[서울형 R&D] 코어라인소프트 이재연 부사장 “CT 영상 속 데이터를 분석합니다”

IT동아 · 2023.09.27 19:00:56

※ 서울특별시와 서울경제진흥원은 아이디어 발굴부터 기술개발, 사업화, 지식재산권 창출 및 보호까지 중소기업의 기술 경쟁력 강화를 돕는 ‘서울형 R&D 지원사업’을 진행하고 있습니다. 이에 IT동아가 [서울형 R&D] 시리즈를 통해 ‘2022년 서울형 R&D 기술사업화 지원사업’에 선정된 기업을 만나, 도약을 꿈꾸는 그들의 이야기를 전달합니다.

[IT동아 권명관 기자] 지난 2012년 9월, 설립한 코어라인소프트는 인공지능(AI) 기술을 바탕으로 의료 영상 분석 솔루션을 제공하는 기업이다. 설립 이후 연구 논문 135건, 지식재산권 106건(등록 58건, 출원 48건), 누적 정부과제 수행 36건(114억 원 규모), 제품 인허가 21건(주요 7개국 및 유럽) 등 기술개발을 위해 꾸준히 노력한 결과 설립 11년차인 지난 2023년 9월 코스닥에 상장하는 결과를 얻었다.

코어라인소프트 상장식 / 출처=코어라인소프트

X-레이, 컴퓨터단층촬(Computed Tomography, 이하 CT) 등 의료 영상을 인공지능으로 분석해 의료진의 부담을 덜어주겠다는 목표로 시작, 수십건의 정부과제와 프로젝트 등을 수행하며 내실을 키운 결과다. 2018년 시리즈A 투자 유치, 2020년 시리즈B 투자 유치 성공을 통해 연구개발을 위한 자금을 확보했고, 이를 바탕으로 기술을 고도화해 해외 진출에 필요한 인증을 하나씩 취득했으며, 유럽과 미국에 현지 법인을 설립하는 등 해외 진출도 가속화했다.

대표 솔루션은 'AVIEW LCS PLUS’으로, 1번 촬영한 저선량 흉부 CT 영상을 분석해 폐결절, 폐기종, 관상동맥 석회화 등을 검출할 수 있는 흉부 질환 동시 진단 솔루션이다. 올해 7년 연속 국가폐암검진 판독 지원 및 질관리 솔루션으로 단독 공급하고 있으며, 유럽 폐암검진 프로젝트(4ITLR), 독일 폐암검진 프로젝트(HANSE), 이탈리아 폐암검진 프로젝트(ILSP) 등에도 공급하고 있다.

이에 IT동아가 코어라인소프트 공동 설립자이자 현재 연구소장 및 CTO로 역임하고 있는 이재연 부사장(이하 이 부사장)을 만나 이야기를 나눴다. 이 부사장은 “CT 촬영 영상을 인공지능으로 분석하면, 자칫 놓칠 수 있는 병변을 조기에 발견할 수 있습니다. 이를 통해 많은 업무와 시간에 쫓기는 의료진의 부담을 줄일 수 있으며, 환자에게 확실한 치료 기회를 제공할 수 있습니다”라고 설명했다.

이재연 코어라인소프트 부사장, 출처=IT동아

CT 영상을 AI로 분석하고 있습니다

IT동아: 만나서 반갑다. 먼저 코어라인소프트에 대해서 소개를 부탁한다.

이 부사장: 간단하게 설명하자면, 의료 영상을 AI 기술로 분석한 결과를 통해 의료진과 환자에게 편의를 제공하는 기술을 개발하고 있다. 의료 영상이란, 살면서 누구나 한번쯤 촬영하는 X-레이, CT 등을 말한다. 이러한 의료 영상은 눈에 보이지 않는 우리 몸 속을 촬영해 이상 유뮤를 체크할 수 있는 영상이다.

IT동아: 흔히 의학 드라마에 나오는 흑백 화면의 그것 말인가.

이 부사장: 맞다. 의료 영상은 검진과 확진에 유용한 근거 자료다. 예를 들어보자. 환자가 “갑자기 가슴이 아프다”라고 의사를 찾아오면, 환자의 말과 통증, 외형을 살피고 난 뒤에 X-레이를 촬영한다. 그렇게 촬영한 사진으로 이상 유무를 확인한 뒤, 의심되는 부분을 발견하면 더 자세한 검진을 위해 CT를 촬영한다. 더 많은 자료를 통해 무엇 때문인지 확진을 내리기 위한 과정이다. 물론, 영상 촬영과 함께 혈액 검사 등 다양한 추가 과정도 필요하다.

