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에어스, 50억원 규모 시리즈 A 투자 유치 완료

에어스(AIRS)는 50억원의 시리즈 A 투자를 유치했다고 11일 밝혔다. 이번 투자 라운드는 L&S벤처캐피탈이 리드 투자사로 참여했으며, 리인베스트먼트, 오엔벤처투자, SL인베스트먼트, 기술보증기금이 함께했다. 또 에어스는 중소벤처기업부의 '2024 전략기술 테마별 프로젝트' 첨단바이오 분야 수행 기업으로 선정돼 36억원의 정부 지원금을 받게 됐다. 이 프로젝트는 중소‧벤처기업이 고위험‧고성과 연구개발(R&D)에 과감히 도전할 수 있도록 민‧관 협력을 통해 최대 100억원 규모의 자금을 지원하는 사업으로 첨단 바이오, 반도체, 인공지능, 이차전지 등 글로벌 수요가 높은 국가 전략기술 분야에서 총 6개 기업이 선정됐다. 에어스는 이번 투자 유치와 정부 지원금을 기반으로 기술사업화와 글로벌시장 확대를 가속화 할 계획이다. 정상현 에어스 대표는 “이번 투자와 정부 프로젝트 선정은 골절 수술의 새로운 패러다임을 개척해 온 에어스의 기술력과 성장 잠재력을 인정받은 중요한 이정표”라며 “현재 싱가포르와 인도에서 전략적 파트너십을 구축하고 있고 미국 FDA 승인 절차도 본격적으로 추진 중이다. 앞으로 골절 수술의 혁신을 주도하고 헬스케어 산업의 미래를 선도하는 기업이 될 것”이라고 전했다. 2020년 설립된 에어스는 골절 수술을 디지털화하는 AI 수술 로봇 솔루션 전문기업이다. 기존 골절 수술은 여러 명의 정형외과 전문의가 2D 엑스레이 영상으로 복잡한 골절 상태를 해석하며 진행돼 오류 발생 및 과도한 방사선 노출 등의 문제가 제기돼 왔는데 에어스는 AI 로봇 기술을 통해 이러한 문제 해결에 나서고 있다. 주요 솔루션은 수술 로봇과 내비게이션 시스템, 그리고 고정핀으로 구성된다. 수술 로봇은 부러진 뼈에 부착되는 스튜어트 플랫폼 형태로 의료진이 힘들이지 않고 정밀하게 뼈를 정렬할 수 있도록 하고, 뼛조각과 로봇을 연결하는 고정핀은 한쪽 피질 골에만 삽입되도록 설계되어 위험성을 줄이고 강한 고정력을 제공한다. 내비게이션 시스템은 실시간 3차원 모델로 뼛조각의 현재 위치를 보여주고 목표 위치 및 이동 경로 설정이 가능하며, 로봇 기구와 연동된 자동 정렬 기능을 제공해 방사선 사용을 최소화하고 피폭량을 현저히 줄인다고 회사 측은 설명했다. 에어스는 중소벤처기업부의 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트(DIPS 1000+) 바이오헬스분야 선정 기업으로 2023년 국내 식약처 의료기기 품목 허가 및 산업통상자원부 신기술(NET)을 획득했으며, 최근 건강보험심사평가원 치료 재료 별도 보상(보험) 등재가 확정됐다. 현재 한국로봇산업진흥원의 서비스로봇 실증사업에 선정되어 대구의료원에 솔루션을 납품하고 임상시험을 준비하고 있다.

