보고서: 상위 12개 의료 기업이 비용 효율적인 AI 기반 의료 서비스를 제공하는 방법

인공지능(AI)은 의료 진단, 치료 및 환자 관리에 혁명을 일으키고 있습니다. 한때 공상 과학 소설 속 이야기였던 AI는 기술 발전 덕분에 오늘날 우리 일상생활 곳곳에 스며들어 있습니다. 의료 산업 분야의 AI 생태계는 선구적인 스타트업부터 구글과 같은 거대 기술 기업에 이르기까지 다양한 기업들이 주도하고 있습니다. 이들 기업의 혁신은 의료 분야에서 우리가 직면한 실제 문제들을 해결하고 있습니다. 이러한 혁신은 의료 서비스를 더욱 접근하기 쉽고, 효율적이며, 개인 맞춤형으로 만들어 기술과 의학이 융합되어 인류 건강을 증진하는 미래를 향해 중요한 도약을 이루고 있습니다.

이 글에서는 의료 관행을 혁신하고 환자 치료 결과를 개선하며 의학의 미래를 만들어가는 12개의 의료 AI 기업을 살펴보겠습니다. 바로 시작하겠습니다.

상위 12개 의료 AI 기업

1. 구글 헬스

구글의 핵심 사업부인 구글 헬스는 이미 전 세계 건강 증진에 기여하는 혁신적인 제품들을 개발하고 있습니다. 그중 하나인 자동 망막 질환 평가(ARDA)는 당뇨병성 망막증 진단을 지원합니다. 당뇨병성 망막증은 실명의 원인이 될 수 있는 질환입니다. 태국에서 활동하는 팀원 요시 마티아스의 직접 경험에 따르면, ARDA는 한 시간에 40명의 환자를 진단할 수 있으며, 결과는 2분 안에 나옵니다. 

구글은 인공지능 분야에서 말뿐이 아닌 행동으로 보여주고 있습니다. 유방암 진단, 피부 질환 분류, 안과 질환 분류, 폐암 진단, 암 전이 탐지 등 다양한 분야에서 인공지능 기술을 활용하여 상당한 진전을 이루었습니다. 이러한 기술은 의료진보다 더 나은 진단 결과를 제공하기도 합니다. 한 연구에서 연구진은 인공지능과 인간 방사선 전문의를 비교했는데, 인공지능이 평균 11.5%!

2. 버터플라이 네트워크

버터플라이 네트워크는 혁신적인 휴대용 초음파 기기인 버터플라이 iQ를 통해 영상의학 분야에 혁신을 일으키고 있습니다. 이 기기는 독자적인 초음파 칩 기술을 적용하여 크기와 비용을 절감하면서도 다양한 초음파 검사를 가능하게 합니다. 또한 스마트폰이나 태블릿과 연동하여 사용할 수 있습니다.

의학적 지식 없이도 사람을 진단할 수 있다고 상상해 보세요. 바로 그것이 Butterfly iQ가 구상하는 활용 방식입니다. 

영상에서 의사 자론 리는 의료 영상 분석법을 배우는 데는 수년간의 훈련이 필요하고, 경험을 쌓는 데는 훨씬 더 오랜 시간이 걸린다고 설명합니다. 하지만 이 휴대용 기기는 단 몇 분 만에 분석 결과를 제공했습니다.

이러한 기술의 영향력을 과소평가할 수 없습니다. 버터플라이 네트워크는 전 세계 수백만 명에게 의료 서비스를 민주화하고 있습니다. 사회경제적 어려움을 겪는 사람들도 이제 조기 진단 및 치료의 혜택을 받을 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 실시간 영상 데이터를 활용한 원격 진료와 같은 새로운 의료 서비스 제공 모델이 등장할 것입니다.