(고개를 끄덕이는 기자를 보며)

즉, 의료 영상은 검진과 확진을 위해 사용한다. 촬영한 결과물(사진, 영상)을 가지고 의사가 눈으로 보며 파악한다. 우리는 여기에 도움을 준다. 영상 결과물을 AI로 분석해 의사의 판단을 돕는 것이다. 의사가 ‘이 환자의 증상은 이걸로 의심되는데?’라며 영상을 판독할 때, 옆에서 돕는 비서라고 생각하면 된다.

의료 영상 AI 분석의 중요성을 이야기하기 시작한 이재연 코어라인소프트 부사장 /출처=IT동아

IT동아: 아… 어떤 의미인지 알겠다. 자료를 분석해 정보를 제공하는 분석 솔루션이라는 뜻 아닌가.

이 부사장: 맞다. 수많은 환자의 영상을 판독하는 의료진의 부담도 덜어줄 수 있다. 환자 데이터를 지속적으로 쌓으면, 1년 전에 촬영했던 영상과 비교해 병변의 크기가 얼마나 커졌는지, 줄어들었는지도 미리 계산해서 제공할 수 있다.

여기서 시작한 것이 지금의 코어라인소프트이며, 우리는 CT 영상에 집중했다. X-레이는 쉽게 몸 속을 촬영할 수 있는 장비지만, 아무래도 정보량이 적을 수밖에 없다. X-레이 촬영으로 암을 발견했다면, 치료하기에 너무 늦은 경우가 많다고 말한다. 너무 커졌다는 뜻이다. 만약 그 전에 더 자세한 데이터로 초기에 발견할 수 있다면 어떨까? 그게 CT 영상이라고 판단했다.

IT동아: 그런데… 부족한 의료 지식이지만 CT는 대부분 X-레이 다음에 촬영했던 것 같다. 의사가 여기를 조금 더 자세하게 보고 싶다고 판단했을 때, CT로 넘어갔던 것 같은데.

이 부사장: 대부분 그렇다. X-레이는 쉽고 빠르게 촬영할 수 있기 때문이다. 그만큼 보편적으로 많이 사용한다. 그래서 X-레이를 촬영하고, 이상을 발견했을 경우 CT로 넘어간다. 때문에 CT는 대부분 ‘확진’용이다. X-레이 결과를 보고 ‘이거 폐암일 수도 있겠는데?’라고 의심했다면, CT 결과를 보며 ‘맞다’, ‘아니다’로 판단했다는 의미다. 또는 다음 치료 계획을 세우기 위해 CT를 촬영했다. 수술이 필요한지, 약물을 사용하거나, 방사선 치료로 해결할지 등을 계획하기 위해서다.

출처=셔터스톡

너무 잦은 촬영은 방사선에 노출될 수 있다는 단점, X-레이 보다 보편적이지 못한 인프라, 비싼 검진료 등의 이유 때문에, CT를 조기 검진에 사용하지 못했다. 하지만, 그럼에도 X-레이 보다 더 많은 정보량을 담고 있다는 것은 부정할 수 없다. 그만큼 조기에 더 빠르게 병변을 발견할 수 있다.

IT동아: 확실히 맞는 얘기다. 더 자세하고, 많은 정보를 바탕으로 진단한다면 빠르게 병변을 발견할 수 있다.

이 부사장: CT에 집중한 이유다. 특히, 최근에는 방사선을 줄인 ‘저선량 흉부 CT(, 이하 LDCT)’ 보급도 늘어나고 있다. 방사선 노출을 줄인 CT라고 이해하면 된다. 그만큼 인체에 부담을 적게 준다. 이에 CT를 X-레이처럼 조기검진에 활용하고, 이를 통한 효용성 연구를 세계 각지에서 진행하고 있다. 담배를 많이 피거나 오래 피는 환자를 대상으로 LDCT와 X-레이로 검진한 결과 LDCT를 통해 병변을 발견할 확률이 20% 이상 높다는 연구결과도 있다.

