영상 판독에 진단 보조까지…AI, 진료실 속으로 ‘성큼’

루닛·딥노이드·아이도트 등 AI 솔루션 시장 각축전…‘국산 생성형 AI 의료기기’ 등장 기대감

(그래픽=신미영 기자 win8226@)

생성형 인공지능(AI) 딥시크 등장에 저비용 AI 기술 보급이 활성화될 것으로 예상되면서, 의료분야의 AI 활용이 더욱 확대될 전망이다. 환자 검사 결과와 분석에 AI 활용도가 높아지고 의사의 진료 보조 등 진단·치료 효율화에도 기여할 수 있을 것이란 관측도 나온다.

4일 본지 취재를 종합하면 최근 국내 기업들이 AI를 접목한 진료 보조 소프트웨어 개발에 속도를 내고 있다. AI가 컴퓨터단층촬영(CT)이나 자기공명영상(MRI) 등 다양한 진단영상의 판독과 분석을 실시해 결과를 도출하면, 의사가 진단과 치료 계획을 세우는 데 이를 참고하는 방식이다.

국내 의료AI 업계에선 루닛, 딥노이드, 아이도트 등 다수 기업이 특장점을 갖춘 AI 진단 소프트웨어를 선보이고 있다.

루닛은 AI 영상분석 솔루션 루닛 인사이트 2종(CXR·MMG)을 앞세워 시장을 공략 중이다. MMG는 유방암 진단 시 활용되는 유방 영상분석 프로그램이다. CXR은 흉부 엑스레이 영상에서 폐 결절, 섬유화, 석회화 등 10가지 이상 소견 판독을 지원한다.

항암 분야에서도 AI 바이오마커 플랫폼 루닛 스코프를 개발해 성과를 올리고 있다. 이는 다양한 암종에서 항암제 치료 반응을 예측하는 솔루션이다. 최근 루닛은 세계적 권위의 학술단체인 미국면역항암학회(SITC)에 루닛 스코프 IO를 한시적으로 무상 제공하는 연구지원 프로그램을 시작했다.

딥노이드는 딥뉴로(DEEP:NEURO), 딥체스트(DEEP:CHEST), 딥렁(DEEP:LUNG) 등 3종 솔루션을 내세워 시장을 확대 중이다. 각각 뇌 MRA, 흉부 X-ray, 저선량 흉부 CT 영상 판독·진단 보조에 활용된다. 특히 딥렁은 최근 북미영상의학회(RSNA)에서 발표된 진단 성능 연구 결과 민감도 91.38%, 특이도 93.08%, 악성도 분류 AUROC 89.62% 등 높은 수치를 기록했다.

딥노이드는 연구용 솔루션 M4CXR도 개발하고 있어 시장의 이목을 끌었다. 이는 X-Ray 영상을 분석해 대규모언어모델(LLM)로 진단서 초안을 생성하는 프로그램이다. 딥노이드와 인하대병원 영상의학과 연구진이 공동으로 진행한 ‘딥노이드의 M4CXR과 오픈AI의 챗GPT 간 흉부 X-ray 해석 성능 비교에 관한 연구’는 지난해 11월 과학기술논문인용색인(SCI)급 국제공인학술지인 저널 오브 클리니컬 메디슨에 게재됐다.

아이도트는 지난달 식품의약품안전처로부터 요로결석 검출 및 진단 보조 소프트웨어 유로닷AI(URO dot AI)에 대한 통합심사를 받고, 2등급 허가를 획득해 국내 비급여 시장 진출을 앞뒀다. 유로닷AI는 CT 이미지를 분석해 결석을 검출하고, 크기와 위치를 파악해준다.

아이도트는 미국을 비롯한 해외 시장 진출을 모색하고 있다. 최근에는 아랍에미리트 두바이에서 개최된 아랍헬스 2025(Arab Health 2025)에 참석해 유로닷AI를 소개하기도 했다.

관련 시장도 빠르게 성장하고 있다. 시장 조사기관 마켓앤마켓에 따르면 글로벌 AI 헬스케어 시장 규모는 2023년 158억300만 달러(약 23조1670억 원)에서 2030년 1817억9000만 달러(약 266조5040억 원)까지 성장할 전망이다. 같은 기간 국내 시장은 3억7700만 달러(약 5527억 원)에서 66억7200만 달러(약 9조7810억 원)로 빠른 성장세를 보일 것으로 예측됐다.

급속한 시장 성장에 대응하기 위해 식약처는 지난달 ‘생성형 인공지능 의료기기 허가·심사 가이드라인’을 제정했다. 생성형 AI 의료기기 관련 가이드라인 제정은 전 세계 규제기관 중 한국이 최초다. 가이드라인에는 생성형 AI 의료기기 예시와 데이터 품질, 편향 등 주요 위해 요인 등이 명시됐다. 인허가 신청 시 제출해야 하는 특성 및 검증 자료도 포함됐다.

기존 AI 의료기기와 달리 생성형 AI 의료기기는 특정 질병이나 증상에 국한되지 않는 다각도의 판독문을 제공한다. 예를 들어 기존 AI 의료기기가 흉부 엑스레이를 분석해 ‘기흉 확률 90%’라는 좁은 답변을 출력했다면, 생성형 AI 의료기기는 다양한 질병과 이상을 마치 의사의 소견문처럼 도출할 수 있다.

식약처 관계자는 “기존 AI 의료기기는 영상을 학습해서 특정 질병이나 적응증에 대한 답변만을 제공하는데, 생성형 AI 의료기기는 정형화되지 않은 답변을 제공한다”라며 “특정 질병이 아닌, 다양한 질병에 대해 폭넓게 학습하는 파운데이션 모델에 기반을 두고 있어 의사가 진료에 다각도로 참고할 수 있는 판독문이 나온다”라고 설명했다.

다만 아직 국내 허가된 생성형 AI 의료기기는 없다. 식약처는 지난해 11월 헬스케어 스타트업 숨빗AI가 신청한 흉부 엑스레이 초안 판독문 작성 소프트웨어 AI리드-CXR(AIRead-CXR)의 임상시험계획 승인 여부에 대한 심사를 진행하고 있다.