해외 인공지능 헬스케어 SW기업 동향
날짜2016.10.19
조회수16734
글자크기
    • 최근 몇 년간 인공지능 기술을 활용한 스타트업 중 가장 투자가 활발한 분야는 헬스케어로써 앞으로 가장 많은 가치 창출이 일어날 분야로 예상됨
    • 인공지능 헬스케어 스타트업의 형태도 점차 확대되어, 고령인구 증가에 따른 의료비 지출을 줄일 수 있는 다양한 서비스를 제시할 수 있을 것으로 기대됨
    • 헬스케어 애널리틱스, 개인생활 모니터링 및 관리, 의료 영상 처리 및 진단 뿐만 아니라 심리적/정신적인 건강을 관리하는 서비스가 등장하는 등 산업의 범위도 확대되고 있음
  • 인공지능(AI) 분야 스타트업 중 가장 많은 투자를 받고 분야는 헬스케어
    • 헬스케어 산업에 투자된 금액은 전체 벤처캐피탈의 15% 규모(’15년 기준)
      그림1-인공지능 산업별 투자 추이 히트맵
    • 헬스케어에 투자된 세부 분야를 살펴보면 헬스케어 애널리틱스(Analytics) → 개인생활 모니터링 및 관리 → 의료 영상 처리 및 진단 분야 순
    • 인공지능 스타트업의 190개의 투자에 약 15억 달러(1조 6천억 원)가 투자되었으며 머신러닝과 자연어 처리 알고리즘을 활용하여 환자의 건강에 대한 예측 및 통찰력(Insights & Risk Analytics)을 제공하는 애널리틱스 분야가 최근 주목
    • 그림2-지난5년간 Healthcare 영역의 AI기업 투자 추이 히트맵
    • Imaging & Diagnostics : 의료 영상 이미지(MRI, CT 등)를 컴퓨터로 분석하여, 환자의 질병을 찾아내는 분야, 2015년 이후에 창업한 인공지능 헬스케어 스타업 중 1/3을 차지, 인공지능 기술인 딥러닝이 최고의 효율을 보이는 분야가 이미지 분석이기 때문에, 이 분야 스타트업들은 계속 늘어날 전망
    • Lifestyle management & Monitoring : 개인의 평소 식습관, 생활습관, 운동량, 약물 복용 여부 등을 모니터링하고 수집된 데이터를 분석하여, 개인별 맞춤 건강관리를 제공하는 분야, 웨어러블 기기 발전과 함께 성장 중
    • Insights & Risk analytics : 인공지능 기술과 빅데이터 분석 기술을 함께 이용하여 의료 서비스 제공자들(의사, 보험사)에게 환자의 건강상태에 대한 인사이트를 제공하는 분야. 증상에 다양한 요인과 의료 기록, 인구통계학적 요소 등 활용 가능한 모든 데이터를 이용
    • Drug discovery : 머신러닝을 기술을 활용하여 신약 개발에 소요되는 시간과 비용을 줄이는 분야
    • Emergency room & hospital management : 한정된 병원 내 리소스를 관리하여, 최적화된 의료서비스를 제공할 수 있게 도와 줌, 응급실 병상의 상황을 실시간으로 관리하고, 수술 중 환자에게 투여되는 혈액의 양을 모니터링하는 등의 서비스가 있음
    • Wearables : 개인에게서 발생하는 생체데이터를 모니터링하는 관련 SW, HW 분야
    • Virtual Assistants : 사용자들이 의사와 원격연결(영상·음성·문자 등)을 통해 의료 서비스를 제공 받을 수 있는 분야, 아직까지 벤처투자 규모는 적지만, 잠재 가능성이 있는 분야
    • Mental Health : 육체적인 건강뿐 아니라 심리적/정신적인 건강까지 관리, 환자의 우울 증세나 불안감등의 해소를 도움, 아직까지는 이 분야 기업의 수는 적음
    • Research : 유전자 분석 등 과학자들의 연구 영역
    • Nutrition : 인공지능 기술을 화용하여 음식의 영양성분과 건강과의 관계를 분석하여 제공
    • 헬스케어 분야 인공지능 스타트업은 약 32개(’16.02)에서 약 92개(’16.08)로 6개월 만에 200% 가까이 증가
    • 그림3-인공지능을 활용한 헬스케어 스타트업
    • 표1-영역별 기업 개수와 투자금액 및 주요 스타트업 리스트
  • 인공지능 헬스케어 분야 주요 기업 소개
    • 인공지능 헬스케어 선두 기업 – IBM Watson
    • 왓슨 포 온콜로지 프로그램은 메모리얼 슬론 케터링 암센터가 보유한 문헌과 문서, 290개 이상의 의학 학술지, 200개 이상의 교과서, 그리고 1,200만 장에 달하는 문서를 포함한 방대한 자료 속에서 필요한 결과를 도출 가능
    • IBM의 인공지능 컴퓨팅 기술로 제작한 왓슨(Watson)은 인간의 뇌를 닮은 컴퓨터로, 인간과 같은 방식으로 학습하고 분석
    • 왓슨은 수초 내에 방대한 데이터를 분석하고 해석하여 정보를 검증하고 의사결정을 지원, 왓슨은 의사의 임상적 의사결정 지원 목적으로 사용되어 헬스케어 분야에서 주목
    • MD 앤더슨 암센터와의 ‘Ocology Expert Advisor 시스템’ 협력 결과를 발표, 상당히 높은 정확도로 환자에게 치료 옵션을 권고할 수 있다고 평가 받음
    • 그림4-(좌)Watson Clinical Trials Match, (우)Watson Health Cloud
