에어스메디컬은 이제 막 대학 연구실을 벗어난 청년들이 의기투합해 만든 의료AI 스타트업이다. 국내 의료AI 수준은 생각보다 꽤 많이 올라와 있다. 인공지능 기술 분야에서 데이터가 많은 것은 무조건 깡패인데, 우리나라 사람들은 상당수가 2년마다 건강검진을 꾸준히 받고 있어서 엑스레이나 CT로 촬영한 흉부 사진 등이 많다. 뷰노나 루닛같은 스타트업이 흉부 사진에서 암 병변 같은 걸 의사들이 잘 잡아내도록 영상 판독 보조 기술을 만들어낸다.

그런데 에어스메디컬은 영상을 활용한 의료AI를 조금 다른 방법으로 접근하고 있다. 영상 판독이 아니라, 영상 촬영 시간 자체를 줄이겠다는 것이다. 이 회사는 영상 품질은 뛰어나지만 가장 비싸고 촬영 시간이 긴 데다 예약을 잡으려면 한참을 기다려야 하는 자기공명영상(MRI)에 집중한다.

에어스메디컬이 만드는 ‘에어스솔루션’은 통상 30분이 걸리는 MRI 촬영시간을 15분으로 단축시키는 일을 한다. MRI 촬영시간이 긴 이유는 보다 정확한 영상 품질을 만들어내기 위함인데, 시간이 줄어들면 그만큼 영상 품질에 구멍이 생긴다. 에어스솔루션은 딥러닝으로 그 빈 구멍을 정보로 메운다. 이들의 기술력은 일부 인정되었는데, 지난해 페이스북이 연 ‘MRI 가속영상 AI복원대회’에서 일등을 했다.

어떤 기술을 갖고 있는지 궁금해서 이진구 에어스메디컬 대표를 만나기로 했다. 약속된 시간에 낙성대 입구역에 위치한 사무실로 들어섰다. 이 회사 마케팅팀의 이소흔 매니저가 “대표님이 방금 일어났으니 잠깐만 기다려 달라”며 회의실로 안내했다. 살짝 놀랐다. 이진구 대표는 말 그대로 회사 안에서 먹고 자고 일한다. 자거나 쉴 때를 제외한 모든 시간을 일에 집중하기 위한 선택이라고 했다. 와, 깡패는 데이터가 아니라 나이구나 내심 부러웠다.

이진구 에어스메디컬 대표. 사진이 매우 인자하게 나왔다.


잠은 얼마나 잤나? 거의 못 자고 일하는 거 아닌가?

아(쑥스러운 웃음). 새벽에 들어왔다.

전기공학부인데 왜 의료AI’를 선택하게 됐을까?

담백하게 이야기하면, 의료영상이 제가 배운 전기공학을 집약적으로 공부할 수 있는 분야라서 시작을 했다. 대학 입학 때부터 창업을 하고 싶었는데, 뭘로 창업해야 할지 어떻게 시작해야 할지도 몰랐다. 그래서 전기공학부에서 배운걸 실생활에 적용시켜 보려고 대학원에 진학했고, 이종호 교수님 연구실에서 공부하면서 함께 창업할 친구들을 만나게 됐다.

창업이 2018년이라 생긴지 얼마 안 된 팀이라고 생각을 했는데, 학교에서 이미 관련 연구를 했다고 보면 되나?

맞다. 창업은 늦게 했지만 기존에 5년 이상 연구했던 분야라 진입이 어렵지는 않았다.


의료AI라고 하면 엑스레이나 CT 촬영물에서 암 병변을 찾아내는 연구를 진행하는 곳이 먼저 떠올랐다. 그런데 에어스메디컬은 의료장비, 그중에서도 MRI의 촬영시간을 단축시켜도 영상 품질이 떨어지지 않도록 하는 기술을 개발하고 있다. 차이가 있어 보인다

그렇다. 영상 판독을 보조하는 것은 의사를 도와주는 일이다. 개인적으로 생각하기에 촬영시간을 짧게 줄이는 것은 환자를 도와주는 거라고 생각을 했다. 우리 철학이 그 쪽이랑 더 맞았다. 그중에서도 굳이 MRI를 택한 이유는, MRI가 엑스레이나 CT에 비해 차원이 다르게 굉장히 효용성이 높다. 단지 비싸서 못 찍는 거다. 부자들의 전유물이었는데 그걸 좀 더 대중에게 풀고 싶었다.

