일본산업뉴스요약

AI x 화상진단 진화를 모색한다
엘픽셀, 기업∙병원과 연대

▶ 인공지능(AI)에 의한 화상 진단
심층학습 등의 알고리즘으로 몸 속 장기의 디지털 화상을 분석한다. 컴퓨터단층촬영장치(CT), 자기공명촬영장치(MRI), X선촬영장치, 내시경 등의 데이터가 대상이다.
병변(病變)을 찾아내는 판독작업에는 전문의가 필요하지만 부족한 실정이다. 병변을 간과할 위험성도 있어 AI의 수요는 크다. 화상을 기반으로 최종적인 진단을 내리는 것은 의사이며 AI는 서포트 역할을 한다.

-- 소프트웨어, 의사를 뛰어넘는 정밀도 --
인공지능(AI)이 사회 곳곳에 사용되기 시작해, 특히 생명과 관련된 분야에서의 응용에 기대가 커지고 있다. 2014년에 창업한 엘픽셀(LPixel, 도쿄)은 AI에 의한 화상진단 지원 소프트웨어의 개발에서 일본의 선두를 달리고 있다. 의사보다 높은 정밀도로 병변을 판단하는 기술을 보유하고 있으며 뇌를 비롯해 대장, 폐 등으로 대상을 확대하고 있다. 의료기기 등의 진화를 스타트업 기업이 견인하는 구도이다.

의약품 등의 제조∙판매를 승인하는 의약품의료기기종합기구(PMDA)에 따르면, 승인된 국내의 AI 진단 소프트웨어는 아직 올림푸스의 내시경 화상용 소프트웨어밖에 없다. 대기업들도 연구 개발을 서두르고 있는 가운데, 스타트업인 엘픽셀이 올 10월에 국내 두 번째 소프트웨어를 발매했다.

뇌 혈관의 혹이라고 할 수 있는 뇌동맥류를 발견하는 ‘에일 아뉴리즘’은 2mm보다 큰 동맥류를 선별해 찾아낸다. 가격은 병원시설 한 곳 당 월 수십만 엔이다.

소프트웨어의 개발 단계에서는 AI가 동맥류를 발견할 확률은 77.2%로 의사보다 약 10포인트가 높다. 의사는 한정된 시간에 대량의 화상을 진단하게 되므로 놓칠 우려가 있다.

엘픽셀은 ‘에일 아뉴리즘’을 시작으로 대장, 폐, 간장, 유방의 암을 대상으로 한 AI 소프트웨어를 판매해 나갈 계획이다.

-- 암, 즉시 발견 --
대장암의 소프트웨어는 내시경 검사에서 사용한다. 최근에 국립암연구센터 등과 함께 연구를 시작했다. 참가하는 도쿄지케이카이(東京慈恵会)의과 대학의 스미야마(炭山) 교수는 “대장암에 의한 치사율을 크게 낮출 수 있을지도 모른다”라고 기대하고 있다.

내시경을 대장에서 움직이게 하면서 AI가 실시간으로 병변을 찾아내 암일 가능성을 알려준다. 올림푸스가 이미 발매한 소프트웨어보다 효율적인 치료가 가능하다. 엘픽셀의 소프트웨어의 경우는 실시간으로 판단하는 것이 아닌, 의심스러운 병변을 의사가 확대 촬영해 AI가 분석하는 방식을 취한다.

엘픽셀의 기술을 빌리려는 기업과의 연대가 확대되고 있다. 후지(富士)필름은 엘픽셀을 국내 ‘AI x 화상진단’ 분야의 선행그룹으로 판단, 2018년에 출자했다. 재생의료에서는 아스테라스 제약과 제휴를 맺고 있다.

-- 화상의 질을 추구 --
엘픽셀은 AI의 진단 정밀도를 높이기 위해 화상의 질을 추구하고 있다. AI가 병변이 어떤 상태인지를 판독하기 위해서는 최초 병변의 화상을 기록해 두지 않으면 안 된다.

GE헬스케어 재팬으로부터 근무지를 옮긴 연구개발 본부의 치프 엔지니어 안토완 씨는 “전문의일지라도 진단에 의견이 나눠지는 경우가 있다”라고 설명한다. 따라서 뇌동맥류 소프트웨어의 개발에서는 공동으로 연구하는 병원 등 20곳으로부터 영상을 입수해 의사나 시설에 따라 서로 다른 화상을 살펴본다.

기술력을 낳는 핵심인 인재에 대해서 시마하라(島原) 사장은 “IT뿐만 아니라 생물학이나 의학도 잘아는 사람을 원한다”라고 말한다.

시마하라 사장은 도쿄대학 대학원에서 세포의 화상 해석 등을 연구해 연구실 멤버 2명과 엘픽셀을 발족시켰다. 그 중 1명인 구치나(朽名) 이사는 대학에서 시마하라 사장을 지도하고 있었다. 기술자를 중심으로 사원이 60명으로 늘어난 지금, 박사학위 취득자는 8명이 되었다.

알고리즘을 개발하는 하카마다(袴田) 씨는 2018년에 입사했다. 도쿄대학과 오사카대학에서는 생물학과 정보과학의 융합 분야에서 교편을 잡았다. “라이프 사이언스 테크놀로지의 시장을 제로부터 창출하고 싶다고 생각했다”(하카마다 씨).

시마하라 사장은 “수 년 이내의 상장을 목표로 한다”라고 말한다. 다만, 앞으로의 성장에는 몇 가지 어려움이 있다. 자프코(JAFCO)의 하시즈메(橋爪) 씨는 소프트웨어를 보급하는데 있어서 “병원으로의 서포트 체제가 문제시된다”라고 말한다. 병원 별로 차별화된 업무 절차에 맞춘 조언의 스킬 및 인력이 필요하다.

경쟁의 환경도 바뀐다. 2017년에 설립된 AI 메디컬서비스(도쿄)는 내시경에 특화한 기술을 개발 중에 있다. 앱과 같은 IT 서비스에 비해 참여 장벽은 높은 분야이지만 기술 및 서비스 차이가 문제시된다.

-- 세계에서 경합, 인재와 자금 쟁탈전 --
미국 시장조사기관 마켓앤마켓은 AI 화상진단 관련 의료기기 및 서비스의 2022년 세계시장을 약 80억달러(8,600억엔)로 예측했다. 2016년의 10배에 달한다.

엘픽셀은 2018년 다양한 소프트웨어를 취급하는 미국 엔보이(Envoy) AI와의 제휴를 통해 개발한 제품을 즉시 취급하는 것으로 결정. 다만 미국에서는 스타트업 기업을 중심으로 개발이 활발해져 미국 당국이 판매를 인정한 AI 진단 소프트웨어는 ‘이미 수십 건에 이른다’(자프코).

일본은 병원에 있는 화상촬영 장치의 수가 많아, 의료용 화상 대국이라고 불린다. 일본 진출을 노리는 해외기업과는 국내를 부대로 경쟁하는 것이 된다.

국내 벤처캐피탈의 1월~6월의 국내 투자액은 전년과 같은 시기에 비해 40% 증가했으나, 의료만 보면 10% 증가에 그치고 있다. 규제가 엄격해 사업 스피드 면에서 다른 분야보다 뒤처지고 있기 때문에 일본에서는 자금 회전이 어렵다.

엘픽셀은 AI 진단 소프트웨어의 1호를 이제 막 출품한 상태이다. 앞으로 인재와 자금의 취합이 어려워 질 전망이다.

 -- 끝 --