 17개 권역책임의료기관의 상용 의료AI 진료시스템 사용료를 지원하는 사업에 국비 142억원을 편성했다. 이 가운데 1차로 120억원을 지원하고 잔액 22억원은 추가 공모 등에 투입할 예정이다. 병원은 대규모 구축비를 한 번에 부담하지 않고 AI를 검증할 수 있으며, 기업에는 상급종합병원 임상 레퍼런스를 확보할 기회가 된다. 갱신·사용량으로 확인된 반복매출 현재 구독형 전환의 성과가 비교적 구체적인 수치로 드러난 곳은 코어라인소프트다. 코어라인소프트에 따르면 올해 1분기 연결 매출은 13억원으로 전년 동기보다 48.7% 증가했다. 기간·사용량·유지보수 기반 반복매출 비중은 49%로 전년 동기 38.9%보다 높아졌다. 사용량 기반 과금(PPU) 매출은 같은 기간 319.7% 늘었다. 미국 의료영상 후처리 기업 3DR Labs와의 계약도 4년째 갱신됐다. 3DR Labs의 연간 AVIEW 사용량은 기존보다 60% 증가했고 코어라인소프트는 추가 동시접속 라이선스 확대를 추진 중이다. 기존 관상동맥석회화 분석 제품에서 폐결절 제품군으로 교차판매도 검토하고 있다. 신규 계약이 갱신으로 이어지고 사용량과 적용 제품이 함께 늘어야 구독형의 장점이 실적으로 연결된다는 점을 보여주는 사례다. 다만 코어라인소프트 역시 3DR Labs 계약금액은 공개하지 않았다. 반복매출 비중이 확대됐지만 1분기 전체 매출이 13억원이라는 점을 고려하면 절대적인 매출 체급을 키우는 과제도 남는다. 뉴로핏은 구독형 전환 과정에서 단기 매출이 오히려 줄어들 가능성도 짚었다. 일회성 구매보다 매출이 수년에 걸쳐 분산되기 때문이다. 대신 계약이 누적되면 매출 변동성을 낮추고 자금운용 계획을 세우는 데 유리하다는 설명이다. 구독보다 중요한 '계속 지불할 이유' 구독은 판매 방식일 뿐 수요를 만드는 장치 자체는 아니다. 병원이 계약을 갱신하려면 진단 정확도뿐 아니라 판독시간 단축과 업무 효율 개선, 지속적인 기능 업데이트 등 비용을 넘어서는 효용이 필요하다. 루닛은 단일 솔루션에서 유방암 검진 관련 여러 제품을 묶은 포트폴리오로 제품군이 확장되면서 구독 전환이 가능해졌다고 설명했다. 신규 제품이 추가될 때마다 계약을 다시 맺지 않고 최신 AI를 사용할 수 있도록 플랫폼 가치를 제공한다는 구상이다. 수가가 구독 모델의 필수 전제는 아니라는 입장도 밝혔다. 진단보조 제품 외에 병원 운영과 워크플로우를 지원하는 소프트웨어는 별도 수가 없이도 효율 개선을 근거로 비용을 받을 수 있다는 설명이다. 다만 수가와 연결될 경우 병원의 비용 부담을 낮춰 구독 확산에 속도를 낼 수 있다. 딥노이드도 생성형 AI 기반 흉부 엑스레이 예비소견서 생성 솔루션 M4CXR의 과금 방식을 기존 판독행위와 연결하는 방안을 검토 중이다. 최우식 딥노이드 대표는 미디어데이 후 데일리팜과 만나 기존 월정액과 달리 영상 판독행위와 워크플로우를 기준으로 사람이 판독하는 비용과 AI 활용 비용을 놓고 가격을 논의 중이라고 설명했다. 이는 막연한 소프트웨어 사용료보다 실제 판독 건수와 업무 절감 효과를 기준으로 과금하겠다는 접근이다. 다만 AI 활용에 대한 별도 건강보험 수가가 확정됐다는 의미는 아니다. 최종 가격과 과금 구조, 병원 도입 규모가 확인돼야 매출 기여도도 가늠할 수 있다. 다만 의료AI 구독이 늘수록 병원의 구독 피로가 커질 가능성도 배제하기 어렵다. 여러 기업의 솔루션이 각각 사용료를 요구하면 병원은 임상적 필요성과 비용 대비 효과를 더 엄격하게 따질 수밖에 없기 때문이다. 결국 제품별 구독 난립보다는 여러 기능을 묶은 플랫폼과 실제 사용량에 연동한 과금이 중요해질 것이라는 시각도 나온다. 앞으로 구독형 사업의 성적표는 공급 병원 수보다 갱신률과 해지율, 병원당 사용량, 추가 제품 도입 여부에서 갈릴 전망이다. 구독 계약이 쌓여도 사용량이 적거나 갱신되지 않으면 반복매출의 질은 떨어진다. 클라우드와 유지보수 비용을 제외하고도 수익성이 남는지도 확인해야 한다. 뉴로핏 관계자는 "장기적으로는 제품 구독형이라는 사업 방식 자체보다 고객이 지속적으로 의료AI 소프트웨어의 비용을 지불할 이유가 있는지가 더 중요한 기준이 될 것"이라며 "단순히 제품 판매 방식을 바꾸는 게 아니라 AI 성능 고도화, 임상 근거 확대, 제품 기능 업데이트, 유지보수 등 지속적인 가치를 제공하는 체계를 기반으로 구독형 사업 모델을 운영하고 있다"고 말했다.

[데일리팜=황병우 기자]딥노이드가 원격판독 운영 플랫폼 엑손플로우의 인허가를 완료하며 의료 AI 서비스 기업으로의 사업 확장에 나선다. 의료 AI 기업 딥노이드는 1등급 소프트웨어 의료기기 엑손플로우(AxonFlow)의 식품의약품안전처 인허가 절차를 완료했다고 6일 밝혔다. 엑손플로우는 병원과 검진센터의 원격판독 운영에 필요한 기능을 통합한 소프트웨어 의료기기다. 판독 배정, 소견서 작성, 정산, 인증 등 원격판독 업무 전반을 지원하도록 설계됐다. 이번 인허가로 딥노이드는 단일 AI 솔루션 공급을 넘어 의료기관의 운영 흐름과 데이터를 연결하는 플랫폼 사업 기반을 마련하게 됐다. 회사는 엑손플로우가 의료 현장 운영과 AI 서비스를 잇는 가교 역할을 할 것으로 보고 있다. 엑손플로우는 딥노이드의 자체 AI 솔루션뿐 아니라 외부 AI 솔루션과도 연동할 수 있다. 이를 통해 판독 AI와 병원 운영 시스템을 연결하고, 향후 AI 에이전트 서비스까지 확장할 수 있는 기반으로 활용한다는 계획이다. 딥노이드는 앞으로 엑손플로우를 중심으로 운영 플랫폼 고도화와 AI 에이전트 접목을 추진한다. 판독 업무 효율화에 그치지 않고 의료기관의 다양한 운영 프로세스를 지원하는 서비스형 플랫폼으로 발전시키겠다는 구상이다. 의료 특화 파운데이션 모델 개발도 병행한다. 딥노이드는 X-ray, CT, MRI 등 다양한 의료영상을 아우르는 멀티모달 기반 모델 메드제로(MedZero)를 개발하고 있다. 국내 의료 현장에 최적화된 의료 AI 역량 확보가 목표다. 딥노이드는 생성형 의료 AI 솔루션과 운영 플랫폼을 함께 키우는 전략도 추진 중이다. 회사는 올해 M4CXR 인허가를 획득한 이후 최근 국내 상급종합병원 공급 계약을 체결하며 생성형 의료 AI 솔루션 상용화를 진행하고 있다. 최우식 딥노이드 대표는 "솔루션과 인프라, 에이전트를 아우르는 의료 AI 서비스 기업으로 거듭나는 것이 딥노이드의 전략 방향"이라고 말했다. 이어 "엑손플로우는 이를 구체적인 사업모델로 연결하는 첫 플랫폼 제품이자, 딥노이드가 의료 AI 서비스 기업으로 가는 가교 역할을 할 것"이라고 밝혔다.