MRI에 관심을 갖게 된 계기가 있나?

공동창업진 중 두 명의 부모님이 아프셨다. 저희 어머니 같은 경우 뇌출혈로 응급실에 입원하신 적이 있다. 그러다보니 환자쪽 고통에 공감이 많이 됐다. 사업적인 관점에 있어서는 판독 보조, 진단 보조는 의사의 인건비를 아끼는 거라면 저희쪽은 장비의 가성비를 높이자는 거라 접근 방법도 고객도 다르다고 봤다.

철학을 이야기했는데

거창한 건 없다. 환자를 위해서 노력을 하다보면, 환자들이 병원에서 겪는 불편함은 대개 대기시간이나 나만을 위한 케어가 아닌 부분에서 온다. 이것들을 장비 가성비를 높여서 해결할 수 있다면 병원은 자연히 따라올 거라고 봤다. 환자 유치를 위해서라도 말이다. 그런 생각으로 하고 있다.

시간과 비용이 얼마나 줄어들 거라고 보나?

시간을 30분에서 15분으로 줄일 수 있다. 비용도 절반이 될거라고 본다.

MRI 촬영시간을 줄일 수 있게 하는게 사업의 핵심인데, 환자 입장에서 MRI 촬영이 길어지면 어떤 불편함이 있나?

MRI 안에서 제대로 이미지가 찍히려면 환자가 완전히 가만히 있어야 한다. 기침이나 숨 쉬는 것도 많이 제한이 되고. (장비 안이)막혀 있다 보니까 저희같이 익숙한 사람들은 그냥 찍는데, 처음 찍어보면 폐소 공포증을 느끼시는 분들도 많다. 아기라든가 파킨슨 병처럼 몸을 움직이는 환자분들 같은 경우는 MRI를 찍기 굉장히 힘들어하는 그런 경향이 있다.

그런데 그런 것은 찍는 순간만 견디면 된다. 제 경험에서는, 우리 어머니가 당장 어떻게 될지 모르는 상황에서 진단을 내리기 위해서는 꼭 MRI를 찍어야 하는데 응급인 상황이어도 몇 시간을 기다려야 하고, 일반 외래 환자여도 몇 주 기다려 찍어서 결과를 봐야한다는 것이, 그 기다리는 시간이 더 고통스럽게 느껴졌다.

공감이 가는 이야기다. 개개인의 촬영 시간이 줄어들면 전체적으로 기다리는 시간도 줄어들 수 있을테니까. MRI 촬영 비용을 줄이는 것하고도 연관이 될 수 있나?

맞다. 병원 입장에서는 대기 시간이 줄어서 병원의 회전율이 좋아지니 당장 얻을 수 있는 이익이 있다. 다만 환자의 입장에서는 보험수가가 정해져 있기 때문에 빠르게 비용이 저렴해질거라 생각하진 않는다. 그러나 MRI 촬영시간이 짧아지면 더 많은 촬영을 하게 되고 따라서 수가도 조정이 될 거라고 본다. 장기적으로 그런 걸 바라보고 있다.

보험수가 조정이 쉬운 일은 아니다. 수가를 정하는 건강보험심사평가원(심평원)에서는 이 기술이 효과가 있다는 임상 증거를 요구하기 때문에 의료AI 하는 곳들이 어려움을 겪고 있다고 들었다.

그렇다. 하지만 표현을 좀 잘해야 할 것 같다. 국가적으로 치매가 굉장히 큰 키워드다. ‘전국민 치매 검진을 위한 MRI 스캔 프로토콜’을 하나 개발해서 특수하게 수가신청을 하는 방법이 있을 수 있을 것 같다.