3. 오그메딕스

Augmedix는 많은 의사들이 겪는 문제, 즉 환자 데이터를tron의료 기록(EHR)에 입력하는 문제를 해결합니다. 의사들은 환자를 진료한 후 EHR에 데이터를 입력하는 데 많은 시간을 소비하는데, 이러한 수동 작업은 피로감을 유발하고 환자와 소통할 시간을 줄이는 결과를 초래합니다. 

Augmedix는 의사와 환자 간의 대화에서 데이터를trac실시간 임상 기록으로 처리하고 이를 EHR 시스템에 입력할 수 있습니다. 

Augmedix Go는 의료진이 직접 사용하는 모바일 앱으로, AI 기술과 구조화된 데이터를 활용하여 환자 진료 후 실시간으로 완전 자동화된 진료 기록 초안을 생성합니다. 이 앱은 사용이 간편하고 경제적이며, 의료기관 내 여러 의료진이 활용할 수 있도록 확장 가능합니다. 

4. 클라우드메덱스

CloudMedx는 강력한 데이터 분석 알고리즘을 의료 데이터에 적용하여 실질적인 인사이트를 제공합니다. CloudMedx의 'Healthcare In a Box'는 단일 플랫폼 내에서 임상 운영과 재무를 통합하여 환자, 의료진, 보험사의 의사결정 과정을 간소화합니다. 이 기술은 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML)을 활용하여 비정형 데이터를 규칙trac, 레지스트리 보고, 맞춤형 소프트웨어 시스템 등의 사용 사례에 최적화된 데이터 파이프라인으로 변환합니다.

CloudMedx는 질병 진행, 재입원 및 입원 기간에 대한 예측과 같은 통찰력을 제공하는 예측 분석 기능도 제공합니다. 이 플랫폼은 이미 20개 이상의 만성 질환에 대한 모델을 배포할 준비가 되어 있습니다.

5. 코르티

Corti는 의료 가상 비서의 판도를 바꾸고 있습니다. 기존 비서와 달리 Corti AI Co-pilot은dent 로부터 비정형 데이터를 수집하여 의료 정보를 제공합니다. 이러한 기능 덕분에 응급 구조대원과 구급대원은 실시간 정보를 분석하여 심정지와 같은 위급 상황을 감지하는 데 유용하게 활용할 수 있습니다.

이 도구는 언어적 단서, 배경 소음, 음성 톤과 같은 비정형 데이터를dent할 수 있습니다. 위 영상은 이 도구가 응급 상황에서 얼마나 중요한 역할을 하며 응급 의료 서비스의 효율성과 효과를 향상시키는지 보여줍니다. 환자를 진정시키면서 가장 가까운 구급차를 요청하는 모습을 확인해 보세요.

6. 엔리틱

Elitic은 딥러닝 기술을 활용하여 전례dent속도와 정확도로 의료 영상에 대한 심층적인 분석 정보를 제공합니다. 이 제품은 골절, 종양 및 기타 질환과 같은 이상 징후를 방사선 전문의보다 더 정확하게 감지할 수 있습니다. 

이 제품은 이미지 분석을 넘어 방사선과 워크플로우를 간소화한다는 점에서 독특합니다. 이러한 기능 덕분에 더욱 빠르고 정확한 진단이 가능합니다. 

Enlitic 프레임워크는 데이터를 표준화하고 분석하여 임상 워크플로우를 개선하고 효율성을 높이며 용량을 확장하는 데 도움이 되는 근거 기반 의료 영상 데이터베이스를 구축합니다. 데이터는 개인정보 보호를 위해 익명화된 후 연구, 품질 개선 및 수익 창출 전략에 대한 가치를 높이기 위해 보강됩니다.

7. 시간

템푸스 플랫폼은 인공지능의 힘을 활용하여 정밀 의학을 통해 의료 서비스에 혁명을 일으키고자 합니다. 이 플랫폼은 세계에서 가장 방대한 임상 및 분자 데이터 컬렉션 중 하나를 보유하고 있으며, 이러한 데이터에 대한 접근성과 가치 부여를 위한 운영 체제를 제공합니다.

