상장 나서는 AI 의료 스타트업 뷰노의 정규환 CTO 인터뷰

정규환 뷰노 CTO를 만나야겠다고 생각한 것은, 이 회사의 상장 추진 소식을 들은 후다. 뷰노는 의료용 인공지능(AI) 기술을 개발하는 스타트업이다. 2014년 삼성종합기술원 연구원 출신의 이예하, 김현준, 정규환 3인이 의기투합해 창업했다. 환자 엑스레이나 CT나 사진 등을 분석해 질병이 의심되는 부분을 추정, 의사에게 알려주는 방식으로 진단을 돕는 기술을 주로 만든다.

뷰노의 상장 소식에 살짝 놀란 것은, 빠른 성장 속도 때문이다. 정 CTO와 초면은 아니다. 뷰노 창업 초기, 국내 스타트업의 AI 기술 비전을 묻기 위해 만난 적이 있다. 당시 뷰노는 아직 세상에 상품을 내보이지는 않은, 말 그대로 창업 초기 기업이었다. 그 사이 6년이 흘러 뷰노는 여섯가지 솔루션을 시장에 내놓았고, 이를 바탕으로 상장을 눈앞에 두고 있다.

뷰노가 말하는 스스로의 강점은 이렇다. AI로 의료 분야 연구를 하는 기술기업은 많지만 실제로 병원에서 쓰는 기술을 공급하는 곳은 드물다. 바로 이 경험을 경쟁력의 원천으로 삼는다. 제 아무리 정확한 기술이라고 하더라도, 병원에서 쓰지 않는다면 그 생명력이 유지될 수 없다는 이야기다. 병원과 손발을 맞추게 되면 가지는 강점은 크게 두 가지인데, 하나는 제품의 사용성을 검증할 수 있다는 것이다. 단점이 발견되면 의사들의 피드백을 받아 빨리 개선할 수 있다. 병원의 새로운 수요를 계속해 파악할 수 있다는 것은 또 다른 강점이다. 어느 한 분야에 국한되지 않은 종합 솔루션 개발에서 유리한 위치에 설 수 있다.

지난 23일, 서울 강남에 위치한 뷰노 사무실을 찾아 이 회사 정규환 CTO를 만났다. 인터뷰를 하면서, 이 사람이 의사인지 개발자인지 잠깐 헛갈렸다. 어렵게 들리는 의학용어를 술술 말해서 “의학 드라마를 보실 때 설명 자막이 필요 없으시겠어요”라고 했더니 정 CTO가 “병원 선생님들과 미팅할 때 훨씬 수월하다”며 웃었다. 정 CTO와 한 시간 반 동안 나눈 이야기 중 엑기스만 모아 정리했다.

정규환 뷰노 CTO가 의료영상 샘플을 보면서 AI가 어떻게 질병을 찾아내는지를 설명하고 있다.

뷰노가 가진 기술 솔루션 총정리

  1. 뷰노메드 본에이지_ 성조숙증, 저신장증 등 성장 질환 검사를 위해 촬영된 손뼈 엑스레이 영상을 입력한 후 골연령을 자동분석해 의료진 판독 업무 보조. 예측 성장키 그래프를 제공.
  2. 뷰노 메드 체스트 엑스레이_ 흉부 엑스레이 영상에서 주로 관찰되는 주요 비정상 소견을 학습해 흉부 엑스레이 영상 판독 보조. 의사의 판단을 보조하는 역할로, 주요 소견과 질환 5가지를 판독.
  3. 뷰노 메드 렁 CT AI_ 흉부 CT 영상에서 폐결절을 탐지해 위치와 부피 등의 정량정보를 제공. 국내 주요 대형병원 3곳에서 임상시험을 진행함.
  4. 뷰노 메드 딥브레인_ 뇌 MRI에서 뇌 영역을 분하하고 위축 정도를 정량화한 분석 정보를 제공해 퇴행성 뇌질환 진단을 보조.
  5. 뷰노 메드 펀더스 AI_ 안저 영상을 기반으로 망막 질환 진단에 필수적인 주요 소견을 제시해 안과 진단을 보조.
  6. 뷰노 메드 딥ASR_ 의료진 음성을 실시간으로 문서화. 문서 작성 과정의 소요 시간을 줄이고 오류 발생 가능성을 최소화하는데 목표.