2025.03.11 10:10조민규

메디픽셀, 'MP뉴로'로 의료 혁신 가속…"뇌혈관 분석도 AI 시대"

메디픽셀이 뇌혈관 영상 분석 소프트웨어 'MP뉴로(MPNeuro)'의 식품의약품안전처(식약처) 의료기기 인증을 받았다. 회사는 이를 계기로 심혈관 분석을 넘어 뇌혈관 영역까지 확장하며 의료 기술 혁신을 가속화할 전망이다. 메디픽셀은 자체 개발한 'MP뉴로'가 식약처로부터 2등급 의료기기 인증을 획득했다고 9일 밝혔다. 이 제품은 뇌혈관 조영술 영상을 기반으로 3차원 정량 분석과 코일 형상 분석이 가능한 인공지능(AI) 기반 소프트웨어다. 기존 2차원 영상만으로는 혈관의 크기와 형태를 정확히 파악하기 어려웠다. 'MP뉴로'는 3차원 형상을 자동 분석해 의료진이 원하는 혈관 영역을 정밀하게 보여준다. 평균 오차율 1% 미만의 높은 정확도를 기록했으며 AI가 설정하는 기준면의 위치는 전문의가 직접 설정한 것과 0.5mm 미만의 차이를 보였다. 또 엑스레이 영상만으로 시술 중 삽입된 코일의 3차원 형상을 실시간으로 구현할 수 있다. 이를 통해 의료진이 시술 과정에서 보다 정확한 의사 결정을 내릴 수 있어 시술 효율성이 크게 향상될 것으로 기대된다. 메디픽셀은 'MP뉴로'를 개발하며 700건 이상의 실제 임상 데이터를 기반으로 자동 평면 생성 기능을 검증했다. 이 소프트웨어는 평균 2초 이내의 처리 속도를 자랑해 의료진의 신속한 판단을 지원한다. 메디픽셀은 기존 심혈관 분석 소프트웨어 '엠피엑스에이(MPXA)'로 미국 식품의약국(FDA) 승인을 받은 바 있다. 현재 글로벌 의료기기 기업 필립스와 전략적 파트너십을 구축하고 있으며 뇌혈관 분석 AI 기술을 기반으로 해외 시장 진출도 추진 중이다. 송교석 메디픽셀 대표는 "심혈관 분석에서 쌓은 AI 기술력을 바탕으로 뇌혈관 영역까지 확장하게 됐다"며 "미국, 일본, 동남아시아 등 해외 시장 진출을 적극 추진할 계획"이라고 밝혔다.

