최우식 딥노이드 "의료 AI 선도기업 될 것"…M4CXR 상용화가 출발점
딥노이드가 'M4CXR'의 디지털의료기기 품목허가 획득을 시작으로 생성형 의료 AI 상용화에 본격 나선다. 이와 함께 '의료 AI 서비스 기업'으로 도약하겠다는 비전도 밝혔다. M4CXR은 1천만건 이상의 흉부 X-ray 영상과 판독문을 학습해 41개 이상의 이상 소견을 판독하고, 판독 결과를 평균 2.3초만에 예비소견서 형태로 자동 생성하는 것으로 확인됐다. 이에 회사 측은 M4CXR을 영상의학 전문의 부족, 수도권과 대형병원에 편중된 판독 인프라, 다량의 흉부 영상검사에 따른 판독 부담 등 의료현장의 구조적 과제에 대한 해법으로 제시했다. 최우식 딥노이드 대표는 13일 미디어데이에서 “M4CXR의 품목허가는 생성형 의료 AI가 의료현장에서 실질적인 편익을 만들어내는 상용화의 상징적인 출발점이 될 것”이라며 “의료에 맞는 최적화된 클라우드를 완성해 놓은 상태며, 의료AI 서비스 회사로 확장을 준비하고 있다”고 말했다. 그는 “딥노이드가 상장한지 5~6년 정도 됐는데, 우리 뿐 아니라 많은 의료 AI 회사들이 돈을 잘 못벌고 있어 이에 대한 고민에서 시작했다”라며 “국내 영상검사가 연 3억건에 넘는 것으로 알려져 있는데 현장의 의사는 부족하고, 지역간 격차도 있다. 이에 여러 판독 AI 제품이 나왔는데 기존의 제품이 5~10개 질환을 찾아 위치를 표시한다면 우리는 41개 질환을 판독하고 판독문까지 만들어주는 차별점이 있다”고 설명했다. 이어 “M4CXR은 Nomal 사례를 걸러주고 예비 판독문을 제공해 판독 생산성을 극대화하고 판독에 소요되는 시간도 극적으로 단축한다. 또 의학용어 표준 SNOMED CT 기반 구조화 판독을 제공해 판독문을 즉시 데이터베이스화해 검색·질의에 활용 의료데이터 기반 AI 솔루션 개발의 전환점을 만든다”고 밝혔다. 특히 AI 의료를 안정적으로 서비스하기 위해서는 인프라가 중요하다며 의료기관에는 PACS 등 다양한 의료시스템이 있는데, 이를 묶는 에이전트 시스템 'MedZero'를 개발하고 있다고 밝혔다. 현재 개발 중간단계에 있으며 비전 언어 모델 탑재와 추론학습 단계를 거쳐 오는 12월경 공개한다는 계획이다. 최 대표는 “병원에서 사용하는 소프트웨어는 다양한데 파편화돼 있어 단계를 넘어갈 때마다 비효율이 발생하는데, 시스템 상위에 에이전트를 놓게 되면 다양한 소프트웨어를 엮어 워크플로어를 개선할 수 있고 효율성도 높일 수 있다”면서 “MedZero라는 멀티모달 기반 의료 AI 파운데이션 모델은 연말에 제공할 수 있을 것으로 생각한다. 클라우드 기반 WebPACS인 HPACS와 연동된 서비스도 함께 제공해 소규모 의료기관에서도 편리한 사용을 보장한다”고 말했다. 이어 “제품이 나오고, 연말 되면은 뭔가 하나둘씩 실적도 나올 것이다. 승부는 에이전트 AI에서 나올 거라고 생각한다”며 “한국에서 이 에이전트 의료 AI로 아마 선도할 수 있는 회사가 될 것으로 기대하고 있다”고 강조했다. 정상 영상만 걸러줘도 업무 효율 높여…책임 소재 등 법적 미비는 걸림돌 이날 미디어데이 메디컬 세션에서는 김성현 휴먼영상의학센터 대표원장이 M4CXR의 임상적 효용에 대해 설명했다. 김 원장은 “전문의가 마주하는 판독 현장은 반복적인 정상소견 판독에 시간과 집중력이 소모되고, 이상소견 발견에 쓰여야 할 자원이 분산되고 있다. 또 인력은 한정되고 판독 수요는 계속 증가하는 구조적 문제가 있다”면서 “이에 똑똑한 보조가 필요한데 반복 업무를 분담하면 전문의는 이상소견 판단에 좀 더 집중할 수 있다. 판독 자원을 판단에 재배치하는 방향으로 가야한다”고 말했다. 특히 노말(정상)만 걸러내도 업무 효율에 큰 도움이 된다고 강조했다. 그는 “1세대 솔루션에서는 분류작업으로 시작해 이상한 부분을 표시해 주는데 그쳐 다시 일일이 검수해야 했고, 시간이 투입된 만큼 생산성 떨어져 오히려 방해됐다”며 “5개월 전 M4CXR의 임상테스트에서 관심은 판독문을 써주고, 여기에 노말을 리딩해 준다는 것이었다. 건강검진 100장 중 95장이 노말인데 이걸 걸러준다면 5장만 보면 돼 생산성이 향상되고 돈을 주고 사용할 만하다는 것이다. 물론 더욱 발전시켜야 하지만”이라고 강조했다. 또 “영상의학과 전문의 판독문과의 적합도 비교에서 영상의학과 전문의 97.6%, M4CXR 예비소견서 96.6%로 비슷하다고 회사측은 이야기하는데 개인적으로 좀 더 떨어진다고 생각한다. 핀포인드 지적은 레지던트 2-3년차 정도”라며 “또 내가 주장해서 만든 다른 회사에는 없는 것인데 자연어로 쓴 판독문이 아니라 국제표준 임상용어 SNOMED CT를 사용한 구조화된 판독문을 만들어준다는 것이다. 이 판독문은 즉시 데이터베이스로 전환이 가능하고 검색과 질의도 가능해 세세한 통계까지 만들어 낼 수 있다. 이런 데이터가 쌓이면 딥노이드의 강점이 될 것으로 기대한다”고 밝혔다. 김성현 원장은 “AI를 도입의 강점은 판독 효율과 임상 대응이 향상돼 골든타임 확보, 업무 자동화, 이상 소견이 있는 케이스와 교차검증 등에 집중할 수 있다”면서 “중요한 것은 리스크와 책임으로 감독과 검증이 함께 가야 한다. 초안에 사실과 다른 의학적 오류를 포함한 위험 즉, 환각현상과 의료사고의 책임 소재, False Negatice에 대한 법적기준 미비, AI에 과도한 의존 등은 해결해야 할 문제”라고 지적했다.