[데일리팜=황병우 기자]미소정보기술과 카이랩이 의료 특화 음성인식 솔루션을 기반으로 차세대 AI 진료지원 플랫폼 구축에 나선다. 멀티모달 데이터 플랫폼 및 AI 기업 미소정보기술(대표 남상도)과 의료 AI 기업 카이랩(대표 김종엽)은 의료 특화 AI 음성인식 솔루션 닥터펜슬 사업 확대를 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 5일 밝혔다. 이번 협약은 생성형 AI와 의료 음성인식, 의료데이터 플랫폼, AI 워크플로우, MLOps 기술을 하나의 의료 AI 운영체계로 연결하는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 의료기관이 AI를 안정적으로 도입할 수 있도록 모델 개발부터 학습, 배포, 운영까지 지원하는 통합 플랫폼을 공동 구축할 계획이다. 협력의 핵심은 미소정보기술의 스마트빅MW와 카이랩의 닥터펜슬을 결합하는 것이다. 스마트빅MW는 AI 모델의 개발, 학습, 검증, 배포, 운영을 통합 관리하는 AI 워크플로우 및 MLOps 플랫폼이다. 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)의 생명주기 관리와 운영 자동화를 지원한다. 스마트빅MW는 워크플로우 기반 AI 운영, 단계별 AI 모델 생성, 주피터 노트북 개발환경, 쿠버네티스 기반 분산처리, CPU·GPU 자원관리, AI 모델 서빙, 버전관리, 운영 모니터링 기능 등을 제공한다. 미소정보기술은 이를 통해 의료기관에서도 확장성 있는 AI 서비스를 구현할 수 있다고 설명했다. 카이랩의 닥터펜슬은 의료진과 환자의 진료 대화를 AI가 실시간으로 분석해 환자 증상, 검사 결과, 진단, 처방, 치료계획 등을 전자의무기록(EMR)으로 자동 작성하는 의료 특화 AI 음성인식 솔루션이다. 진료과별 전문 의학용어와 의료진 개인의 발음, 표현 습관을 학습하는 개인화 AI 엔진도 적용됐다. 사용할수록 음성인식 정확도와 EMR 작성 품질을 높일 수 있도록 설계됐다는 설명이다. 양사는 스마트빅MW를 닥터펜슬의 핵심 AI 운영 플랫폼으로 적용해 AI 모델의 성능 개선과 안정적 운영을 지원할 예정이다. 의료진의 반복적인 진료기록 작성 부담을 줄이고, 환자 중심의 진료 환경을 구현하는 것이 목표다. 협력 범위도 의료 AI 음성인식에 그치지 않는다. 양사는 의료 LLM, AI 에이전트, RAG 기반 의료 지식검색, 병원 생성형 AI 플랫폼, 디지털 헬스케어 SaaS 등으로 사업 영역을 넓힐 계획이다. 국내뿐 아니라 일본, 동남아시아, 중동, 유럽 등 글로벌 의료 AI 시장 공동 진출도 추진한다. 미소정보기술은 이번 협력이 정부의 의료 AI 육성 방향과도 맞닿아 있다고 보고 있다. 최근 의료 AI는 의료인을 대체하는 기술보다 의료진 업무를 지원하는 도구로 강조되고 있으며, 공공병원 AI 클라우드 전환과 의료 AI 품질관리 체계 구축 등 관련 정책도 확대되는 흐름이다. 안동욱 미소정보기술 의장은 "AI의 경쟁력은 우수한 모델 자체보다 이를 현장에서 안전하게 운영하고 지속적으로 고도화할 수 있는 플랫폼 역량에 있다"며 "카이랩과의 협력을 통해 의료기관에 신뢰할 수 있는 의료 AI 운영환경을 제공하겠다"고 말했다. 이어 "의료진이 진료기록 작성 부담을 줄여 환자 진료와 상담에 더욱 집중할 수 있도록 지원하겠다"며 "의료 특화 AI 플랫폼과 AI 에이전트 기술을 기반으로 국내 의료 혁신을 선도하고 글로벌 디지털 헬스케어 시장 진출도 확대해 나가겠다"고 밝혔다. 김종엽 카이랩 대표는 "닥터펜슬은 의료진이 기록보다 환자 진료와 소통에 집중할 수 있도록 지원하는 의료 AI 솔루션"이라며 "미소정보기술의 AI 플랫폼 및 데이터 기술과 결합해 안전하고 효율적인 의료 AI 운영체계를 구축하겠다"고 말했다. 이어 "스마트병원과 디지털 헬스케어 혁신을 이끄는 대표 사례를 만들어 가겠다"고 덧붙였다.

[데일리팜=차지현 기자] 글로벌 헬스케어 인공지능(AI) 시장이 의료영상 판독 중심에서 신약개발과 환자 관리, 의료행정 전반으로 빠르게 확장하고 있다. 북미가 방대한 의료데이터와 기업 투자를 기반으로 상용화를 주도하고 유럽은 규제와 데이터 활용 기준을 선점하는 가운데, 국내 기업도 양쪽 시장의 요구를 동시에 충족할 수 있는 체계를 갖춰야 한다는 목소리가 나온다. 16일 한국바이오협회가 발간한 '글로벌 헬스케어 AI 산업 동향 분석'에 따르면 글로벌 헬스케어 AI 시장은 지난해 393억4000만달러에서 연평균 44% 성장해 오는 2034년 1조332억7000만달러에 이를 것으로 전망된다. 이에 따라 글로벌 시장 주도권을 선점하려는 국가와 기업 간 경쟁이 치열해지는 분위기다. 북미 지역에서는 의료 AI를 연구개발 단계에 머물게 하지 않고 진단과 신약개발, 병원 운영 현장에 빠르게 도입하려는 움직임이 두드러진다. 첨단 의료 인프라와 방대한 환자 데이터, 대규모 투자를 바탕으로 기술 상용화에 속도를 내는 것이다. 먼저 미국은 대규모 연구개발 투자와 디지털 인프라를 바탕으로 의료영상과 신약개발, 수술 로봇 등 고부가가치 분야 AI 상용화를 주도 중이다. 구글은 단백질과 화학물질 데이터를 분석해 치료 특성을 예측하는 신약개발 모델 'TxGemma'를 내놨고 필립스와 엔비디아는 MRI 촬영시간 단축과 영상 품질 개선을 위한 파운데이션 모델을 개발하고 있다. 특히 미국 규제당국은 제도 유연화를 통해 AI 의료기기의 지속적인 성능 개선과 시장 적용을 지원하고 있다. 미국 식품의약국(FDA)은 사전결정 변경관리계획(PCCP)을 도입해 제조업체가 허가 단계에서 승인받은 범위 안에서 별도 신규 신청 없이 AI 의료기기를 업데이트할 수 있도록 했다. 기술 변화가 빠른 AI 특성에 맞춰 규제 부담을 줄이고 정부 차원에서 제품 상용화를 뒷받침하는 셈이다. 캐나다는 병원과 의료기관의 임상 업무와 행정 부담을 줄이는 AI 솔루션 도입에 속도를 내고 있다. 오라클헬스는 생성형 AI와 음성인식을 결합해 의료진의 문서 작성시간을 줄이는 임상 AI 에이전트를 공급 중이다. 웰스타테크놀로지는 전자의무기록과 연동해 진료기록을 자동으로 작성하는 '넥서스 AI'를 출시했다. 의료영상과 원격 돌봄 영역에서도 AI 적용이 확대되면서 캐나다는 미국보다 시장 규모는 작지만 병원 업무 효율화와 환자 관리 중심으로 상용화 기반을 넓히는 모습이다. 유럽의 경우 공공 의료체계와 정부 지원을 기반으로 의료 AI 도입을 확대하고 있다. 독일은 지멘스헬시니어스를 중심으로 CT·MRI 영상 재구성과 임상 의사결정 지원 기술 고도화에 나섰다. 네덜란드 필립스는 환자 모니터링과 원격의료, 영상 판독 업무 효율화에 집중하고 있다. 영국에서는 국민보건서비스(NHS)를 중심으로 의료 현장의 AI 활용을 넓히는 한편 베네볼런트AI 등 기업들이 AI 기반 신약개발에 나서고 있다. 유럽은 기술 상용화와 함께 규제와 데이터 활용 기준을 선점하는 데 무게를 둔 점이 눈에 띈다. 유럽연합(EU)은 의료 목적으로 사용하는 AI 소프트웨어 등 상당수 의료 AI를 고위험 시스템으로 분류하고 의료기기에 해당하는 제품에는 의료기기규정(MDR)·체외진단의료기기규정(IVDR)과 AI Act 요건을 함께 적용하고 있다. 북미가 빠른 제품화와 시장 진입을 앞세운다면 유럽은 안전성과 투명성, 데이터 상호운용성을 중심으로 글로벌 기업이 따라야 할 규칙과 표준을 만들어가고 있다는 얘기다. 이 같은 상황에서 국내 의료 AI 산업 역시 내수 시장의 한계를 벗어나 양측의 요구사항을 동시에 충족할 수 있는 글로벌 규제 대응 체계를 조속히 마련해야 한다는 지적이 나온다. 국내 헬스케어 AI 기업이 글로벌 시장 경쟁력을 확보하기 위해 해외 당국의 까다로운 데이터 거버넌스 수준과 기술 요구사항에 선제적으로 대응해야 한다는 분석이다. 현재 국내에서는 루닛과 뷰노, 제이엘케이, 뉴로핏 등이 의료영상과 환자 예측 분야를 중심으로 해외 진출을 확대하고 있다. 루닛은 흉부 X선·유방촬영 영상 분석을 넘어 항암제 바이오마커와 동반진단 사업을 추진하고 있다. 뷰노는 생체신호를 활용한 심정지 위험 예측 솔루션을 공급하고 있다. 제이엘케이는 뇌졸중 영상 분석과 치료 의사결정 지원, 뉴로핏은 알츠하이머병 진단과 치료 모니터링 시장을 공략 중이다. 후발주자들의 사업 확장도 활발하다. 코어라인소프트와 딥노이드는 폐·흉부 영상 분석, 씨어스테크놀로지와 에이아이트릭스는 입원환자 모니터링과 임상 악화 예측에 주력하고 있다. 노을과 쓰리빌리언은 각각 AI 기반 혈액진단과 희귀질환 유전체 분석 사업을 전개하고 있다. 파로스아이바이오와 온코크로스, 신테카바이오는 AI를 활용한 신약 후보물질 발굴과 약물 재창출을 추진하고 있다. 업계에서는 이들 국내 기업이 제품 개발 단계부터 미국 FDA와 EU AI Act를 함께 고려하는 통합 규제 대응 체계를 갖춰야 한다고 보고 있다. 우리나라도 올해부터 AI 기본법이 본격 시행됐지만 국내법 준수에만 안주해서는 글로벌 시장 문턱을 넘기 어렵다는 설명이다. 무엇보다 국내 허가를 받은 뒤 미국과 유럽 규격에 맞춰 제품과 품질관리 체계를 다시 만드는 방식으로는 시장 진입 속도와 비용 경쟁력을 확보하기 어렵다는 시각이다. 한국바이오협회는 "헬스케어 AI는 글로벌 시장이 타깃이므로 국내법 준수에 그치지 않고 사후 모니터링 강도, 데이터 거버넌스 수준과 세부 기술 요구사항이 더 까다로운 글로벌 규제를 충족할 수 있는 통합 규제 대응 체계 구축이 필요하다"고 설명했다. 공공 의료데이터의 연구·산업 활용을 넓히는 동시에 국제 표준에 맞춘 데이터 연결 기반을 확보해야 한다는 목소리도 나온다. 병원마다 다른 의료데이터 형식을 FHIR 등 국제 표준에 맞춰 정비해야 국내 실사용 데이터를 해외 임상과 인허가에 활용할 수 있어서다. 결국 국내 의료AI가 글로벌 경쟁력을 확보하려면 북미의 빠른 사업화 역량과 유럽의 규제·데이터 체계를 동시에 흡수해야 한다는 분석이다.

