딥러닝은 기계가 다양한 데이터를 바탕으로 학습을 반복해 스스로 상황을 인지·판단할 수 있도록 지능화하는 기술이다. 구글 플러스, 페이스북 등 소셜 네트워크 서비스에서 인물 사진에 자동으로 태그가 달거나 사진 배경에 나타난 위치를 인식하고 분류하는 서비스 등이 딥러닝 기술을 적용한 대표적 사례다.
뷰노(대표 이예하)는 딥러닝 기술과 의료 데이터를 접목, 의사가 보다 정확한 진단을 내릴 수 있게 돕고 질병 예측을 가능하게 하는 의료용 소프트웨어 ‘뷰노 메드(VUNO-Med)’로 신규 시장 개척에 박차를 가하고 있다. CT사진과 진단 데이터 등을 바탕으로 폐질환 감염 여부를 빠르게 가려내고 의사의 정확한 의사결정을 보조하는 기술이다.
CT와 MRI 등 의료 영상기술 발달은 전문의가 환자 내부 상태를 확인할 수 있도록 시각적 정보를 제공한다. 하지만 같은 데이터로도 의사 숙련도와 소견에 따라 다른 판단이 내려질 수 있다. 뷰노 메드는 딥러닝 기술로 객관적 분석 정보를 제공해 보다 정확한 판단을 돕는 것이다.
뷰노 기술 핵심은 현재 구축을 진행 중인 첨단 딥러닝 엔진 ‘뷰노 네트(VUNO-net)’다. 나선형 신경망 네트워크(CNN·Convolutional Neural Network), 장-단기 메모리(LSTM·Long-Short Term Memory), 멀티GPU 구현으로 구성한 뷰노 네트를 기반으로 학습, 분류, 세분화, 감지 등이 이뤄지도록 한다.
딥러닝 기술을 바탕으로 음성인식, 화상분류, 의료 이미지 분석, 순차 데이터 학습 등 다양한 영역에서 테스트 결과 기존 시스템 대비 높은 정확성과 속도를 기록했다.
IBM 인공지능 ‘왓슨’은 물론이고 딥러닝 기반 의료영상 분석 서비스 데모를 공개한 인리틱(Enlitic), 스탠포드대학 교수 등이 창업한 메타마인드 등 해외 다양한 딥러닝 기반 스타트업이 의료 데이터 분석 시장 진입에 박차를 가하고 있다. 뷰노 역시 한국 법인과 함께 미국 법인을 동시 설립해 글로벌 진출을 염두에 두고 사업을 전개했다.
이예하 뷰노 대표는 “우리나라는 세계적으로도 높은 수준의 의료 환경을 가지고 있으면서 동시에 의료용 촬영 비용은 저렴한 편에 속해 다른 나라에 비해 많은 의료 영상 데이터가 쌓여있다”며 “딥러닝이나 인공지능 기술 기반 의료 분석 기술이 실질적으로 발전할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있다”고 강조했다. 의료 수준도 높고 데이터도 풍부하기 때문에 분석 역량만 잘 갖추면 해외 업체에 비해 경쟁력을 확보하기 좋은 환경이라는 것이다.
반면 국내에 아직 보편화되지 못한 원격의료와 의료 정보 관련 규제 등 사회·정책적 부분은 딥러닝 기반 의료분석 기술 사업화를 어렵게 하는 요소다. 뷰노가 글로벌 시장 진입에 무게 중심을 두고 사업을 전개하는 것도 이 때문이다. 대학병원과 협업해 진행하고 있는 서비스 검증 등을 마치면 우선 규제가 약한 개발도상국이나 제3세계 국가 등으로 진출해 사업화를 추진할 계획이다.
향후 의료용 소프트웨어 뷰노 메드뿐만 아니라 딥러닝 기술을 바탕으로 정밀 부품 검사장비, 바이오 이미지 분석용 소프트웨어 등 다양한 분야로 적용영역 확장도 구상하고 있다.
박정은기자 jepark@etnews.com