-> 현재로서는 영상을 분석해 뼈, 흉부, 폐, 뇌, 안구의 병변을 진단하는 보조역할을 주로 함. 또 의사의 진단 음성을 텍스트로 풀어내는 기술을 개발. 그 외에 생체 신호를 분석하는 역할을 연구.  


흉부 X레이를 시작으로 기술 다각화


뷰노의 핵심 기술 중 하나가 흉부 엑스레이 사진을 판독하는 것이다

우리나라에서 가장 많이 하는 것 중 하나가 흉부 엑스레이다. 엄청나게 많은 판독 건수가 있는데, 간단한 검사지만 판독은 어렵다. 그림자만 보고 병변인지 아닌지 맞추는 거와 같다. 사람의 가슴 자체는 두꺼운데 그 걸 한 장의 그림판으로 보는 거니까 암덩어리가 심장 뒤에 숨어 있거나 하면 안 보이기도 한다. 또, 이번 코로나 확산 같은 때에는 판독량이 급증하기도 한다. 한 장의 엑스레이에서 많게는 100개까지 병변이 있을 수 있어 숙련이 되지 않으면 언제든 놓칠 가능성이 있다. 뷰노가 만드는 엑스레이 솔루션은 사진을 스크리닝해서 주요 비정상 소견을 찾아 주는 것이다.

폐만 관측하는 게 아니라 여러 장기나 신체부위로 그 진단 범위를 넓혔다. 스타트업이 한번에 여러 분야 기술개발을 하는 것은 어려웠을 것 같은데

처음부터 접근할 문제를 정해 놓은 것이 아니라 필요한 문제를 풀어가는 과정에 있다보니 그렇게 됐다. 너무 다양하다는 단점이 있는 반면에 위험을 피할 수 있다는다는 장점도 있다. 한 우물만 파다가 병원의 가이드라인이 바뀌거나 혹은 그 기술이 틀렸을 때 어려워진다. 제품이 많아지면 새로운 의학에서 수요가 발견되기도 한다. 또 두 가지 다른 분야에 대한 기술 제공을 동시에 할 수 있는 회사가 드물다는 것이 뷰노가 가진 가치이기도 하다.



뷰노 솔루션에는 의사의 음성을 판독해 텍스트로 바꾸는 것도 있다. 같은 인공지능 솔루션이라고 해도 시각과 음성은 전혀 다른 것 아닌가?

병원에 필요한 솔루션을 만든다는 목적이었다. 병원의 많은 데이터와 AI를 활용해서, 병원이 못 풀고 있던 문제에 도움을 주겠다는 것이다. 처음에는 그것이 영상이었다. 병원과 계속 이야기를 하다보니 목소리를 듣고 타이핑을 대신 쳐줄 기술에 대한 수요가 있었다. 영상의학은 눈으로 병변을 찾고 진단하는 동시에 진단 내용을 타이핑으로 쳐야 한다. 오류나 시간 지체를 줄이기 위해서 통상 녹음을 하는데, 그러면 누군가는 또 하루종일 녹음한 것을 듣고 타이핑 치는 일을 해야 한다. 그러다 실수가 날 수 있으니 또 판독문을 리뷰하는 일이 더해진다. 효율성 증진을 위해서 필요한 일이라고 생각했다.

영어가 많아서 한국식 발음도 다를 것 같은데(웃음)

오히려 반대다. 의료에서 쓰는 단어는 정해져 있고 길고 복잡하다. 그래서 인식률이 좋다. 비슷한 용어가 없어서 사전을 구축해보면 범용 음성인식보다 가능성이 높다. 물론, 선생님마다 발음이 다른 부분은 있지만, 그런 것을 극복하려고 기반 연구도 수행 중이다. 기술적으로는 충분히 해볼만하다.