[데일리팜=차지현 기자] 삼성에서 독립한 바이오·헬스케어 기업이 잇따라 기업공개(IPO)에 나서고 있다. 삼성종합기술원과 삼성바이오에피스, 삼성전자 등에서 연구개발(R&D) 경험을 쌓은 인재들의 창업이 상장과 기술이전 성과로 이어지면서 삼성이 새로운 '바이오 사관학교'로 자리 잡고 있다는 평가다. 15일 바이오 업계에 따르면 신약개발 바이오 기업 인제니아테라퓨틱스는 오는 20일부터 24일까지 기관투자자 대상 수요예측을 진행한다. 28일 최종 공모가를 확정한 뒤 30~31일 일반청약을 거쳐 내달 중 코스닥 시장에 입성할 예정이다. 인제니아테라퓨틱스는 한상열 대표가 2018년 미국 보스턴에서 설립한 혈관질환 신약 개발사다. 한 대표는 서울대에서 분자생물학 박사학위를 받은 뒤 하버드 메디컬스쿨 연구원, 삼성종합기술원 프로젝트 리더, 기초과학연구원(IBS) 선임연구원, 미국 셀시그널링테크놀로지(CST) 그룹리더 등을 거쳤다. 인제니아테라퓨틱스는 손상된 미세혈관을 정상화하는 항체 신약을 개발 중이다. 혈관 내피세포 표면의 TIE2 수용체를 직접 활성화하는 'LCIDEC'과 'TIE-body' 플랫폼을 기반으로 망막질환과 만성신장질환, 녹내장 치료제 등을 개발하고 있다. 주요 파이프라인으로는 ▲망막질환 치료제 후보물질 'IGT-427'(MSD 개발코드: MK-8748) ▲만성신장질환(CKD) 치료제 후보물질 'IGT-303' ▲녹내장 치료제 후보물질 'IGT-302' 등이 있다. 이 가운데 IGT-427은 2022년 영국 바이오기업 아이바이오에 기술수출된 뒤 머크(MSD)가 아이바이오를 인수하면서 MSD 파이프라인으로 편입됐다. 현재 MSD 주도로 습성 노인성 황반변성 환자를 대상으로 한 글로벌 임상 2b/3상 2건을 진행 중이다. 삼성 출신 바이오·헬스케어 기업의 상장 도전은 인제니아테라퓨틱스에 그치지 않는다. 삼성 출신 인재가 창업하거나 삼성 사내벤처에서 분사한 후속 기업도 속속 IPO를 준비 중이다. 디지털 치료제 기업 웰트가 대표적인 후속 주자로 꼽힌다. 이 회사는 내년 코스닥 상장을 목표로 IPO 준비에 착수했다. 지난해 140억원 규모 시리즈C 투자 유치를 완료한 데 이어 NH투자증권을 상장 주관사로 선정하면서 상장 절차를 본격화했다. 웰트는 삼성전자 무선사업부 출신 강성지 대표가 2016년 삼성전자 사내벤처 프로그램인 C랩에서 분사해 설립했다. 불면증 인지행동치료를 디지털로 구현한 처방형 치료기기 '슬립큐'를 주력 제품으로 보유했다. 슬립큐는 식품의약품안전처 통합심사 1호 혁신의료기기로 허가받았으며 한독과 함께 의료기관 처방 확대를 추진하고 있다. 디지털 헬스케어 기업 솔티드도 IPO를 준비 중이다. 최근 삼성증권을 상장 주관사로 선정했다. 회사가 예상하는 IPO 시점은 2028년께다. 솔티드는 상장을 통해 확보한 자금과 시장 신뢰를 기반으로 의료기관 확산, 임상 데이터 축적, AI 모델 개발 속도를 높이겠다는 구상이다. 솔티드는 삼성전자 연구원 출신 조형진 대표가 2015년 삼성전자 사내벤처 프로그램 C랩에서 분사해 설립한 디지털 헬스케어 기업이다. 스마트 인솔에 탑재한 센서로 족저압과 움직임 데이터를 수집해 보행 패턴과 체중 분포, 균형, 하지 기능을 정량화하는 기술을 갖고 있다. 주력 제품인 보행·균형 분석 솔루션 '뉴로게이트'는 2021년 식품의약품안전처 1등급 의료기기 승인을 받은 데 이어 2022년 미국 식품의약국(FDA) 허가를 획득했다. 현재 국내 40곳 이상 의료기관에서 처방과 연구에 활용되고 있으며 월 처방 건수는 1000건을 넘어섰다. AI 신약개발 기업 스탠다임은 상장 재도전에 나선다. 스탠다임은 삼성종합기술원 출신 김진한 전 대표와 송상옥 대표, 윤소정 CSO가 공동 창업한 회사다. 이 회사는 2021년 3월 상장 전 지분투자(프리IPO)로 500억원을 조달하면서 상장에 대한 기대감을 모았으나 기술성평가에서 BBB·BBB 등급을 받으며 고배를 마셨다. 회사는 자체 신약 파이프라인 연구개발 데이터를 보강하고 사업 구조를 재정비해 기술성평가에 다시 도전한다는 목표다. 항체신약 개발사 메디맵바이오와 암백신 개발사 애스톤사이언스도 삼성 출신 바이오벤처 차기 상장 유망주로 꼽힌다. 삼성종합기술원 출신 강유회·조홍석 공동대표가 설립한 메디맵바이오는 지난해 말 256억원 규모 시리즈B 투자를 마치며 누적 466억원을 조달했다. 삼성바이오에피스 출신 정헌 대표가 창업한 애스톤사이언스는 프리IPO 투자 라운드를 진행 중이다. 애스톤사이언스는 2024년 코스닥 기술특례상장을 추진했으나 상장 요건을 충족하지 못해 상장이 무산된 바 있다. 이 회사는 핵심 파이프라인인 HER2 표적 암 치료 백신 후보물질 'AST-301' 임상 2상 데이터와 기술수출 성과를 보강해 기술성평가에 다시 도전한다는 계획이다. 삼성 출신 바이오·헬스케어 기업이 잇달아 IPO에 나서는 배경에는 앞선 상장 성공 사례가 자리한다. 삼성종합기술원 출신 연구진이 창업한 의료AI 기업 뷰노는 2021년 코스닥에 입성했고 삼성종합기술원 출신 최종석 대표가 설립한 레이저 의료기기 기업 라메디텍도 2024년 상장에 성공했다. 삼성종합기술원과 삼성전자 의료기기사업부, 삼성바이오에피스를 거친 김한신 대표가 이끄는 체외진단 기업 프리시젼바이오와 삼성전기 출신 전병희 대표가 창업한 액체생검 기업 싸이토젠도 코스닥 상장사로 자리 잡았다. 이들 기업이 의료AI와 체외진단, 레이저 의료기기, 액체생검 등 각 분야에서 자본시장 진입에 성공하면서 후속 창업기업에도 상장 가능성을 보여줬다는 평가다. 대기업에서 축적한 연구개발 역량과 사업화 경험이 창업으로 이어지고 다시 기술개발과 투자유치, IPO로 연결되는 선순환 구조가 만들어지고 있다는 분석이다.

[데일리팜=이정환 기자] 이재명 정부 국정과제인 '지역·필수·공공의료 강화'와 '의료AI·제약·바이오헬스 강국 실현' 완수를 위해 보건복지가 대대적인 조직 개편을 단행한다고 14일 밝혔다. 오는 21일 기점으로 1실, 1관, 5과, 2팀을 신설하고 29명을 증원해 의료 인력, 보건의료 자원 관리, 비급여 체계 정비, 의료 인공지능 전면 도입 등 의약계 전반에 직접적인 영향을 미칠 행정에 나선다. 주요 변화를 들여다 보면 제2차관 산하에 '지역·필수·공공의료실'을 새로 수립하고, 산하에 지역필수의료정책관과 공공의료정책관을 둔다. 지역필수의료총괄과, 지역의료정책과, 필수의료정책과, 지역의료인력양성과가 지역필수의료 정책관에 소속되며, 공공의료정책과, 국립대병원정책과, 응급의료과, 재난의료정책과가 공공의료정책관 산하에 자리잡는다. 국장급 첨단의료지원관 소속으로는 의료인공지능데이터정책과를 신설, AI 보건의료과 AI 제약·바이오 행정 실무 조직을 마련했다. 이날 복지부(장관 정은경)는 조직 개편을 위한 직제 일부개정안이 국무회의 심의를 거쳐 의결됐다고 밝혔다. 가장 큰 변화는 지역·필수·공공의료실 신설이다. 복지부는 지필공실 신설을 통해 지역 간 의료 격차 해소, 필수의료 국가책임 확대, 공공의료 강화 정책을 총괄하는 조직을 확보하게 됐다. 기존 보건의료정책관, 필수의료지원관 등에 흩어져 있던 지역·필수·공공의료 업무를 통합해 정책 추진에 드라이브를 걸겠다는 의지다. 지필공실 산하에는 4개 과를 신설한다. 지역의료정책과(의료공백 해소), 필수의료정책과(소아·분만·중환자 등 취약지 지원), 지역의료인력양성과(지역의사·공보의 양성), 국립대병원정책과가 새롭게 출범한다. 이를 통해 비수도권 의료체계 강화는 물론, 공공의료인력 양성, 지역 간 의료 격차 해소가 본격화될 전망이다. 아울러 의약 자원 관리를 총괄하는 국장급 조직 '의료자원정책관'과 '비급여관리팀'도 새롭게 출범한다. 보건의료체계 근간이 되는 의료 인력과 병상, 특수장비 등 의료 자원을 효율적으로 관리하는 행정이 주무다. 의료인력 수급 추계를 비롯해 장기, 조직, 혈액 등 생체자원과 특수장비 관리 정책을 전담해 보건의료의 질 향상을 도모한다. 비급여 체계 전면 정비를 위해서는 비급여관리팀이 신설된다. 국민 의료비 부담 완화를 목표로 비급여 항목의 표준화, 비급여 보고 제도 운영, 선별급여 관리 등을 총괄한다. 이는 향후 의약품·의료기기 처방과 병·의원 수익 구조, 환자의 본인부담금 체계에 큰 변화를 가져올 핵심 부서로 꼽힌다. 제약·바이오·의료AI 강국 도약 위한 데이터 전담 조직을 신설한 점도 눈에 띈다. 기존 보건의료데이터진흥과가 '의료인공지능데이터정책과'로 확대 개편되는 격이다. 이를 발판으로 복지부는 보건의료 AI를 전면 도입할 방침이다. 구체적으로 '대한민국 인공지능 행동계획'에 발맞춰 진단, 신약 개발, 환자 맞춤형 치료 등 의료와 제약 분야에 인공지능을 적극 도입하기 위한 기반을 다진다. 제약·바이오헬스 산업의 미래 먹거리 창출에 중추적인 역할을 할 것으로 기대된다. 이와 함께 자율기구로 신설되는 '의료체계혁신과'는 상급종합병원 구조 전환, 전문병원 지정 등 보건의료 전달체계의 근본적인 혁신을 주도한다. 한편, 복지 분야에서는 국민연금기금 규모 확대(1670조 원)에 발맞춰 기금의 안정적 운영과 수익률 제고를 위해 '기금운용관리과'를 신설하고, 장애인 거주시설 등에서 발생하는 학대 문제에 신속히 대응하기 위해 기존 TF팀을 정규 부서인 '장애인학대대응팀'으로 격상했다. 정은경 복지부 장관은 "이번 조직개편을 통해 지역·필수·공공의료 강화 등 핵심 국정과제를 체계적으로 이행할 기반을 마련했다"며, "보건복지 분야에서 국민이 직접 체감할 수 있는 실질적 성과를 창출해 나가겠다"고 강조했다.