이 플랫폼은 여러 획기적인 기술을 제공합니다. 여기에는 AI 기반 임상 보조 도구인 Tempus ONE, 진료상의 격차를dent하고 해결하도록 설계된 도구인 NEXT, 의료 영상에서 실행 가능한 통찰력을 제공하는 PIXEL, 그리고 검사와 연결될 때 추가적인 통찰력을 제공하는 알고리즘 모델인 ALGOS가 포함됩니다.

다음은 Tempus에서 제공하는 몇 가지 인상적인 통계입니다 

• 미국 내 모든 대학병원 중 50% 이상이 Tempus에 연결되어 있습니다
• 미국 종양 전문의의 50% 이상이 유전자 염기서열 분석, 임상시험 매칭, 연구 기반 파트너십을 통해 템퍼스와 연결되어 있습니다
• 상위 20대 항암제 제약회사 중 90%가 템푸스와 파트너십을 맺고 있습니다
• 해당 네트워크에서 임상 시험 참여 가능성이 있는 환자 26,000명 이상이dent되었습니다
• 약 200페타바이트의 데이터

8. 캡션 건강

캡션 헬스는 인공지능 기반 소프트웨어인 캡션 AI를 통해 의료용 초음파 영상 판독 분야의 선두주자로 자리매김했습니다. 캡션 AI는 실시간 초음파 검사 안내를 제공하므로 경험이 부족한 사용자도 고품질 이미지와 비디오를 촬영할 수 있습니다.

2016년, 이 회사는 학령기 아동의matic 심장병(RHD)dent돕기 위해 자사 기술을 케냐에 도입했습니다. 인공지능 알고리즘은 아동의 검사 결과가 RHD와 일치할 확률을 예측합니다. 이 회사는 케냐 방문 기간 동안 1,200명의 학령기 아동을 대상으로 검사를 실시했고, 그중 48명에게서 RHD를dent. 

캡션 AI는 고품질 초음파 영상에 대한 접근성을 확대하여 심장 질환의 조기 발견 및 모니터링을 보편화하고, 시기적절한 개입을 가능하게 합니다.

9. Behold.ai

Behold.ai는 수상 경력에 빛나는 의료 영상 및 진단 플랫폼인 Red Dot을 개발했습니다. 이 플랫폼은 딥러닝 기술을 사용하여 흉부 X선(CXR) 이미지를 분류하고 병변 위치를 히트맵으로 표시합니다. 영국 에식스주의 한 병원에서는 Red Dot을 통해 CXR 검사 대기 시간을 4~88주에서 단 2.5일로 단축했습니다. 또한 NHS 트러스트에서는 CXR 검사 처리 시간을 7일에서 단 7초로 줄였습니다.

Behold.ai에서 제공하는 Red DOT 관련 추가 통계는 다음과 같습니다

• 흉부 X선 사진의 15%가 자동으로 정상으로 보고되어 보고 업무량에서 즉시 제외되었습니다.
• AI를 이용한 정상 제외 알고리즘은 아웃소싱 비용을 최대 70%까지 절감할 수 있습니다.
• 오진율은 0.33%로, 전문 영상의학과 의사의 13.5%에 비해 훨씬 낮습니다.
• 전문 영상의학과 의사와 함께 레드닷® 분류법을 시행하여 오진율을 60% 감소시켰습니다.

10. 딥게노믹스

딥 지노믹스는 인공지능(AI)을 활용하여 유전 의학에 접근합니다. 이 회사의 AI 플랫폼은 방대한 유전자 데이터 세트를 기반으로 학습되어 질병의 유전적 근본 원인을 이해하고 맞춤형 치료법 개발을 지원합니다. AI는 방대한 데이터를 분석하는 능력을 통해 신약 개발을 가속화하고 개인 맞춤형 의학의 새로운 길을 열어줍니다. 

