최고기술경영인 인터뷰에서는 기술경영인과의 대담을 통해 생생한 경험을 바탕으로 최고기술경영인의 역할과 리더십 등을 알아봅니다.
독자적 ‘AI 기술’로 의료서비스 새 장을 열다!
생활에 도움이 되는 기술, 세상을 이롭게 하는 기업을 추구합니다!
공동 작성. 조원일 교수(홍익대학교 경영학과), 박은몽 전문작가(프리랜서)
뷰노(VUNO)는 2014년 불모지와도 같던 국내 의료 AI 분야에 뛰어들어 독자적인 기술력으로 신시장을 창출하면서 의료 AI 선도기업으로 성장해 왔다.
골 연령 측정 AI인 ‘뷰노메드 본에이지’가 의료용 AI 진단 소프트웨어로서는 국내 최초로 식품의약품안전처 허가를 받은 데 이어, 폐암 조기 진단을 돕는 ‘뷰노메드 체스트’, 치매 진단을 돕는 ‘뷰노메드 딥브레인’도 식품의약품안전처 허가를 받는 등으로 빠르게 영역을 넓혔다.
남다른 뷰노의 기술개발 스토리와 경영철학을 들어보았다.
AI, 의료진단의 판을 바꾸다
AI(Artificial Intelligence, 인공지능)가 화두다.
미래의 영역으로 여겨지던 AI가 생활 속으로 파고들어 다양한 분야에서 우리의 생활을 바꿔놓고 있다. 의료 분야에서도 그 변화는 이미 시작되었다.
AI가 족집게처럼 흉부 CT 영상에서 폐 결절을 잡아내 주고, 아슬아슬한 골든타임을 놓치면 생명을 잃게 되는 심정지의 위급상황이 발생할지 안 할지도 예측해 볼 수 있다.
고도로 지능화된 AI가 어린 아이의 뼈 나이는 몇 살이고 키는 언제까지 클 수 있을지, 혹은 고령에 접어든 어르신의 경우 치매 위험이 있는 것은 아닌지 등 궁금하고 우려되는 사항들을 미리 예측할 수만 있다면 얼마나 좋겠는가?
앞으로는 AI 기술을 통해 모두 가능해진다. 바로 뷰노의 독자적 AI 기술을 활용한다면 말이다.
뷰노는 AI 기반의 의료 솔루션 개발 기업으로서 창의적인 아이디어와 독자적 기술력으로 AI 기반 의료기기를 개발하면서 많은 주목을 받고 있다.
뷰노의 이예하 대표는 창업 초기부터 AI 기술을 의료 분야에 적용하여 X-ray, CT(전산화단층촬영기), MRI(자기공명영상촬영기)와 같은 영상의료 정보와 생리학적 신호 데이터 등 다양한 데이터를 분석하여 질병을 진단하는 데 도움을 주는 솔루션을 집중적으로 개발해 왔다.
이 대표는 뷰노가 의료 AI 분야에서 남다른 성과를 거둘 수 있게 된 데에는 국내 의료시장의 특수성도 한몫을 했다고 말한다.
“우리나라 의료 환경과 기술은 상당한 수준입니다. 세계적으로 높은 수준의 의료 환경으로 인정받고 있으며 의료데이터의 질도 우수하죠. 의료용 촬영 비용도 저렴해 타 국가에 비해 다량의 의료 영상 데이터가 축적되어 있습니다. 딥러닝은 좋은 데이터가 많을 때 좋은 결과가 나오니까 우리나라 의료 분야야말로 최적의 조건인 셈이죠. 더구나 종합병원이 서울에만 곳곳에 자리하고 있습니다. 종합병원 서너 군데 도는 데 반나절이면 충분하지요. 전 세계에 이런 곳이 과연 몇이나 될까요?”
뷰노는 이러한 의료 시장의 토대 위에 각종 의료용 진단 사진과 데이터를 분석해 의사들의 진단과 처방을 보조하는 다양한 소프트웨어를 개발 및 보급하면서 국내 의료진단의 패러다임을 조금씩 바꾸고 있는 것이다.
