넥스트 유니콘을 노린다 의료기술 혁신하는 해외 의료 AI 기업

'인공 지능'이라는 용어는 흔히 로봇과 자동화를 떠올리게 하지만, 현재 의료 분야에서의 역할과 중요성은 더욱 현실적이며 선도적입니다. 특히, 코로나19 팬데믹은 의료 시스템의 취약점과 부족한 의료 인력 문제를 더욱 강조하였습니다.

AI 의료 기업

• 의료 인력 부족 문제: 세계보건기구(WHO)가 2030년까지 1,500만 명의 의료 종사자 부족을 예상하고 있는 것은 매우 심각한 문제입니다. 이로 인해 의료 서비스의 접근성과 질이 저하될 우려가 있습니다.
• AI의 역할: AI는 의료 분야에서 새로운 희망의 빛으로 부상하고 있습니다. 의사, 연구자, 기업가들은 AI를 활용하여 의료 시스템을 개선하려고 노력하고 있습니다. AI는 의료 이미징, 진단, 약물 개발, 환자 관리, 의료 기록 관리 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행합니다.
• 자금 조달 및 성장: AI 기반 의료 스타트업들은 자금 조달 측면에서도 성장하고 있습니다. 2021년에만 100억 달러 이상의 자금을 조달한 것은 이 분야의 잠재력을 보여줍니다. 이러한 자금은 연구 및 개발을 지원하고, 의료 AI 기술을 실제로 환자 치료에 적용하는 데 사용됩니다.
• 혁신적인 AI 적용: AI 개발 서비스 회사들은 이미 다양한 방식으로 의료 분야를 혁신하고 있습니다. 새로운 신체 이미징 기기나 종양학 플랫폼을 통해, AI는 진단과 치료 방법을 개선하고 환자 치료 경로를 최적화하는 데 기여하고 있습니다.

AI는 의료 분야에서 현재와 미래의 중요한 역할을 수행하며, 이를 통해 의료 시스템의 효율성을 향상시키고 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. AI의 지속적인 발전은 의료 혁신의 핵심 요소 중 하나로 자리매김하고 있습니다.

AI가 의료 서비스를 지원하는 방법

AI의 활용은 의료 분야에서 무궁무진한 가능성을 제공하고 있으며, 이러한 가능성은 다음과 같은 주요 분야에서 확인할 수 있습니다:

• 정밀 의학 (Precision Medicine): AI는 개인의 유전적 특성, 환경 요인, 라이프스타일을 고려하여 개인 맞춤형 치료 및 관리를 제공하는 데 사용됩니다. 유전자 정보와 환자의 의료 기록을 분석하여 특정 환자에게 가장 효과적인 치료 계획을 제시하는 데 도움을 줍니다.
• 치료 과학 (Therapeutic Science): AI는 이미 사용 중인 약물의 용도를 변경하거나, 새로운 치료법을 발견하는 데 활용됩니다. 특히 응급 상황에서 새로운 치료법을 빠르게 개발하고 활용할 때 중요한 역할을 합니다.
• 업무 자동화: 의료 분야에서 약 30%의 비용이 관리 업무와 관련되어 있으며, AI는 이러한 업무의 자동화를 통해 의료 시스템을 효율적으로 운영하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 의료 기록 관리와 스케줄링에 AI를 도입하여 인력과 시간을 절약할 수 있습니다.
• 조기 진단: AI 기술은 매우 큰 데이터 세트를 신속하게 분석하고 패턴을 식별할 수 있어, 질병의 조기 진단과 예방에 유용합니다. 조기 발견은 치료의 성공 확률을 높이고 환자의 생명을 구할 수 있습니다.
• 이미징: 의료 이미징 분야에서 AI는 영상 데이터를 해석하고 이상을 감지하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 종양의 조기 발견 및 분류, 신체 부위의 해부학적 구조 분석에 활용됩니다.
• 응급 전화 분류: AI는 응급 전화에서 환자의 증상을 분류하고 응급 상황의 심각성을 평가하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 의료 응급 서비스를 최적화하고 환자의 안전을 보장할 수 있습니다.

AI는 의료 분야에서 기존의 한계를 넘어서 환자 치료와 진단, 의약품 개발, 의료 관리 등 다양한 영역에서 혁신적인 역할을 하고 있습니다. 머신 러닝과 딥 러닝 기술의 발전은 의료 혁신을 가속화하고 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공하는 데 큰 도움이 되고 있습니다.

최고의 AI 의료 서비스 기업

100개 이상의 AI 의료 서비스 스타트업이 있지만, 아래 기업은 획기적인 연구와 기술을 통해 새로운 길을 개척하고 있습니다.

