[데일리팜=노병철 기자] 최근 10년 새 인공지능(A.I) 기술의 괄목할 발전과 함께 관련 산업 외형도 기하급수적으로 팽창하고 있다.


한국보건산업진흥원 보고서에 따르면 인공지능 헬스케어 시장은 2015년 800억원에서 2020년 8500억원으로 10배 가량 증가할 전망이다.

인공지능 기술이 헬스케어 산업에 혁신적 가치를 창출할 것으로 전망됨에 따라 글로벌 기업들은 이 분야에 경쟁적으로 투자를 늘리며, 일명 인공지능 패권주의를 주창하고 시장 선점을 주도하고 있다.

먼저 인공지능 선두주자 미국 IBM은 종양학 전문 인공지능 의사, 왓슨 포 온콜로지(Waston for Oncology)개발에 성공해 리딩기업으로서의 확고한 입지를 다지고 있다. 왓슨 포 온콜로지는 메모리얼 슬론 케터링(Memorial Sloan Kettering) 암센터에서의 학습을 기반으로 의사들이 암환자들에게 데이터에 근거한 개별화된 치료 옵션을 제공하도록 설계됐다.

미국을 대표하는 IT기업 구글은 복수의 안과질환을 정확하게 판별 가능한 기술을 개발해 주목받고 있다. 3차원 영상인 '빛 간섭 단층촬영(OCT)'으로부터 다양한 안과적 비정상 영역을 딥러닝 모델로 정확하게 분할해 판별할 수 있다.

엔리틱사는 딥러닝 기술을 적용해 의료 데이터 분석을 통해 질병 판정 시스템 개발을 진행 중이다. 이러한 기술은 X-Ray, CT, MRI 등 이미지 데이터를 분석, 특정 환자의 예방 치료 및 진단에 활용된다.

마이크로 소프트도 애저 머신러닝(AZURE Machine Learning) 프로그램을 활용한 ‘MAIL(Motion capture and Artificial Intelligence assisted Liposuction)’ 개발해 관심을 받고 있다. 이 프로그램은 지방흡입수술 시 집도의의 움직임을 분석하고 동작을 저장하고, 수술 결과 패턴 분석을 통해 수술 응급상황에 신속한 대처가 가능하다.

일본 프론테오사는 최근 인공지능 기술 ‘KIBIT’를 개발했다. KIBIT는 환자와 의료진의 음성 대화에서 추출된 데이터를 분석해 정신질환 여부를 객관적으로 판단할 수 있다.

중국계 기업 텐센트의 의학 영상 분석 및 보조 진단 인공지능 ‘미잉(Mying)’도 이 분야 기술을 선도하고 있다. 미잉은 중국 내 백여 개의 3급 대형병원과 협력을 거쳐 의사의 진단을 보조해 700여 종의 질병 예측이 가능하다.

또 다른 중국기업 아이카본 엑스는 건강검진센터, 약국, 병원, 보험사들을 통해 수집한 유전체 정보를 고급 데이터 마이닝 및 기계학습 기술로 개별 건강 상태를 분석해 맞춤형 웰빙 프로그램, 식이요법, 처방 의약품을 추천할 수 있다.

독일 지멘스도 컴퓨터가 의사 대신 진단하는 ‘팀플레이’를 개발해 G7국가로서의 면모를 과시하고 있다. 팀플레이는 CT, MRI 등 검사정보를 실시간으로 분석해 환자의 예상 질환을 자동 알림하는 장치다.

우리나라도 대기업과 중소벤처를 포함해 다각도에서 인공지능을 활용한 다양한 제품화를 이루고 있다.

삼성전자와 삼성메디슨은 기존의 S-Detect(영상의학과용 초음파 진단기기)에 딥러닝 기술을 접목해 한번의 클릭으로 유방 병변의 특성과 악성/양성 여부를 제시하고 있다. 이 프로그램은 약 1만개에 이르는 유방 조직 진단 사례가 수집된 빅데이터를 바탕으로 사용자의 최종 진단을 지원한다.

네오팩트는 중추신경계 질환 환자의 재활을 돕는 솔루션을 개발, 치료사 없이 인공지능이 환자 맞춤형으로 강도를 조정해 재활훈련을 보조할 수 있다.

셀바스AI는 대상자가 향후 걸리게 될 성인병을 예측하는 시스템 ‘셀비체크업’을 선보였다. 국민건강보험을 보유한 51만명의 데이터를 기반으로 심혈관, 당뇨, 6대암, 치매 등의 발병확률을 서비스한다.

루닛은 인사이트(https://insight.lunit.io/)를 통해 실시간 폐질환 진단 시스템을 개발, 딥러닝 기술을 통해 고정밀의 의료 영상 판독 서비스 제공한다. 흉부 X-ray영상에서 폐암 결절, 결핵, 기흉 및 폐렴과 같은 주요 폐질환을 98%의 정확도로 진단 가능하다.

제이엘케이 인스펙션은 인공지능 기반의 뇌경색 MR영상 진단 시스템 개발했다. 데이터를 기반으로 정량적 뇌경색 원인 분석정보를 제공하여 환자 개개인의 맞춤형 진단과 처방이 가능하다.

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