루닛 vs 딥노이드, 생성형AI 의료기기로 치열한 시장선점 경쟁 작성일 04-23 155 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="pexxK32XEn"> <div contents-hash="5a46197b68b61d3a0011c1e5d25888d99c971ec43d20784e1ed9e33d5dbbd4b4" dmcf-pid="UdMM90VZwi" dmcf-ptype="general"> <div> 이 기사는 2025년04월21일 07시30분에 <strong>팜이데일리 프리미엄 콘텐츠</strong>로 선공개 되었습니다. </div> </div> <p contents-hash="cb3de46cc6ef082f2debe123a4e08a10487870ebb1bbcfe302eb9697e9fade10" dmcf-pid="uJRR2pf5EJ" dmcf-ptype="general">[이데일리 김승권 기자] 국내 최초 생성형 인공지능(AI) 의료기기 상용화가 눈앞으로 다가왔다. 카카오브레인에서 출발했던 숨빗AI가 지난 10일 식품의약품안전처로부터 국내 최초 임상 시험 승인을 받으면서 해당 시장은 더욱 주목을 받았다. </p> <p contents-hash="acc87359f82309e48c384882ec2ecf9d3cfa8f8b67b6340fbd72d901299c3631" dmcf-pid="7ieeVU41Ed" dmcf-ptype="general">생성형(LLM) AI 의료기기는 기존 AI의료 기술에서 한단계 진보해 스스로 학습한 데이터를 바탕으로 의사의 업무를 돕는 문서 등을 만들어주는 기술이다. </p> <p contents-hash="731e227d31efe0d5c33352cb165ca12820d707d13be1722f352a5933987aedba" dmcf-pid="znddfu8tse" dmcf-ptype="general">해당 기기가 상용화되면 의료영상 판독 및 진단 워크플로우에 적지 않은 영향을 미칠 것으로 전망된다. 환자 케이스를 의사가 기록하면 LLM은 설명된 증상을 기반으로 잠재적 진단 목록을 생성하고, 진단을 확인하기 위한 적절한 검사 및 치료 계획을 제안할 수 있다. 흉부 엑스레이의 경우 LLM이 대규모 영상 데이터를 스스로 학습해 병변 가능성을 확률로 제시할 수 있다. 의사들의 오진 가능성이 크게 낮아질 수 있는 것이다. </p> <p contents-hash="039034e9638e79a9850c3e928965be125b41cc0d0b33b4922b4c09314d5d644b" dmcf-pid="qLJJ476FmR" dmcf-ptype="general"><strong> 루닛, 챗GPT 뛰어넘는 생성형 의료기기 만들까</strong></p> <p contents-hash="8e29ca05cae70379926f848777783d7f7773cbda53f9a11038e0a68724bd8ec0" dmcf-pid="Boii8zP3rM" dmcf-ptype="general">17일 AI의료업계에 따르면 루닛·딥노이드 등이 흉부 엑스레이 진단 분야의 생성형AI 분야에서 상용화 준비에 나섰다. 루닛은 미국 식품의약국(FDA) 승인을, 딥노이드는 한국 식약처 승인을 각각 노리는 상황이다. 두 기업 모두 동일한 흉부 엑스레이 분야 점과 판독문을 정확하게 쓰는 것이 첫번째 미션이라는 점에서 경쟁이 예상된다. </p> <p contents-hash="3eba210ef224176b1c9b591c53c34ce792690f28796948e5367949dbb2ef61d3" dmcf-pid="bSCCcJEQIx" dmcf-ptype="general">시장은 큰 폭으로 성장하고 있다. 글로벌마켓인사이트에 따르면 헬스케어 분야의 생성형 AI 시장규모는 2023년 18억 달러(약 2조 5700억원)로 평가됐다. 2032년까지 연평균 32.6%의 성장률로 221억 달러(약 31조 5500억원)까지 성장할 것이라는 관측이다. 국내의 경우 아직 시장이 제대로 형성되기 전 상황이다. 의료 기관에서 먼저 사용하게 되면 의료진 편의상 해당 제품을 지속적으로 사용할 가능성이 높다는 것이 업계의 전언이다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e8158912cf612d2bb0fd969ed5d368f6f3dacd0cc10d9e0ccc42f672314fbef6" dmcf-pid="KvhhkiDxmQ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="루닛, 딥노이드 생성형AI 의료기기 특성 (그래픽=이데일리 김정훈 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/23/Edaily/20250423093101596sfih.jpg" data-org-width="419" dmcf-mid="3oBBtT3IEo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/23/Edaily/20250423093101596sfih.