1. Arterys

2017년 Arterys는 임상 환경에서 클라우드 컴퓨팅과 딥 러닝을 활용하는 것에 대해 미국 식품의약국(FDA)의 허가를 받은 최초의 기업이 되었습니다. 이 회사는 신생아와 어린이의 심장 결함 진단을 임상의가 더 쉽게 할 수 있도록 하려는 특정 문제에서 출발했습니다. 심장의 혈류를 보여주는 영상 기술인 4D Flow MRI로 진단 문제를 해결할 수 있지만, 병원의 이미지 보관 서버는 4D Flow의 출력만큼 큰 파일을 읽을 수 없었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Arterys는 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 병원 영상의학과 전문의가 웹 브라우저를 통해 4D Flow의 이미지를 가져와 생명을 구하는 치료 결정을 내릴 수 있도록 했습니다. 이 회사는 의료진이 여전히 수작업으로 심장 심실의 크기를 계산하는 것을 보고 딥 러닝과 클라우드 컴퓨팅 GPU를 결합하여 심실을 자동으로 측정했습니다. 현재 이 회사는 암, 간, 뇌 등 다양한 분야에 이 기술을 적용하여 방사선 전문의에게 여러 전문 분야에 걸쳐 자동적이고 정확한 측정 기능을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

2. Butterfly Network

초음파는 혈전, 담석, 암성 종양과 같은 다양한 질환을 진단하는 데 사용됩니다. 고가의 초음파 장비는 10만 달러 이상에 달하기 때문에 전 세계의 소외된 지역에서는 의료 영상이 부족합니다. 버터플라이 네트워크는 최초의 휴대용 전신 이미저를 개발하여 이러한 필요를 충족하고 있습니다. 스마트폰에 부착하여 영상을 보여주는 포켓 사이즈의 프로브는 가장 외진 곳까지 가져갈 수 있습니다. 이 프로브는 인간 임상의처럼 정확하게 결과를 해석할 수 있는 AI 기술과 결합됩니다.

3. Caption Health

Caption Health는 조기 질병 발견에 중점을 두고 초음파 기술의 접근성을 높여 환자 치료를 개선하고 있습니다. 초음파 기술은 숙달하기 어려울 수 있으며 특정 교육이 필요합니다. 이미지 품질이 좋지 않으면 오진이 발생하고 치료 기회를 놓칠 수 있습니다. 캡션 헬스는 AI를 사용하여 임상의에게 이미징 프로세스를 안내하고 이미지 품질을 자동으로 평가합니다. 이를 통해 모든 의료진은 교육에 관계없이 초음파 검사를 수행하고 결과를 해석할 수 있으며, 현재 이 기술은 심장 초음파에 초점을 맞추고 있으며 폐 초음파에 대한 AI 가이드를 개발하기 위한 작업이 진행 중입니다.

4. Cleerly

이 디지털 의료 회사의 AI 기반 플랫폼은 관상동맥 컴퓨터 단층촬영 혈관조영술(CCTA) 영상과 함께 작동하여 의료진이 심장 질환을 조기에 진단하고 치료할 수 있도록 지원합니다. 위험 요인이나 증상과 같은 간접적인 지표가 아닌 심장 동맥에 쌓인 플라그를 명확하게 측정합니다. 다양한 유형의 플라크를 분석하고 특성화하는 이 기술은 임상의가 환자의 심장마비 위험을 보다 정확하게 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. CloudMedX

CloudMedX는 예측 분석을 통해 임상 프로세스를 간소화하고 환자 치료 결과를 개선하는 컴퓨팅 플랫폼입니다. AI를 사용하여 데이터를 수집하고 개인과 커뮤니티에 대한 전체적인 그림을 구축합니다. 단일 통합 데이터 플랫폼은 운영부터 임상 및 재무에 이르는 다양한 기능을 갖추고 있어 의료 서비스 제공자가 필요한 모든 것을 한 곳에서 찾을 수 있습니다. 이 회사의 예측 의료 모델은 의료 데이터를 처리하고 위험 평가 점수를 제공하여 질병의 진행을 예측하고 환자의 합병증 발생 가능성을 판단할 수 있습니다.

6. Corti

Corti의 음성 기반 디지털 어시스턴트는 임상의에게 품질 보증을 지원합니다. 이 AI는 수천 시간의 실제 환자 통화 및 상담을 통해 학습되었습니다. 독점적인 음성 인식 및 언어 처리 기술을 통해 환자 방문 시 의료진과 함께 환자의 말을 경청합니다. 이 AI 도구는 병원에 걸려오는 응급 전화를 더 잘 분류하고 안내하는 데 사용할 수 있으며, 간호 통화 라인에서 환자 흐름과 분류를 도울 수 있습니다. 또한 통화 지원 및 통화 후 품질 보증에도 사용할 수 있습니다.