2025.02.09 15:10조이환

병원업무 돕는 AI…복잡한 의료규정, 시간 걸리는 의무기록도 작성 해준다

진료지침과 병원운영 규정 24시간 손쉽게 확인하는 지식상담 AI 챗봇 도입 예정 의료기관에서도 AI 도입이 본격화되고 있는 가운데, 복잡한 의료규정과 시간 걸리는 의무기록까지 생성형 AI로 작성이 멀지 않아 보인다. 한림대학교의료원은 환자의 입원부터 퇴원까지 모든 의무기록 초안을 자동으로 작성해주고, 병원의 진료지침․규정․기준 등을 대화형 질문을 통해 24시간 손쉽게 검색․상담할 수 있는 생성형 AI 개발에 나섰다. 의무기록 초안 작성과 규정 확인을 생성형 AI가 대신하게 되면 환자들을 위한 의료진의 시간이 크게 증가할 것으로 기대된다. 한림대학교의료원은 지난해 12월30일 인공지능 소프트웨어 전문기업 코난테크놀로지와 '생성형 AI 기반 입원환자 전주기 기록지 작성 및 의료원 지식상담 플랫폼 구축사업' 계약을 맺었다. 양 기관은 한림대학교의료원의 AI 스마트병원 시스템과 산하 5개 병원의 네트워크와 코난테크놀로지의 생성형 AI 기술력을 바탕으로 의료분야에 특화된 생성형 AI 플랫폼을 오는 7월까지 공동개발하기로 했다. 생성형 AI로 의무기록 작성…연간 3만8000시간 단축 새로 개발되는 생성형 AI 의무기록 작성 플랫폼은 환자 접수 시 입력된 데이터와 의료정보를 기반으로 의무기록 초안을 자동으로 생성한다. 한림대학교의료원은 플랫폼 개발을 위해 의무기록지 종류별로 학습자료를 선정․검토하고, AI로 생성된 의무기록지에 대한 검증 등을 진행해 현재 의료진이 수기로 작성하는 의무기록 작성시간을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 병원 의료진은 환자가 병원에 입원해서 퇴원할 때까지 입원기록지, 경과기록지, 퇴원요약지, 전출기록지 등 여러 종류의 의무기록을 작성한다. 한림대학교의료원의 산하 5개 병원에서는 연간 약 115만건의 의무기록이 작성되고 있는데, 의무기록 한 건당 평균 약 4분이 소요돼 전체 작성시간은 연간 약 7만6000시간에 달한다. 생성형 AI 플랫폼이 도입되면 의무기록 작성시간이 절반으로 줄어들어 연간 약 3만8000시간을 절약할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 한림대학교의료원은 이를 통해 의료진의 업무 부담을 줄이고 환자 진료에 더욱 집중할 수 있는 환경을 조성해 의료 질을 높인다는 방침이다. 뿐만 아니라 AI 기반 의무기록 작성은 정확성을 높이고 데이터의 표준화를 강화해 전자의무기록(EMR)의 품질 향상도 기대할 수 있다. 복잡한 의료 지식상담도 AI 챗봇으로 손쉽게 가능 표준진료지침, 인증평가 규정, 보험급여 인정기준, 심사기준 등 병원에서 환자 진료 및 병원 운영과 관련돼 항상 필수적으로 확인해야 하는 각종 규정은 여러 곳에 산재해 있고 접근 권한이 제한돼 확인에 불편이 크다. 이에 한림대학교의료원은 대화형 질문을 통해서 규정을 정확히 안내할 수 있는 생성형 AI 챗봇을 개발한다. 이 챗봇은 RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용해 한림대학교의료원 교직원을 위한 실시간 정보 검색과 맞춤형 상담을 지원할 예정이다. 또 웹과 모바일 디바이스 기기를 통해 24시간 상담서비스를 제공할 계획이다. 한림대학교성심병원 신경과 이민우 교수(한림대학교의료원 생성형AI 구축 태스크포스(TF) 팀장)는 “이번 플랫폼 개발로 생성형 AI를 활용해 입원환자의 전주기 의무기록지를 자동으로 생성하고 교직원들을 위한 24시간 실시간 맞춤형 상담이 가능해져 더욱 수준 높은 의료서비스를 제공할 수 있을 것”이라며 “AI 기술을 통해 병원의 데이터를 표준화 및 고도화해 한림대학교의료원의 디지털 전환을 가속화하고 AI병원의 선도적인 모델을 제시하겠다”고 말했다.

2025.02.06 10:28조민규

코난테크놀로지, 의료분야 국내 첫 LLM 기반 진료 플랫폼 개발

코난테크놀로지(대표 김영섬)가 생성형인공지능(AI) 기술을 기반으로 의료 분야에 특화된 대규모언어모델(LLM)을 선보인다. 코난테크놀로지는 한림대학교 의료원과 '생성형AI기반 입원환자 전주기 기록지 작성 및 의료원 지식상담 플랫폼 구축' 사업을 계약했다고 5일 밝혔다. 이 사업은 한림대학교의료원과 협력하여 국내 의료 분야에 특화된 생성형 AI 플랫폼을 개발하고 적용하는 것을 목표로 하며, 양 기관은 오는 7월까지 의료 AI 솔루션 공동 개발에 나서게 된다. 입원환자 전주기 의무기록은 접수부터 진료, 검사, 경과 기록, 퇴원까지 모든 과정을 아우르는 통합 기록 시스템으로, 의료 기록 전 과정에 LLM 기술을 적용하는 사례는 국내 최초다. 이에 따라 의무기록 작성에 소요되는 시간이 연간 최대 절반까지 단축될 것으로 예상되며, 실시간 데이터 분석과 함께 입력 오류도 줄어들어 의료기록의 정확성이 한층 높아질 전망이다. 생성형 AI가 의료 현장에 도입되면, 환자 관리와 케어에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 환경이 조성되어 궁극적으로 의료 서비스의 품질 향상으로 이어질 것으로 기대된다. 양 기관은 의료 기록 시스템 외에도 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용한 지식 상담 플랫폼을 개발해 의료진과 교직원의 실시간 정보 검색과 상담을 지원할 계획이다. 윤리적 AI 설계와 안전 필터링으로 정보 신뢰성을 강화하며, AI 오남용 방지를 위한 대응 시스템도 구축한다. 김규훈 코난테크놀로지 사업부장은 "생성형 AI 기술을 적용해 병원 행정과 진료 과정에서 업무를 효율화하려는 시도가 늘어나는 만큼, 의무기록 작성 AI 서비스를 시작으로 의료 AI 시장의 수요에 민첩하게 대응하며 관련 모델 고도화와 제품화를 이어가겠다"고 포부를 전했다. 한림대학교의료원은 초기 개념검증(PoC) 단계부터 서비스 기획, 의료진 인터뷰, 방향성 도출까지 사업의 주요 과정을 주도적으로 이끌었다. 코난테크놀로지는 한림대학교의료원이 제공한 실무적 통찰과 피드백, 그리고 의료 AI의 특수성을 반영한 철저한 검증을 기반으로 안전하고 신뢰성 높은 의료 AI 솔루션을 고도화 해나갈 예정이다.