(** 보험수가는 병원과 환자에 큰 영향을 미친다. 의료보험이 적용되면 환자가 더 적은 비용을 내고 진료를 볼 수 있어서다. 그렇지만 재정적인 문제로 병원의 모든 진료 행위에 수가가 적용되지는 않는다. 필요한 진료인데다 효과가 있다는 것을 입증해야 하는데, 새로운 기술인 의료AI의 경우에는 아직 현장에 제대로 도입이 되지 않은 상황이라 입증할 증거자료가 부족하다. 아이러니한 것은, 의료AI가 현장에 도입되어야 입증할 증거자료도 만들 수 있다는 점이다.)

아이디어인건가?

그렇다. 아직 아이디어인데, 실현을 하려고 하고 있다. 사실 미국 같은 나라는 의료에 시장 경제 개념이 들어가 있어서 MRI 스캔을 하는 시간이 줄어들었을 때 병원이 갖는 이득이 아주 명확하다. 그래서 병원이 기업처럼 이런 기술을 찾고 있다. 한국과 글로벌은 상황이 다르다는 걸 이해해줬으면 좋겠다.


처음에 에어스메디컬이 하는 일을 들었을 때 회사의 고객이 MRI 장비를 만드는 곳일 거라고 생각했다. 그런데 지금 들으니 꼭 그렇지만은 않은 것 같다.

우리한테 고객이 누구냐고 물어보면 무조건 환자라고 한다. 환자한테 가치를 전달하기 위해서 매체로 활용하는 게 우리는 제조사와 병원이라고 생각을 한다. 우리 솔루션을 제조사랑 병원에 어떻게 팔 수 있는지를 궁금해 할 것 같다. 제조사에 팔 때는 기술을 라이선스해서 판다.

지금 기술이 들어간 곳이 있나?

있지만 비밀유지계약서를 썼다. 글로벌 기업과 공동 개발 중에 있다.

제조사 입장에서는 에어스메디컬과 같이 하는게 어떤 부분에서 이득일까? 직접 만들어서 하는 걸 선호하진 않을까?

순수하게만 말하면, MRI 가속화 기술이 인공지능의 영역으로 넘어오면서 저희같은 젊은 기업의 역량이 훨씬 더 부각이 된다. 기성 기업의 개발 역량보다 저희의 개발 역량이 뛰어나다는 것이 페이스북 챌린지 같은 곳에서 많이 증명이 되고 있다. 기술적인 우월성이 있다는 것이 첫 번째다.

(** 지난해 연말, 페이스북 AI연구소와 뉴욕대학교 의과대학이 공동주최한 ‘MRI 가속영상 AI복원대회’에서 에어스메디컬이 전부문 1위를 했다. 그 결과는 국제전기전자공학회(IEEE) 산하 저널에 실렸다.)

또, 우리와 협력하는 제조사의 이야기를 들어보면 “우리도 할 수 있고 심지어 당신들 것 안써도 팔수는 있다. 그런데 우리가 어차피 개발을 다 할 수 없다. 진단보조도 해야 하고 질환별 애플리케이션도 계속 개발해나가야 하기 때문에 이런 것을 같이 도울 수 있는 스타트업 파트너를 찾고 있다”고 말하더라.

우리나라에 들어오는 MRI 장비는 거의 외산일테니 B2B 시장에서 제조사와 협업은 글로벌 시장을 볼테고, 병원의 경우에는 국내를 타깃으로 보는 건가?

일단은 올해랑 내년까지는 그렇다.

병원에는 장비와는 별도로 소프트웨어를 공급하게 되는 건가? 병원이 옛날 장비를 갖고 있다고 해도 에어스메디컬 솔루션으로 촬영 가속이 가능한 건가?

시스템적으로는 병원의 여러 장비에서 찍은 영상이 PACS라고 하는 하나의 영상 데이터베이스에 모인다. 그 중앙서버에 모인 데이터베이스에서 가속촬영한 영상 부분을 별도로 네트워크로 가져와서 저희 영상 소프트웨어로 돌린 다음에 다시 중앙 서버(PACS)로 넣어준다. 의사 선생님들은 그 결과를 보고 판독에 도움을 받을 수 있다.