[데일리팜=황병우 기자]의료 인공지능(AI)의 경쟁 기준이 병변 탐지 정확도에서 의료진의 업무를 얼마나 실질적으로 줄여줄 수 있는지로 이동하고 있다. 영상에서 의심 부위를 표시하는 기존 진단 보조를 넘어 정상 영상을 분류하고 예비소견서까지 작성해야 의료기관이 비용을 지불할 만한 생산성 개선으로 연결될 수 있다는 판단이다. 딥노이드는 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 판독 보조 솔루션 M4CXR의 품목허가를 기점으로 의료AI 상용화에 나선다. 향후 흉부 CT와 MRI로 적용 범위를 넓히고 병원 내 소프트웨어와 업무를 연결하는 의료AI 서비스 기업으로 전환한다는 구상이다. 딥노이드는 13일 '2026 딥노이드 미디어 데이'를 열고 M4CXR의 품목허가 의미와 임상적 유효성, 생성형 의료AI 사업 확장 전략을 공개했다. 병변 표시에서 판독문 생성으로…상용화 기준은 생산성 M4CXR은 흉부 X-ray 영상을 분석해 41개 이상의 이상 소견을 판독하고 결과를 예비소견서 형태로 생성하는 디지털의료기기다. 회사에 따르면 약 1000만건의 흉부 X-ray 영상과 판독문을 학습했으며, 결과 생성에는 약 2~3초가 걸린다. 기존 영상AI가 일부 질환의 의심 부위를 표시했다면 M4CXR은 이상 소견을 분석해 문장으로 작성하는 과정까지 지원한다. 최우식 딥노이드 대표는 의료AI 상용화의 핵심 조건으로 생산성 향상을 꼽았다. 정확도가 높더라도 의료진의 확인 절차를 늘리거나 기존 업무를 줄이지 못하면 의료기관의 지속적인 비용 지출로 이어지기 어렵다는 판단이다. 딥노이드는 2023년부터 약 3년에 걸쳐 대규모 의료영상 데이터와 생성형 AI 모델, 추론 인프라를 준비했다. 기존 딥뉴로와 딥체스트의 병원 도입 경험도 M4CXR 확산에 활용할 계획이다. 최 대표는 "M4CXR의 품목허가는 생성형 의료AI가 병원 현장에서 실질적인 편익을 만들어내는 상용화의 상징적인 출발점이 될 것"이라고 말했다. 정상 영상 분류해 이상 소견에 집중 임상 현장에서는 정상 영상을 분류하는 노멀 필터링과 판독문 자동 생성이 기존 영상AI와 구분되는 핵심 가치로 제시됐다. 김성현 휴먼영상의학센터 원장은 영상장비 성능이 개선되며 검사량은 늘었지만 판독 인력 부족으로 영상 판독이 의료현장의 병목으로 남았다고 진단했다. 특히 건강검진 흉부 X-ray는 정상 영상 비중이 높아 전문의가 동일한 정상 소견을 반복적으로 확인하고 작성하는 부담이 크다는 설명이다. 기존 합성곱신경망(CNN) 기반 AI는 의심 부위를 표시한 뒤 의료진이 결과를 다시 검토해야 해 오히려 판독 흐름을 방해하는 사례도 있었다. 반면 M4CXR은 정상 영상을 분류하고 예비소견서를 작성해 전문의가 유소견 영상에 더 많은 시간을 투입하도록 지원한다. 김 원장은 기존 CNN 기반 AI와 생성형 AI의 핵심 차이로 노멀 필터링과 판독문 생성을 꼽았다. 다만 현장 평가는 신중했다. 김 원장은 M4CXR의 판독문 품질을 영상의학과 전공의 2~3년 차 수준으로 평가했다. 추가 검사가 필요한 이상 가능성을 제시하는 데는 활용할 수 있지만 미세 소견이나 임상적으로 중요한 내용을 정확히 짚는 능력은 추가 개선이 필요하다는 판단이다. M4CXR은 자연어 예비소견서와 함께 의료 표준용어체계인 SNOMED CT 기반의 구조화된 판독 결과도 생성한다. 영상 부위와 소견 등을 표준 코드로 저장해 연구 대상 환자군 검색과 임상 통계 등 판독 데이터의 2차 활용으로 이어갈 수 있다는 설명이다. 의료AI가 판독 업무 일부를 단독으로 수행하는 단계에 대비한 책임 기준은 과제로 남았다. 정상 영상 분류나 판독 일부가 자동화될 경우 의료사고 발생 시 의료진과 의료기관, 개발사 가운데 책임 주체가 명확하지 않기 때문이다. 김 원장은 생성형 AI의 환각 현상은 기술적으로 개선할 수 있지만 의료사고 책임에 대한 제도와 의료계의 합의가 마련되지 않은 점은 의료AI 확산의 주요 걸림돌이 될 수 있다고 지적했다. CT·MRI 확장…운영 인프라도 구축 딥노이드는 M4CXR을 시작으로 생성형 의료AI의 적용 범위를 흉부 CT와 MRI까지 확대한다. 흉부 CT 판독문 생성 솔루션 M4CT를 개발 중이며, 뇌 영상 분야에서는 딥뉴로의 적용 범위를 자기공명혈관조영술(MRA)에서 컴퓨터단층혈관조영술(CTA)과 MRI로 넓힐 계획이다. 의료 특화 파운데이션 모델 MedZero도 개발하고 있다. 진단 보조와 예비소견서 생성을 넘어 의료영상저장전송시스템(PACS), 전자의무기록(EMR) 등 병원 소프트웨어를 연결하는 의료AI 에이전트의 기반으로 활용한다는 구상이다. 연말 공개가 목표다. 생성형 의료AI의 비용과 전력 부담을 낮추기 위한 인프라 실증도 진행했다. 딥노이드는 퓨리오사AI의 2세대 추론용 AI 반도체 RNGD에 M4CXR을 적용한 결과, 실증 조건에서 엔비디아 H100 대비 2배 이상의 전력 대비 성능을 확인했다고 밝혔다. 기존 GPU 환경과 비교해 M4CXR의 판독 성능도 크게 떨어지지 않았다는 설명이다. 양사는 올해 중 M4CT에도 RNGD를 적용해 CT 예비소견서 생성 성능과 서비스 안정성을 평가할 예정이다. 최 대표는 "딥노이드는 더 이상 스스로를 의료기기 회사로만 규정하지 않는다"며 "M4CXR을 시작으로 흉부 CT와 MRI까지 모달리티를 넓히고 의료AI 에이전트 서비스로 나아가겠다. 솔루션과 인프라, 에이전트를 아우르는 의료AI 서비스 기업으로 거듭나는 것이 딥노이드의 방향"이라고 강조했다.

[데일리팜=김진구 기자] 대웅그룹의 재생의료 전문 계열사 시지바이오의 인수 우선협상대상자가 기존 IMM프라이빗에쿼티(IMM PE)에서 미국계 글로벌 사모펀드 'TA어소시에이츠'로 변경됐다. TA어소시에이츠는 미국 바이오젠의 초기 투자자로 참여했으며, 최근엔 국내 의료AI 기업을 인수한 경험도 있다. IMM→TA어소시에이츠 우선협상대상자 변경…‘1조원대’ 기업가치 유지 전망 8일 제약업계에 따르면 시지바이오 대주주인 윤재승 대웅제약 최고비전책임자(CVO) 측은 최근 시지바이오 인수 우선협상대상자로 TA어소시에이츠를 선정하고 실사에 착수했다. 양측은 이르면 내달 주식매매계약(SPA) 체결을 목표로 구체적인 협상을 진행 중이다. 인수 대상은 윤재승 CVO 등이 보유한 시지바이오 경영권 지분 51%와 조건부 매매 계약(풋옵션) 대상인 잔여 지분 등을 포함한다. 당초 IMM PE는 시지바이오의 몸값을 1조원 이상으로 평가했다. 시지바이오 지분 51%를 5610억원에 인수하고, 연간 상각전 영업이익(EBITDA) 1000억원 달성 시 나머지 지분 28.1%를 5610억원에 추가 인수하는 조건부 매매 계약(풋옵션)을 추진했다. TA어소시에이츠 역시 IMM PE가 제시했던 수준과 유사하게 전체 기업가치를 1조원 이상으로 평가한 것으로 알려졌다. 바이오젠 초기 투자한 미국계 사모펀드, K-헬스케어로 영토 확장 시지바이오의 새 인수 후보로 떠오른 TA어소시에이츠는 1968년 미국 보스턴에서 설립된 글로벌 사모펀드 운용사다. 총 운용자산은 650억 달러(약 99조4000억원)규모다. 제약바이오 업계에서도 꾸준히 투자를 확대했다. 알츠하이머 치매 치료제 '레켐비'를 개발한 미국 바이오젠의 초기 투자자로 참여한 바 있으며, 영국·프랑스 등 유럽 시장에서도 골대체재와 필러 등 의료기기 기업을 다수 인수해 육성한 경험이 있다. 최근에는 국내 의료AI 기업 에어스메디컬 투자를 비롯해, 에스테틱 기업 엑소코바이오 인수를 추진하는 등 한국 제약바이오·헬스케어 시장에서도 투자 보폭을 넓히고 있다. 세부조건 이견으로 IMM과 협상 결렬…대웅 ‘신약 R&D 재원 마련’ 계획은 유지 앞서 IMM은 지난 3월부터 윤재승 CVO 측과 인수를 위한 독점 협상을 이어왔다. 지난달엔 주식매매계약(SPA) 체결 직전 단계까지 이른 것으로 전해진다. IMM은 과거 한국콜마 제약사업부(현 제뉴원사이언스)를 인수한 경험을 바탕으로 시지바이오 인수를 유력하게 검토해왔으나, 마지막 단계에서 일부 세부 조항에 대한 이견을 좁히지 못해 결국 협상이 결렬됐다. 협상 결렬 배경으로 대웅그룹 측의 시장 재진출 관련 내용이 지목된다. IMM은 대웅그룹 측이 일정 기간 재생의료나 골대채제 등 유사 사업 분야에 재진출해 경쟁사를 차리지 못하도록(경업금지) 요구했으나, 이와 관련한 세부 조율과정에서 구체적인 범위와 조건 등을 두고 끝내 이견을 좁히지 못한 것으로 전해진다. 다만 대웅그룹 측이 빠르게 대체 투자자를 찾아내면서, 시지바이오 매각을 통한 대웅그룹의 신약 R&D 집중 투자 전략은 차질 없이 진행될 전망이다. 대웅그룹은 시지바이오 매각 자금을 국산 신약들의 글로벌 임상 가속화, 추가적인 혁신 신약 후보물질 도입, 차세대 모달리티 기술 확보 등을 위한 재원으로 적극 활용한다는 방침이다. 시지바이오는 뼈‧피부‧유착방지제 등 생체재료 기반의 인공조직 대체재를 제조·판매하는 대웅그룹 자회사로 2006년 출범했다. 지난 2017년 세계 두 번째이자 국내 최초로 개발에 성공한 골형성 단백질(rhBMP-2) 탑재 골대체재 '노보시스'를 비롯해 창상치료재 '이지덤', 유착방지제 '메디클로', 히알루론산 필러 등을 주력으로 생산한다. 지난해 별도기준 매출 1526억원, 영업이익 275억원을 기록하며 역대 최대 실적을 달성했다. 특히 지난 5월엔 세계 최대 의료기기 기업인 존슨앤드존슨의 정형외과기기 전문 자회사 드퓨신테스와 2040년까지 북미‧호주 시장에 총 2조5000억원 규모의 제품을 독점 납품하는 대형 계약을 체결하며 이목을 끌었다.