2025.02.05 16:46남혁우

AI 시대…데이터센터 장비·산업용로봇·AI의료시스템 급부상

인공지능(AI) 시장 급성장과 함께 국내 기업의 새로운 수출 기회가 열리고 있다. 특히 ▲데이터센터 장비 ▲산업용 로봇 ▲AI 의료시스템 등이 유망 분야로 떠오르고 있는 것으로 분석됐다. 산업통상자원부와 KOTRA(대표 강경성)는 글로벌 AI 시장 현황을 분석하고 국내 기업의 수출 기회를 제시하는 'AI 시장의 부상 : 수출 기회의 새로운 장' 보고서를 30일 발간했다. AI 생태계별 국가 맞춤형 수출 기회 제시 보고서는 AI 생태계를 4개 영역으로 분류하고 국가별 특성에 맞는 진출 기회를 제시했다. 기술·인프라(1차) 생태계에서는 말레이시아와 태국에서 글로벌 빅테크 기업의 대규모 데이터센터 투자로 냉각시스템·전력관리장치·고성능 서버 등 데이터센터 장비 수출이 유망하다고 분석했다. 또 독일 재생에너지 확대 정책으로 초고압 케이블과 전선 장비의 수출 기회가 확대될 것으로 전망했다. 효율성 향상(2차) 생태계에서는 미국·독일·중국·일본의 제조업 현장에서 인력 부족 문제 해결과 생산성 향상을 위한 산업용 로봇 수요가 급증함에 따라 국내 기업이 강점을 보유한 로봇 자동화 설비 수출 기회가 커질 것으로 기대했다. 또 벨기에와 싱가포르 금융·제조·물류 분야에서 업무 자동화 수요가 증가하면서 AI 기반 자동화 소프트웨어 시장의 빠른 성장을 예상했다. 서비스 강화(3차) 생태계는 영국이 국민보건서비스(NHS) 개혁의 일환으로 AI 의료시스템을 적극 도입하면서 의료영상 분석·진단 지원 시스템 등 의료 AI 솔루션 수출 가능성이 커졌다. 일본과 싱가포르에서는 AI 기반 금융 서비스 수요가 급증하면서 투자분석·리스크 관리 등 금융 AI 솔루션의 진출 기회가 확대되고 있다고 전했다. 산업 혁신(4차) 생태계에서는 독일이 연방 디지털·교통부를 중심으로 지능형 교통 시스템 구축을 선도하면서 AI 기반 교통관제·스마트 주차 등 관련 솔루션 수요가 증가하고 있다. 태국은 국가 전략인 '30@30' 정책에 따라 전기차 인프라 구축을 가속하고 있어, 충전 인프라 관련 장비의 수출이 유망할 것으로 전망된다. 주요국, AI 정책 제도 정비 가속 각국의 AI 정책도 빠르게 진화하고 있다. EU는 세계 최초 AI 규제인 'AI법'을 시행했다. 캐나다는 AI 활용 확산을 위해 '범 캐나다 인공지능 전략'을 도입했다. 일본은 'Society 5.0'을 통해 인간 중심의 AI 실현을 추구하고 있고, 중국은 '인공지능+ 액션플랜'으로 AI와 실물 경제의 융합을 가속하고 있다. 싱가포르는 'National AI Strategy 2.0'을 통해 AI 생태계 구축에 주력하고 있다. 이지형 KOTRA 경제통상협력본부장은 “우리 기업은 반도체·배터리 등 하드웨어 분야에서 이미 세계적인 경쟁력을 보유하고 있어 AI 시장에서도 성공 가능성이 매우 높다”며 “KOTRA는 3월 스페인 바르세롤나에서 열리는 MWC 전시회와 6월 태국 방콕에서 열리는 ICT Expo 등 맞춤형 해외진출 방안을 제공해 국내 기업의 새로운 도약을 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 한편, 보고서는 KOTRA 해외시장뉴스에서 무료로 제공된다.