소프트웨어만 쓰면 촬영 시간이 줄어드는 건 아니고 판독에 드는 시간만 줄어드는 건가?

아니다. MRI 촬영 가속화의 본질을 설명해야 할 것 같다. 예를 들면 30분 찍던 영상의 프로토콜을 10분, 15분으로 줄이는 것 자체가 어려운 건 아니다. 장비의 파라미터를 조금 조정해서 시간을 줄이도록 주문만 하면 된다. 문제는 그렇게 찍어서나온 영상에 노이즈가 굉장히 많아서 판독에 쓸 수 없다는 것이다. 우리 솔루션은 짧게 찍어서 나온 영상을 갖고 예전에 30분 찍던 것처럼 예쁘게 만들어주는 역할을 한다. 노이즈가 많은 영상을 어떻게 예쁜 영상으로 만들 수 있는지가 가속화 기술의 본질이라고 보면 된다.

왼쪽이 기존대로 30분간 촬영한 뇌 MRI 영상이다. 가운데가 시간을 단축해 촬영한 영상이고, 여기에서 노이즈를 제거하고 빈공간을 정보로 채워 복해 임상 표준과 거의 같게 만들어 내놓은 결과물이 맨 오른쪽 사진이다.

TV 제조사들이 말하는, 저화질 영상을 고화질로 만들거나 2D 영상을 3D로 만드는 스케일업 기술과 개념적으로 유사하다고 봐도 되나?

맞다, 그렇다.

MRI 영상 복원에서 에어스메디컬이 택한 방법은 딥러닝인데, 그간 나왔던 기술과 비교해 더 나아진 것은 어떤 부분인가?

인간의 뇌는 어떤 모양이어야 한다는 것이 의사의 머리 속에는 다 들어가 있다. 어떤 부분에 어떤 조직이 있어야 하는지, 어디는 얼마만큼 날카롭게 분리되어야 하는지 같은 구분이 모두 되어 있다. 이런걸 총칭해서 사전 정보라고 한다. 사전 정보를 이용해 영상을 복원하면, 기존의 기술보다 열배 이상의 성능을 낸다. 이 사전정보를 만드는데 딥러닝이 들어간다.

그런데 딥러닝을 하다보면 영상의 노이즈까지 학습하게 되지 않나? 그런 약점을 개선할 수 있는 방법이 있나?

신호만 배우고 노이즈는 배우기 싫은 상황인거다. 예를 들어서, 학습 데이터로 쓰는 A와 정답으로 쓰는 영상 B가 있다고 가정해보자. 저희는 짧게 찍은 영상을 A로 쓰고, 노이즈가 없는 예쁜 영상을 B로 써서 A에서 B로 가는 알고리즘을 학습하는 게 되는 건데, 문제는 이 정답 영상 B에 노이즈가 있다는 것이다.

그래서 우리는 똑같은 영상을 두 세 개 활용하는 것을 방법으로 삼았다. 그러면 영상 내에서 신호는 모두 같을 텐데 노이즈는 모두 다르다. 영상에서 겹치지 않는 독립적인 부분을 제거하게 되면 기술적으로 노이즈는 거르고 신호만 배우게 된다. 그렇게 문제를 해결한다.

이 솔루션을 적용해서 얻을 수 있는 시간 단축은 어느 정도 되나?

임상에서 현재 30분 찍어서 쓰일 수 있는 수준을 ‘1’이라고 하면은 15분을 찍어서 그 수준을 맞출 수 있다. 만약 이 기술이 영상을 보고 병변을 찾게 판독하는 거라면 ‘1’을 맞출 수 있다고 말할 수 없다. 하지만 우리 기술은 영상을 보고 픽셀 값을 정확하게 찾는 것이기 때문에 진단에 영향을 미치는 것이 아니라서 현재 임상에서 찍는 영상의 수준을 맞출 수 있다고 자신 할 수 있다.

촬영 가속화와 관련한 딥러닝 기술 개발을 에어스메디컬만 하는 건 아닐텐데, 왜 더 좋은 성능을 낸다고 보나?

