[메디게이트뉴스 임솔 기자] 의료 인공지능(AI) 기업 에어스메디컬이 서울대병원에 이어 삼성서울병원에 AI 기반 MRI 영상 복원 솔루션 ‘SwiftMR(스위프트엠알)’ 공급 계약을 체결하며 의료영상 AI 시장에서 존재감을 확대하고 있다. 
 
회사 측에 따르면 SwiftMR은 CNN 기반 딥러닝 알고리즘(컨텍스트 강화 U-Net 구조)을 적용해 고속 촬영된 MRI 영상의 노이즈를 제거하고 공간 해상도를 향상시키는 소프트웨어 의료기기다. PACS 또는 MRI 장비에서 DICOM 영상을 자동으로 수신한 뒤, 딥러닝 기반 영상 보정 과정을 거쳐 개선된 영상을 재전송하는 전 과정이 자동화돼 있어 별도의 워크플로우 변경 없이 기존 시스템에 통합할 수 있다. 
 
특히 GE헬스케어, 지멘스, 필립스 등 주요 MRI 제조사 장비에 모두 적용 가능한 ‘벤더 뉴트럴(vendor-neutral)’ 구조를 갖춘 점이 강점으로 꼽힌다. 단일 장비 또는 특정 제조사에 종속되지 않고 다양한 환경에서 활용 가능해 병원 입장에서 도입 장벽이 낮다. 또한 국내외 다수 의료기관에서 확보한 3만 건 이상의 MR 시리즈 데이터를 기반으로 학습돼 뇌, 척추, 복부, 관절 등 전신 영역에 적용 가능하다.
 
현재 SwiftMR은 전 세계 51개국, 933여개 의료기관에 도입되며 글로벌 시장에서 빠르게 확산되고 있다. 에어스메디컬은 이번 계약을 계기로 국내 주요 상급종합병원을 중심으로 공급을 확대하는 동시에 해외 시장 공략에도 속도를 낼 계획이다.
 
에어스메디컬 박장순 대표는 “이번 도입은 특히 검사 과정에서 어려움을 겪는 환자들에게 실질적인 도움이 될 것”이라며 “앞으로도 AI 기술을 통해 안전성과 효율성을 동시에 갖춘 의료 솔루션을 지속적으로 선보이겠다”고 밝혔다.
 
식약처 미국 FDA 유럽 CE인증…전신 및 모든 제조사 MRI 적용 가능
 
SwiftMR은 식품의약품안전처 허가를 비롯해 미국 FDA, 유럽 CE 인증을 획득하며 글로벌 수준의 안전성과 임상적 유효성을 확보했다. 보안 측면에서도 ISO27001:2022, ISO27701, SOC 2 등 국제 인증을 확보해 의료 데이터 보호 신뢰성을 강화했다.
 
회사 측에 따르면 해당 솔루션의 가장 큰 특징은 MRI 촬영 시간을 최대 50%까지 단축하면서도 영상 품질을 유지하거나 개선할 수 있다는 점이다. 저품질로 촬영된 영상을 딥러닝으로 복원해 고해상도 영상으로 재구성함으로써 검사 시간 단축과 진단 정확도 향상이라는 두 가지 목표를 동시에 달성할 수 있다.
 
에어스메디컬 측은 "이러한 특성은 환자와 의료진, 의료기관 모두에게 실질적인 이점을 제공한다. 환자의 경우 검사 시간이 줄어들어 폐소공포증 환자, 소아, 고령 환자 등 MRI 검사에 어려움을 겪는 집단의 부담을 크게 낮출 수 있다. 의료진은 보다 선명한 영상을 기반으로 진단 정확도를 높일 수 있으며, 의료기관은 동일 장비로 더 많은 환자를 검사할 수 있어 운영 효율성이 개선된다"고 설명했다.
 
실제로 촬영 시간이 평균 40% 단축될 경우 MRI 장비 1대당 일일 검사 건수가 증가해 추가 장비 투자 없이도 수익성을 높일 수 있는 구조가 만들어진다. 또한 움직임 아티팩트 감소로 재촬영 빈도가 줄어들면서 인력 및 장비 소모도 감소하는 효과가 따라온다는 설명이다. SaaS 기반 구독 모델을 채택해 초기 도입 비용 부담도 낮췄다.
 
서울대병원 삼성서울병원 도입, 임상적 신뢰도 한층 높여
 
회사측은 서울대병원과 삼성서울병원 도입은 단순한 솔루션 공급을 넘어 의미 있는 레퍼런스로 해석했다. 국내 최고 수준의 의료진과 엄격한 임상 검증 체계를 갖춘 상급종합병원이 해당 기술의 유효성을 인정했다는 점에서다. 특히 복부 MRI와 같이 기술적 난이도가 높은 영역에서도 성능 검증 이후 도입이 이뤄졌다는 점에서 임상적 신뢰도를 한층 높였다. 이에 따라 향후 다른 상급종합병원 및 종합병원의 도입 결정에도 중요한 기준으로 작용할 가능성이 클 것으로 내다봤다.  
 
에어스메디컬은 대한영상의학회 학술 행사에서 SwiftMR의 복부 MRI 적용 성과를 발표하며 기술 확장성을 입증했다. 복부 MRI는 호흡, 장기 움직임, 혈류 변화 등 다양한 요인으로 인해 고품질 영상 확보가 어려운 영역으로 꼽히지만, SwiftMR은 신호대잡음비(SNR) 향상과 노이즈 감소를 동시에 구현하며 구조적 선명도를 개선한 것으로 나타났다.
 
실제 2024년 대한영상의학회지에 발표된 연구에서는 딥러닝 기반 영상 재구성을 적용할 경우 뇌전증 진단 민감도가 기존 72.1%에서 91.2%로 향상된 결과가 보고됐다. 이는 AI 영상 보정 기술이 단순한 화질 개선을 넘어 임상적 의사결정에도 영향을 미칠 수 있다는 것을 보여줬다.
 
글로벌 의료 AI 시장은 2030년까지 연평균 40% 이상의 성장률을 기록할 것으로 전망되며, 특히 영상의학(Radiology AI) 분야는 실제 임상 도입 속도가 가장 빠른 영역이다. 특히 최근 영상의학 분야에서는 단순 판독 보조를 넘어 영상 획득 및 품질 개선 단계까지 AI 적용 범위가 확장되고 있다.

에어스메디컬 측은 "기존 의료 AI가 주로 판독 정확도 향상에 초점을 맞췄다면, SwiftMR은 검사 시간 단축과 영상 품질 개선을 동시에 구현함으로써 의료 프로세스 전반의 효율성을 끌어올리는 방향으로 진화하고 있다"고 설명했다.
 
한편, 의료 영상업계는 이 같은 ‘업스트림(Upstream)’ 영역의 AI 적용이 향후 의료영상 시장의 주요 경쟁 축으로 자리 잡을 것으로 보고 있다. 특히 MRI와 같은 고가 장비 중심 시장에서는 장비 교체 없이 성능을 개선할 수 있는 소프트웨어 기반 솔루션의 수요가 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 글로벌 빅테크 및 의료기기 기업들도 영상 품질 개선 및 재구성 영역에 대한 투자를 확대하고 있어 경쟁이 본격화하고 있다. 실제 임상 환경에서 검증된 레퍼런스를 확보한 기업이 시장 주도권을 선점할 가능성이 높다는 분석이 나오는 이유다.