2025.01.30 20:28주문정

미소정보기술, 2026년 IPO 선언…기업가치 1천500억 목표

미소정보기술이 지속적인 성과를 바탕으로 내년 기업공개(IPO)에 나선다. 안동욱 미소정보기술 대표는 21일 조선펠리스 서울강남에서 개최한 신년 기자간담회를 통해 비전을 발표하고 IPO 착수에 나선다고 밝혔다. 주관사는 하나증권으로 지난해 11월부터 IPO와 관련한 공모·상장 업무 전반 수행과 자문을 담당하고 있다. 연내 지정감사 등 IPO를 위한 과정을 모두 마친 후 내년 3월 감사보고서 제출 후 상반기 최종 기업공개를 완료하는 것을 목표로 한다. 기업 가치는 1천500억원을 목표로 하며 상장을 통해 확보한 자금은 시설투자, 플랫폼 고도화, 글로벌진출에 사용할 계획이다. 안 대표는 "현재 예비 실사 보고를 마친 상태"라며 "실사 결과 기업의 건전성이 상위 10%에 해당한다고 답변받았다"며 IPO를 위한 긍정적인 신호를 확인했다고 밝혔다. 올해로 창립 19주년을 맞이한 미소정보기술은 의료 데이터 사업 전문 기업으로 병원 내 임상 데이터 웨어하우스(CDW) 구축부터 데이터를 기반으로 양질의 결과물을 만들어낼 수 있도록 하는 분석 및 AI 모델 개발‧관리 등을 수행한다. 지난해 전국 대학병원 및 상급종합병원 등을 고객으로 흩어져 있는 의료데이터 통합 및 임상연구 솔루션 위주에서 빅데이터 플랫폼사업으로 확장하며 매출 170억원 이상의 매출을 달성했다. 미소정보기술은 의료 빅데이터 플랫폼 '스마트빅'과 지식 자산화 솔루션 '스마트TA'를 비롯해 K-건강검진과 개인건강기록(PHR) 사업을 확대할 계획이다. 지난해부터 인천세종병원, 전남대학교병원, 연세대학교의료원 등에 의료 분야에 특화된 멀티모달 데이터 플랫폼을 적용 중이며 올해 중앙보훈병원 등 9개 의료기관의 CDW(EDW)구축이 예정돼 있다. 헬스케어 외에도 비의료 분야 사업도 확대한다. 현대제철, 에코프로등 제조데이터 분석을 통한 제조업의 AI자율제조 도입을 통해 생산성, 안전성, 환경성을 높여 스마트 제조혁신도 이어간다. 안 대표는 "올해 매출 300억원 이상 달성을 목표로 하고 있다"며 "이미 1분기 100억원 이상의 매출을 기록하는 등 안정적인 성과를 달성하고 있다"고 밝혔다 이어 그는 "올해 기술력을 강화하고 조직 운영의 효율성을 극대화해 추가 인력 확보 없이 매출과 성과를 높일 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔다. 더불어 올해를 의료 사업의 글로벌 진출 원년으로 삼아, HIS, EMR, 의료 AI, AIoT 등 주요 협력사들과 함께 K-소프트웨어(SW)를 세계에 알리고 동반 진출을 준비 중이다. 이를 위해 중앙아시아, 유럽 등 현지 대학병원, 기업 등을 대상으로 스마트빅을 선보이며 국내 건강검진 솔루션 브랜드를 강화에 나선다. 안 대표는 "K-드라마, K-팝, K-영화 등 한국 문화 콘텐츠는 세계적으로 인지도가 높지만 SW 분야는 아직 그렇지 못하다"며 "동남아, 미주, 유럽 등 헬스케어 인프라가 성장 중인 지역을 중심으로 글로벌 시장에 진출하고 글로벌 협력 네트워크를 구축하여 다양한 국가에서 서비스를 확산하며 K-SW 브랜드와 솔루션을 알릴 것"이라고 밝혔다. 이어 "이와 함께 2026년 IPO를 통해 확보한 자금으로 글로벌 진출을 위한 인프라를 구축하고 해외 사업 거점을 확장하고, 우수 인력을 채용해 시장 경쟁력을 강화할 것"이라고 청사진을 제시했다. 미소정보기술의 사내 벤처로 시작해 위치 기반 증강현실 보물찾기 서비스 '숨플'도 이번 간담회를 통해 처음으로 공개됐다. 숨플은 간단한 상호작용을 통해 사용자가 보물 위치를 찾아가는 과정에서 데이터를 수집하고 분석하는 서비스다. 위치 기반 보물찾기 기능을 활용해 관광명소나 지자체를 홍보하거나 사용자 참여를 통해 면서 신체 활동을 증가시킬 수 있는 기회를 모색하는 등 기존과 차별화된 비즈니스 기회를 마련할 계획이다. 미소정보기술 안동욱 대표이사는 "의료 데이터 플랫폼 개발에 대한 끊임없는 도전과 혁신을 통해 더 큰 미래를 이루겠다는 강한 의지를 담아, '백리를 가려는 사람이 구십리에 이르러 이제 절반쯤 왔다'는 뜻의 사자성어 '반구십리(半九十里)'를 선정했다"고 밝혔다. 이어 안대표는 "의료 분야에서 지속적인 매출 성장을 이루고, 초심을 잃지 않으며 긴장을 유지해 데이터 플랫폼으로 성공하는 기업을 만들겠다"고 포부를 밝혔다.

