[미래의료] 딥바이오, AI 암 진단 기술로 글로벌 러브콜 쇄도

김선우 대표, 기술 집중해 해외시장 정조준…"기술로 규제 장벽 점프"

(지디넷코리아=김양균 기자)정보통신 기술에 힘입어 보건의료 영역의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 전 세계는 디지털 헬스케어(Digital Healthcare)를 통한 신종 감염병, 초고령화 시대, 지역 간 건강격차 해소 등 우리 앞에 놓인 적대적 환경을 극복하려는 노력을 기울이고 있다. 지디넷코리아는 국내·외 디지털헬스산업의 가장 정확한 전망을 제시할 것이다. [편집자 주]

딥바이오가 인공지능(AI) 기술을 토대로 전립선 및 유방암 진단 분야에서 조용하지만 공격적인 해외 진출을 진행하고 있어 눈길을 끈다.

김선우 대표가 2015년 창업한 ‘딥바이오’라는 사명에는 딥러닝(Deep learning, 컴퓨터를 학습시키는 방법)을 활용한 바이오메디컬 솔루션이라는 뜻을 담고 있다. 암의 진단·예측·치료가 주된 사업 영역이다.

카이스트에서 전산을 전공한 김 대표는 유학 1세대 엔지니어로 KT전략기획실 해외투자 팀장으로 재직한 바 있다. 이어 자동차 소프트웨어 및 보안 스타트업인 ‘Pinion Industries’의 최고 기술책임자(CTO)로 근무했다. 해당 스타트업은 지난 2014년 현대자동차에 인수됐다.

김선우 딥바이오 대표

김 대표는 현대차 대신 딥바이오 창업을 선택했다. 그는 자신을 ‘창업형 인간’이라고 표현했다.

"평생 동안 아무도 풀지 못한 문제를 해결하는 재미로 살아왔죠."

딥바이오는 딥러닝 분야에서 독보적인 기술력을 자랑한다. 이를 증명하는 것은 숱한 특허 출원 건수다. 회사는 국내 32건, 해외 17건 등 총 49건의 특허를 등록하고, 국내 10개, 해외 100개 등 총 110건의 특허를 출원했다. 특히 AI 알고리즘 기술력에 대해 김 대표는 “세계 최고 수준”의 전문성을 보유하고 있다고 자신했다.

회사가 개발한 주요 암 진단 제품은 우선 병리진단을 수행하는 인공지능 기반 체외진단 소프트웨어 의료기기를 위한 플랫폼인 ‘DeepDx’와 AI 기반 전립선암 진단 보조 소프트웨어 ‘DeepDx Prostate’ 등이 있다.

관련해 딥바이오는 유방암 림프절 전이에 대한 글로벌 영상 분석 경진대회인 ‘Camelyon17 Challenge’에 2019년 첫 참가 이후 현재까지 1위 자리를 놓치지 않고 있다. 2019년에는 DeepDx Connect-Prostate와 DeepDx Prostate에 대해 CE 마크 인증을 획득했다. 식품의약품안전처는 DeepDx-Prostate와 DeepDx-Prostate Pro에 대한 3등급 의료기기 허가를 결정했다. 

아울러 올해 CES 혁신상도 수상했다.

KT, 차량 보안 기업 거쳐 딥러닝으로 암 진단 스타트업 설립

-창업을 여러 번 했다.

“전산과 졸업 이후 미국에서 박사 과정 중 한차례 창업을 했고, 이때의 경험이 KT 입사까지 이어졌다. KT에서 전략기획실장으로 해외투자팀을 총괄하다, 차량 보안회사 CTO로 옮겼다. 미국 자동차 해킹 사건 당시 미국에서 숱한 리콜사태가 벌어졌지만, 우리가 보안에 참여한 현대차는 높은 보안레벨을 받았다. 현대차 합류 기회가 있었지만 재밌는 것을 하고 싶어서 2015년 10월 8일 딥바이오를 창업했다.”

-딥바이오의 경쟁력은 무엇인가.

“우리의 강점은 정확성이다. 암이 발병했는지 여부나 얼마나 심한지 정확한 정보를 제공해준다는 점이다. 암의 영역을 추적할뿐더러 이를 %로도 발견해낼 수 있다.

지난해 4월 존스홉킨스의과대학 발표에서 우리가 진단한 낮은 단계의 암환자의 경우, 재발을 안 한 반면, 높은 수준의 암으로 진단된 환자들은 모두 재발했다. 우리 진단이 존스홉킨스병원 의사보다 더 정확했다.”

