루닛·뷰노 등 K-의료AI기업 차별화 전략은[빅테크 의료AI 잠식위기 下] 작성일 03-30 35 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="7V6H0dpXEY"> <div contents-hash="f8c53ac1842499a18d71f78454e4418d6d7c26f829ea2567141fc555d9aa30ef" dmcf-pid="zfPXpJUZDW" dmcf-ptype="general"> <div> 이 기사는 2026년03월22일 08시30분에 <strong>팜이데일리 프리미엄 콘텐츠</strong>로 선공개 되었습니다. </div> </div> <p contents-hash="44a4d8c5c26d3e850f95c2be5b8a41168973fd2687cac73aab9b468115e5cccb" dmcf-pid="q4QZUiu5wy" dmcf-ptype="general">[이데일리 김승권 기자] 빅테크가 만든 헬스케어 인공지능(AI)의 급격한 진화 환경 속에서 글로벌 시장에 진출하며 이제 막 분기점을 넘고 있는 국내 의료AI 기업들이 생존 시험대에 올랐다.</p> <p contents-hash="85d91a669fe989572d8e6bf140991be1d6311ce452ea586b0499d2d28272f570" dmcf-pid="B8x5un71wT" dmcf-ptype="general">△루닛(328130) △뷰노(338220) △제이엘케이(322510) △코어라인소프트(384470) 등 국내 의료AI 전문기업들은 뛰어난 기술력을 보유하고 있다. 그럼에도 불구하고 보수적인 국내 의료 수가 체계와 더딘 병원 도입 속도 탓에 내수 시장에서의 폭발적인 매출 성장에 상대적인 어려움을 겪고 있다. 여기에 빅테크의 플랫폼 장악력까지 더해지며 일각에서는 사업 존속에 대한 우려마저 제기되고 있다.</p> <p contents-hash="287b3c3e15761ee0f42587e1bfc37d8b35d1cc2b4fa56522917677cf98d9d0c3" dmcf-pid="b6M17LztOv" dmcf-ptype="general">미국 빅테크의 거대한 자본력과 압도적인 멀티모달(Multimodal) 플랫폼 공세 속에서 국내 의료 AI 기업들이 생존을 위해 내세운 차별화 전략을 이데일리 제약·바이오 프리미엄 콘텐츠 팜이데일리가 분석해봤다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="323df9959f086af6bc536aa980ebb693c4e0542f379b64f6c8621992e0c7aa6c" dmcf-pid="KPRtzoqFIS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="루닛 스코프의 바이오마커 분석 모습 (사진=루닛)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/Edaily/20260330083309646lsiu.png" data-org-width="549" dmcf-mid="U1nq4D8BrH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/Edaily/20260330083309646lsiu.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 루닛 스코프의 바이오마커 분석 모습 (사진=루닛) </figcaption> </figure> <p contents-hash="408b8e7689e9b71d1692898519f5305bfb3532ca8cf378f02f60c8e953d61c73" dmcf-pid="9QeFqgB3wl" dmcf-ptype="general"><strong>성능만으론 부족하다...임상 책임의 장벽</strong></p> <p contents-hash="5a5a349036ecaf4f357a1d5143a367073b65f27ac206cdc147091dd2040c2cdf" dmcf-pid="2H1cOuIkwh" dmcf-ptype="general">마이크로소프트의 MAI-DxO는 의사 21명을 상대로 진단 정확도 85.5%대 20%라는 압도적인 격차를 보였다. 구글 메드 제미나이는 흉부 X선 판독에서 의사들의 72%가 "AI와 동등하거나 우수하다"고 평가했다. 성능 면에서는 이미 인간을 넘어섰다는 선언이나 다름없다.