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 루닛, 딥노이드 생성형AI 의료기기 특성 (그래픽=이데일리 김정훈 기자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="cae47520d0726380cd6e582ea96a1ce3e9f42b9440d030250434697460d8ecf7" dmcf-pid="9TllEnwMOP" dmcf-ptype="general">가능성을 알아보고 먼저 시장에 뛰어든 기업은 루닛이다. 루닛은 단순한 판독문 작성에 그치지 않고 영상에 문제가 있는지 이미지로도 보여주는 기술을 준비하고 있다. 실제 회사 측이 최근 공개한 ‘흉부 엑스레이 판독문 자동 생성기’에서는 AI가 흉부 엑스레이 영상을 분석해 진단 보고서까지 직접 작성하는 해당 솔루션은 측정값, 중증도 등 다양한 환자 진단 정보를 체계적이고 보기 쉽게 정리한다. 의료영상저장전송시스템(PACS)과의 원활한 연동에 초점이 맞춰진 것이 특징이다.</p> <p contents-hash="401ada593878b8e13458ad3263cd5cc619fb33a2698d8a59b40fa3bcf51f6c23" dmcf-pid="2ySSDLrRr6" dmcf-ptype="general">루닛의 강점은 먼저 뛰어든 사업자 지위로 확보해둔 의료 데이터다. 뉴질랜드 영상 암진단 기업인 ‘볼파라’를 인수하며 방대한 데이터를 손에 쥐었다. 실제 볼파라는 누적 영상 데이터 1억장 이상을 확보하고 있다. 여기에 매년 2000만 장씩 유입되는 신규 데이터들이 존재한다. 이 데이터만 해도 매년 1000억원 수준의 가치를 지닌다는 게 업계의 추산이다. </p> <p contents-hash="d0d1a808d0341eaf88ec663b4925438e8a7ad6bf6b36f13c49b456f3cd405f04" dmcf-pid="VWvvwomew8" dmcf-ptype="general">루닛 관계자는 “응급환경이나 영상의학과 전문의가 부족한 환경에서는 임상의사가 해당 판독문을 통해 빠르고 정확한 임상적인 판단을 내리는 데 도움을 줄 수도 있을 것”이라며 “미국 시장 승인을 위해 임상 준비를 하고 있다”고 말했다. </p> <p contents-hash="5dd87e7749ef621694b0b34e21f67caddaabed7072bdc12e94631ca766cc983c" dmcf-pid="fYTTrgsds4" dmcf-ptype="general">백승욱 루닛 의장 또한 해당 모델에 대한 기대감은 나타냈다. 백 의장은 “예전 모델은 엑스레이를 집어넣으면 여기 어떤 질환이 있는지 우리가 지원하는 10개의 병변에서만 결과를 내놨다”며 “하지만 생성형AI 모델은 모든 판독문과 모든 영상을 가지고 학습을 한 것이기에 모든 질병 가능성을 이야기해줄 수 있다”고 설명했다. </p> <p contents-hash="1bdd71df04eb5368904f940040cab2af7b50c0e25a0004c770923f5f1bc480a9" dmcf-pid="4GyymaOJIf" dmcf-ptype="general">그는 이어 “단순히 판독문을 쓰는 것이 아닌 이메일 대화체 등으로 다양하게 변환이 가능하게 만들고 있다. 환자에게 보내는 이메일 등 원하는 형태의 텍스트로 재구성도 가능하다”며 “허가 절차를 밟아 빠른 시일 내 출시할 수 있기를 바란다”고 밝혔다. </p> <p contents-hash="15fca3e4838ac41487ffc3769a21362db8a10ce2de2ba99e505f352bdecf08a6" dmcf-pid="8HWWsNIiDV" dmcf-ptype="general"><strong> 딥노이드, 하반기 임상 진입...딥시크 등 탑재</strong></p> <p contents-hash="4a87efb9ebb778c4542e387e5323ecc6175d48962fe26ffde4d95355abb8232e" dmcf-pid="6311vwyjs2" dmcf-ptype="general">딥노이드는 판독문 작성에서 판독 근거를 명확하게 제시하는 기술로 차별화에 나섰다. 