의료 영상(Medical imaging)은 여러 개별 기술을 아우르는 광범위한 용어입니다. 프랑스 스타트업 글리머(Gleamer)는 X-레이 및 유방 촬영술을 향상시키는 AI 기반 도구를 개발한 후, 이제 자기 공명 영상(MRI) 분야에 주목하고 있습니다.
글리머는 처음부터 시스템을 구축하는 대신, 이미 AI 기반 MRI 분석 작업을 수행해 온 스타트업을 인수하고 합병하는 전략을 택했습니다.
글리머는 인공지능을 활용해 의료 영상을 개선하려는 ‘두 번째 물결’의 스타트업 중 하나입니다. 실제로 2014년이나 2015년경 수많은 테크 창업가들이 이 주제를 중심으로 회사를 설립했으나, 대다수는 성공하지 못했습니다. 하지만 이 분야에서는 어느 정도의 통합이 이루어졌습니다. 예를 들어, 지브라 메디컬 비전(Zebra Medical Vision)과 아테리스(Arterys)는 각각 대형 업체에 인수되었습니다.
2017년 설립된 글리머는 영상의학과 전문의를 위한 AI 비서, 즉 의료 영상 코파일럿(copilot)을 개발해 왔습니다. 이 솔루션을 통해 영상의학과 전문의는 이론적으로 의료 영상 판독 시 진단 정확도를 높일 수 있습니다.
이 스타트업은 이미 45개국에 걸쳐 2,000개 기관과 협력하며 소프트웨어 솔루션을 제공해 왔으며, 누적 처리 검사 건수는 3,500만 건에 달합니다. 회사의 골 외상 판독 제품은 CE 및 FDA 인증을 획득했으며, 유럽에서는 흉부 X-레이, 정형외과 및 골 연령 측정에 특화된 제품군에 대해서도 CE 인증을 보유하고 있습니다.
글리머의 공동 창립자이자 CEO인 크리스티앙 알루슈(Christian Allouche)는 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 "모든 상황에 맞는 만능(one-size-fits-all) 접근 방식은 영상의학 분야에서는 통하지 않는다"고 지적했습니다. "모든 의료 영상에 대응하면서 의사들이 기대하는 수준의 성능을 발휘하는 대규모 단일 모델을 구축하는 것은 매우 복잡합니다."
이러한 이유로 회사는 유방 촬영술 및 CT 스캔 같은 특정 분야에 초점을 맞춘 소규모 내부 팀을 운영하고 있습니다. 알루슈는 "3주 전, 저희가 18개월 동안 개발해 온 유방 촬영술 제품을 출시했습니다"라고 설명했습니다. 이 제품은 150만 건의 유방 촬영술 데이터로 훈련된 독점 AI 모델을 기반으로 합니다.
또한 알루슈는 "저희는 프랑스 정부의 GPU 클러스터인 장 제(Jean Zay)와 파트너십을 맺었습니다"라고 덧붙였으며, 회사는 암에 대한 CT 스캔 작업도 진행하고 있습니다.
하지만 MRI는 어떨까요? 알루슈는 "MRI는 기술적으로 완전히 다른 영역입니다. MRI는 단순한 탐지(detection)만 포함하는 것이 아니라, 분할(segmentation), 특성화(characterization), 분류(classification), 다중 시퀀스 영상(multi-sequence imaging) 등 매우 다양한 작업들을 포함합니다"라고 설명합니다.
따라서 글리머는 더 빠르게 발전하기 위해 소규모 스타트업(Caerus Medical)을 인수하고 더 큰 회사(Pixyl)와 합병하는 방식을 선택했습니다. 이 두 회사는 이미 이 분야에서 여러 해 동안 역량을 쌓아 왔습니다. 글리머는 현재 인수 합병의 구체적인 조건은 공개하지 않고 있습니다.
알루슈는 "이 두 회사는 향후 2~3년 내에 모든 사용 사례를 포괄한다는 명확한 목표를 가지고, 글리머의 두 MRI 핵심 플랫폼이 될 것입니다"라고 밝혔습니다.
예방적 의료 영상으로의 전환
글리머의 모델들이 유망한 결과를 보여주고 있지만 아직 완벽하지는 않습니다. 예를 들어, 새로운 유방 촬영술 모델의 경우, 스타트업 측은 5개 중 4개의 암을 감지할 수 있다고 주장합니다. 이에 비해 AI의 도움을 받지 않은 숙련된 영상의학과 전문의는 일반적으로 5개 중 3개에서 암을 식별하는 수준입니다.
하지만 글리머와 같은 도구가 가져다주는 생산성 증가는 의료 영상 분야를 근본적으로 바꿀 잠재력을 가집니다. 종양이 놓치더라도 몇 달 후의 추적 검사에서 발견될 가능성이 높기 때문입니다.
알루슈는 "머지않은 미래에는 보험사에서 비용을 지불하는 일상적인 전신 MRI 검사가 일반화될 것이라고 생각합니다. 이는 방사선 노출에 따른 위험 부담이 적기 때문입니다"라고 전망했습니다.
다만 일부 도시는 현재의 검진 수요를 감당할 만큼 충분한 영상의학과 전문의 확보가 어려운 상황입니다. 만약 의료 산업의 초점이 '치료 목적'에서 '예방적 이미징(preventive imaging)'으로 전환된다면, AI 도구는 필수적인 요소가 될 것입니다.
글리머 CEO는 AI가 일종의 "조율 및 선별(orchestrating and triaging)" 도구가 될 것이라고 전망합니다. 대부분의 의료 영상 검사는 특정 질병을 배제하기 위한 목적으로 이루어집니다. 알루슈는 "따라서 인간보다 훨씬 높은 민감도를 가진 매우 견고한 AI 모델을 통해 이러한 전 과정을 자동화할 실질적인 필요성이 있습니다"라고 강조했습니다.