모든 분야에서 AI 기술을 도입한다. 의료 AI 기술개발이 다른 점이 있을까? 

자연 이미지를 인식하는 기술은 이미 범용이 되어서 핵심 기술의 차별점을 말하긴 어렵다. 그런데 의료는 그 차이가 명확하다. 병원에서 쓰는 솔루션이냐, 아니냐는 것이다. 아이러니하게 들릴 수 있겠지만, 의료분야는 기술의 정확도가 100%라고 해서 쓰는 것이 아니다. 또, 정확도가 70%라고 해서 못 쓰는 것도 아니다. 의료 AI에서 중요한 것은 병원에서 풀지 못하고 있는 문제를 해결해줄 수 있느냐 여부다.

정확도가 중요하지 않다니, 조금은 충격적이다

AI가 10년 후 암에 걸릴 수 있다고 경고한다고 치자. 그 예측이 아무리 정확해도 지금 당장 알 필요가 있을까? 폐에서 암이 될 수 있는 병변을 발견했는데 그게 진짜로 암이 될지 여부는 아무도 모른다. AI는 아주 작은 티끌같은 병변도 모두 찾아내다. 그 어떤 사람이라도 검사하면 관련된 병변이 나올 거고, 이걸 미리 안다면 환자는 불안할 수밖에 없다. 또 AI의 결과를 의사가 환자에게 전달하지 않기도 어렵기 때문에 결과저으로 의료비만 올라가는 일이 벌어질 수 있다.

의사 입장에서도 아주 작은 것까지 AI가 모두 경고를 주고 검토해야 한다면 오히려 진료에 방해가 될 수 있다. 결과적으로는 AI 솔루션이 임상적인 유의성을 충분히 평가할 수 있도록 이해와 경험을 갖고 있어야 한다는 말이다. 예를 들어 다른 분야는 구글이 AI 기술을 만들어 배포하면 적용할 수 있겠지만 의료는 어렵다. 임상을 거쳐야 하기 때문이다.

병원의 임상을 거쳐 정부로부터 인증과 허가를 받아야 한다는 이야기인데, 그 과정은 얼마나 걸리나?

아무리 짧아도 1년, 길면 2년은 소요된다. 그 와중에 제품을 개발하는 것까지 고려하면 3~4년은 걸린다. 그정도로 호흡이 길고, 임상 실험도 오래 걸린다. 처음에 솔루션 허가를 받으려 했을때, 국내에 사례가 없어서 인공지능 솔루션의 장단점이 무엇인지 브리핑을 하고,  또 산업게와 학계가 모여 가이드라인을 만드는데 참여하기도 했다. 그런 과정 끝에 본에이지 솔루션이 인공지능 의료기기로 허가를 받았다.

현재 뷰노의 기술 솔루션이 적용된 병원이 있나?

본에이지 솔루션이 중소형 클리닉 등 다양한 병원에서 쓰고 있다. 최근 서울아산병원 검진센터에 흉부 엑스레이 보조 솔루션이 도입되었고, 의료 음성 인식 솔루션이 서울아산병원과 용인세브란스, 국군수도병원 등에 도입되기도 했다.

AI 시스템이 들어와서 진찰 정확도가 얼마나 올라갔는지와 관련한 수치가 있나?

흉부 엑스레이 임상시험 결과를 예로 들 수 있겠다. 미숙련 의사인 영상의학 수련의가 해당 솔루션을 사용한 결과 숙련의인 영상의학전문의 수준의 판독 정확도를 달성할 수 있었다. 뷰노메드 솔루션의 미숙련 의료진의 정확도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있다는 가능성이 확인된 것이다.

이 외에 병원측에서 개발을 요청하는 기술이 있나?

생체신호(biosignal) 분석이다. 병세가 악화되는 것을 예측하는 것이 중요한다. 예컨대 심정지 발생후 생존률은 20%에 불과하다. 심정지가 일어날 것을 예측해 미리 대비를 해야 한다는 말이다. 관련해서 심정지 발생 8시간이나 24시간 전에 미리 예측할 수 있는 의료기기인 ‘뷰노메드 딥카스’를 임상 테스트중이다.