딥노이드는 최근 생성형AI 기반 흉부 엑스레이 판독문 생성 솔루션 ‘M4CXR’에 판독 근거를 시각화하는 ‘라드제로’ 기술을 개발한 것으로 파악된다. 올 하반기 복수 의료기관과 임상 및 추가 기술검증을 마치고, 내년 ‘M4CXR’에 탑재한다는 방침이다.</p> <p contents-hash="8206b61d2224570c3c20d2ec622a84268d3b784493fa2f1ff888060d94f5d91b" dmcf-pid="P0ttTrWAD9" dmcf-ptype="general">M4CXR은 생성형AI가 흉부 엑스레이를 분석해 결절·종괴, 경화, 섬유화, 폐기종 등 80여 가지 소견을 제공하는 의료기기다. 폐와 심장, 종격동, 골격, 복강 등 흉부 엑스레이에서 보이는 다양한 부위 이상 소견을 기술한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="98122c04d8dfb6af5dfc3454cfe77472345f7689785292f9ace4b8f72da50004" dmcf-pid="QpFFymYcOK" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="딥시크를 활용한 딥노이드 흉부 엑스레이 생성형AI가 판독문을 제시한 모습 (사진=딥노이드)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/23/Edaily/20250423093102859dwwo.jpg" data-org-width="375" dmcf-mid="0jHHCcloOL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/23/Edaily/20250423093102859dwwo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 딥시크를 활용한 딥노이드 흉부 엑스레이 생성형AI가 판독문을 제시한 모습 (사진=딥노이드) </figcaption> </figure> <div contents-hash="019156ef0c55e3d268f2eb418af2f09819dcbde85ae364a0154deb5931309d26" dmcf-pid="xU33WsGkOb" dmcf-ptype="general"> 임상 시험은 하반기 내 진입할 계획이다. 회사 측에 따르면 생성형AI 의료기기에 대해 지난달 식약처에 임상시험계획서를 제출했다. 승인이 되면 대학병원 2곳에서 3개월 동안 임상시험을 진행할 예정이다. </div> <p contents-hash="fb9e6741bb2fcb29895e8656c0a55ef773c8d3ef9438f3ed03c0769502df88e1" dmcf-pid="yAaaM9e7wB" dmcf-ptype="general">최우식 딥노이드 대표는 생성형 AI의료기기의 경우 할루시네이션(AI의 환각오류) 가능성이 없는 것이 핵심이라고 강조했다. 최 대표는 “의료에서 이상한 말을 하면 안 되기 때문에 판독문이 안정적으로 나오게 하는 데 집중했다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="a27a63d6eed94cac9e2340c931072371300460ebb7c579e6c7ddbf3a86039e2a" dmcf-pid="WcNNR2dzmq" dmcf-ptype="general">실제 딥노이드는 한국어 언어모델 평가지표인 ‘오픈 Ko-LLM 리더보드’에서 평균 61점으로 1위를 기록했다. 또한, 영어로 판독문을 생성하며, 의사가 추가 질문을 할 경우 챗봇처럼 대답을 제공하는 기능도 갖추고 있다. 최 대표는 “생성형으로 가면 의사는 컨펌만 하면 되고, 하루에 판독을 100건 하던 것을 더 할 수 있게 된다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="66430b22880fc272bae06b60ea035054edf1940b6126b63f75d0d0bd506b6408" dmcf-pid="YkjjeVJqsz" dmcf-ptype="general">김승권 (peace@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '노무사 노무진' 정경호, 귀신 본다…"날 살려주는 거 맞아?" 04-23 다음 김임권, 최종일서 극적 잔류… PBA 1부투어 진출자 27명 확정 04-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