-딥러닝을 활용한 암 진단은 당시 낯선 개념이었을 텐데.

“앞서 미래 혁신기술 10개를 뽑아 놓았는데, 가장 상단에 있는 것이 바로 ‘딥러닝’이었다. 한 번은 바이오헬스 분야 관계자와 식사를 하며 ”딥러닝이 암의 패턴을 잘 찾아내기 때문에 암 진단에 도움이 된다”고 하자 무척 흥분하더라. 

병리과 전문의 별로 소견이 다르면 치료가 달라질 뿐만 아니라 신약개발 과정에서 임상시험에도 영향을 미칠 수 있다. 이런 이유로 더 정확한 분석 값을 제공할 수 있는 딥러닝의 가능성을 높이 평가한 것이었다. 그때 무조건 해야겠다 싶어서 바로 창업했다.

-초기 학습 과정은 어땠나.

“암을 인공지능으로 진단코자 석 달 간 혼자 머리를 싸맸다. 이후 인재들에게 함께 하자고 제안해 합류한 개발자 두 명과 딥러닝 서적을 사다놓고 함께 공부했다. 이때 든 생각은 우리나라의 시장 규모가 너무 작다는 점이었다.

1월 미국에서 열린 딥러닝 행사장에 가서 회사 홍보와 네트워크를 다졌다. 곧 삼성서울병원으로부터 전립선암 생체검사 이미지를 받아서 딥러닝을 실시했다. 데이터가 한정적이라 학습이 안되더라. 통상 1만개가 있으면 진단이 잘 된다고 한다. 때문에 학습속도를 높이고자 이미지 자료를 수천장으로 쪼개 암 패턴별 학습을 일주일동안 시켰다.

이후 병리과 의사 앞에서 시연하자 ‘석 달 간 수련 받은 레지던트 같다’는 반응이 나왔다. 고작 일주일간 AI 학습이 있었을 뿐인데, 사람의 3개월과 유사해진 셈이니 긍정적인 신호였다. 이다. 이후 추가로 850여개의 이미지를 받아 학습시켰다. 그러자 레지던트 3년차와 비슷한 실력이라는 이야기까지 나왔다.”

-물론 AI도 완벽하지 않다. AI 암진단 오류는 기기에 대한 신뢰를 떨어뜨릴 수 있다.

“물론이다. 병리는 암의 확진 및 진행 상태를 알려주기 때문에 매우 예민하고도 중요한 정보다. 미국에서는 오전에 현미경으로 진단을 하게 되면 눈의 피로를 고려해 오후에는 진단 오류 가능성이 있는 만큼 오후 진료를 지양하고 있다.

그러니 AI 기술로 암 진단 정확도를 높이고자 일차적으로 사람이 만든 데이터로 학습한 AI의 결과를 100% 신뢰할 수 있느냐는 질문도 가능하다. 이에 대해 우린 ‘정답지’로 학습하고 기존 식약처나 미 FDA에서 의료성능검증 절차를 거치면 문제가 없다고 봤다. DeepDx-Prostate와 DeepDx-Prostate Pro에 대한 식약처 3등급 의료기기 허가를 획득했다. 사용목적에 암 진단이 들어있는 첫 제품이다.”

-미국 내 클리아랩(CLIA Lab, 미국 국민을 대상으로 진단 목적의 유전자 검사를 제공할 수 있는 자격이 부여되는 임상검사 실험실 인증제도)이 향후 수익 구조 중 하나다.

“미국에서 전립선 조직검사를 받는 환자 수는 매년 100만명이다. 병리과 의사가 한 명을 생검하면 850달러(약 100만원) 가량의 보험이 청구된다. 미국의 전립선 생검 시장은 1조원 규모이고, 우린 시장의 1%인 100억 원의 수익이 가능할 것으로 기대하고 있다.

우리 클리아랩(CLIA Lab)을 통해 미국 보험코드에 신청에 돈을 청구할 수 있다. 현지 랩 인수를 위해 미팅을 진행 중이고, 향후 미국 법인을 준비하고 있다.”

-또 다른 예상 수익구조는 무엇인가.

“일반적으로 생검은 유리 슬라이드로 제작되는데, 각국의 디지털 병리회사가 우리 클라우드를 통해 생검 이미지를 보내면 우린 그들의 디지털 이미지를 분석해 암 패턴을 분석한 결과를 보내 준다. 미국, 덴마크, 스웨덴, 프랑스 등 10개 디지털 병리회사와 계약을 맺고 있다. 올해 하반기 대기업과의 계약 체결을 앞두고 있다. 이를 통한 수익 달성이 원활할 것으로 기대한다.”