딥러닝 전문가의 도전, ‘뷰노’가 되다
이예하 대표는 2014년 12월 뷰노를 창업했다.
이 대표와 함께한 창업 멤버는 김현준 CSO(전략총괄부사장), 정규환 CTO(기술총괄부사장)인데, 그들의 공통분모는 바로 ‘딥러닝’ 기술이었다.
딥러닝은 기계를 학습시켜 사람처럼 지능을 갖게 하는 기술로 이를 통해 이미지, 영상, 음성 등을 분석할 수 있는데, 이 대표는 창업 전인 2012년에 삼성종합기술원(이하 삼성 종기원)에 들어가면서부터 본격적으로 딥러닝과 인연을 맺었다.
삼성종기원은 우리나라에서 딥러닝 기술이 탁월한 기관 중의 하나였다.
이 대표는 이곳에서 딥러닝과 관련된 응용 연구를 본격적으로 경험하면서 음성인식 엔진 원천 기술 개발에 성공을 하였고 더불어 딥러닝 상용화 성과와 미국 표준기술연구소(NIST)가 주최하는 세계검색콘퍼런스(TREC) 블로그 트랙 부문 우승이라는 기술적 성과를 거두기도 하였다.
공동창업 멤버들과의 인연도 그때 시작되었다.
김현준 CSO는 얼굴·동작·감정인식 분야 머신러닝 기술을 연구했고, 정규환 CTO도 머신러닝 산업공학을 전공한 전문가로서 모두 대기업의 머신러닝 개발자였다.
함께 연구하면서 키운 꿈이 공동창업으로까지 이어지게 된 것이다.
“삼성종기원에 근무할 당시 업무가 데이터 분석과 지능형 소프트웨어 개발이었습니다. 그때 딥러닝의 무한한 가능성과 가치를 발견하고 동료들과 창업을 결심하게 된 것이죠. 그러나 창업 당시만 해도 국내에서 딥러닝은 생소하기만 한 분야였습니다. 그렇지만 딥러닝이 미래사회에서 핵심 기술이 될 만큼 파급력 있다고 믿었기에 용감하게 창업에 뛰어들 수 있었습니다.”
딥러닝이나 AI 기술 관련 프로젝트에 대한 심도 있는 경험과 그 가치를 공유한 세 사람의 도전이 ‘뷰노’라는 이름으로 다시 태어난 것이다.
딥러닝이나 AI 기술을 더 가치 있는 일에 적용해 보고 싶었던 그들은 투자사를 찾아 나섰다.
단번에 성장가능성을 인정받아 창업 한 달 만에 본엔젤스, 퓨처플레이, 그리고 TIPS 등으로부터 투자받는 쾌거를 이루었다.
투자자들은 뷰노가 가진 기술의 무한한 잠재력을 알아보고 “아이템은 무엇이라도 좋다.”고 했지만 뷰노는 어떤 아이템에 도전할지에 대해 신중하게 검토했다. 그때 의료 분야가 눈에 들어왔다. 물론 그 사업화 과정은 쉽지 않았다.
“처음엔 정말 어려웠어요. 고군분투하던 중에 기회를 만났습니다. 대학시절 친한 친구 하나가 아산병원 영상의학과 일을 봐주고 있더군요. 그게 인연이 되어 대형병원의 빅데이터를 활용할 수 있는 기회를 잡을 수 있었습니다.”
그 일을 계기로 대형병원의 영상의학과, 의공학과 등과 협력하여 영상 딥러닝 연구실을 만들게 되었고, 의료진과 다양한 의료 AI 기술 적용 방안을 심층적으로 논의해 나가면서 기술개발을 구체화할 수 있었으며, 얼마 지나지 않아 ‘영상 딥러닝’의 기술력을 인정받을 수 있었다.
전문 의료진이 몇 달 동안 고민하며 풀었던 것보다 딥러닝이 수개월 동안 풀어낸 진단 결과의 정확도가 훨씬 높았던 것이다.