</p> <p contents-hash="43e16c6ae62d148ca30eaff81466ce3680fb6b5acfc3508ae4acbdb471d5d668" dmcf-pid="VXtkI7CEOC" dmcf-ptype="general">그러나 올해 이들 빅테크의 AI가 병원 의료영상저장전송시스템(PACS) 화면에서 공식 의료기기로 작동하는 경우는 극히 드물다. MAI-DxO는 여전히 미국 식품의약국(FDA) 임상시험 승인을 받지 못했다.</p> <p contents-hash="312717268db02862e6cf8e9bad4aa818f3a8a96acfcb102263f17a96c0036611" dmcf-pid="fZFECzhDEI" dmcf-ptype="general">반면 국내 루닛·뷰노·제이엘케이 등 국내 의료AI 기업들은 수년간의 임상 데이터 학습, 동료 평가 논문 그리고 FDA·유럽 CE 등 규제 기관의 정식 승인을 무기로 빅테크가 진입을 망설이는 영역에 발을 딛고 있다.</p> <p contents-hash="dba73d511ea02b0ea0eb6b9a36f0522142da80958f378b823ef18f7669b78996" dmcf-pid="453DhqlwDO" dmcf-ptype="general">빅테크의 의료 AI가 임상 현장에서 본격적으로 쓰이지 못하는 이유는 단 하나로 추정된다. 아직 공식적인 법적·임상적 책임을 지지 않으려 하기 때문이다.</p> <p contents-hash="58faad986f231ab0652628442428e7bc3677138da5c1469a3f80ca7fa116431a" dmcf-pid="810wlBSrms" dmcf-ptype="general">마이크로소프트는 고성능의 'MedImageInsight Premium'을 출시하면서도 서비스 약관에 이렇게 명시했다. AI 모델의 결과물에 대한 임상적 검증, 의료적 의사결정, FDA 승인 획득에 대한 모든 책임은 서비스를 이용하는 병원과 의사에게 있다.</p> <p contents-hash="f39b15444478c4b6af4682bef575bff2c2d4e76f0831e0cf0e7e4fc47caaaf5a" dmcf-pid="6tprSbvmwm" dmcf-ptype="general">구글의 'MedLM' 역시 공식 모델 카드에 비임상 연구·스케줄링·관리 용도로만 사용하라는 제한을 명시하고 있다. 쉽게 말해 빅테크는 "우리는 도구를 만든다. 결과에 대한 책임은 당신이 져라"는 구조를 택하고 있는 것이다.</p> <p contents-hash="8179339dacfa54345e3dd40ac9da932bf305bed666f61c88c326c6a599360bd8" dmcf-pid="PFUmvKTsDr" dmcf-ptype="general">이런 현실은 숫자로도 확인된다. 미국 FDA가 지난해 AI 의료기기로 정식 승인한 누적 건수는 1356건으로, 그 중 방사선·영상의학 분야가 1039건(77%)을 차지한다. 그런데 이 중 구글·MS 같은 빅테크의 범용 LLM이 독립 의료기기로 승인된 사례는 사실상 전무하다. </p> <p contents-hash="88ab9c84f24882fc2e9427cf342428e7a5f524899ba2e65979129a59670c17ad" dmcf-pid="Q3usT9yOsw" dmcf-ptype="general">지난 한 해에만 신규로 295건의 AI 의료기기가 FDA 승인을 받았다. 이들은 대부분 아이독(Aidoc)과 지브라 메디컬비전(Zebra Medical), 루닛처럼 특정 질환·영상에 집중한 전문 스타트업들의 알고리즘이다.</p> <p contents-hash="30e8f2c36de7acc3b8a91936aa8a6bd682cc11231d5907b973b00cfbb48369e8" dmcf-pid="x07Oy2WIwD" dmcf-ptype="general">임재창 히츠 최고기술책임자(CTO)는 "국내 AI신약개발 및 의료기업이 글로벌 시장에서 충분히 경쟁할 수 있는 지점은 융합의 속도와 정밀함에 있다"며 "한국은 세계적인 수준의 정보통신기술(ICT) 인프라와 우수한 의료 데이터를 보유하고 있다. 무엇보다 이 두 분야를 연결할 수 있는 우수한 인적 자원이 풍부하다"고 강조했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c34eab107eb0f62a80c7fd3cb64f7a5f44e19fdf9975f5267f5ea873d5e572e5" dmcf-pid="yNk2xOMVmE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="국내 AI의료 기업들이 빅테크와의 경쟁에서 살아남기 위해 진행하는 차별화 전략 (자료=각사, 팜이데일리 재구성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/Edaily/20260330083310928vvqs.png" data-org-width="800" dmcf-mid="uhTiAZcnEG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/Edaily/20260330083310928vvqs.