[데일리팜=황병우 기자] 국가건강검진 내 인공지능(AI) 영상 판독 보조 활용이 확대될 가능성이 커지면서 의료AI 기업들의 새로운 성장 기회가 열리고 있다. 폐암 검진 중심으로 적용되던 AI 판독 보조가 유방암 검사와 흉부 방사선 검사로 넓어질 경우 관련 기업들은 국가검진 운영 경험과 공공의료 레퍼런스를 확보하며 해외 정부 대상(B2G) 시장 공략에도 힘을 받을 것이라는 기대가 나온다. 정부는 최근 제4차 국가건강검진종합계획(2026~2030, 안)을 발표했다. 이번 계획은 생애 전주기 맞춤형 검진, 디지털·AI 기술 활용, 근거 기반 검진항목 정보 제공을 주요 방향으로 제시했다. 특히 건강검진 정확도와 효율성 향상을 위한 디지털·AI 기술 활용을 목표로 명시했다. 폐암서 유방암·흉부 방사선으로 확대 검토 이번 계획에서 업계가 주목하는 영역은 영상 판독 보조다. 정부는 현재 폐암 검진기관 70개소에 AI-CAD 활용을 지원하고 있으며, 이번 계획에서 유방암 검사와 흉부 방사선 검사로 확대를 검토하겠다고 밝혔다. 정책 문구는 아직 '확대 검토' 단계지만, 국가검진에서 AI 판독 보조 적용 범위가 폐암 CT에서 유방촬영, 흉부 방사선 검사 등으로 넓어질 수 있다는 점에서 관련 기업에는 실질적인 기회로 해석된다. 대표적으로 루닛은 유방촬영과 흉부 X-ray 분야 AI 판독 보조 솔루션을 보유하고 있고, 코어라인소프트는 폐암 CT 기반 AI 분석 솔루션으로 국가 폐암검진 영역에서 활용 경험을 쌓아온 기업으로 거론된다. 의료AI 업계 관계자는 "국가검진은 솔루션을 한두 병원에 설치하는 것과 다르다"며 "대규모 반복 검사 환경에서 실제 판독 흐름에 들어가고, 의료진이 쓰고, 결과가 쌓인다는 점에서 의미가 크다"고 말했다. 다만 이번 정책을 단순 매출 수혜로만 보기에는 이르다. 정부 계획의 무게중심은 AI 솔루션 구매 확대보다 실제 검진 현장에서 효과를 평가하고 도입 근거를 축적하는 데 있다. 종합계획은 AI 기술 활용 시 검진 이득, 비용 대비 효과, 정확도 향상 등을 종합적으로 평가하고, 이를 최종 도입 판단을 위한 근거자료로 활용하겠다고 제시했다. AI 영상 판독 보조 역시 실증 데이터와 효과 평가 결과를 기반으로 국가검진 도입을 검토하는 구조다. 이는 국가검진 진입이 곧바로 대규모 매출이나 보상체계 확정으로 이어진다는 의미는 아니다. 오히려 국가검진이라는 공공 시스템 안에서 정확도 개선, 비용효과, 의료진 업무 흐름 적합성을 입증해야 하는 시험대에 가깝다. 업계에서는 이 지점을 긍정적으로 본다. 의료AI가 병원별 개별 도입을 넘어 공공검진 인프라 안에서 쓰인다는 레퍼런스 자체가 국내외 사업 확장에 중요한 근거가 될 수 있기 때문이다. 또 다른 의료AI 업계 관계자는 "기업 입장에서 당장 큰 매출이 발생하지 않을 수도 있지만 국가검진 진입은 대중화 측면에서 의미가 크다"며 "B2G 사업은 확장 과정에서 레퍼런스가 중요한데, 국가 단위 검진에서 활용 경험을 쌓는 것은 해외에서도 설명력이 있는 자료가 될 수 있다"고 밝혔다. 해외 공략에도 낙수효과 기대 국내 국가검진 레퍼런스는 해외 사업과도 맞물린다. 루닛의 경우 중동 등 해외 공공의료 시장 공략 흐름과 맞물려 국가검진 AI 판독 확대가 긍정적인 레퍼런스로 작용할 수 있다. 유방암 검진은 국가별 공공검진 체계와 밀접하게 연결된 영역이다. 국내 국가검진에서 유방촬영 AI 판독 보조 활용 근거가 쌓이면 해외 공공검진 시장에서 '국내 국가검진 적용 경험'이라는 메시지를 가져갈 수 있다. 코어라인소프트도 비슷한 구조다. 회사는 올 초 독일 등 해외의 주요 폐암검진 프로젝트를 중심으로 레퍼런스를 확장하는 전략을 제시해왔다. 독일 폐암검진 시장에서는 검진 확대와 함께 AI 기반 판독·품질관리·추적관리 수요가 커질 가능성이 거론된다. 다만 국가검진 AI 판독 확대가 모든 의료AI 기업에 동일한 기회로 작용하는 것은 아니다. 국가검진은 공공재정이 투입되는 영역인 만큼 성능뿐 아니라 비용 대비 효과, 사후관리 연계, 의료진 수용성까지 함께 검증된다. 정부도 신규 검진항목에 대해 건강검진원칙 충족 여부, 사회적 요구, 재정부담 등을 고려해 시범운영 여부를 결정하고, 이후 실증자료를 기반으로 타당성을 평가한 뒤 최종 도입 여부를 판단하는 구조를 제시했다. 이 때문에 업계에서는 일회성 설치형 모델보다 사용량 기반 SaaS 모델, 장기 운영성과, 지역의료 인프라와의 연결성이 더 중요해질 것으로 보고 있다. 의료AI 업계 관계자는 "의료AI 시장의 질문은 더 이상 AI가 병원에서 쓰일까가 아니라 어떤 AI가 의료 인프라를 실제로 움직일 수 있느냐로 바뀌고 있다"며 "정책 적합성과 다국가 검진 네트워크 운영 경험을 갖춘 기업들이 차세대 의료AI 시장에서 유리한 위치를 점할 수 있다"고 말했다.

[데일리팜=황병우 기자]뷰노가 중동 지역 첫 수출 성과를 확보하고 글로벌 의료 인공지능(AI) 시장 공략에 속도를 낸다. 의료 AI 기업 뷰노(대표 이예하)는 최근 태국과 이집트에서 열린 글로벌 의료행사에 참가해 주요 솔루션을 소개하고, 이집트 헬스케어 전문기업 헬스아레나(Health Arena)와 휴대용 심전계 판매계약을 체결했다고 1일 밝혔다. 뷰노는 지난달 9일부터 12일까지 중동·아프리카 최대 심장 분야 학술대회인 CardioAlex에서 헬스아레나와 공동 부스를 운영하고 AI 기반 휴대용 심전도 측정 의료기기 HATIV P30을 전시했다. HATIV P30은 6유도 기반 심전도 측정 의료기기다. 회사 측은 다수 연구를 통해 성능을 확인했으며, 유럽 CE-MDR, 영국 UKCA, 이집트, 인도네시아 등 글로벌 인허가를 기반으로 현지 관계자들의 관심을 받았다고 설명했다. 뷰노는 헬스아레나와 이집트, 아랍에미리트, 사우디아라비아, 쿠웨이트, 이라크 등 5개국에 대한 HATIV P30 독점 판매계약을 체결했다. 이번 계약은 뷰노의 중동 지역 첫 수출 성과다. 중동 지역은 원격의료 도입 확대와 의료 접근성 개선 수요가 맞물리며 관련 솔루션 도입이 늘고 있는 시장으로 꼽힌다. 뷰노는 현지 파트너십을 통해 제품 공급 기반을 마련한 만큼, 중동 시장 진출을 본격화한다는 계획이다. 태국에서는 안저영상 진단 보조 AI 솔루션을 소개했다. 뷰노는 지난달 4일부터 6일까지 태국에서 열린 제38회 아시아-태평양 백내장굴절수술학회(APACRS)에 참가해 태국 파트너사 Hollywood International(HTT)과 공동 부스를 운영했다. 현장에서는 AI 기반 안저영상 진단 보조 의료기기 VUNO Med-Fundus AI를 중심으로 제품의 임상 활용성과 시장성을 알렸다. 회사는 이번 학회를 계기로 태국 공립병원과 클리닉을 중심으로 제품 도입 논의가 본격화될 것으로 기대하고 있다. Fundus AI는 안저 영상을 분석해 질환 진단에 필요한 12가지 비정상 소견의 유무를 제시하는 AI 의료기기다. 뷰노는 해당 솔루션을 기반으로 동남아를 비롯해 유럽과 중동 시장 진출을 추진할 계획이다. 이예하 뷰노 대표는 "이번 해외 의료행사 참가를 통해 자사 솔루션에 대한 현지의 높은 관심을 확인했다"며 "중동에서의 첫 수출 성과를 기반으로, 다수의 연구를 통해 검증된 제품 경쟁력과 현지 파트너십을 앞세워 글로벌 시장 진출에 속도를 낼 계획"이라고 말했다. 한편 뷰노는 AI 기반 심정지 예측 의료기기 VUNO Med-DeepCARS를 중심으로 해외시장 공략을 이어가고 있다. 유럽 최대 의료기관인 샤리테(Charité) 병원과 DeepCARS 연구에 착수했으며, 독일 의료정보시스템 기업 메살보(Mesalvo)와 시스템 연동을 완료해 현지 의료기관 도입 기반을 마련했다. 이외에도 중동, 남미, 동남아 지역 등에서 자사 솔루션에 대한 대리점 계약과 현지 병원 기술 검증(PoC)을 진행하고 있다.