2025.01.21 13:26남혁우

서울아산병원, 디지털 정보화 인프라 '최고 등급'

서울아산병원은 의료기관 디지털 정보화 인프라 평가 모델인 'INFRAM' 분야에서 최고 등급인 7단계 인증을 받았다고 최근 밝혔다. 앞서 지난해 9월에 6단계 인증을 받았는데 그로부터 약 3개월 만에 이룬 성과다. 미국 보건의료정보관리시스템협회(HIMSS)는 정보통신 기술을 의료에 접목해 의료 시스템 개선과 효율화를 위해 활동하는 공신력 높은 기관으로, 의료의 질과 환자 안전성 향상 등을 목표로 의료기관의 디지털 정보화 수준을 인증한다. 미국 보건의료정보관리시스템협회는 기존 평가 기준을 강화하고 생성형 인공지능(AI) 등 최신 기술 적용 여부를 추가한 개정된 INFRAM(Infrastructure Adoption Model)을 최근 발표했는데, 서울아산병원이 아시아 최초로 7단계를 인증받았다. 이번 7단계 인증에서는 기존 문항에 더해 실사용자의 경험 정도를 측정하는 의료진‧IT관리자 인터뷰, 모범사례 중심의 근거 제시, 디지털 혁신 추구를 위한 리더십 참여 여부 등을 평가했다. 서울아산병원은 ▲정보보안 관련 다양한 글로벌 인증 획득 ▲직원들의 정보보호 인식 문화 우수 ▲IT 투자 대비 효과 분석을 통한 자원 최적화 ▲실시간 데이터 기반의 IT 인프라 관리 측면에서 높은 평가를 받았다. 김영학 서울아산병원 디지털정보혁신본부장(심장내과 교수)은 “서울아산병원은 디지털 헬스케어 기반 미래 의료환경 조성을 위해 디지털 의료정보시스템을 자체적으로 구축해 운영하고 있으며 업무 프로세스 자동화(RPA), 디지털 병리시스템, 모바일 개인건강기록 서비스, 정밀의료시스템 등 다양한 분야에서 디지털 혁신을 시행해왔다”며 “앞으로도 의료 질을 높이기 위한 다양한 디지털 서비스를 적극적으로 개발해 나가며 최첨단 기술을 통합한 환자 중심의 디지털 병원을 만들기 위해 노력하겠다”고 말했다.

