[메디게이트뉴스 조운 기자] 대학병원들이 의료 AI 개발을 위해 AI 스타트업에 임상 실증 사업을 지원하는 사례가 늘고 있다. 

대표적으로 연세대의료원은 MRI 장비를 둘러싼 의료기관의 어려움을 해소하기 위해 AI를 활용한 솔루션을 개발한 에어스 메디컬(AIRS Medical)과 뇌질환 인공지능 분석 솔루션을 개발한 휴런(Heuron) 등에 임상 실증 사업을 지원하고 있다.

연세대학교 산학협력단이 30일 세브란스병원 에비슨의생명연구센터에서 개최한 '2023 글로벌 디지털 헬스케어 심포지엄'에서 실사용 데이터 기반의 임상연구 지원 사업에 선정된 2023 의료 AI 임상실증 기업들이 발표에 나섰다.

MRI 긴 예약대기, 품질 문제 '고민'…AI로 가속 촬영해 시간 단축하고, 복원까지 

이날 AI 임상실증 사업에 선정된 에어스 메디컬의 김소현 연구원은 스위프트MR(SwiftMR)을 소개했다.

김소현 연구원은 "에어스 메디컬은 의료인의 업무를 대체하는 것이 아니라 의료장비의 효율을 개선하는 백엔드에 집중해 스위프트MR을 개발했다"고 설명했다.

MRI는 뇌, 척추와 근골격계질환의 정밀진단을 위해 사용되는 의료기기로 정밀 진단에 필수적인 중요한 검사다. 하지만 환자와 병원 모두에게 비싸고 오래 걸리는 힘든 촬영이다.

김 연구원은 "환자는 상급종합병원의 경우 MRI 촬영을 위해 평균 예약 대기 기간이 한 달 이상이 될 정도로 검사를 받기까지 오랜 시간이 걸린다. 이같은 장시간 촬영으로 인한 환자 불편은 물론 움직임이 생기는 경우 영상 품질이 떨어지기 때문에 소아, 노인, 폐소공포, 디스크 환자 등 취약계층은 촬양에 제약이 발생한다"고 설명했다.

그는 "병원도 어려움이 있다. MRI 평균 촬영 시간은 30~40분으로 장비 1대당 하루 평균 16명만이 촬영이 가능하다. 비싼 장비 가격과 유지보수비로 인해 최소 월 200건 이상 촬영해야 손익분기를 달성할 수 있어 낮은 장비 생산성을 보인다. 이런 상황에서 촬영된 MRI 영상이 흔들리게 되면 추가 촬영이 필요해 환자 대기시간은 더 늘어나게 된다"고 말했다.
 
에어스 메디칼은 MRI를 둘러싼 환자와 병원의 어려움을 극복하기 위해 AI기술을 이용한 가속 촬영으로 MRI 촬영 시간을 단축하고, AI 기술로 노이즈가 있는 저품질 영상을 표준 영상 수준으로 복원하고 있다.

스위프트MR은 AI 딥러닝을 기반으로 한 의료기기로 저 해상도를 가진 영상을 고품질 영상과 쌍으로 학습하게 된다. 수만 건의 데이터 학습을 통해 고품질 영상을 아웃풋으로 생성하고 있다.

8개국 250여 개 기관에서 그리고 경험하고 임상에 활용되고 있으며, 인허가 확장에 따라서 더 많은 국가의 진출을 준비하고 있다.

에어스 메디컬은 이러한 경험을 바탕으로 인공지능 실증사업에 선정됐고, 세브란스병원 의료인공지능 실증지원센터와 함께 대학병원, 지역사회 병원과 연구 협업을 진행해 고관절 부위에 대해 인공지능 기반 MRI 영상 복원 소프트웨어로 다기관 임상연구로 기기의 임상적 유용성에 대한 근거를 창출할 계획이다.

뇌졸중 환자의 뇌졸중 기전 빠르게 판단해 환자 처치 시간 단축 '골든타임 사수' 도움

뒤이어 휴런의 박찬익 CBO가 발표에 나섰다. 휴런은 인공지능 솔루션을 통해 파킨슨병, 알츠하이머, 뇌졸중, 뇌출혈 등을 분석 및 예측하고, 영상 바이오마커를 활용해 신약 개발 등을 진행하고 있다.

특히 휴런은 뇌졸중이 발생한 경우 119를 통해 병원으로 이송돼 각종 검사와 진단을 하는 과정에서 많은 시간이 소요됨에 따라 환자 이송과 전원 과정에서 시간을 단축하는 AI 솔루션을 개발하고 있다.

박 CBO는 "뇌졸중의 20%는 뇌출혈에 의한 뇌줄중이고, 나머지 80%는 혈관이 막혀서 발생하는 경우다. 뇌졸중을 치료하기 위해서는 먼저 출혈성 뇌졸중인지 아닌지를 먼저 감별해야 빠르게 대응할 수 있다"고 설명했다.

이를 분별하기 위해서는 뇌 CT, MRI를 찍어야 하는데 이때 영상 진단 시 빠르게 출형성 뇌졸중 여부를 판단하게 된다면 환자에 대한 대처가 빨라질 수 있다.
 
그는 "뇌영상검출 및 의료영상분석 소프트웨어에 대해 인증을 받았고, 뇌졸중 소프트웨어 임상시험을 진행하고 있다"며 "해당 솔루션을 활용하게 되면 의사결정을 빠르게 할 수 있도록 돕는 보조적 역할을 하게 된다. 실제로 이 솔루션을 활용해 병원 내에서 뇌졸중 알람을 받아 환자를 빠르게 처치한 사례도 있다"고 말했다.

박 CBO는 "이 솔루션은 휴런은 병원 간 이송에 대해서도 역할을 수행하고 있다. 뇌졸중 환자가 추가적인 처치가 필요하게 되면 큰 병원으로 전원이 중요하다. 이 전원 시간을 줄여주는 것은 환자의 골든타임과도 직결한다. 보내는 병원도 받는 병원에서도 정확한 진단 결과로 빠른 처치가 가능하기 때문이다"라고 전했다.

그는 "실제로 솔루션을 통해 알람을 받지 않는 환자와 받는 환자군을 비교했는데, 처치 타임이 알람을 받지 않는 군이 80분이었고 알람을 받는군이 40분으로 절반 정도 단축되는 것을 확인할 수 있었다"며 "향후 임상실증을 통해 비용 효과성에 대한 연구 작업과 시뮬레이션 모드로 운영이 실질적 근거를 얻고자 한다"고 설명했다.