[데일리팜=황병우 기자]뉴로핏이 보건복지부 AI 기반 진료시스템 지원 사업을 통해 주요 권역거점병원 3곳의 의료 AI 솔루션 공급사로 선정됐다. 뇌 질환 진단·치료 인공지능(AI) 전문기업 뉴로핏은 울산대학교병원, 경상국립대학교병원, 전남대학교병원에 의료 AI 솔루션을 공급한다고 16일 밝혔다. 이번 사업은 권역책임의료기관이 실제 의료 현장에서 활용 가능한 AI 진료시스템을 도입하도록 지원하는 사업이다. 국민의 안전한 의료 서비스 이용을 목표로 추진된다. 뉴로핏은 울산대학교병원에 치매 치료제 처방, 치료 효과와 부작용을 모니터링할 수 있는 소프트웨어 '뉴로핏 아쿠아 AD(Neurophet AQUA AD)'와 PET 영상 정량 분석 소프트웨어 '뉴로핏 스케일 펫(Neurophet SCALE PET)'을 공급한다. 경상국립대학교병원에는 '뉴로핏 아쿠아 AD'를, 전남대학교병원에는 '뉴로핏 스케일 펫'을 각각 공급한다. 회사는 이번 사업 선정을 계기로 권역거점병원과 상급종합병원 중심의 공급 확대에 나설 계획이다. 특히 구독 중심 매출 확대를 통해 사업 구조 전환에도 속도를 낸다는 방침이다. 빈준길 뉴로핏 공동대표는 "주요 권역거점병원에 '뉴로핏 아쿠아 AD'와 '뉴로핏 스케일 펫'을 공급함으로써 알츠하이머병 치료제 처방 관련 영상 분석 분야에서 제품 경쟁력을 입증하고 있다"며 "이를 기반으로 국내 상급종합병원을 중심으로 제품 공급 확대에 나서겠다"고 말했다.

[데일리팜=황병우 기자]미소정보기술이 연세대학교 미래캠퍼스와 의료AI·피지컬AI 분야 실무 인재 양성에 나선다. 미소정보기술은 연세대학교 미래캠퍼스 AI부트캠프사업단과 AI 기술 기반 첨단산업 분야 미래 인재 양성을 위한 산학협력을 추진한다고 12일 밝혔다. 이번 협력은 의료데이터 분석, 의료AI, 피지컬AI 등 현장 수요가 커지는 분야를 중심으로 교육과 실무 프로젝트를 연계하는 방식으로 진행된다. 양측은 공동 교육과정 개발, 산학협력 프로젝트 운영, 현장 중심 실습 교육 등을 추진할 계획이다. 연세대학교 미래캠퍼스 AI부트캠프사업단은 '현장 데이터 기반 지역 산업 맞춤형 AI 전문인력 양성'을 목표로 운영된다. 미소정보기술은 의료·제조 분야 특화 AI 플랫폼과 데이터 활용 기술을 교육과정에 접목해 교육생들이 실제 산업 데이터를 기반으로 문제를 분석하고 해결할 수 있도록 지원할 예정이다. 연세대학교 미래캠퍼스는 의료데이터 분석, 의료AI, 피지컬AI를 부트캠프 특화 교육 분야로 선정했다. 원주시가 보유한 디지털헬스케어 산업 기반과 의료기관·공공기관 집적 환경도 교육 과정에 활용할 계획이다. 부트캠프는 올여름부터 몰입형 교과목을 운영하고, 기업 참여형 실무 프로젝트를 확대한다. 사업에는 소프트웨어학부를 비롯한 6개 학과와 AI·헬스케어 분야 28개 기업이 참여한다. 미소정보기술은 대표 참여기업으로 참여한다. 연세대학교 미래캠퍼스는 이번 사업을 통해 연간 260명 규모의 실무형 AI 인재를 양성하고, 지역 기업의 AI 인재 수요 대응과 의료·로봇 기반 미래산업 경쟁력 강화를 추진할 예정이다. 미소정보기술은 의료기관 대상 AI 기반 멀티모달 의료데이터 플랫폼과 임상연구지원 솔루션을 공급해 왔다. 제조 분야에서도 AI 오케스트레이션, 에이전틱AI, VLM OCR, AI팩토리 등 기술을 활용한 사업을 전개하고 있다. 회사는 이 같은 산업별 경험을 바탕으로 도메인 전문가 멘토링과 현장 프로젝트를 제공할 예정이다. 교육생들은 의료, 제조, 바이오헬스케어, 로봇 등 다양한 산업 분야의 과제를 수행하게 된다. 조영래 연세대학교 미래캠퍼스 AI부트캠프사업단장은 "AI 기술이 산업 전반을 재편하는 시대에 대학의 역할은 더욱 중요해지고 있다"며 "산학협력을 바탕으로 현장 실무 역량을 갖춘 핵심 인재를 양성하고 지속가능한 AI 교육 생태계 조성에 힘쓰겠다"고 말했다. 남상도 미소정보기술 대표는 "AI 시대의 경쟁력은 기술 자체보다 이를 현장에서 활용해 새로운 가치를 창출할 수 있는 인재 확보에 달려 있다"며 "연세대학교 미래캠퍼스와 함께 산업 현장과 교육을 연결하는 실무형 AI 인재 양성 모델 구축을 통해 의료AI와 피지컬AI 분야의 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