태도적인 부분만 보면, 시간을 많이 투자한 게 제일 크다.

하루 몇 시간 일하나?

그냥 계속 일한다. 쉬는 시간, 자는 시간을 빼고는. 저는 여기서 사니까.

아예 여기서 사나? 직원들이 안 좋아할텐데(웃음)

(웃음) 그럴 수 있다. 그런데 일하는 공간하고 분리되어 있어서 눈에 띄지는 않는다.

혹시, 대표말고도 여기서 자는 사람이 있나?

전체 직원이 서른명인데 네명 정도 여기에서 잔다. 음, 그리고 다른 분들도 근처에서 자취한다. 엔지니어들은 거의 나와 비슷하다고 보면 된다.

그분들에게 어떤 당근을 주나?

서로 열심히 하는 거 보면서 성장하는 게 기쁨인 것 같다. 모두 어리다. 거의 20대다. 다들 또래고, 학교 다니다 오게 됐으니까 배우는거에 즐거움이 있다.

투자를 꽤 받지 않았나?

누적은 100억원 이상 받았다.

신기할 것 같다. 같이 연구한 아이디어가 시장에서 이렇게 평가 받는다는 것이.

감사하다. 일은 제가 해서 따오지만, 제가 자랑하고 있는 이 팀원들이 하나씩 역할을 한다. 누구는 의대를 포기하고 왔고, 이런게 큰 사인이다. 그런 사람들이 서른명이 모여 있으니 그게 큰 힘이 된다. 투자자 쪽에서도 저희를 믿어주는 거고. 아직 우리가 어린데 우리의 잠재력을 보고 돈을 준다는 것이 그렇다. 그렇지만 조금만 지나도 냉정한 평가를 받을거라는 건 알고 있다.

최근 가장 고민하는 부분은 어떤 것인가?

워낙 똑똑한 친구들을 모아놓았다. 이분들의 특징이 본인들이 일을 다 하고 싶어한다. 다른 사람이 하는 것보다 자신이 하는 일의 퀄리티가 높기 때문이다. 타인을 믿기보다는 자신이 완벽하게 해내는 걸 좋아하는 분들이 많은데, 그런데 그분들이 리더가 되려면 어느정도 믿고 맡기는 것도 필요하다. 그런 경영관리의 밸런스를 사람들이 찾게 하도록 하는 것을 고민하고 있다.

말씀하신 것처럼 영상을 찍어 클라우드를 통해 주고받는다면, 개인병원에도 기회가 될 수 있을까? 영상을 찍어서 판독을 의뢰하고, 개인 병원에서는 상담을 하는 식으로 말이다

그럴수도 있다. 한국도 영상 판독 정도는 외주를 많이 주기도 하는데, 스캔 촬영까지 외주를 주고 활용할 수 있는 그런 시대가 올 수도 있지 않을까? 저희가 해설 보조를 해서 루닛, 뷰노 같은 곳과 같이 협업해 로컬 병원에서도 좋은 서비스를 환자한테 제공해줄 수 있게 만들어주는 게 저희의 꿈이다.

루닛이나 뷰노 같은 다른 의료AI 스타트업과 협업할 계획도 갖고 있나?

경영진과의 지속적인 대화는 하고 있는데 그게 구체화되진 않았다.

꿈을 이야기 했는데, 비전은 무엇인가?

사람들이 질병에 고통스럽고 불편하고 두렵다는 인식이 있는데, 그 인식을 아예 없애는게 목표다. 그 인식을 없애려면 질병이 하나도 무서운 게 아니어야 되지 않나? 암에 걸린다는 게 감기처럼 느껴질 수 있다면 세상이 얼마나 행복해질까. 그런 세상을 기대하고 있는 거다. 그런데 그렇게 되려면 내 몸을 계속 모니터링할 수 있는 디바이스가 있어야 되고, 그게 가격이 싸서 누구든지 할 수 있어야 되지 않나? 그래서 저희는 계속 내 몸을 볼 수 있는 장비의 가격을 낮추는데 직접적으로 일을 해 나갈 것 같다.

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


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