[인터뷰] 치매 정복 나서는 LVIS “올해부터 기하급수적 성장 기대”
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인공지능(AI)과 디지털 트윈 기술을 활용해 뇌 질환 진단과 치료의 새 지평을 열고자 하는 디지털 기반 뇌 질환 진단 기업 LVIS가 올해 '퀀텀점프'를 앞두고 있다.
그는 "당초 목표한 5개의 뇌 질환 진단 솔루션 개발이 모두 막바지 단계에 있고 뇌전증 진단 솔루션은 상용화를 앞두고 있는 만큼 올해부터 기하급수적인 성장이 기대된다"며 "치매의 경우는 치료제도 함께 개발 중이고 나머지 질환에 대한 치료 솔루션도 함께 연구 중이기 때문에 10년 내 5개 질환에 대해서는 모두 정복할 것으로 예상한다"고 설명했다.
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뇌전증 진단 솔루션 시작으로 5개 질환 정복
2026 나스닥 상장 계획 “빠른 성장 기대된다”
헬스케어 뿐 아니라 AI 개발도 “사업 확장 계속”
인공지능(AI)과 디지털 트윈 기술을 활용해 뇌 질환 진단과 치료의 새 지평을 열고자 하는 디지털 기반 뇌 질환 진단 기업 LVIS가 올해 ‘퀀텀점프’를 앞두고 있다.
LVIS 창업자인 이진형 스탠퍼드대학교 신경학 부교수는 14일 열린 ‘메디컬 코리아(Medical Korea) 2024’ 현장 인터뷰에서 “지난 10년간 아무도 가지 않았던 새로운 길을 걸으면서 ‘맨 땅에 헤딩’을 했다면 앞으로의 10년은 좀 더 발전을 가속화할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
이 교수가 개발한 ‘뉴로매치(NeuroMatch)’는 AI와 디지털 트윈 기술을 기반으로 뇌 신경 회로를 분석하는 진단 솔루션이다. 이 교수는 뉴로매치를 통해 향후 10년 내 ▲뇌전증 ▲치매(알츠하이머) ▲수면 ▲파킨슨병 ▲자폐 등 5개 뇌 질환 정복을 목표로 하고 있다.
그는 “당초 목표한 5개의 뇌 질환 진단 솔루션 개발이 모두 막바지 단계에 있고 뇌전증 진단 솔루션은 상용화를 앞두고 있는 만큼 올해부터 기하급수적인 성장이 기대된다”며 “치매의 경우는 치료제도 함께 개발 중이고 나머지 질환에 대한 치료 솔루션도 함께 연구 중이기 때문에 10년 내 5개 질환에 대해서는 모두 정복할 것으로 예상한다”고 설명했다.
의료·제약계뿐 아니라 보험업계와도 협업 “비용 감소에 탁월”
이 교수는 뉴로매치의 상용화는 궁극적으로 뇌 질환으로 인한 모든 사회적 비용의 감소를 이뤄낼 수 있을 것이라고 내다봤다.
그는 “최근 뇌 질환 환자 수는 아주 빠르게 증가하고 있다”며 “단적으로 자폐증만 봐도 70년대에는 1만명 중 1명에 불과했던 환자가 지금은 36명 중 1명일 정도로 흔하게 발생하고 있다”고 지적했다.
이어 “하지만 현재까지 뇌 질환의 증가세를 꺾을만한 치료 솔루션이 나온 적이 없기 때문에 그만큼 사회적 비용은 늘어났다”며 “뉴로매치를 통한 뇌 질환 정복은 지금껏 국가 단위로 투입된 어마어마한 사회적 비용을 줄일 수 있는 획기적인 방법이 될 것”이라고 강조했다.
현재 LVIS는 제약사, 병원은 물론 보험사와도 협업을 논의 중이다. 이 교수는 “아직 뉴로매치가 상용화되지 않았고 파트너사와의 비밀유지계약(NDA)도 있기 때문에 정확히 밝힐 수는 없다”며 “다만 뉴로매치는 환자 치료 현장은 물론 신약 개발에서 탁월하게 활용될 수 있고 보험사 입장에서는 환자 수 감소를 통해 보험금을 줄일 수 있어 우리와 협업하고자 한다”고 설명했다.
퀀텀 점프에 나스닥 상장 계획도…“AI까지 영역 넓힌다”
이 교수는 향후 10년간의 성장세를 예측하며 오는 2026년 나스닥 상장 계획을 언급했다. 현재 LVIS는 미국과 한국 두 나라를 기반으로 운영 중이다. 이 교수는 “본사가 미국에 있기 때문에 상장은 나스닥으로 할 계획”이라며 “하지만 한국에도 서울과 대구에 지사가 있고 모든 개발 과정이 두 나라에서 거의 동시에 진행되고 있다”고 말했다.
사업 확장 계획에 대해서도 밝혔다. 이 교수는 “아직은 뇌 질환에 집중하고 있지만 다른 질환들과 뇌와의 관계가 밀접하기 때문에 자연스럽게 연결되지 않을까 생각한다”고 말했다.
헬스케어 분야가 아닌 AI 자체에 대한 개발도 염두에 두고 있었다. 이 교수는 “뇌가 인간지능이라며 AI는 말 그대로 ‘인공’ 지능”이라며 “인간지능과 AI의 차이는 계산 방식의 차이에 있다”고 지적했다.
그러면서 “인간이 하루 세 끼만 먹고도 어마어마한 에너지를 끌어다 쓰는 AI의 활동을 해낼 수 있는 것처럼 AI의 계산 방식을 좀 더 인간과 비슷한 방식으로 활용할 수 있는 연구를 통해 에너지 효율성이 높은 AI 개발에 대한 연구도 뉴로매치와 별개로 진행 중”이라고 밝혔다.
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