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 국내 AI의료 기업들이 빅테크와의 경쟁에서 살아남기 위해 진행하는 차별화 전략 (자료=각사, 팜이데일리 재구성) </figcaption> </figure> <p contents-hash="a1203a4e7a0d4f46514d31e0b3019eb33ea73bfd7235e4b45166e7e33cc52088" dmcf-pid="WjEVMIRfwk" dmcf-ptype="general"><strong>바이오마커 루닛-생체신호 뷰노, 영상에서 다른 영역으로 사업 확장</strong></p> <p contents-hash="e5e0458cf74df4197d8572140ff270be8c64226eedaefc9f96efc3d41bc5c619" dmcf-pid="YADfRCe4Oc" dmcf-ptype="general">국내 대표 의료 AI 기업들은 좁고 깊은 질병 영역(Narrow AI)의 전문성을 파고들며 생존 방정식을 새롭게 쓰고 있다.</p> <p contents-hash="8e643817c26b3c86966cc464119d30acf389f72057422baead413486ac5ff9a5" dmcf-pid="Gcw4ehd8mA" dmcf-ptype="general">루닛의 차별화 핵심은 빅테크가 아직 진입하지 못한 신약 개발 동반진단(CDx) 영역이다. 이를 위해 만들어진 루닛 스코프는 항암제가 얼마나 잘 듣는지를 미리 예측하는 AI 바이오마커다. </p> <p contents-hash="9a757ff944c99c5df0c31d3106d53ef709adfeb42fd5f1de5fd34791561ac081" dmcf-pid="HmCMoWgRDj" dmcf-ptype="general">다이이치산쿄(Daiichi Sankyo)와 아스트라제네카(AstraZeneca), 로슈(Roche) 등 글로벌 빅파마와 협력해 항암제 임상 시험과 동반 진단(Companion Diagnostics) 파이프라인에 루닛 스코프를 통합시켰다. 지난해 3분기 기준 루닛 스코프 수요는 전년 대비 182%급증했다. </p> <p contents-hash="c7db8894983a1650cc7cdd28df212f688f6d89a3a8e1cc3f7f5c42667ee03e33" dmcf-pid="XshRgYaeDN" dmcf-ptype="general">이는 빅테크가 단기간에 복제할 수 없는 영역이다. 수년간 쌓은 실제 임상 시험 데이터와 빅파마의 신뢰가 함께 구축된 사업 구조이기 때문이다. 빅테크의 범용 API로는 대체 불가능한 '임상적 유효성'을 무기로 든든한 방어막을 친 것이다. </p> <p contents-hash="ec9a9e4230a3f4a0be5da1b0d1ec58a474686d3a2315fea2f0ac7a0f548b66ba" dmcf-pid="ZOleaGNdwa" dmcf-ptype="general">루닛 관계자는 "AI를 적용한 바이오마커 분석 기술은 결코 한국이 뒤지는 상황이 아니다"라며 "향후 빅파마 계약도 늘어날 것"이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="e4e1566c1f793d3271ec6ac5813298b3ed667b66902d9d0e6edfd4cec078e26c" dmcf-pid="5ISdNHjJwg" dmcf-ptype="general">영상 판독의 범용화 위협을 일찌감치 간파한 뷰노도 전장을 아예 생체 신호 및 예측 분야로 옮겼다. 핵심 캐시카우(현금창출원)로 입원 환자의 생체 신호를 24시간 실시간으로 분석해 심정지를 사전 예측하는 뷰노메드 딥카스(DeepCARS)가 꼽힌다. </p> <p contents-hash="064a4ae33848d72de48ad8dfd1335c1803ad7c14464be74705fd6c98ba27f525" dmcf-pid="1CvJjXAiIo" dmcf-ptype="general">이 솔루션은 일회성 라이선스 판매가 아닌, 환자당 매일 과금되는 구독형 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델을 안착시켰다. 