이 기기는 일반병동 입원 환자의 전자의무기록 등에서 수집한 맥박, 호흡, 혈압, 체온 등 환자의 생체신호를 분석해 향후 24시간 내 발생할 심정지 발생 위험에 대한 예측 정보를 제공한다. 아직 상용화는 안됐으나, 병원에서 딥카스에 적용된 인공지능 기술이 환자의 상태를 예측해 생명을 살린 케이스가 보도되기도 했다.



서비스를 개발할 때 고안하는 점이 있나?

병원에서는 쓰기 어려우면 절대 안 쓴다. 한 번이라도 창을 하나 더 띄워야 하면 거부감을 갖는다. 철저하게 선생님들이 쓰기 쉽게 만든다.

정규환 CTO는 뷰노의 기술책임자이자 공동창업자다.


의료 AI가 발전하려면 정부는 어떤 역할 해야 하나


국내서 의료 AI 스타트업이 성장하는 이유가 뭘까?

기본적으로 의료진 수준이 높다. 또, 전국민이 검사를 많이 하므로 데이터도 많다. 의료 영상의 품질도 높은 편이고, 관리도 잘 되어 있다. 서울 시내에서 택시를 타고 돌면 하루 안에 소위 빅5 병원을 모두 다녀올 수 있을 만큼 연구 환경이 좋고, AI 인력의 수준도 많이 올라왔다.

오히려 규제 때문에 국내에서는 AI 스타트업이 되기 어려울거라 봤는데

규제가 첨단기술의 발전속도에 맞추기 어려운 점은 있으나, 의료 AI 측면에서는 전향적으로 빨리 움직여서 우리 식약처가 ‘국제의료기기규제당국자포럼(IMDRF)’ 의 초대 의장국이 되기도 했다. 의료AI 기기에 허가를 주는 나라가 많지 않은데, 우리나라의 경우 9월 기준 53개가 인증을 받았다.

인증을 받은 의료 AI 솔루션이 그렇게 많은 줄은 몰랐다

그렇지만 이 솔루션들이 다 병원에서 쓰이느냐는 다른 문제다. 시장이 열리지 않아 극히 일부만 쓰인다. 이 제품들이 잘 활용될 수 있도록 정부가 지원을 해야 한다.

정부의 어떤 지원이 필요할까?

지금 지원은 개발에 집중되어 있다. 그런데 같은 제품이 여럿 나와서 경쟁을 해봤자 시장이 없으면 소용이 없다. 활용이 될 수 있도록 지원을 해야 한다. 대표적인 것이 수가다. 수가가 없다면 병원이나 환자, 둘 중 하나는 비용을 지불해야 한다. 기업이 AI 기술을 공짜로 병원에 주긴 어렵다.

당장 수가 도입은 어려운 얘기로 들린다

건강보험심사평가원(이하 심평원)에서는 수가를 주기 위한 근거가 필요하다고 한다. AI를 쓰면 전반적으로 오진율이 낮아지고, 위암이나 폐암을 사전에 발견할 수 있어 결과적으로 치료비가 줄어든다. 그러나 심평원에서는 그 증거를 미리 달라고 한다. 그런데 기업 입장에서는 병원에서 이 솔루션을 써야 그 증거 데이터를 줄 수 있다는 딜레마가 있다. 최근에는 심평원도 이 문제를 인지하고 한시적 보조수가를 고민하고 있으나 아직 실행은 되지 않고 있다.

의료 분야에서도 마이데이터 실증 사업이 시작됐다. 마이데이터 사업이 본격화될 때를 대비한 준비가 있나?

그렇다. 지금 뷰노의 고객은 거의 병원, 의료기기 회사, 제약 회사다. 그런데 마이데이터가 되면 B2C가 가능하다. 여러 병원에 흩어져 있는 데이터가 연계되면, AI가 이를 토대로 새로운 가치를 줄 수 있는 정보를 줄 수 도 있다. 기존에 못했던 일들을 많이 할 수 있을 것으로 본다.