이에 LDCT를 우리나라도 고위험군 폐암 예상 환자를 대상으로 폐암검진사업(K-LUCAS)를 진행하고 있으며, 미국과 유럽도 시범사업으로 시작했다. 유럽은 2025년부터 공식 프로그램으로 적용할 계획이다. LDCT를 통한 조기검진 시장이 열리고 있다는 의미다.

코어라인소프트의 흉부 질환 동시 분석 솔루션, ‘AVIEW LCS PLUS’ / 출처=코어라인소프트

흉부에 집중하며 확장하고 있습니다

IT동아: 폐에만 집중하고 있는 것인지.

이 부사장: 폐를 포함한 흉부에 집중했다. 그런데, 흉부 CT는 폐뿐만 아니라 심장, 대동맥, 척추 등 여러 장기를 촬영한다. 폐암검진을 위해서 촬영한 환자의 CT에서 폐 주변에 위치한 주요 장기 정보도 얻을 수 있다는 뜻이다. 이렇게 촬영한 정보를 AI로 분석해 유용한 결과를 제공할 수 있도록 솔루션을 확장하고 있다.

환자의 왼쪽 가슴에 이상을 발견해 CT를 촬영하면, 의사는 그 부분을 집중해서 볼 수밖에 없다. 보고자 하는 곳에 집중하기 마련이다. 다른 장기에 이상이 있더라도 쉽게 발견하기 어려운 이유다. 간혹 발견하는 경우가 있는데 ‘우연히 찾아낸 병변’이라고 말한다.

코어라인소프트의 심혈관 질환 솔루션, ‘AVIEW ACA’ / 출처=코어라인소프트

IT동아: 폐를 보면서 다른 장기를 보는 것이 어려운 것인가?

이 부사장: 어렵다. 보통 흉부 CT를 촬영하면 300~500장을 연속으로 보는데, 그 안에서 폐암의 전조격인 폐 결절을 육안으로 찾아야 한다. ‘3mm’ 이상부터 주의 깊게 봐야 하고, 이상 소견의 기준인 ‘6mm’를 발견해야 한다. 이걸 찾기 위해 집중하는 것도 어려운 일인데, 다른 장기까지 살펴 볼 여유가 많지 않다. 그런데 이를 조기검진 영역으로 확장했다고 생각해보자. 폐뿐만 아니라 심장, 대동맥, 척추 등을 계속 살펴보며 이상 유무를 파악해야 한다? 정말 어렵다.

이에 다양한 솔루션을 개발했다. 흉부 질환 동시 분석 솔루션 ‘AVIEW LCS PLUS’, 폐암검진 보조 솔루션 ‘AVIEW LCS’, 만성폐쇄성폐질환 자동분석 솔루션 ‘AVIEW COPD’, 관상동맥석회화 분석 솔루션 ‘AVIEW CAC’, 간질성 폐질환 패턴 분석 솔루션 ‘AVIEW Lung Texture’, 간질성 폐질환 분석 솔루션 ‘AVIEW ILA’, 뇌출혈 진단 보도 솔루션 ‘AVIEW NeuroCAD’ 등이다. 이외에도 뼈 양이 감소라고 질적인 변화로 약해지는 골다공증을 분석할 수 있는 솔루션도 개발하고 있다.

만성폐쇄성폐질환 자동분석 솔루션 ‘AVIEW COPD’의 자료 화면 / 출처=코어라인소프트

그리고 이렇게 수집한 데이터를 총합 관리해 환자에 맞춤형으로 제공할 수 있는 솔루션도 개발하고 있다. 일종의 상관관계다. 폐, 심장, 뼈, 대동맥 등 한 곳에서 이상이 발견될 경우 다른 곳에서도 문제가 생길 확률이 높다. 전체적인 진단 솔루션을 통해 유의미한 분석 결과를 제공할 수 있도록 노력 중이다.

이재연 코어라인소프트 부사장 / 출처=IT동아

IT동아: 의사가 검진하고 분석해야 하는 것을 AI가 대신하는 것만 같다.

