[AI 기업人] 프로메디우스 배현진 대표 "AI 의료영상 데이터 생성 서비스 이달 출시...의료영상 부족 한계 극복할 수 있어"

의료 인공지능(AI)이 학습하려면 엄청난 양의 의료영상 데이터가 필요하지만, 가장 민감한 개인정보인 의료영상 데이터를 대량으로 구하는 게 쉬운 일이 아니다보니 의료 AI 개발의 걸림돌이 돼 왔다. 하지만 이 같은 문제를 해결하도록, AI 영상 데이터를 고퀄리티로 제작하는 의료영상 생성 기술을 개발한 의료 AI 스타트업이 주목을 받고 있다. 서울아산병원 의료영상지능실현연구실에서 근무하던 주요 개발자들 4명이 연구실에서 개발해온 의료 AI 기술 기반으로 지난해 설립한 프로메디우스는 비지도 학습 AI 기반의 의료영상 생성·진단·재건 솔루션을 개발하는 기업이다. 배현진 프로메디우스 대표는 "AI로 개인정보가 필요 없는 영상 데이터를 무한정 만들 수 있는 솔루션을 개발해 이달 말 서비스를 론칭할 것"이라며 "이는 국내는 물론 해외에서도 없었던 기술로, 기업에서 의뢰가 들어오면 특정 질환에 대한 의료영상 데이터를 만들어 판매할 계획"이라고 밝혔다. 연세대학교 천문우주학과에서 박사 학위를 받은 배 대표는 천문학에서도 영상처리, 빅데이터 분석 등을 다뤄왔다. 그는 "천문학이 세상과 동떨어져 있다는 생각을 하면서 사회에 도움이 되는 일을 하고 싶다는 생각을 했고 아산병원에서 포스트닥터(박사후) 과정을 하면서 의료 AI로 창업을 결심했다"고 말했다. 서울대 영상의학과 교수이자 대한의료인공지능학회 초대회장을 지내 의료 AI 전문가인 서준범 교수와 아산병원에서 융합의학과 부교수와 대한의료인공지능학회 이사를 맡고 있는 김남국 교수는 물론, 카이스트 바이오 및 뇌공학과 지정 석좌교수인 예종철 교수가 창업멤버로 함께 해 설립 때부터 이미 경쟁력을 갖춘 셈이다. "AI 영상 생성 솔루션은 저희가 아산병원 시절 개발했는데, 아산병원의 영상데이터로 학습시켜 학습된 결과물에 대해 기술이전을 받았습니다. 품질도 진짜 데이터를 가지고 만들었을 때와, 생성된 가짜 데이터를 가지고 AI를 개발했을 때 1%나 차이 날까 할 정도로 유사한 품질을 갖습니다." 그는 고품질 영상 데이터에 대한 시장 수요가 많다는 점에서 AI 영상 생성 솔루션에 큰 기대를 걸고 있다. 프로메디우스는 또 흉부 엑스레이, 체스트 CT는 물론 브레인 CT에서도 비정상영역을 진단하는 솔루션을 개발해 고도화 작업을 진행 중이다. "기존 의료 AI 기업들의 진단 솔루션은 지도 학습 기반으로 정상과 비정상 영상데이터를 학습시켜 흉부 엑스레이의 경우, 최대 15개의 흔한 질환만 검출해주고 그 외의 질환은 찾지 못하는 한계가 있습니다. 또 지도학습을 위해 데이터셋을 레이블링(가공)하는 일도 의사 분들이 주로 하기 때문에 시간이 오래 걸리고 비용도 많이 듭니다. 희귀 질환은 비정상 데이터를 모으기 힘들다는 문제도 있습니다." AI 진단 솔루션은 정상 데이터만 학습시켜 AI가 비정상 영상이 정상과 얼마나 다른 지 점수로 보여주기 때문에 의사가 점수가 높은 것부터 판정하도록 도와준다. "아산병원에서 10만건의 데이터를 수집해 진단 기술을 개발했습니다. 카이스트와는 체스트 엑스레이 기반의 코로나19 진단 모델을 개발해 인허가 작업을 진행 중으로, 내년 상반기에 허가를 받을 것으로 기대합니다." 코로나19 진단 모델은 카이스트가 오픈데이터 셋을 활용해 개발된 모델을 사용자인터페이스(UI)를 만들고 의료영상저장정보시스템(PACS)과 연동되도록 설계했다. "코비드 진단모델은 오픈데이터셋으로 90% 이상 성능을 냈는데, 국내 상황에 특화되어야 좋은 성능을 낼 수 있어 서울아산병원, 충남대병원, 영남대병원, 경북대병원 등에서 코로나 데이터를 수집해 학습시키고 있습니다. 실제 데이터를 넣었을 때 오픈데이터셋보다 성능이 떨어지는 것이 일반적인데, 역시 90% 정도의 성능을 낼 수 있습니다." 그는 "다른 의료 AI 기업들도 체스트 엑스레이 진단 솔루션을 코로나19 진단에 활용하지만, 아예 코로나19에 특화 모델로 개발해 성능을 높였다"고 설명했다. "TIPS 과제에 선정돼 AI 기반 브레인 CT 진단 모델도 개발 중인데, 뇌 CT의 정상과 비정상을 구분하는 역할을 합니다. 비지도학습으로 비정상 영역에 대한 레이블링을 거칠 필요가 없고, 지도학습 기반 AI가 3~4개의 주요 뇌 질환만 잡아내는 데, 이 같은 한계를 극복했습니다." 이와 함께 CT, MRI 등 영상 데이터에서 노이즈를 제거하는 영상 재건 솔루션도 출시할 계획이다. 카이스트 예종철 교수가 CT를 찍을 때 움직여서 생기는 아티팩트(화상의 결함)를 제거하는 연구를 진행해왔기 때문에 기술 이전을 받았다. 특히, 국가 검진에서 폐 CT의 유해성을 줄이기 위해 로우도즈(저선량)인 1/4로 줄여 진행하기 때문에 화질이 떨어지고 MRI도 빨리 찍으면 정보가 빈 노이즈가 생기는 데 이를 채워 영상을 고화질로 만들어준다는 것. "빅뱅엔젤스, 씨엔티테크 등으로부터 3억원의 씨드투자를 받았고, 프리A 투자를 진행 중인 데, 투자가 완료되면 상품 출시를 가속화할 계획입니다. 특히 국내에서 직접 판매하기보다 의사들이 주로 팩스(PACS)에 접속해 영상정보를 보는 만큼, 팩스 회사와 협력을 추진 중입니다." 배 대표는 또 해외 네트워크를 활용해 스코틀랜드, 일본, 미국 진출도 준비하고 있다고 말했다. "올해는 의료기기 제조업 인증인 GMP(Good Manufacturing Practice)를 받고, 코로나 진단 모델에서 첫 인허가를 빠르게 받는 것이 목표입니다. 장기적으로는 불을 인류에게 전달해준 '프로메테우스'에서 사명을 따온 것처럼, '의료 인공지능 분야에서 좋은 기술을 개발해 의료 현장을 바꾸는 것이 목표입니다."