[데일리팜=차지현 기자] 인공지능(AI) 반도체 기업 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 방한을 계기로 국내 제약·바이오 기업과 엔비디아의 연결고리도 주목받고 있다. 이번 황 CEO 일정에 SK바이오팜과 루닛 등 바이오·의료 AI 기업이 직간접적으로 참여하면서 엔비디아의 국내 협력 범위가 바이오 분야로 확대할 가능성에 관심이 쏠린다. 최윤정·매디슨 황 4개월 새 두 차례 만남…바이오 협력 가능성 부상 10일 제약·바이오 업계에 따르면 황 CEO는 지난 7일 서울 강남구 깐부치킨에서 최태원 SK그룹 회장과 만찬 회동을 가졌다. 이날 자리에는 곽노정 SK하이닉스 사장과 정재헌 SK텔레콤 사장, 정석근 SK텔레콤 AI CIC장 등 SK 주요 경영진과 제프 피셔 엔비디아 수석부사장, 황 CEO 장녀인 매디슨 황 엔비디아 수석이사 등이 참석했다. 최 회장 장녀인 최윤정 SK바이오팜 전략본부장도 자리를 합류했다. 최 본부장은 황 CEO가 자리를 떠난 이후 남편과 함께 매장을 찾아 매디슨 황 수석이사와 교류한 것으로 전해진다. 최 회장과 황 CEO의 만남에 이어 양사 2세 경영진 간 만남도 성사되면서 SK와 엔비디아의 협력 관계가 차세대 경영진으로까지 이어지는 모습이다. 황 CEO는 엔비디아 공동 창업자이자 현재 회장 겸 CEO다. 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 기업으로 출발했지만 AI 학습과 추론에 필요한 고성능 연산 수요가 급증하면서 글로벌 AI 인프라 시장의 핵심 기업으로 성장했다. 현재는 GPU뿐 아니라 AI 서버와 네트워크, 클라우드, 로봇·자율주행 플랫폼까지 사업 영역을 넓히고 있다. 황 CEO는 지난 5일 한국에 입국해 4박5일간 일정을 소화한 뒤 9일 출국했다. 이번 방한은 차세대 AI 반도체 공급망을 점검하고 국내 기업과 AI 데이터센터, 로보틱스, 자율주행, 클라우드 등 협력 범위를 확대하기 위한 행보로 풀이된다. 황 CEO는 방한 기간 최 회장을 비롯해 구광모 LG그룹 회장, 정의선 현대자동차그룹 회장, 이해진 네이버 이사회 의장 등을 잇달아 만났다. 이번 '깐부 회동'에 참석한 최 본부장은 1989년생으로 최 회장 장녀로 현재 SK바이오팜 미래 전략을 총괄하고 있다. 최 본부장은 미국 시카고대에서 생물학을 전공하고 스탠퍼드대에서 생명정보학 석사 과정을 마쳤다. 베인앤드컴퍼니 등을 거쳐 SK바이오팜에 합류한 이후 전략투자와 사업개발 업무를 담당했고 2023년 말 사업개발본부장으로 승진했다. 지난해 말 조직개편에서는 전사 중장기 전략과 사업 포트폴리오, 글로벌 성장전략, 신사업 검토를 총괄하는 전략본부장으로 선임됐다. 최 본부장과 매디슨 황 수석이사의 만남은 이번이 처음이 아니다. 최 본부장은 지난 2월 미국 캘리포니아 산타클라라에서 열린 최 회장과 황 CEO의 만찬에도 참석했다. 당시에도 매디슨 황 수석이사와 양사 주요 임직원이 자리를 함께했다. 두 사람이 불과 4개월 사이 미국과 한국에서 두 차례 만난 것으로 일회성 친분을 넘어 양사 미래 사업을 담당하는 인사 간 교류가 이어지고 있다는 점에서 눈길을 끈다. 최태원 회장과 황 CEO에 이어 양가 2세 간 교류까지 이어지고 있다는 점에서 SK와 엔비디아의 협력 관계가 중장기적으로 바이오 사업으로 확대될 가능성도 거론된다. 아직 구체적인 공동사업이나 기술협력이 공식화된 것은 아니지만 양사의 기존 협력 관계를 토대로 바이오 분야까지 접점을 넓힐 수 있다는 시각이다. 특히 SK바이오팜이 AI 신약개발과 디지털 헬스케어를 핵심 성장축으로 육성하고 있는 만큼 향후 엔비디아의 컴퓨팅 인프라와 플랫폼을 활용한 협업으로 이어질 수 있다는 기대가 나온다. 루닛·메디컬아이피, 엔비디아 리셉션 참석…의료 AI·디지털 트윈 영토 확장 SK바이오팜뿐 아니라 루닛과 메디컬아이피 등 국내 바이오·의료AI 기업도 황 CEO 방한 행사에서 엔비디아와 협력 기회를 모색했다. 루닛은 지난 8일 서울 신라호텔에서 열린 엔비디아의 '코리아 AI 에코시스템 리셉션'에 의료AI 분야 대표 기업으로 참석했다. 이 행사는 젠슨 황 CEO 방한을 계기로 엔비디아가 국내 AI 인프라와 소프트웨어, 로봇, 의료 분야의 주요 기업과 기관을 초청해 협력 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 루닛에서는 유성원 최고기술책임자가 참석해 의료 특화 파운데이션 모델과 국가 단위 암 검진 사업 경험을 소개했다. 루닛은 엔비디아 측과 각국 의료 데이터와 인구 특성을 반영한 소버린 의료AI 구축, 의료 특화 모델의 글로벌 확장, 엔비디아 컴퓨팅 인프라 활용 방안 등을 논의했다. 메디컬아이피도 같은 행사에 참석해 자사의 의료 디지털트윈 기술을 선뵀다. 메디컬아이피는 컴퓨터단층촬영(CT)과 자기공명영상(MRI), 엑스레이 등 의료영상을 AI로 분석해 장기와 혈관을 3차원으로 구현하는 기술을 보유한 기업이다. 엔비디아의 디지털트윈 플랫폼 '옴니버스'를 자체 의료영상 소프트웨어 '메딥프로'에 연동해 의료진이 가상 공간에서 환자 의료영상을 실시간으로 3D 모델링하고 분석할 수 있는 기술을 개발해왔다. 이날 행사에는 박상준 메디컬아이피 대표가 참석해 AI 건강 스크리닝 플랫폼 '딥캐치' 시리즈와 가상현실(VR) 기반 디지털트윈 해부 플랫폼 '메딥박스'를 소개했다. 박 대표는 의료영상 기반 디지털트윈 기술의 정밀의료·교육·로보틱스 분야 활용 방안과 엔비디아 플랫폼을 접목한 글로벌 사업 확대 방향 등을 공유했다. 엔비디아와 국내 바이오·의료 AI 기업 간 접점은 이전부터 이어지고 있다. 엔비디아의 글로벌 스타트업 육성 프로그램 '엔비디아 인셉션'이 대표적이다. 엔비디아 인셉션은 AI와 데이터 사이언스, 고성능 컴퓨팅 분야 스타트업에 소프트웨어개발도구(SDK)와 기술 교육, 전문가 자문, 투자자 네트워크 등을 제공하는 프로그램이다. 루닛과 퍼스트바이오테라퓨틱스가 이 프로그램을 통해 엔비디아 생태계에 참여하고 있다. 루닛은 2017년 엔비디아 인셉션 어워드에서 사회적 영향력이 높은 글로벌 AI 스타트업으로 선정된 이후 엔비디아와 관계를 이어왔다. 퍼스트바이오는 지난해 7월 엔비디아 인셉션에 합류했다. 이 회사는 엔비디아의 소프트웨어개발도구와 생성형 AI 신약개발 플랫폼 '바이오니모'(BioNeMo)를 단백질 구조 예측과 후보물질 생성에 적용해 저분자화합물 기반 신약 발굴 플랫폼을 고도화하고 있다. 약물 설계 정확도와 예측 신뢰도를 높이고 엔비디아 개발진의 기술 피드백을 통해 자체 AI 모델을 정교화한다는 구상이다. 정부 지원 사업을 통해 엔비디아 기술을 활용하는 사례도 늘고 있다. 과학기술정보통신부는 지난해 말 루닛과 한국과학기술원(KAIST)이 각각 주도하는 의료·바이오 특화 AI 파운데이션 모델 컨소시엄을 수행팀으로 선정하고 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU)를 각각 256장씩 지원하기로 했다. 루닛 컨소시엄에는 SK바이오팜과 아이젠사이언스, 스탠다임 등이 참여하며 KAIST 컨소시엄에는 히츠와 머크 등이 합류해 단백질 구조와 약물 결합력 예측 모델을 개발하고 있다. 국내 바이오기업이 다수 참여 중인 일라이 릴리의 AI 신약개발 플랫폼 '릴리 튠랩'도 엔비디아 생태계와 맞닿아 있다. 튠랩은 릴리가 수십 년간 축적한 신약개발 데이터와 AI·머신러닝 모델을 외부 바이오기업이 활용할 수 있도록 구축한 연합학습 기반 플랫폼이다. 참여 기업은 자체 데이터를 외부로 넘기지 않고도 릴리의 예측 모델을 활용해 후보물질의 약물동태와 안전성, 전임상 개발 가능성 등을 검증할 수 있다. 국내에서는 아리바이오와 퍼스트바이오테라퓨틱스, 파로스아이바이오가 튠랩에 참여 중이다. 신약개발 핵심 기술로 떠오른 AI…글로벌 빅파마 협업 본격화 엔비디아가 제약·바이오 산업에 주목하는 이유는 AI가 신약개발의 속도와 효율을 좌우하는 핵심 기술로 부상했기 때문이다. 신약개발은 후보물질 발굴부터 전임상과 임상시험, 허가까지 막대한 시간과 비용이 투입되는 고위험 산업이다. 초기 단계에서 방대한 생물학·화학 데이터를 분석해 유망 후보를 선별하고 실패 가능성을 낮추는 일이 중요한 만큼 대규모 연산과 정교한 예측 기술이 필요하다. 엔비디아는 이러한 수요를 GPU와 AI 서버, 클라우드, 소프트웨어를 아우르는 자사 기술로 흡수할 수 있다고 판단, 제약·바이오를 차세대 핵심 시장으로 보고 있다는 분석이다. 글로벌 제약·바이오 업계에서는 엔비디아와 협업이 이미 연구 프로젝트를 넘어 전사 AI 인프라 구축 단계로 확대됐다. 가장 최근에는 로슈가 지난 3월 미국과 유럽 사업장에 엔비디아 블랙웰 GPU 2176개를 추가 배치했다. 기존 물량을 포함하면 총 3500개 규모다. 로슈는 이를 기반으로 하이브리드 클라우드 방식의 'AI 팩토리'를 구축해 신약·진단 개발과 임상시험, 디지털병리, 생산 분야에 활용할 계획이다. 자회사 제넨텍의 생성형 AI 신약개발 체계인 '랩 인 더 루프'에도 바이오니모를 적용한다. 일라이 릴리와 엔비디아는 지난 1월 향후 5년간 최대 10억달러를 공동 투자하는 AI 공동혁신연구소 설립을 발표했다. 양사 연구진은 샌프란시스코 지역에서 생물학·화학 파운데이션 모델과 자율실험 시스템을 개발한다. AI가 실험을 설계하고 로봇이 실험을 수행한 뒤 결과를 다시 모델 학습에 반영하는 24시간 연속 연구체계 구축이 목표다. 적용 범위도 신약 발굴에서 임상개발과 제조, 공급망 디지털트윈으로 확대한다. 노보 노디스크는 지난해 6월 엔비디아와 덴마크 AI혁신센터의 슈퍼컴퓨터 '게피온'을 활용하는 협력을 발표했다. 단일세포 데이터를 기반으로 약물 후보에 대한 세포 반응을 예측하고 약물로 개발하기 적합한 분자를 설계하는 AI 모델을 개발한다. 자체 과학문헌을 학습한 바이오의학 대규모언어모델 구축도 추진 중이다. 로슈 자회사 제넨텍은 2023년 엔비디아와 전략적 연구협력 계약을 맺었다. 제넨텍의 독자 AI·머신러닝 모델을 엔비디아 DGX 클라우드와 바이오니모에서 최적화하고 대규모로 확장하는 내용이다. 실험 결과를 AI 모델에 반영하고 모델이 예측한 결과를 다시 실험으로 검증하는 '랩 인 더 루프' 체계 고도화가 핵심이다. 암젠은 바이오니모를 자체 항체 데이터로 학습해 치료용 단백질 발굴에 활용하고 있다. 회사는 분자 스크리닝과 최적화를 위한 AI 모델 5개의 학습 기간을 기존 약 3개월에서 수주 수준으로 줄였다는 게 회사 측 설명이다. 이외 GSK는 2020년 런던 AI 연구소에 엔비디아 DGX A100과 신약개발 소프트웨어를 도입해 유전체·임상 데이터 기반 신약·백신 후보물질 발굴에 나섰다. 아스트라제네카도 당시 엔비디아의 영국 AI 슈퍼컴퓨터 'Cambridge-1' 초기 활용 기업으로 참여했다. 이번 황 CEO 방한을 계기로 엔비디아와 국내 바이오·의료AI 기업 간 협업 논의도 한층 활발해질 것이라는 전망도 나온다. 글로벌 제약사가 엔비디아의 GPU와 AI 플랫폼을 신약 발굴부터 임상, 생산까지 적용하는 가운데 국내에서도 의료AI와 디지털트윈, 신약개발 분야를 중심으로 활용 사례가 확산하고 있어서다. 향후 국내 기업과 엔비디아의 관계가 기술 활용을 넘어 공동 연구와 사업화로 이어질지 주목된다.