-스위스 내 의료기관과 계약도 진행 중으로 알고 있다.

“스위스 내 유명 전문 의료관련 기관과 계약 체결을 앞두고 있다. 유럽 국가가 적극적으로 관심을 표했다. 특히 스위스와 가시적인 계약이 먼저 체결된 것이다.”

-창업 시작부터 해외시장을 겨냥한 것 같다. 일반적으로 국내에서 자리를 잡은 후 해외 시장을 노크하지 않나.

“한국에서 자생한 스타트업은 국내시장에서 1등을 한 다음에 세계로 뻗어나가야 한다고들 한다. 내 생각은 좀 다르다. 글로벌로 기술 1위가 되면 사용을 안 할 수가 없지 않나. 우린 글로벌 마켓으로 가겠다는 목표다. 기술 자체의 글로벌 리더십을 확보하겠다는 거다.”

-향후 국내 수익 구조는 무엇인가.

“식약처 혁신의료기기로 선정된 만큼 비급여로 돈을 받을 수 있다. 작년 10월 비급여 코드를 신청했으며, 파트너사가 우리 제품에 대한 코드작업을 진행 중이다. 물론 국내 생검 시장은 5만 명 정도 규모로 미국보다 작다.”

작지만 논문 많이 내는 회사

현재 딥바이오의 직원 수는 총 35명이다. 이 중에는 병리과 전문의를 포함해 대부분은 연구개발인력이다. 김 대표는 “작은 회사이지만 즐겁게 일하고 있다”고 했지만, 내년 상장 계획 등을 거쳐 조직을 키울 작정이다.

-일손이 부족하진 않나.

“해외영업의 경우, Path AI의 CCO로 재직했던 그랜트 칼슨이 맡고 있다. 우린 작은 회사지만 재밌게 일하고 있다. 새로운 문제를 풀어 가고 있고, 인력은 적지만 논문은 많이 쓴다. 지난해 특허청에서 전 세계 의료 AI 기업을 대상으로 한 연구 조사에서 우리가 우리나라에서 2위를 차지했다. 조직 규모는 작지만 기술력은 인정을 받은 것이다.”

-상장 시점은 언제로 예상하나.

“올해 하반기 기술성 평가를 거쳐 내년 상장한다는 계획이다.”

-의료 AI 분야에서 어떤 역할을 하고 싶은가.

“AI 기술 시대에서 암환자들에게 도움을 주는 회사가 되고 싶다. 의료 AI로 할 수 있는 진단-예후예측-치료의 단계를 다루면서, 치료 연구도 진행 중이다. 암종도 확대할 예정이다. 우린 의료 AI 분야의 구글이 될 것이다.”

■딥바이오의 진단·예측·치료 솔루션들

한편, 회사의 제품군은 병리진단을 수행하는 AI 기반 체외진단 소프트웨어 의료기기를 위한 플랫폼, DeepDx가 있다. 또 DeepDxProstate는 임상적으로 검증되고 CE 마크를 획득한 인공지능 기반 전립선암 진단 보조 소프트웨어다.

DeepDx Prostate–RP(Radical Prostatectomy)는 근치적 전립선 절제술 슬라이드 이미지에서 종양 부위를 감지하는 AI 소프트웨어다. DeepDx Prostate–TURP(Transurethral Resection of the Prostate)는 경요도 전립선 절제술 슬라이드 이미지에서 암 부위를 감지하고 위치를 파악해 조직 내 종양 비율을 분석하는 소프트웨어다.

DeepDx Breast-Resection은 유방 절제술 슬라이드 이미지 분석 인공지능 소프트웨어다. DeepDx Breast-SLNB(Sentinel Lymph Node Biopsy)는 감시 림프절의 슬라이드 이미지를 분석해 정상 조직의 넓은 영역에 숨겨진 작은 전이 부위를 찾아내고, 종양 부위 시각화와 자동 종양 비율을 분석하는 소프트웨어다.

이밖에도 진단에 ▲DeepDx Frozen Section ▲DeepDx Breast – Biopsy ▲DeepDx Ovary BRCA H&E 등의 제품이, 예후예측을 위한 ▲DeepDx Breast Ki-67 IHC ▲DeepDx Breast ER/PR IHC ▲DeepDx Breast HER2 IHC ▲DeepDx Lung PD-L1 IHC 등의 제품군이 있다.

김양균 기자(angel@zdnet.co.kr)