질병관리청의 2022 만성질환 현황과 이슈 보고서에 따르면, 국내 만성질환으로 인한 사망은 2021년 기준 전체 사망의 79.6%를 차지하는 것으로 나타났다. 특히 노인 인구 증가로 인한 만성질환자 수는 지속적으로 늘어날 전망이며, 이는 환자의 삶의 질 저하는 물론 사회경제적 비용을 야기시키는 요인으로 지목되고 있다.
의료AI는 수많은 데이터를 축적, 분석해 만성질환의 위험 신호를 조기에 찾아내고 적절한 치료 방법을 제시해주는 의료 보조 수단으로 각광받고 있다. 그 중에서도 고혈압, 뇌졸중, 당뇨, 심혈관계 질환 분야에서 디지털 헬스 기업들의 의료AI 연구 개발이 두드러진다.
■ 라이프시맨틱스, 가정혈압 예측 SW 임상시험 중.. 일상 속 고혈압 예방, 관리 목표
디지털헬스 전문 기업 라이프시맨틱스의 ‘가정혈압 예측 소프트웨어(SW)’는 최근 식약처로부터 확증임상시험을 승인받고 고혈압 환자 약 160명을 대상으로 임상 시험에 돌입했다.
닥터앤서 2.0사업을 통해 구축한 가정혈압 예측 SW는 고혈압 환자의 치료, 관리, 계획 수립을 돕는 의료 AI 소프트웨어다. 환자가 모바일 앱을 통해 8주 동안 기록한 가정혈압 및 맥박을 기반으로 1~4주 후 차기혈압을 예측해 고혈압 고위험군 판별 및 약제용량 관리 방법 등 환자의 치료 계획에 활용될 수 있는 통합 정보를 제공한다.
라이프시맨틱스는 이번 확증 임상시험을 통해 가정혈압 예측 SW의 안전성과 유효성을 입증해 일상생활에서 환자가 자가혈압 측정을 생활화하고 자가측정수치를 병원 진료에 활용해 맞춤 진료가 가능하도록 서비스를 확대할 예정이다. 나아가 닥터앤서 2.0 사업의 연차 목표에 따라 2024년까지 의료기기 인허가와 실증을 통해 연구 과제 수행이 끝나면 국내 소프트웨어 의료기기 급여절차에 맞춰 1차 병원 중심으로 상용화를 준비한다는 방침이다.
■ 제이엘케이, 골든타임 안에 뇌졸중 진단, 치료 방침 세운다!
의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이의 JBS-01K는 인공지능 학습을 통해 환자의 자기공명영상(MRI) 이미지 특징을 추출하고 임상정보를 추가 활용해 뇌졸중(뇌출혈, 뇌경색)의 유형 분류를 지원하는 소프트웨어다. 뇌경색 의심 병변을 검출하고 병변 크기, 위치, 패턴을 AI가 분석한 결과를 바탕으로 뇌경색 발병 원인인 큰혈관뇌경색, 심장색전증, 작은혈관뇌경색에 대한 각각의 확률값을 전문가 수준으로 제시해 의료진이 환자 맞춤으로 진단, 치료할 수 있도록 보조하고 있다.
2018년 국내 최초로 식품의약품안전처로부터 3등급 의료기기 허가를 획득한 JBS-01K는 올해 혁신의료기기 통합 심사를 통과해 비급여 보험 적용을 받게 됐다. 현재 뇌졸중을 다루는 신경과뿐만 아니라 신경외과, 영상의학과, 응급의학과, 재활의학과 등 다양한 진료과 등 국내 대학병원, 상급병원을 포함해 111곳의 병원에서 솔루션을 도입, 활용하고 있다.
제이엘케이는 JBS-01K 외에도 10개의 뇌졸중 관련 솔루션을 보유하고 있다. 올해 안으로 CT용 JBS-LVO(혈관시술 결정 분석), JBS-04K(뇌출혈 분석), JBS-05K(뇌경색 분석) 등 3개의 솔루션이 혁신통합심사 통과 및 보험수가 적용이 예상되고 있다. 인허가 후에는 동사의 뇌졸중 솔루션 플랫폼인 MEDIHUB STROKE(메디허브 스트로크)에 소프트웨어적으로 업데이트만 하면 즉시 사용이 가능해 확장성이 우수하다는 평가를 받고 있다.
■ 소프트웨어융합연구소, AI 기술 적용된 비침습 연속혈당진단기로 당뇨 시장 접수
인공지능(AI) 헬스케어 플랫폼 전문 개발기업 소프트웨어융합연구소의 인공지능 기술이 적용된 비침습 연속혈당진단기는 중소기업벤처기업부, 광주시, 한국마이크로의료로봇연구원의 창업사업화 지원 과제로 선정됐다.
이를 통해 소프트웨어융합연구소는 생체정보 측정(PPG) 및 AI 기반 비침습 연속혈당측정기를 개발할 예정이다. 1분의 PPG 생체정보(심박수 등)와 AI 회귀예측(MLP) 기술을 이용해 당뇨 및 혈압을 예측 정확도 95.0% 달성한다는 목표다. 올 4분기에는 건강관리 보조기기용 비침습 혈당진단기를 통해 사용자 중심 제품개발과 가격과 기능, 성능 등 3대 차별화 전략을 통해 시장을 선점하겠다는 포부다.
■ 고대구로병원, 심혈관질환 진단 인공지능 모델 개발… 관상동맥질환 정확도 92.8% 진단 가능
고대구로병원 심혈관센터의 나승운 고려대 의대 순환기내과 교수와 최병걸 고려대 심장혈관연구소 부소장 연구팀은 노영균 한양대 컴퓨터소프트웨어학부 교수, 을지대학교 박지영 교수 연구팀과 함께 머신러닝 기술을 기반으로 관상동맥질환 위험도를 계층(점수)화하는 인공지능 모델을 개발했다.
심혈관질환 진단 인공지능 모델은 2004~2014년 고대구로병원에 내원한 흉통환자 1만여 명의 관상동맥조영술 검사결과와 기초 임상정보를 바탕으로 했으며, 관상동맥질환 위험도를 민감도 98.0%, 정확도 92.8%로 진단 가능하다. 기존에 개발된 심혈관질환 위험도 계산모델의 진단 정확도는 70~80% 수준이다.
연구팀의 인공지능 모델은 의료정보의 전문성에 따라 ▲개인평가모델 ▲의료기관활용모델 ▲전문의 활용모델 3가지로 구분된다. 특히 개인평가모델은 성별, 나이, 유병질환 유무(고혈압‧당뇨‧고지혈증 등), 흡연여부 같은 간단한 질병정보만으로 관상동맥질환 위험도를 평가할 수 있어 신속한 진료과 선택과 유병질환 관리에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.
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