“제조 분야뿐만 아니라 의료 분야에서도 인공지능(AI) 기술력을 인정받겠습니다. 누구나 딥러닝 모델을 손쉽게 활용하는 범용성을 앞세워 의료 AI 사업을 확대하겠습니다.”
이홍석 뉴로클 대표는 의료 AI 분야 사업 확대 의지를 밝혔다. 의료진도 손쉽게 구축할 수 있는 딥러닝 모델 기술로 임상 진단·연구 현장에서 혁신을 주도한다는 포부를 드러냈다.
2019년 설립한 뉴로클은 딥러닝 비전 검사 소프트웨어(SW) 사업을 펼쳐왔다. SW 전문가가 아니어도 최적의 검출 정확도를 발휘할 AI 모델을 생성하는 '오토 딥러닝 알고리즘' 기술이 강점이다. 전자 부품, 배터리, 반도체, 자동차, 의약품 등 생산 현장에서 불량·결함 검출에 뉴로클 제품이 활용되고 있다.
기존에는 '모델 학습-평가-재학습' 과정을 반복하느라 10명의 개발 인력을 4개월 투입했다면, 뉴로클 오토딥러닝은 비전문가 1명이 단 2주 만에 최적의 검출 모델을 구현할 수 있다.
오토 딥러닝 알고리즘 기술은 이미지 기반 의료 연구에도 적용되고 있다. 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), 엑스레이 등의 정상·병변을 바탕으로 딥러닝 모델을 구현해 병변을 신속·정확하게 검출할 수 있다. 의료진은 코딩 과정 없이도 뉴로클 SW를 사용해 대장 내시경 이미지에서 용종을 예측하고, 캡슐 내시경 영상에서 위장 병변을 분류했다.
이 대표는 “오토 딥러닝 알고리즘을 활용해 AI 전문가가 아닌 의료진도 원하는 병변 검출·분류 모델을 만들 수 있다”면서 “희귀질환이더라도 병원 진단 데이터를 바탕으로 딥러닝 모델을 생성해 의료진이 임상 연구에 활용하고 있다”고 설명했다.
뉴로클 제품은 병변 데이터가 부족해도 실제와 유사한 가상 병변 이미지를 생성하고, 소수 이미지만 라벨링 해도 자동으로 라벨링 영역을 추천하는 기능 등으로 의료진 사용 편의성을 높였다. 뉴로클 SW는 영상의학과, 소화기내과, 정형외과, 신경외과 등 다양한 진료과에 도입됐다.
뉴로클은 병리학 분야에 특화된 SW '오토패스'도 출시했다. 병리학 뷰어 내에서 고성능 AI 모델 생성·고도화, 병변·세포 분열 자동 탐지 등 기능을 제공한다. 고배율로 확대한 전자현미경 화면에서 다양한 암세포 종류 탐지를 돕고, 뷰어 전환 없이 AI 모델을 구축할 수 있다. 회사는 지난해 대한병리학회 가을학술대회에 참가하며 디지털 병리 분야 진출을 알렸다.
이 대표는 “해외 제품과 달리 AI 모델 성능이 우수하고, 원래 사용하던 뷰어에서 AI 기능을 쓸 수 있어 편리하다는 반응을 확인했다”면서 “학술대회를 계기로 오토패스 협력을 논의하는 병원이 증가했다”고 강조했다.
뉴로클은 올해 디지털 병리 사업을 본격 확대한다. 종합병원과 병리 분야 협력을 타진함과 동시에 기존 이미지와 함께 다양한 생체 정보를 AI가 동시 학습하는 멀티모달 기술을 고도화한다. AI 기술력을 바탕으로 신제품도 선보일 계획이다.
이 대표는 “제조와 의료 분야 모두 유의미한 사업 성장을 이끄는 것이 목표”라면서 “헬스케어 산업 성장세에 맞춰 새로운 제품을 꾸준히 선보이며 뉴로클 기술력을 세계에 알리겠다”고 말했다.
송윤섭 기자 sys@etnews.com