AI가 의료에 도입되는 것에 대해 우려하는 목소리도 있다

의료사고가 나면 누가 책임을 져야 하는가, 등에 대한 질문을 많이 받는다. 그런데 의료에 도입된 AI를 자동차에 비유하자면 자율주행이 아니라 내비게이션 같은 개념이다. 내비게이션이 없던 시절에는 운전자가 혼자 종이로 된 도로지도를 봐야 했기 때문에 길을 잘 찾지 못하거나 혹은 지도를 보다가 사고가 생기는 경우가 있었다.

병원도 마찬가지다. 의사가 혼자 모든 검사 이력을 다 띄우고서는 과거의 질병 이력까지 모두 검토하려면 판단에 시간이 오래 걸린다. 내비게이션이 도로 상황을 종합해 실시간으로 정보를 주듯, 의료 AI도 의사가 진단을 내릴 때 도움을 주는 조수의 역할을 하는 것이다. 앞으로 20년, 30년이 지나서 AI가 사람보다 판독을 더 잘할 수 있는 날이 올 수 있겠지만 지금은 아니다. 지금은 의사가 잘 진단을 내릴 수있도록 AI가 똑똑한 내비게이션의 역할만 한다.


상장 결정과 그 이후


상장을 결정한 이유는 무엇인가?

뷰노는 창업 7년만에 총 6종의 의료 인공지능 솔루션을 출시했고, 현재까지 자체 영업활동을 통해 각 솔루션에 대한 높은 시장성을 확인했다. 국내 출시한 의료기기는 최근 유럽 CE 인증도 모두 획득해 해외진출 기반을 마련했다. 그외 기존 제품화한 의료영상과 의료음성 분야의 후속제품 이외에도 생체신호, 병리 분야에서 다수 제품들이 인허가 절차를 진행하고 있다.

이제는 마케팅활동을 강화하고 후속 제품들의 추가적인 인허가와 FDA 등 해외 인허가를 확대해 해외진출을 적극적으로 추진할 시기다. 코스닥시장 상장으로 대외 신인도를 제고하고 마케팅과 해외진출자금을 확보해 사업확장에 속도를 내려한다.

글로벌 진출 계획은 어떠한가?

이미 일본에서는 먼저 제품이 출시되어 병원에서 쓰이고 있다. 폐 CT를 자세하게 찍으면 한 장의 사진에서 병변의 가능성이 보이는 것이 300개씩 나온다. 이걸 의사가 일일히 살펴보는 것이 어려운데, 이중 어떤 것을 자세하게 봐야 하는지 알려주는 솔루션이다. 일본에서 먼저 식약처 허가를 받아 현지 병원에서 쓴다.

최근 관심을 가지는 기술 분야가 있나?

설명 가능한 AI다. AI가 어떤 결과만 주고 왜 이런 결과가 나왔는지를 안 가르쳐준다면 쓸모가 없다. 신뢰할 수가 없기 때문이다. 특히 의료부분에서는 더욱 그렇다.

알파고 때도 그랬다. 이세돌 9단과의 대국에서 ‘신의 한수’가 나왔는데, 그 수에 대해 해석이 분분했다. 사람들은 알파고가 두는 수에 대해서 추측만 했을 뿐이지 왜 저런 결론을 내렸는지 알 수 없었다.

그런데 의료에서는 이런 일을 도저히 받아들일 수 없다. AI가 내린 결론을 비판 없이 받아들였다가 문제가 생기면 큰일이라서다. 설명이 있는 AI란, 데이터를 보고 어떤 패턴이 가장 중요한지, 이 패턴이 어디에 영향을 미치는지 등을 정량적으로 말해줄 수 있어야 한다. 지금은 해당 기술을 안저영상에 적용할 예정이고, 흉부 엑스레이에도 도입을 준비하고 있다.

글. 바이라인네트워크
<남혜현 기자 smilla@byline.network>