이 부사장: 하하. 아니다. AI는, 우리가 개발한 AI 솔루션은 보조도구라고 생각했으면 좋겠다. 사람이 미처 감당하기에 너무 많은 정보를 잘 정리하고, 이를 통해 의사가 더 정확한 판단을 내릴 수 있도록 제공한다. 앞서 의사를 위한 비서라고 언급한 이유다. 안그래도 과중한 업무에 시달리며 시간에 쫓기는 것이 의료 현장이다. 의사의 부담을 줄여 다른 생산적이고 창의적인 일에 더 집중할 수 있도록 돕는 것이 우리의 목표다.

국내외 프로젝트에 활발하고 참여하고 있습니다

IT동아: 2012년에 설립해, 11년만에 코스닥에 상장하는 결과를 얻었다. 감회가 새로울 것 같은데.

이 부사장: 외형적으로 보여지는 모습은 달라졌을지 모르겠지만, ‘CT 영상을 분석한다’는 것은 달라지지 않았다. 설립 초기에는 지금처럼 향상된 성능의 AI 기술도 없었다. 의료 영상 분석을 돕겠다는 일념하에 의료기기뿐만 아니라 소프트웨어를 개발하는 등 여러 프로젝트에 참여하며 여기까지 왔다.

2016년부터 빠르게 발전한 딥러닝 기술을 적극적으로 적용하면서 나름의 기술적 진보를 얻었다고 생각한다. 아, 카이스트 영상처리연구실 출신 후배들을 포함해서 영상 처리 전공자들이 많다. 영상 분석만큼은 탄탄하다고 자부한다.

처음 3~4명이서 시작해 지금은 해외 법인 포함 100명 이상이 같은 목표를 향해 연구개발하고 있다. 기술에 많이 집중하려고 한다. 기술을 연구개발하고, 이를 통한 서비스, 솔루션, 제품을 선보이며 의료 현장의 생산성을 높일 수 있는 방법을 계속 고민하는 중이다.

IT동아: 코어라인소프트의 솔루션을 이용하는 고객사는 얼마나 되는지.

이 부사장: B2B, B2G 등 다양한 채널을 통해 국내외 고객사를 확보하고 있다. 유럽(독일, 이탈리아, 영국, 벨기에) 및 아시아(대만, 중국, 일본)에 솔루션을 판매하며 계속 확대 중이다. 미국은 2021년 하반기 법인 설립 후 Duke, UCLA 등 병원과 연결점을 확대하고 있다. 이외에도 글로벌 의료기기 및 로봇 의료기기 판매사와 전략적 제휴를 체결했고, 국가 및 지역 단위의 폐암검진 프로젝트에도 참여하며 성공사례를 만들고 있다.

폐암검진 프로젝트 주요 성공사례 / 출처=코어라인소프트

IT동아: 조기검진에 LDCT를 사용하는 일이 늘어나고 있고, 많은 정보를 담고 있는 LDCT 영상에서 필요한 분석 결과를 찾아내기 위한 과정이라고 정리할 수 있겠다.

이 부사장: 맞다. 폐 CT를 효율적으로 분석하기 위해서 노력했고, 기술의 발전과 함께 AI를 활용하며 활용하는 범위가 늘어났다. 폐암으로 시작해 다양한 폐질환을 찾는 솔루션을 하나씩 늘릴 수 있었고, 이제는 폐 주변 장기의 질환을 파악할 수 있는 솔루션도 개발했다. 분석한 데이터를 종합 관리할 수 있는 시스템도 갖췄다. 하나를 완성하면 다음 단계로 자연스럽게 진행하는 중이다. 뭐랄까. 하고 싶은 것도 많고, 해야 할 것도 많은… 그런 상황이다(웃음).

치료 계획을 세우는데 도움을 줄 수 있는 솔루션도 준비 중이다. 수술에 필요한 과정을 3차원으로 미리 파악해 수술 시 환자 신체에 삽입하는 관의 각도를 미리 측정해 현실에서 적용할 수 있는 방법들이 많다. 환자 몸을 절개하는 부위를 줄이거나, 절개하지 않고 작은 구멍을 내는 복강경 수술에 필요한 솔루션이다(최소 침습). 이외에도 의료 영상 분야에는 재미있는 프로젝트가 많다(웃음).

이재연 코어라인소프트 부사장 / 출처=IT동아

연구개발 비용 부담을 줄일 수 있었습니다

IT동아: 서울형 R&D 기술사업화 지원사업에 참여하게 된 계기가 궁금하다.