이 AI 플랫폼은 수백만 가지의 잠재적인 유전적 시나리오를 시뮬레이션하여 기존 방법으로는 놓치기 쉬운 유망한 치료 표적을dent. 이 플랫폼은 이미 새로운 약물 후보 물질의 발견으로 이어졌습니다.

간단히 말해, 딥 지노믹스는 생물학에서 RNA의 복잡성을 풀어내고, 새로운 표적을 식별dent, 수천 가지 가능성을 평가하여 최적의 치료 후보를 결정합니다.

11. 에이다 헬스

베를린에 본사를 둔 헬스케어 기업 아다는 일반 사용자를 위한 자가 진단 애플리케이션을 제공합니다. 처음에는 의사를 위한 서비스로 개발되었지만, 2016년에 환자 친화적인 앱으로 재설계되었습니다. 현재 약 1,300만 명의 사용자를 보유하고 있으며, 사용자가 보고한 증상을 연령과 성별이 비슷한 환자들의 증상과 비교하여 특정 진단의 통계적 확률을 추정하는 방식으로 작동합니다. 이 앱은 영어, 독일어, 스페인어, 포르투갈어, 스와힐리어, 루마니아어, 프랑스어 등 여러 언어를 지원합니다.

다음은 해당 제품 사용자 중 한 명의 독립적dent 리뷰입니다 

꽤 오랫동안 심한 중이염에 걸려서 증상을 이 앱에 입력해 봤어요. 앱이 여러 질문을 하더니 제 증상이 고막 파열 때문일 수 있다고 하더라고요. 처음엔 믿지 않았어요. 그 달 말에 병원에 갔더니 오른쪽 고막이 파열됐다고 하더군요.

12. 아톰와이즈

샌프란시스코에 본사를 둔 아톰와이즈(Atomwise)는 슈퍼컴퓨팅을 통해 신약 개발 비용을 최소화하는 데 주력하고 있습니다. 아톰넷(AtomNet) 기술은 자율주행차와 음성 인식 시스템에도 사용되는 인공지능 기술인 합성곱 신경망(CNN)을 활용하여 방대한 분자 구조 데이터베이스를 분석함으로써 효과적인 신약 후보 물질을 예측합니다. 아톰넷의 예측 능력은 수백만 건의 실험 데이터와 수천 개의 단백질 구조 데이터를 기반으로 하며, 분자와 단백질의 결합을 분석하여 유망한 신약 후보 물질을dent하는 데 도움을 줍니다. 아톰와이즈는 사노피(Sanofi)와 12억 달러 규모의 연구 파트너십을 체결하고, 아톰넷 플랫폼을 활용하여 최대 5가지 약물 목표를 가진 소분자 신약을 발굴했습니다. 이 협력은 딥러닝을 활용한 구조 기반 신약 개발을 통해 아톰와이즈가 보유한 3조 개 이상의 합성 가능 화합물 라이브러리에서 검색 속도를 높였습니다.

결론

인공지능을 의료 분야에 통합하는 것은 일시적인 유행이 아니라 의료 진단, 치료 및 환자 관리의 지형을 재편하는 혁신적인 움직임입니다. Google Health, Tempus, Augmedix, Atomwise와 같은 기업들은 이러한 혁명의 최전선에서 AI를 활용하여 진단 정확도를 높이고, 의료 워크플로를 간소화하며, 환자 맞춤형 치료를 제공하고 있습니다. Butterfly Network와 Enlitic 같은 혁신 기업들은 의료 영상의 접근성과 정확도를 향상시키고 있습니다. Deep Genomics와 Caption Health는 신약 개발 및 재택 의료 서비스에 대한 새로운 접근 방식을 개척하며, AI가 21세기 전 세계 의료 문제 해결에 중요한 역할을 한다는 것을 입증하고 있습니다.

이러한 기업들이 가능성의 한계를 끊임없이 넓혀감에 따라, 미래 의료는 전 세계 환자들의 삶을 개선할 것으로 기대되는 발전으로 더욱 밝아지고 있습니다.