이러한 결과가 입증되자 다른 병원에서도 연락이 오게 되었고 여러 대형병원 현장에서 발생하는 문제를 파악하며 새로운 데이터를 충분히 축적할 수 있었다.
뷰노, 국내 최초 의료 AI 상용화에 성공
뷰노가 상용화하여 시판한 첫 제품은 ‘뷰노메드 본에이지(VUNO MedⓇ-BoneAge™)’이다.
AI로 골 연령을 판단해 성조숙증이나 저성장 진단을 돕는 의료영상분석 소프트웨어로서, X-ray 촬영 환자의 왼손 영상을 분석하여 뼈 나이를 진단해 준다.
이전에는 의사가 환자의 왼손 X-ray 영상을 미국 아동의 손과 손목의 X-ray 사진을 연령별로 구성한 서적인 G.P Atlas로 일일이 비교해야 하기 때문에 시간도 오래 걸리고, 때로는 판독 차이도 발생했다.
그러나 뷰노메드 본에이지가 있으면 판독 속도가 20~40% 정도 빨라지고 정확도도 10% 향상될 수 있다.
이러한 뷰노메드 본에이지를 개발하게 된 배경에 대해 이 대표는 이렇게 설명한다.
“골 연령 진단은 X-ray 촬영이 많이 이뤄지는 흉부, 경추 등의 진단보다 부가가치가 높음에도 불구하고 의료행위가 제대로 이뤄지지 않고 있다는 점에 착안했습니다. 병원과 의원급 의료기관을 조사해 보니, 종합병원은 매일 30~50건의 수골 X-ray 촬영을 하지만 바쁜 업무로 인해 일관적인 판독수준을 맞추기 어려웠고, 의원급 의료기관은 수골 X-ray의 촬영 건수가 적어, 판독 숙련도가 낮은 곳도 있었습니다. 그러한 문제 해결에 AI가 도움을 준다면 가능성이 있겠다고 판단한 것입니다.”
뷰노메드 본에이지는 종합병원의 바쁜 업무 문제, 의원급 의료기관의 일관되지 않은 숙련도 문제를 해결해 주면서 시장의 숨은 니즈를 끌어냈다.
투자 여력과 판독 건수에 따라 독립형 소프트웨어 설치부터, 판독 건수당 과금하는 클라우드 시스템까지 다양한 판매 모델을 시장조사를 통해 고안했다.
또, 병원과 협력해 골 연령 환자 데이터를 AI 엔진을 통해 자동으로 진단한 결과를 내놓는 서비스를 개발한 데 이어서 서울 대형병원과 3년의 시간 동안 X-ray 판독 노하우를 AI에 학습시켰다.
특히 AI가 스스로 인지·학습할 수 있도록 영상자료를 주기적으로 업데이트해 판독을 담당하는 의사와의 오차를 좁혀나갈 수 있도록 설계하였다.
이런 진단 능력을 인정받아 국내 최초로 식품의약품안전처로부터 ‘뷰노메드 본 에이지’가 의료영상 분석 소프트웨어 허가를 받았다.
AI 기술이 적용된 의료기기가 정부의 허가를 받은 건 국내 최초로서 향후 세계 AI 기반 의료기기 시장 진출의 신호탄이라는 점에서 더 의미가 있다.
의사보다 빠르고 정확한 AI, 의사를 돕다
이예하 대표는 뷰노메드 본에이지를 시작으로 다양한 AI 기반 의료진단 보조 제품과 서비스를 지속해서 출시하고 있다.
그중에서도 특히 주목받는 ‘뷰노메드 체스트 CT’는 저선량 흉부 CT(Low-Dose Computed Tomography)를 활용한 흉부 CT 검사 시 폐암 결절을 자동으로 탐지하는 의료진단 AI이다.
“이를 통해 판독자의 판독 효율을 높이고 초기에 폐암 결절을 놓치는 사례를 예방할 수 있습니다. 흉부 CT에서 최초 판독상 정상으로 보고되었던 환자 9,952명 중 결절이 있었던 환자 269명을 발견해 냈습니다. 그만큼 정확한 것이죠. 또한 최근 국가 암 검진에 폐암이 추가되면서 흉부 CT 판독에 대한 수요가 급증할 것으로 보입니다.”