2025.01.16 17:18조민규

실시간 심정지 예측 AI 기술로 환자 생존율 향상

가톨릭대학교 여의도성모병원은 '심정지 예측 AI 시스템'을 새롭게 구축하고, 환자 안전 강화를 위한 디지털 혁신에 나섰다. AI 기반 심정지 예측 시스템은 환자의 생체 데이터를 실시간으로 분석해 심정지 발생 가능성을 조기에 예측하는 것으로,. 심박수‧혈압‧호흡수‧체온 등 주요 생체 신호와 혈액검사 결과 및 환자의 나이를 종합적으로 분석해 의료진이 위급 상황을 사전에 감지하고 신속히 대응할 수 있도록 돕는다. 병원 측은 기존 시스템 대비 높은 정확도를 자랑하는 이 기술은 의료진의 판단력을 보조하며 더욱 정밀한 치료 계획 수립이 가능하다며, 이러한 기술을 통해 환자 맞춤형 의료 서비스를 제공하며 스마트 병원으로의 전환을 가속화하고 있다고 전했다. 강원경 여의도성모병원 의무원장은 “최근 의료계는 디지털 혁신이 가속화되고 있으며 여의도성모병원 역시 AI를 활용한 환자 모니터링 시스템을 다방면으로 도입하고 있다”며 “AI 심정지 예측 시스템 도입은 환자 모니터링이 강화되고 무엇보다 의료진이 보다 중요한 결정에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있어 매우 긍정적이며, 환자 생명을 보호하는 데 있어 중요한 전환점으로서 의미가 있다”라고 밝혔다. 특히 “이번 심정지 예측 시스템 도입은 환자 맞춤형 의료 서비스로 가는 중요한 첫 걸음이 될 것이고, 스마트 병원으로 전환하는 데 기여할 것으로 기대된다”라며 “의료진 전문성과 AI 기술이 결합한 혁신적인 의료 서비스를 제공하겠다”라고 강조했다.