    • 국내에서는 최초로 가천대 길병원이 IBM의 왓슨 포 온콜로지(Watson For Oncology)를 도입하여 10월 15일부터 암 치료 다학제 진료팀에 투입하기로 결정
    • 의사가 환자 정보, 검사 결과 등을 입력하면 20초 만에 방대한 데이터를 통합 분석해 선택 가능한 다양한 치료법을 우선순위를 매겨 제안받을 수 있으며 길병원은 IBM과 함께 한국 의료가이드라인과 한글에 최적화된 서비스를 개발하는 작업도 동시에 수행할 계획
    • 그림5-가천대 길병원이 도입한 IBM 왓슨 포 온콜로지
    • 주요 인공지능 헬스케어 스타트업
    • (1) iCarbonX
    • 2015년 10월 27일 설립된 중국의 인공지능 헬스케어 데이터분석 기업으로 인공지능을 이용하여 유전체 정보와 각 의료기관의 진료정보 및 개인의 정보를 모두 취합하여 개인 맞춤형 의료정보(건강 분석 및 건강 지수 예측치)를 제공
    • 창업자는 세계적으로 가장 큰 게놈 조직인 BGI(Beijing Genomics Institute, 베이징 게놈 연구소)의 공동설립자인 Jun Wang으로 China Bridge Capital로부터 4,500만 달러(약 500억 원, ‘16.07 기준)과 Tencent Holdings로부터 1억 5500만 달러(약 1,700억, ‘16.04 기준) 규모의 Series A 투자를 받아 회사 가치가 10억 달러(약 1조원) 이상으로 예상되며 인공지능 분야에서 주요 기업으로서 자리를 차지하게 됨
    • 지난 9월 13일 2005년에 설립된 이스라엘 AI 회사인 Imagu Vision Technologies를 인수, 헬스케어를 중심으로 한 iCarbonX-이스라엘 AI R&D센터를 설립하여 데이터 분석과 머신러닝 기술을 개발할 예정
    • 그림6-iCarbonX 사 소개
    • (2) Gauss Surgica
    • 수술 혈액 손실을 실시간으로 모니터링하는 시스템인 ‘트리톤’을 개발, 아이패드를 기반으로 모바일 비전 시스템으로 수술 중 정확하게 실시간 혈액 손실을 추정하여 불필요한 수혈을 방지하는 서비스 제공
    • 2011년 설립되었으며 2016년 3월, 1,260만 달러(약 140억) 규모를 지원받아 총 2,460만 달러(약 270억의 자금을 보유하고 있음
    • 혈액 관리 관련 협회에 따르면 약 88퍼센트의 수혈은 환자에게 혜택을 보이지 않았음, 수술 혈액 손실을 육안으로 판단하여 과대 수혈하고 있는 것으로 추정되며 트리톤은 FDA 승인 받음
    • 그림7-Gauss Surgical사의 Triton 소개
    • (3) Enlitic - 건강관리 플랫폼
    • Data Collective, Amplify Partners, Capitol Health Partners로부터 $12M의 자금을 투자 받았으며 암의 패턴과 바이오마커를 식별하여 비침습적이고 기존보다 저렴한 가격으로 빠르게 진단 가능
    • 그림8-앤리틱 딥러닝을 활용한 질병 진단
    • (4) Benevolent.ai
    • 2013년 11월에 ‘Stratified Medical’이란 이름으로 설립된 영국의 신약 관련 회사로 신약 개발(Drug Discovery) 분야에서는 가장 대규모의 투자(’15년 8월 8,770만 달러(약 950억 원))을 유치
    • 방대한 양의 의료 데이터를 빠르게 처리하여 심각한 질병을 치료하는 신약을 개발하기 위해 NVIDIA에서 개발한 AI 슈퍼컴퓨터인 DGX-1을 활용한다고 발표함
    • (5) Patientslikeme
    • 환자의 약 투여량, 복용 기간, 증세 등의 임상 정보를 제공하는 데이터 공급자
    • 전 세계 40만 명 이상의 환자들의 임상정보를 비식별화한 데이터베이스를 구축하고 있으며, 제약사 및 임상전문기관에 임상환자를 모집할 수 있는 서비스를 제공 중
    • 국내 주요 기업
    • 루닛(Lunit) : 영상인식 및 딥러닝 알고리즘 기반 의료영상 임상진단 분석 서비스 제공
    • 스탠다임(Standigm) : 머신러닝 기술을 활용한 신약개발 지원 시스템
    • 디오텍(Diotek) : 음성인식 및 딥러닝 기술을 이용한 의사-환자 음성 대화를 데이터화하는 지능형 의료 녹취시스템 개발
  • 시사점
    • 헬스케어 산업은 폭발적으로 성장하고 있는 인공지능 기술과 융합하여, 가장 많은 가치 창출이 일어날 것이라고 예상
    • 해외에서는 헬스케어 스타트업에 가장 많은 투자금이 몰리고 있으며, 투자받은 스타트업의 수 역시 가파른 증가 추세를 보이고 있음
    • 헬스케어 애널리틱스, 개인생활 모니터링 및 관리, 의료 영상 처리 및 진단뿐만 아니라 심리적/정신적인 건강을 관리하는 서비스가 등장하는 등 산업의 범위도 확대되고 있음
    • 병원, 보험, 제약사, 의료기기 회사, IT 회사, 인공지능 스타트업 등 의료 생태계 구성원이 유기적으로 연결되어 신성장동력으로써 수익을 창출하고, 만성질환자와 고령인구 증가에 따른 의료비 지출을 줄이기 위한 다양한 서비스를 제공할 것으로 기대됨
    • 국내도 인공지능 기술을 활용한 헬스케어 산업의 활성화를 위해, 의료 빅데이터 활용 환경 구축 등의 생태계 조성이 필요