24시간 내 85%의 정확도로 심정지를 예측해 주는 AI 시스템 ‘뷰노메드 DEWS’도 있다.
이 AI는 혈압, 심박 수, 호흡 수, 체온 등 활력 징후 데이터를 이용해 심정지와 사망 위험도를 자동으로 예측해주기 때문에 위험 징후를 의료진에게 미리 알림으로써 적시에 의료 개입이 가능하도록 돕는다.
기존 의료계에서 활용되던 방법에 비해 정확도도 20% 이상 높다.
또한, 뷰노는 세계 최초로 항우울제 약물 반응을 예측하기 위해 우울증과 같은 정신 의학에 영상의학과 딥러닝 기술을 접목하여 항우울제 효능 예측 소프트웨어 ‘DEPREDICT’를 개발 중이다.
DEPREDICT는 우울장애 환자에 항우울제 투여 후 촬영한 MRI를 분석해 투여 약물의 장기적 치료 효과를 예측할 것으로 기대된다.
“전 세계 주요 우울증 환자는 약 3억 명으로 매년 약 80만 명이 주요 우울장애로 목숨을 잃고 있습니다. 치료 시장 규모는 2025년 기준 약 186억 달러(약 22조억 원)까지 성장할 것으로 추산됩니다. 더구나 우울장애는 치료제에 효능을 보이지 않거나 부작용 위험이 높은 환자 비율이 절반 이상입니다. 이러한 현실을 고려할 때 DEPREDICT가 우울장애 치료 환경을 획기적으로 개선해 줄 수 있으리라 기대하고 있습니다.”
그 밖에도 MRI 영상을 통해 1분 안에 뇌 실질 위축도를 분석해 치매 예측에 도움을 주는 치매 진단 보조 기술인 ‘뷰노메드 딥브레인’, 의사 없이도 안저질환 진단이 가능한 안저질환 진단기기 ‘뷰노메드 펀더스AI’가 있다.
‘뷰노메드 펀더스AI’는 검진센터 또는 안과의사가 없는 1, 2차 의료기관을 위한 안저질환 스크리닝 소프트웨어로서 안과로의 리퍼 여부 판단에 큰 도움이 된다.
이러한 의료진단 AI들은 의사보다 빠르고 정확하다. 그렇다면 AI가 의사를 대체하게 되는 것은 아닐까?
이러한 의구심에 대해 이 대표는 AI로 의사를 대체하는 것보다 ‘의사를 돕는 AI’ 개발에 집중하고 있다고 설명한다.
“우리가 만드는 AI 의료 소프트웨어는 의사가 판단할 수 있도록 돕는 것입니다. 예컨대 검사 결과 녹내장 위험이 있는 출혈 등 증상이 있는 경우 이 질환에 대한 발병 가능성을 의사에게 보여줘 진단의 정확도를 높여 줍니다. 또 혈압맥박 전자의무기록을 보고 심정지를 미리 예측하는 시스템, 폐 결절 분석 AI 등이 대표적인 예라고 할 수 있습니다.”
뷰노메드 딥ASR은 영상을 판독하는 음성을 인식해 판독문 작성에 도움을 주는 AI 솔루션이다.
영상의학과 의사가 음성으로 판독 소견을 이야기하면 이를 AI가 그대로 옮겨 적는 기술로서, 프로세스나 의료 환경을 개선하는 데 기여할 수 있으리라 기대된다.
뷰노의 기술, 세계로 가다
뷰노는 AI 불모지와도 같던 국내 의료 분야에 띄어들어 지금까지 기술개발을 통해 의료진단 AI 시장을 새롭게 창출하고 또 성장시켜 왔다.
특히 식품의약품 안전처의 전문가 협의체에 참여해서 AI 기반 의료기기 인허가 가이드라인을 만들었던 일은 뷰노의 자랑이자 이 대표의 자부심으로 남아 있다.