2025.01.13 16:12조민규

의료분야에 대규모언어모델 적용시 보안침해 공격 성공률 81%

서울아산병원 연구팀, 개인정보유출 위험성 분석 대규모언어모델이 답변 생성 과정에서 학습된 원본 데이터 노출 가능성도 22% 최근 챗GPT와 같은 생성형 인공지능과 그 핵심 기술인 대규모언어모델(Large Language Model, LLM)을 접목한 디지털 혁신에 의료분야에서도 주목하고 있다. 하지만 환자의 개인정보보호가 특히 중요한 의료분야의 경우 대규모언어모델 사용에 따른 개인정보유출 등 보안에 대한 우려도 제기되고 있다. 서울아산병원 심장내과 김영학 교수·아산생명과학연구원 빅데이터연구센터 전태준 박사팀이 대규모언어모델을 의료분야에 적용하는 과정에서 발생할 수 있는 개인정보유출 문제를 확인하기 위해 의도적으로 악성 공격을 시행한 결과, 최대 81%에 달하는 공격 성공률을 보였다는 연구 결과를 발표했다. 연구팀은 의료분야에서는 민감한 개인정보를 다루기 때문에 대규모언어모델 도입에 신중하고 각별한 주의가 필요하고, 독립적으로 운용되는 의료 특화형 대규모언어모델이 필요하다고 강조했다. 이번 연구 결과는 전 세계 의사들의 임상치료 교과서로 불리는 NEJM(New England Journal of Medicine)의 자매지인 'NEJM AI'에 최근 게재됐다. 의료계에서 인공지능의 중요성이 점점 확대됨에 따라, 임상의학 분야 세계 최고 권위지로 꼽히는 NEJM에서도 지난해 1월부터 인공지능 분야만을 특화해 다루는 자매지를 출간한 것이다. 대규모언어모델은 수십억개 이상의 매개변수를 기반으로 대량의 데이터를 학습해 사람처럼 생각하고 답변하는 인공지능 모델이다. 이는 챗GPT, 제미나이(Gemini)와 같은 생성형 인공지능이 작동하는 핵심기술로, 질문이나 명령어를 담은 프롬프트를 입력하면 대규모언어모델이 이를 이해하고 적합한 답변을 제공한다. 의료분야에 대규모언어모델을 적용하면 엑스레이‧CT‧MRI 등의 검사 이미지를 다량의 데이터 기반으로 분석해 진단의 정확도를 높일 수 있고, 환자의 개인 데이터를 기반으로 맞춤형 치료 계획을 제공할 수 있다. 뿐만 아니라 전자의무기록(EMR)이나 동의서 작성을 자동화하는 등 의료진의 관리 업무도 간소화해 전반적으로 효율성이나 정확성이 향상될 것으로 기대되고 있다. 문제는 대규모언어모델의 보안이 위협될 경우 환자들의 민감한 개인정보 유출로 이어저 윤리적‧법적 위험성이 초래될 수 있다는 점이다. 서울아산병원 심장내과 김영학 교수·아산생명과학연구원 빅데이터연구센터 전태준 박사팀은 2017년 1월부터 2021년 12월까지 환자 2만6천434명의 의무기록을 활용해 대규모언어모델을 학습시켰다. 악성 공격은 대규모언어모델에 입력하는 질문인 프롬프트에 의미 없는 기호, 글을 추가하거나 인코딩하는 등 다양하게 변형해 악의적인 질문을 하는 방식으로 위험성을 평가했다. 이번 연구는 윤리적으로 사전 승인된 데이터만을 활용했으며, 서울아산병원 임상연구심의위원회(IRB)의 심의를 거쳐 진행됐다. 먼저 문자를 인코딩하는 방식인 ASCⅡ(미국정보교환표준코드) 방식으로 프롬프트를 변형한 결과, 대규모언어모델의 보안장치를 피해 민감한 개인정보에 접근할 수 있는 확률을 평가하는 가드레일 비활성화율이 최대 80.8%에 달했다. 80.8%에 달하는 확률로 보안 조치가 쉽게 침해될 수 있다는 뜻이다. 또한 대규모언어모델이 답변을 생성하는 과정에서 학습된 원본 데이터를 노출할 가능성은 최대 21.8%로 나타났다. 모델에 질문하는 형식을 미세하게 조정함으로써 원본 학습 데이터가 쉽게 노출될 수 있다는 것이다. 구체적인 예시로 수술 준비를 위해 상세한 환자 정보를 제공하는 시스템으로 대규모언어모델을 학습시킨 뒤 의료기록 검토를 요청하는 프롬프트를 인코딩 방식으로 조정한 결과, 대규모언어모델이 대답을 생성하는 과정에서 민감한 환자 데이터는 물론 의료진의 이름이나 전문 분야 등 구체적인 정보가 노출됐다. 김영학 서울아산병원 심장내과 교수는 “의료분야에서 대규모언어모델을 활용했을 때 기대되는 발전이 크지만, 데이터 보안 강화 없이는 심각한 개인정보유출로 이어질 수 있다”며 “민감한 개인정보를 다루는 분야인 만큼 보안의 중요성이 특히 강조되며, 독립적으로 운용되는 의료 특화형 대규모언어모델이 필요하다”고 말했다.

2025.01.12 09:00조민규

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