빅테크가 병원의 클라우드를 장악하려 할 때 뷰노는 병상 옆 환자의 생체 데이터를 직접 거머쥔 것이다.</p> <p contents-hash="5bd1d11793dc777cf2e130e23edfe6bb39b7ff11106dabff74bee4d7d59801b4" dmcf-pid="thTiAZcnwL" dmcf-ptype="general">특히 뷰노는 신의료기술평가 유예 만료 이후를 대비해 총 17개 이상의 딥카스 관련 SCI급 임상 논문과 다수의 전향적 연구 결과를 쏟아내며 의학적 근거 수준을 최고조로 끌어올렸다. 뷰노는 FDA 승인과 신기술추가지불보상(NTAP) 획득을 통해 글로벌 수가 체계에 직접 진입하겠다는 뚜렷한 청사진도 세웠다.</p> <p contents-hash="aba1f9676e0def93e53cec29a7870b88d5e79986ce8f0db61467660d0a9a6c2e" dmcf-pid="Flync5kLwn" dmcf-ptype="general">제이엘케이의 차별화 포인트는 이송 워크플로우 통합으로 분석된다. 단순히 병변을 발견하는 데 그치지 않고 1차 병원에서 대형 병원으로 환자를 이송하는 전 과정을 AI로 최적화한다. 빅테크의 범용 AI로는 이런 특정 응급 프로세스를 병원 시스템과 통합하기 어렵다. </p> <p contents-hash="e5ca0364159bd9112d085681fe756e835b3a3ae664582daaabda85738ef6b8bb" dmcf-pid="3SWLk1EoEi" dmcf-ptype="general">코어라인소프트(CORELINE SOFT)도 흉부 전산화단층촬영(CT) 분석에 특화돼 있다. 폐 결절, 폐기종, 흉부 지방 등을 정량화하는 AVIEW 솔루션은 현재 국내외 병원에서 사용되고 있다. 코어라인소프트는 이 분야에서 FDA 510(k) 허가를 보유하고 있다.</p> <p contents-hash="03f43e564aaa819aba74fb67470ed5c5e6f72fb6371f55cf1bf3aaa11a9fa706" dmcf-pid="0vYoEtDgrJ" dmcf-ptype="general">국내 기업들의 생존을 위해 정부 차원의 지원도 중요한 변수로 여겨진다. 한국 정부는 규제 샌드박스제도를 통해 신의료기술평가를 일시 유예하는 방식으로 의료AI 제품의 임상 도입 속도를 높이고 있다. 하지만 유예 기간 만료 후 건강보험 급여화까지의 경로가 불명확해 기업들이 매출을 국내에서 키우기 어려운 구조가 반복되고 있다.</p> <p contents-hash="e9e63ea7bb151ac92bbd18f0196b6112b2555e79a2ccac51b12d6f6ad8a4d8b1" dmcf-pid="pTGgDFwasd" dmcf-ptype="general">국내 기업들이 빅테크와 차별없이 경쟁하기 위해 국내에서도 보건 임상 데이터 지원 등 적극적인 지원이 필수적이라는 의견이 나온다. 보건복지부는 의료 데이터 주권 강화 차원에서 마이헬스웨이(PHR 표준 플랫폼)구축을 추진하고 있지만 실제 데이터 활용 가이드라인과 수가 체계 정비까지는 아직 갈 길이 멀다.</p> <p contents-hash="77a6684ac22f42216307bd6fa3ba02b8eb427356f938bfca8ea27becccb816fd" dmcf-pid="UyHaw3rNme" dmcf-ptype="general">의료AI업계 관계자는 "빅테크는 가장 빠른 AI를 갖고 있다. 하지만 가장 빠른 AI가 병원 침대 곁에 서려면 환자의 생명에 대한 책임을 짊어져야 한다"며 "그 책임의 무게를 감당해온 것이 국내 의료AI 기업들이며 기술의 격차는 줄어들 수 있어도 수년간 쌓아온 임상 근거와 규제 인허가 그리고 환자와 의사의 신뢰는 하룻밤에 복제되지 않을 것"이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="6ed22bd22371e6e774b64c782a2978818b8119b595c874a3de77a4f98ee62bc5" dmcf-pid="uWXNr0mjIR" 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 "엄마의 외도, 첫째 딸이 12살 때 먼저 알았다" 충격...오은영도 숙연 (가족지옥) 03-30 다음 박정환 9단, 최종국 승리…원익, 창단 4년 만에 바둑리그 우승 03-30 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