7. DeepMind

2014년 구글 헬스에 인수된 딥마인드는 산업 전반에 걸쳐 지능형 AI 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있으며, 특히 의료 분야에서 괄목할 만한 성과를 거두었습니다. 이 회사는 당뇨병성 망막증(시력 상실을 유발할 수 있는 안과 질환) 환자를 치료하기 위해 병원과 협력하여 50가지 이상의 안과 질환에 대해 의사만큼 정확하게 환자를 추천할 수 있는 AI 시스템을 개발했습니다. 또한 이 시스템은 환자가 더 심각한 단계의 안구 퇴행으로 발전할지 여부를 몇 달 전에 예측할 수 있어 언젠가는 시력 상실을 예방할 수 있을 것으로 기대됩니다.

8. Enlitic

Enlitic은 딥러닝을 사용하여 영상의학 전문의의 워크플로우를 간소화하고 진단을 개선합니다. 수작업으로 영상을 판독하는 과정은 환자에게 치료와 진단을 제공하려는 임상의의 속도를 늦춥니다. Enlitic의 소프트웨어는 임상 콘텐츠를 판독한 다음 딥러닝을 통해 수집한 지식을 바탕으로 데이터를 분석하고 해석하여 방사선 전문의의 시간을 절약합니다. GE헬스케어와 Enlitic은 데이터 표준화, 효율성 및 역량을 개선하기 위해 GE 영상의학과 전문의의 워크플로우에 Enlitic의 AI를 도입하기 위해 파트너십을 맺었습니다.

9. Komodo

의료 기술 기업 Komodo는 의료 시스템을 거쳐 간 3억 3천만 명의 환자 임상 경험을 수집합니다. 이 데이터 맵을 통해 Komodo는 질병 옹호 단체에서 제약 회사에 이르기까지 다양한 고객에게 분석을 통해 수집한 임상 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이 회사의 기술은 임상시험에 참여할 잠재적 환자를 식별하고, 새로운 치료법의 채택을 추적하며, 치료 및 결과의 격차를 파악할 수 있습니다. 심지어 코로나바이러스가 장단기적으로 건강에 미치는 영향을 파악하는 데도 힘쓰고 있습니다.

10. Oncora Medical

Oncora에 따르면 종양 전문의는 환자를 치료할 때 최소 6개의 서로 다른 소프트웨어 시스템에 로그인합니다. Oncora는 임상의가 암 환자, 임상 결과 및 치료법에 대한 데이터를 찾을 수 있는 단일 플랫폼을 제공하여 의료진이 수집된 데이터를 사용하여 향후 치료를 개선할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 하나의 플랫폼만 사용하면 임상의는 단 한 번의 데이터 입력만으로 시간을 절약할 수 있습니다. Oncora의 분석 소프트웨어는 개별 시스템에서 데이터를 가져와 의료진이 한 곳에서 모든 데이터에 액세스할 수 있도록 지원합니다.

11. Owkin

Owkin은 AI를 사용하여 암을 비롯한 미충족 의료 수요에 대한 더 나은 치료법을 찾습니다. 이 회사는 데이터에 대한 '연합 학습' 접근 방식을 취합니다. 즉, 조직과 협력하여 데이터에 액세스하고 머신러닝 알고리즘을 적용하여 질병에 대해 학습합니다. 이 알고리즘은 과거 임상 데이터를 결합하여 진단 시 질병 진행을 예측하는 데 도움을 줍니다.

공공 AI 의료 서비스 기업

• Alphabet - 구글 헬스와 AI 부문인 딥마인드를 포함한 알파벳(Alphabet)
• Butterfly Network
• Medtronic - 최초의 AI 기반 내시경 기기 출시
• Merative - IBM이 소유한 건강 데이터 회사
• Sanofi - AI 기업 Owkin을 소유한 거대 제약회사
• Stryker - 정형외과 로봇의 선두 제조업체

AI 의료 영상 회사

• Aidoc - 다양한 이미징 서비스를 제공하는 AI 회사
• Behold.ai - AI를 사용하여 지능형 CT 스캔 및 엑스레이를 지원
• Caption Health
• Gleamer - 방사선과를 위한 의료용 AI를 제작합니다.
• Sirona - 영상의학 전문의의 영상 해석을 지원하는 AI 도구를 제공
• Qure.ai - 흉부 엑스레이, 두부 CT, 초음파 등을 위한 AI 제작사

의료 분야에서의 AI 비용

맞춤형 AI 솔루션은 2만 달러에서 100만 달러까지 다양한 범위의 비용이 소요됩니다. AI 소프트웨어 비용은 필요한 인텔리전스 수준, 처리해야 하는 데이터 세트 크기, 알고리즘에서 필요한 출력과 같은 요소에 따라 달라집니다. 또한 AI 회사가 향후 고객에게 기술을 패키징하고 판매하는 방식에 따라 달라집니다.

AI는 비용이 많이 들 수 있지만, 이 기술에 대한 지출은 줄어들 기미가 보이지 않습니다: AI 의료 시장은 2025년에 50.2%의 성장률로 361억 달러 규모로 확대될 것으로 예상됩니다.

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