그 가이드라인을 바탕으로 첫 번째로 허가받은 제품이 뷰노의 ‘뷰노메드 본에이지’였다.
‘뷰노메드 본에이지’가 식품의약품안전처 허가를 받은 이후 현재까지 국내 30여개 기업에서 식품의약품안전처 허가를 받았다.
이제 뷰노는 국내를 넘어 해외 시장을 향하고 있다.
특히 뷰노메드 본에이지가 4차 산업혁명의 핵심인 AI분야 중 인허가가 가장 까다로운 영역인 ‘헬스케어섹터’에서 국내 기술로서는 최초로 선진국 인허가를 받고, 국제품질규격(ISO13485) 인증을 받은 데 이어 유럽시장에 진출하기 위한 필수조건인 CE(소비자 안전 유럽연합 인증마크)까지 획득함으로써 글로벌 시장에 성공적으로 진출할 수 있는 교두보를 이미 확보한 셈이다.
무엇보다 큰 경쟁력은 기술력이다. 즉, 자체 딥러닝 엔진이 있기에 이 대표는 자신감을 내비쳤다.
“세계의 AI 시장은 구글의 오픈소스 엔진인 ‘텐서플로우’가 주름잡고 있습니다. 하지만 뷰노는 자체 AI 엔진을 개발해 경쟁력을 확보했습니다. ‘텐서플로우’를 사용하지 않고 ‘뷰노넷’이라는 자체 엔진을 쓰기 때문에 서비스 개발 대응에서 당면한 문제를 해결하는 데 유리합니다. 자체 딥러닝 엔진으로 최적화된 서비스를 개발한다면 기술 경쟁에서 1년 정도 앞서 나갈 수 있습니다. 의료진단 솔루션에서만큼은 대한민국의 뷰노가 구글, 아마존을 넘어서는 스타트업이 될 것입니다”
2020년의 당면과제는 ‘코스닥 상장’이다.
특히 기술특례를 통한 상장을 목표로 ‘Pre-IPO(상장전 지분투자)’를 진행하고 있다.
‘기술특례상장’은 유망기술을 갖고 있지만 외형상 실적이 부족한 기업의 코스닥 입성을 돕는 제도이다.
이 대표는 코스닥 상장이 이뤄지면 투자를 통해 메디컬에서 헬스케어로 그 기술과 사업의 영역을 넓혀갈 계획이라고 포부를 밝혔다.
“앞으로 해야 할 일이 많습니다. 장기적으로는 영상 및 진단 데이터 분석 중심에서 한 걸음 더 나아가 병력, 생활습관, 문진 등의 정보를 종합적으로 판단할 수 있는 솔루션을 만들고 싶습니다. 4차 산업혁명 그리고 고령화 사회가 심화되면서 헬스케어에 대한 수요가 급증하고 있기 때문입니다. 의료 AI가 그 대안이 될 수 있습니다.”
영상 진단에서 시작해서 광범위한 헬스케어 AI까지!
이 대표의 말처럼 뷰노가 해야 할 일은 아직 많이 남아 있고 뷰노의 기술을 필요로 하는 분야 또한 광범위하다.
기술개발에서 더 나아가 실질적인 수익 모델을 창출하는 것도 시급한 과제 중의 하나이다.
그러나 뷰노의 철학만큼은 창업할 때나 지금이나, 그리고 글로벌 시장으로 뻗어나간 미래에도 변함이 없을 것이다.
그것은 인간의 삶을 이롭게 하는 기술, 세상을 이롭게 하는 기업을 추구한다는 경영철학이다.
환자의 질병을 정확하고 빠르게 진단함으로써 의사의 의료행위와 환자의 치료를 돕는 것에서부터 수많은 사람들의 건강을 지키고 선제적으로 질병을 예측 관리하는 데에 이르기까지, 앞으로도 뷰노는 의료 AI기술을 통해 세상에 기여하고자 한다.
뷰노의 기술력은 그러한 마음에서 나왔다.
뷰노의 미래 또한 그러한 마음 위에 세워질 것이다.
