(서울=한국산업안전뉴스) 박혜숙 기자=의료 인공지능(AI) 기업 루닛(대표이사 서범석)이 내년부터 국군의무사에 자사 의료 인공지능 솔루션 도입을 위한 사업에 착수한다. 이번 사업은 디지털 뉴딜의 핵심인 ‘데이터 댐’ 프로젝트의 일환이다.

 

 

 

 

루닛은 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 ‘AI 융합 의료영상 진료·판독시스템 구축’ 사업 컨소시엄으로 선정돼 국군 장병들의 흉부 엑스레이 판독에 도움을 주게 된다.

 

 

앞서 루닛은 서울대병원 연구팀과 함께 국군서울지구병원 폐 진단 데이터를 활용해 군 내에서 인공지능의 활용 가능성을 입증하는 연구 내용이 유력 학술지인 ‘유럽 영상의학회지(European Radiology)’에 게재된 바 있다.

 

 

이번 사업에 루닛은 투비코, 태영소프트와 컨소시엄을 구성해 참여한다.

 

 

2년 사업의 첫 단계로 올해 루닛은 국방부가 제공하는 폐렴, 결핵, 기흉과 같은 폐질환 및 골절질환 관련 의료 영상 데이터를 학습해 군 환경에 가장 적합한 솔루션을 제공할 예정이다.

 

 

국군병원 및 사단의무대의 실증 검사를 올해 안에 마치고 AI 성능 검증을 완료한 뒤, 2021년에는 시범사업으로 군 의료기관 현장에 AI 인공지능이 도입될 예정이다.

 

 

서범석 루닛 대표는 “이번 실증 사업 컨소시엄으로 참여해 군 의료와 지속적인 관계를 맺을 수 있어 기쁘다”며 “국내외 의료현장에서 인정 받은 루닛의 기술력을 바탕으로, 군 의료 환경에 대한 이해도를 높이고 국군장병들을 위한 혁신적인 의료 서비스가 제공될 수 있도록 연구에 박차를 가할 예정”이라고 밝혔다.

 

 

한편 국방부가 제공한 흉부 엑스레이 영상 데이터 2만 건을 대상으로 한 연구에서 루닛의 인공지능은 활동성 폐결핵을 정확히 진단해냈다.

 

 

특히, 엑스레이 한 장 당 소요된 판독 시간이 수 초에 불과해, 인공지능을 활용할 경우 감염성 질환에 대한 대규모 선별검사에서 보다 정확하고 신속한 군 의료체계 수립 가능성을 보여줬다.

 

 

연구 내용은 8월 영상의학 분야 저명 학술지인 ‘유럽 영상의학회지(European Radiology)’에 게재됐다.

 

 

연구를 총괄한 서울대학교병원 영상의학과 박창민 교수는 “군과 같이 공동생활을 해야 하는 대규모 집단의 경우, 결핵이나 코로나19와 같은 집단감염에 취약할 수밖에 없다”며 “이런 상황에서 정확하고 신속한 진단이야말로 감염자의 조기 치료, 감염자 격리를 통한 전염병 전파 차단의 시작점이 된다.

 

 

하지만 기존방식대로 전문가가 일일이 판정하는 식으로는 대처가 어렵기 때문에 인공지능이 이 지점에서 해결사 역할을 할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

 

 

해당 연구를 비롯해 본 사업에서 사용되는 루닛의 폐 질환 진단 보조 인공지능 소프트웨어인 ‘루닛 인사이트 CXR’은 국내 식약처 및 유럽 CE 인증을 받아 국내외 대형 및 종합병원을 비롯한 150여 곳 이상의 헬스케어 기관에서 사용되고 있다.

 

 

최근에는 식약처 지정 혁신의료기기에 폐 질환 진단 관련 제품으로는 최초로 선정된 바 있다.

 

 

루닛은 장병들을 위한 보다 발전된 의료 서비스 제공을 위해 2016년부터 국군의무사령부, 육군 의무실과 군 의료에 AI가 활용될 수 있는 다양한 방안들을 논의해왔다.

 

 

2017년에는 국군의무사령부와 함께 연구한 초기 결과를 한-미 기술협력소위에서 의무분과회의에서 발표하여 많은 주목을 받기도 했다.

 

 

루닛 개요

 

 

루닛은 딥러닝 기술을 기반으로 한 의료 인공지능(AI) 기업이다. 인공지능을 통해 암의 진단 및 치료에 기여하는 솔루션을 개발 및 제공한다.

 

 

2013년 설립된 루닛은 2017년 CB인사이트가 선정한 ‘AI 100대 스타트업’에 한국 기업으로는 유일하게 이름을 올렸고, 2020년과 2019년 세계에서 가장 유망한 디지털 헬스 기업 목록인 ‘Digital Health 150’에도 2년 연속 포함돼 국제 의료 산업을 변화시키는 선두주자로 자리매김했다.

 

 

루닛은 세계 최고 수준의 인공지능 기술을 중심으로 데이터 기반의 이미징 바이오마커(imaging biomarker)를 발견하고 이를 활용해 의사의 진단 및 치료 과정의 정확성과 효율성을 향상하는 것을 목표로 하고 있다.

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