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‘뇌졸중 진단’ AI 국내서 나올까…광범위해지는 의료 AI 진단능력


(출처:제이엘케이인스펙션)

의료분야에서의 인공지능(AI) 기술에 대한 다양한 활용방안 아이디어와 연구들이 속속 나오는 가운데 국내 기업의 AI 기반 뇌졸중 진단 보조 소프트웨어의 임상시험 계획서가 식약처의 승인을 받아 눈길을 끈다.

현재 글로벌 유력 IT 기업들과 수많은 스타트업들이 의료 AI 기술 개발에 뛰어들고 있으며 투자도 지속적으로 이어지고 있다. 예를 들면 실명위험, 심장질환 신호 등을 감지하는 데 이용하는 기술을 개발하는 기업들도 있으며, 암치료의 효율을 높이는 기술도 연구되고 있다. 이번 식약처 승인으로 국내에서 뇌경색 진단 분야 AI가 탄생할지 주목된다.

MRI 영상으로 뇌경색 원인 분류

제이엘케이인스펙션은 의료영상진단 보조장치 소프트웨어(3등급) 'JBS-01K' 임상시험계획서에 대해 식약처의 승인을 받았다. 식약처가 지난해 12월 '빅데이터 및 인공지능(AI) 기술이 적용된 의료기기의 허가·심사 가이드라인(안)'을 발표한 이후 3등급 진단 의료기기 허가 신청은 이 회사가 국내 처음이다.

제이엘케이인스펙션이 자체 엔진으로 개발한 JBS-01K는 AI 기반 뇌경색 MR 영상 진단 시스템으로, 뇌경색 원인을 분류해 전문의 진단을 보조한다. 데이터 기반 정량적 뇌경색 원인 분석정보를 제공해 환자 개개인 맞춤형 진단과 적절한 처방이 가능하도록 설계됐다. 제이엘케이인스펙션은 작년 3월부터 김동억 동국대일산병원 신경과 교수팀이 연구한 한국인 뇌경색 환자 MRI 빅데이터를 3차원화해 분석한 임상 자료를 바탕으로 딥러닝 기술을 적용했다.

향후 임상시험은 동국대학교 일산병원, 분당서울대학교병원 등에서 진행될 예정이다. 국내 임상을 마무리하고 미국 등에 진출한다는 게 제이엘케이인스펙션의 계획이다.

이 회사 관계자는 “고령화 사회에 진입함에 따라 뇌경색 환자가 급증하는데, 뇌경색은 초기 발병 시 정확한 진단이 필요하며 적절한 처방에 따라 예후 차이가 많은 질환이다“라며 “AI가 의사 보조 수단으로서 뇌경색 원인 분석을 효율적으로 활용할 수 있을 것이라 기대한다”고 말했다.

(출처:인리틱)

망막 영상 분석해 실명 위험·심장병 신호 감지

영상들을 이용해 질병을 조기발견하는 데 AI를 활용하는 아이디어는 해외 기업들이 이미 활발하게 연구하고 있다. 당뇨병으로 인한 실명 예방도 하나의 예다. 실명의 주요 원인들 중 하나는 당뇨병으로 인한 망막 손상이다. 하지만 초기단계에는 증상이 발견되지 않아 예방 기회를 놓치는 경우가 많기 때문에 초기에 발견하는 것이 매우 중요하다.

구글 브레인의 연구원들은 AI를 이용해 마치 안과의사처럼 망막의 이미지를 조사해 당뇨성 망막질환을 찾아내는 시스템을 연구하고 있다. 아메리칸 메디컬 어소시에이션의 저널에 실린 한 논문에 다르면 이 시스템은 정확도와 정밀도에 있어서 미국 국립 보건원이 설정한 표준을 뛰어넘었다. 이 기술은 자격을 갖춘 의사의 부재중에도 겉으로 드러나지 않는 환자들의 실명 위험을 감지하는 데 유용하다.

망막의 이미지들을 분석해 눈 건강 뿐 아니라 심장의 상태까지 알아내는 기술도 연구되고 있다.구글의 모회사인 알파벳의 바이오기술 분야 자회사 베릴리는 망막 이미지들을 심장질환의 신호를 탐지하는 데 활용하는 것을 시도하고 있다. 이 회사는 30만명의 환자들로부터 나온 데이터들을 이용해 망막의 이미지들로부터 환자의 연령, 성별, 혈압, 혈당 등을 감지해내며 이 정보들을 심부전의 위험을 발견하는 데 사용한다.

이 연구원들은 논문을 통해 자신들이 개발한 이 기술로 혈액테스트와 동등한 수준의 정확도를 성취했다고 주장했다. 단 이 논문은 아직 동료심사를 받기 전이다.

이 외에도 의료 기술 회사 하트플로우는 엔비디아의 그래픽 프로세서를 이용해 심장 질환의 조기 진단 기술을 개발한다. 기존의 심장 질환 진단 방법들은 비용이 크게 드는 외과적인 절차들이 수반되어왔다. 하지만 하트플로우의 솔루션은 이 같은 절차들 대신 CT 스캔과 딥러닝을 활용한다. 심장의 3D 모델을 만들어 혈액의 흐름과 막힘에 대한 정확한 묘사도 제공한다. 이 같은 기술은 비용이 많이 드는 절차들을 생략하면서도 더 정확한 진단을 제공하며, 이를 통해 기존의 방시 대비 약 25%의 비용을 절감할 수 있다는 게 이 회사의 설명이다.

헬스케어 AI 시장규모 전망(출처:프로스트&설리번)

면역요법 통한 암치료 보조수단

이와 함께 AI는 면역요법을 통한 암치료의 보조수단으로도 활용될 수 있다.

창립 2년된 스타트업 그릿스톤 온콜로지는 인체의 면역시스템을 이용해 암과 싸우는 면역요법에 딥러닝을 활용하는 방법을 연구해오고 있다. 면역요법은 20%의 암환자들에게 상당히 긍정적은 결과를 내었지만 나머지 환자들에게는 성공적이지 못했다. 그릿스톤은 AI를 활용해 종양을 분자 수준으로 분석하고, 특정 환자들을 위한 면역요법들의 범위를 좁히는 데 이용한다.

구글 모회사인 알파벳은 벤처 투자 자회사인 구글 벤처스를 통해 그릿스톤에 투자했다. 그릿스톤은 머신러닝(Machine Learning)으로 방대한 환자 정보를 분석해 암 면역치료 백신을 개발하는 방안을 연구 중이다. 이 회사는 구글을 포함한 11개 투자자로부터 9천 270만 달러를 조달할 정도로 촉망받고 있다.

그릿스톤 뿐 아니라 거대 제약회사인 화이자는 IBM의 왓슨과 협업해 면역요법을 활용하고 새로운 약을 발견하기 위한 시도를 하고 있다. 왓슨은 이미 2,500만 Medline의 정보, 100만개의 의료 기사들, 400만 환자 기록들 및 약물 특허 관련 데이터를 소비했다. 실제로 왓슨이 제시하는 암치료법과 인간 의사가 제시하는 암치료법은 90% 가량 일치하는 것으로 알려졌다.

한편 뷰노, 루닛 등의 국내 업체들도 X레이·CT·MRI 결과와 조직 사진을 보고 질병을 검진하는 AI 개발에 나섰으며 일부 업체는 개발을 완료하고 식품의약품안전처의 허가 승인을 기다리는 중이다.

 


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