[헬스테크]
한국만큼 건강 검진을 통한 질환 예방이 활성화된 곳도 없다. 한 해 동안 국내 의료기관에서 시행되는 영상 검사 건수가 약 3억 건에 달한다고 알려졌으나 이를 판독할 영상의학과 전문의가 부족하다. 휴먼영상의학센터 김성현 대표원장은 13일 의료 AI 기업 딥노이드(DEEPNOID) 미디어 데이에서 “의사 1인당 하루 적정 판독량은 약 30건이라는 것이 학계 중론이지만, 대학병원에서는 영상의학과 교수 1명이 하루 평균 100건 이상의 판독을 수행하고 있다”며 “100건 중 약 95건이 ‘정상 소견’이라 판독 효율도 떨어진다”고 말했다.
영상 검사 판독의 병목 현상을 해소하고 효율성을 끌어올릴 방안으로 ‘생성형 의료 AI’가 떠오르고 있다. 이날 딥노이드는 생성형 AI 의료기기로는 최초로 혁신의료기기 지정을 받은 자사 M4CXR가 영상 판독 현장에서 어떻게 활용될 수 있을지를 조명했다.
의료 영상을 분석한 다음 병변으로 의심되는 영역을 표시, 실제 질환일 가능성을 %로 수치화해 보여주는 의료 AI는 이전에도 많았다. 그러나 생성형 AI는 단순히 병변 의심 영역을 표시하는 것을 넘어 실제로 판독문을 작성한다는 것이 핵심적인 차별점이다.
M4CXR은 1000만 건 이상의 흉부 엑스레이 영상과 판독문을 학습해 41개 이상의 이상 소견을 판독하고, 판독 결과를 평균 2.3초 만에 예비소견서 형태로 자동 생성한다. 이에 딥노이드는 전문의가 영상 확인부터 소견 분석, 판독문 작성까지 전 과정을 직접 수행하던 구조가, M4CXR가 예비소견서를 자동 생성하고 전문의가 검토·확정하는 구조로 전환되리라고 전망했다.
김성현 대표원장은 “기존 의료 AI처럼 병변의 특징을 분석해 제시하기만 한다면 의사가 교차 검증해야 하므로 업무 부담 감소 효과가 미미하다”며 “그러나 스스로 판독문을 작성할 수 있는 생성형 AI가 정상 소견을 자체적으로 걸러준다면 의사는 비정상 소견을 집중적으로 판독하면 돼 판독 업무의 생산성이 대폭 향상된다”고 말했다.
안전성 확인도 마쳤다. 영상의학과 전문의 판독소견서와 M4CXR 예비소견서 간의 부적격 진단 비율 차이를 분석한 임상적 유효성 평가에서 M4CXR의 적합도는 96.6%로, 10년 이상 경력의 흉부 세부전공 전문의 적합도 97.6% 대비 열등하지 않은 것으로 확인됐다.
M4CXR은 이번에 디지털의료기기 품목허가를 획득하며 본격적인 상용화 단계에 진입했다. 의료기관에서의 안정적인 사용을 위해 AI 인프라 확충에도 나섰다. 퓨리오사에이아이의 AI 반도체 ‘RNGD(레니게이드)’를 M4CXR에 적용하는 실증을 진행한 것이다. 실증 결과 M4CXR과 RNGD 조합은 엔비디아 H100 대비 2배 이상의 전력 대비 성능을 달성했다.
딥노이드 박규형 의료AI영업본부장은 “대형병원에서의 성능 검증 기간을 고려할 때 올해 4분기부터 매출이 발생할 것이라고 보고 있으며, 보급처를 의원으로도 확장할 예정이다”고 말했다. 딥노이드 최우식 대표는 “일본과 동남아시아를 중심으로 해외 시장 공략에도 나서겠다”고 했다.
영상 검사 판독의 병목 현상을 해소하고 효율성을 끌어올릴 방안으로 ‘생성형 의료 AI’가 떠오르고 있다. 이날 딥노이드는 생성형 AI 의료기기로는 최초로 혁신의료기기 지정을 받은 자사 M4CXR가 영상 판독 현장에서 어떻게 활용될 수 있을지를 조명했다.
의료 영상을 분석한 다음 병변으로 의심되는 영역을 표시, 실제 질환일 가능성을 %로 수치화해 보여주는 의료 AI는 이전에도 많았다. 그러나 생성형 AI는 단순히 병변 의심 영역을 표시하는 것을 넘어 실제로 판독문을 작성한다는 것이 핵심적인 차별점이다.
M4CXR은 1000만 건 이상의 흉부 엑스레이 영상과 판독문을 학습해 41개 이상의 이상 소견을 판독하고, 판독 결과를 평균 2.3초 만에 예비소견서 형태로 자동 생성한다. 이에 딥노이드는 전문의가 영상 확인부터 소견 분석, 판독문 작성까지 전 과정을 직접 수행하던 구조가, M4CXR가 예비소견서를 자동 생성하고 전문의가 검토·확정하는 구조로 전환되리라고 전망했다.
김성현 대표원장은 “기존 의료 AI처럼 병변의 특징을 분석해 제시하기만 한다면 의사가 교차 검증해야 하므로 업무 부담 감소 효과가 미미하다”며 “그러나 스스로 판독문을 작성할 수 있는 생성형 AI가 정상 소견을 자체적으로 걸러준다면 의사는 비정상 소견을 집중적으로 판독하면 돼 판독 업무의 생산성이 대폭 향상된다”고 말했다.
안전성 확인도 마쳤다. 영상의학과 전문의 판독소견서와 M4CXR 예비소견서 간의 부적격 진단 비율 차이를 분석한 임상적 유효성 평가에서 M4CXR의 적합도는 96.6%로, 10년 이상 경력의 흉부 세부전공 전문의 적합도 97.6% 대비 열등하지 않은 것으로 확인됐다.
M4CXR은 이번에 디지털의료기기 품목허가를 획득하며 본격적인 상용화 단계에 진입했다. 의료기관에서의 안정적인 사용을 위해 AI 인프라 확충에도 나섰다. 퓨리오사에이아이의 AI 반도체 ‘RNGD(레니게이드)’를 M4CXR에 적용하는 실증을 진행한 것이다. 실증 결과 M4CXR과 RNGD 조합은 엔비디아 H100 대비 2배 이상의 전력 대비 성능을 달성했다.
딥노이드 박규형 의료AI영업본부장은 “대형병원에서의 성능 검증 기간을 고려할 때 올해 4분기부터 매출이 발생할 것이라고 보고 있으며, 보급처를 의원으로도 확장할 예정이다”고 말했다. 딥노이드 최우식 대표는 “일본과 동남아시아를 중심으로 해외 시장 공략에도 나서겠다”고 했다.