[데일리팜=황병우 기자]루닛이 엔비디아가 주최하는 AI 생태계 간담회에 참석해 의료 특화 파운데이션 모델을 기반으로 글로벌 협력 가능성을 모색한다. 의료 인공지능 기업 루닛은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자 방한을 계기로 8일 서울 신라호텔에서 열리는 엔비디아의 'AI 에코시스템 간담회'에 초청받아 참석한다고 8일 밝혔다. 이번 간담회는 엔비디아가 국내 AI 인프라 생태계를 이끄는 주요 기업·기관 리더를 초청해 마련한 행사다. 엔비디아가 각국 정부와 국가 단위 AI 인프라, 이른바 '소버린 AI(Sovereign AI)'를 구축해 나가는 흐름 속에서 개최된다. 소버린 AI는 한 국가가 자국의 인프라, 데이터, 인재를 기반으로 AI를 자체적으로 개발하고 운영하는 역량을 의미한다. 최근 AI 경쟁이 개별 기업 단위를 넘어 국가 인프라 경쟁으로 확장되면서 각국의 AI 자립 역량이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 루닛은 의료AI 분야를 대표해 이번 간담회에 참석한다. 회사는 젠슨 황 CEO 등 엔비디아 관계자들과 만나 국가 단위 검진 프로그램 운영 경험을 바탕으로 의료 특화 파운데이션 모델의 글로벌 협력 가능성을 논의할 예정이다. 루닛은 국내 산·학·연·병 23개 기관과 컨소시엄을 구성해 '의과학 특화 파운데이션 모델'을 정부 과제로 개발하고 있다. 최근에는 첫 결과물인 'L1'을 오픈소스로 공개했다. 회사에 따르면 L1은 임상 추론과 의료 의사결정 지원에 특화된 모델이다. 적은 연산량으로 높은 성능을 낼 수 있는 효율적 구조를 채택했으며, 오픈AI의 의료AI 벤치마크인 'HealthBench' 등 주요 글로벌 의료AI 벤치마크 평가에서 앞선 성능을 나타냈다는 설명이다. 루닛은 유럽, 중동, 아시아, 호주 등 전 세계 10여 개국에서 국가·공공 단위 암 검진 사업을 수주하며 대규모 의료AI 현장 운영 경험을 축적해왔다. 최근에는 기존 암 검진 AI 솔루션을 넘어 의과학 특화 파운데이션 모델로 사업 영역을 확장하고 있다. 이날 간담회에 참석하는 유성원 루닛 최고기술책임자는 "소버린 AI가 의료 영역으로 확장되면서 각국은 자국의 의료 데이터와 인구 특성을 반영한 신뢰할 수 있는 AI를 필요로 하고 있다"며 "루닛은 개방형 의료 파운데이션 모델과 국가 단위 검진 현장에서 축적한 경험을 바탕으로, 글로벌 파트너들과 협력해 의료AI 생태계 발전에 기여하겠다"고 말했다. 한편 루닛은 2017년 엔비디아의 스타트업 육성 프로그램인 'NVIDIA Inception Awards'에서 세계에서 가장 사회적으로 영향력 있는 글로벌 5대 AI 스타트업에 선정된 바 있다.

[데일리팜=황병우 기자]뉴로핏이 국제 정보보안 인증을 확보하며 의료 인공지능 사업의 데이터 보호 체계를 강화했다. 의료영상 데이터와 개인정보를 다루는 의료AI 산업에서 정보보호와 개인정보 관리 역량이 중요해지는 가운데, 글로벌 협업 확대를 위한 신뢰 기반을 높인다는 구상이다. 뇌 질환 진단·치료 인공지능 전문기업 뉴로핏은 국제표준화기구의 정보보호 관리체계 인증인 'ISO 27001'과 개인정보보호 관리체계 인증인 'ISO 27701'을 획득했다고 2일 밝혔다. 뉴로핏은 이번 인증 획득을 통해 의료영상 데이터와 개인정보를 관리하기 위한 정보보호 및 프라이버시 관리 체계를 구축했다고 설명했다. 회사는 뇌 MRI와 PET 영상 기반 의료AI 솔루션, 이미징 CRO 사업 등을 운영하는 과정에서 요구되는 데이터 보호 역량과 책임성을 강화했다는 입장이다. 'ISO 27001'은 정보보호 관리체계에 관한 국제표준이다. 조직이 보유하거나 처리하는 정보 자산의 보안 위험을 체계적으로 관리하기 위한 요구사항을 규정한다. 정보보호 정책, 접근통제, 위험평가, 침해사고 대응 등 전반적인 보안 운영 체계를 평가해 인증을 부여한다. 'ISO 27701'은 개인정보보호 관리체계에 대한 국제표준이다. 조직이 개인정보와 개인식별정보를 안전하게 처리하고 관리하기 위한 요구사항과 가이드라인을 제공한다. 의료AI 산업에서는 데이터 보안과 개인정보 보호가 기술 경쟁력과 함께 핵심 신뢰 요소로 꼽힌다. 특히 의료영상 데이터, 임상시험 관련 데이터, 환자 정보를 활용하는 사업에서는 정보보호 체계가 국내외 파트너십과 사업 확장에 영향을 미치는 요소로 작용할 수 있다. 뉴로핏은 이번 인증을 기반으로 글로벌 제약사, 의료기관, 연구기관과의 협업 확대에도 속도를 낼 계획이다. 의료AI 솔루션과 이미징 CRO 사업을 함께 전개하는 만큼, 데이터 보호 역량을 글로벌 사업 추진의 기반으로 삼겠다는 설명이다. 빈준길 뉴로핏 공동대표는 "의료AI 산업에서는 정보보안과 개인정보 보호 체계가 기업 신뢰성과 직결되는 핵심 경쟁력"이라며 "이번 ISO 27001 및 27701 인증 획득을 계기로 글로벌 수준의 데이터 보호 체계를 더욱 고도화하고, 국내외 고객과 파트너가 신뢰할 수 있는 의료AI 플랫폼 환경을 구축해 나가겠다"고 말했다.

[데일리팜=최다은 기자] 국내 제약업계가 의료 인공지능(AI)을 병·의원 현장과 연계하는 디지털 헬스케어 전략에 속도를 내고 있다. 단순 솔루션 도입을 넘어 실제 진료 흐름에 접목하는 ‘현장형 AI’ 경쟁이 본격화되 대웅제약이 선제적으로 시장을 개척하고 있는 가운데 유한양행의 추격이 주목된다. 대웅제약 ‘씽크’ 중심 스마트병원 확장 가속 대웅제약은 병원 현장 중심의 AI 솔루션 확산을 통해 빠르게 존재감을 키우고 있다. 씨어스와 함께 2가지 사업을 함께 하고 있다. 웨어러블 심전도 검사 솔루션 '모비케어(mobiCARE)'와 AI 기반 병상 모니터링 시스템 '씽크(thynC)'다. 이중 씽크는 웨어러블 기기를 통해 심전도, 산소포화도, 호흡수 등 주요 생체신호를 24시간 수집·분석하고, 이상 징후 발생 시 의료진에게 실시간으로 알림을 제공하는 구조다. 씽크 누적 수주는 1만7000개를 돌파했고 누적 6000병상 이상의 운영 레퍼런스를 확보했다. 올해 추가 설치된 병원을 포함하면 규모는 더 커질 전망이다. 대웅제약은 여기에 AI 의무기록 자동화까지 결합하며 ‘스마트병원 패키지’를 구축하고 있다. 최근 퍼즐에이아이와 협력해 음성인식 기반 의료 솔루션 ‘CL Note’를 전국 병·의원에 공급하기로 했다. 유통·영업·마케팅은 대웅제약이, 개발과 기술 지원은 퍼즐에이아이가 맡는 구조다. CL Note는 진료기록, 간호기록, 환자-의료진 간 커뮤니케이션 기능을 통합한 플랫폼이다. 음성 기반 실시간 기록이 가능한 것이 특징이다. 환자가 음성으로 요청을 전달하는 스마트콜벨 기능까지 포함돼 병동 내 커뮤니케이션 효율을 높일 수 있다. 대웅제약은 이러한 솔루션을 ‘씽크’와 연계해 입원환자 모니터링, 의무기록 자동화, 환자 요청 관리 기능을 하나로 묶는 통합 스마트병원 체계를 구축한다는 구상이다. 유한양행 ‘메모큐’ 기반 의료 현장 공급 본격 반면 유한양행도 병원 현장 적용을 본격화하며 추격에 나섰다. 유한양행은 디지털 헬스케어 기업 휴이노와 협력해 AI 텔레메트리 솔루션 ‘메모큐’를 상용화하고 에이치플러스 양지병원에 공급을 시작했다. 간호·간병통합서비스 병동을 중심으로 약 100개 병상에 적용될 예정이다. 메모큐는 입원 환자의 심전도 데이터를 실시간으로 분석해 이상 징후를 조기에 감지하고 의료진의 신속한 의사결정을 지원하는 AI 기반 모니터링 시스템이다. 기존 중환자실에 국한됐던 실시간 감시 기능을 일반 병동까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 별도의 네트워크 장비 없이 기존 병원 와이파이 인프라를 그대로 활용할 수 있어 도입 부담을 낮춘 점이 강점으로 꼽힌다. 여기에 초소형 웨어러블 심전계 ‘메모 패치 M’을 적용해 환자 편의성과 안전성을 동시에 확보했다. 업계에서는 의료AI 경쟁의 핵심으로 현장 데이터 확보를 꼽고 있다. 실제 병원에서 얼마나 널리 활용되고, 이를 통해 데이터를 축적·고도화 하느냐에 시장 주도권이 갈릴 수 있다는 분석이다. 기술과 솔루션 도입을 위해 외부 기업과의 협업도 점차 늘어날 것으로 전망된다. 또한 의료AI는 단일 기업이 모든 기술을 내재화 하기보다, 웨어러블 디바이스·데이터 분석·EMR·클라우드 등 다양한 영역의 전문 기업 간 협업을 통해 생태계를 구축하는 방식이 주류가 될 가능성이 크다. 이 과정에서 제약사의 역할도 단순 의약품 공급을 넘어 병원 운영 효율을 높이는 플랫폼 사업자로 확장되고 있다. 병·의원과 접점을 기반으로 데이터 수집, 서비스 제공, 치료 연계까지 아우르는 구조를 선점하는 방식이다. 업계 한 관계자는 “의료AI는 기술 자체보다 실제 병원에서의 활용성과 확장성이 중요하다”며 “병상 단위로 적용된 솔루션이 병원뿐만 아니라 의료 네트워크로 확산되는 과정에서 누가 먼저 표준을 만들고 데이터를 축적해 의료 현장 수요를 이끄냐가 시장 주도권을 좌우할 것”이라고 말했다.