이 부사장: 이번 지원사업에 참여해며 ‘폐색전 자동 검출 및 분석’ 과제를 수행했다. 혈관 및 림프관 안에 생긴 유리물이 관의 일부 또는 전부를 막은 상태 또는 그 원인물질을 색전이라고 하는데, 쉽게 말해 혈관이 어떤 원인으로 막히는 상태를 뜻한다. 비행기에 가만히 앉아서 오래 타고 가다 보면 쓰러질 수 있다는 ‘이코노미 클래스 증훈군’ 얘기가 있는데, 그 원인 중 하나가 폐색전 때문이다.

이러한 폐색전은 외과 수술 환자에게서 발생할 위험이 높은데, 초기에 발견하는 것이 중요하다. 혈액 검사만으로는 분명하지 않아서 폐CT 영상을 촬영해서 폐색전 발생 여부를 확인해야만 한다.

이러한 제안을 협업하고 있는 고려대학교구로병원과 분당서울대학교병원으로 받았는데, 이번 지원사업을 통해 자금적인 부분의 부담을 덜어낼 수 있었다. 의료 연구는 현직에서 일하고 있는 의료진과 협업이 필수다. 그리고 이를 테스트할 수 있는 임상시험도 필수적인데, 이 때 자금이 필요하다. 다행이 이번 지원에 선정되면서 부담을 덜어낼 수 있었다. 이 자리를 빌려 감사하는 말을 전하고 싶다.

코어라인소프트의 대한영상의학회 학술대회(KCR) 참여 모습 / 출처=코어라인소프트

IT동아: 연구 결과는 어땠는지.

이 부사장: 2차년도에 접어들면서 1차년도에 예상했던 결과를 초과 달성했다(웃음). 연구에 함께 참여한 교수님들이 많이 고생하셨다. 수많은 의료 영상을 보며 교차검증했던 두 교수님들에게 감사를 표하고 싶다. 농담처럼 “평생 이렇게 많은 작업량은 처음이었다”라고 얘기하셨다.

이처럼 현장에서 임상시험 등 현직 교수님들과 협업하는 일이 많은 의료 과제는 예상보다 꽤 많은 자금이 필요하다. 정부과제 등으로 일부 부담을 덜 수 있지만, 그렇지 않을 경우 중소기업 혼자 온전히 감당하기 어려운 규모다. 다행히 이번 서울형 R&D 기술사업화 지원사업 선정을 통해 무사히 마칠 수 있었다.

참고로 우리가 중요하게 생각하는 것은 ‘과제만을 위한 과제는 하지 않는다’이다. 우리에게 필요하지 않은 것은 손대지 않겠다는 의미다. 현장에서 필요로 하는 연구개발에 도움될 수 있는 것에 집중하자는 다짐이다.

IT동아: 연구개발 기업에게 자금 부담은 큰 편인가.

이 부사장: 스스로 온전히 확보하기는 쉽지 않다. 병원과의 협업도 필수고, 임상시험 인건비, 환자 데이터 확보 등 비용을 빼고 얘기할 수 없다. 연구개발하는 기업이 아무리 확신하고 있더라도 선뜻 투자하기에 주저할 수밖에 없는 규모다. 아, 자금뿐만 아니라 네트워크에도 많은 도움을 얻었다. 주요 연구그룹, 현직 의사 등과의 만남을 통해 우리가 나아가야 할 방향을 정할 수 있었다.

이재연 코어라인소프트 부사장 / 출처=IT동아

코어라인소프트는 의료 현장에서 필요로 하는 것을 고민하며, ‘CT 영상 분석만큼은 우리가 최고’가 되자는 생각으로 연구개발하고 있다. 앞으로도 우리 코어라인소프트에 많은 관심과 응원을 부탁드린다.

글 / IT동아 권명관(tornadosn@itdonga.com)

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CT 영상을 AI로 분석하고 있습니다

흉부에 집중하며 확장하고 있습니다

국내외 프로젝트에 활발하고 참여하고 있습니다

연구개발 비용 부담을 줄일 수 있었습니다

▶ AI 독주 노리는 마이크로소프트, 윈도우 11에 '코파일럿' 도입▶ AI법, “고위험 영역 조정하고 저작권침해 면책해줘야”▶ 유용한 생성형 AI, 어떤 것들이 있나?

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