[관전 포인트]④ 루닛, 딥러닝 기반의 의료영상 솔루션 DIB 개발
[관전 포인트]④ 루닛, 딥러닝 기반의 의료영상 솔루션 DIB 개발
  • 김동진 기자
  • 승인 2018.03.09 11:25
  • 댓글 0
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[스타트업 워치=김동진 기자] 인공지능(AI)는 4차 산업혁명의 두뇌다. 사물인터넷(IOT) 기반의 가전 및 전자기기, 자동차 등 산업계와 생활 전반에 AI가 결합되며 4차 산업혁명은 결국 인공지능 혁명이라까지 불린다. 미국, 중국, 영국 등 AI 선진국에 비해 국내 AI 기술은 걸음마 단계에 불과한 것으로 평가된다.

알파고로 유명한 구글, 최초의 가정용 스피커형 음성인식 플랫폼을 선보인 아마존, AI를 활용한 맞춤 서비스를 제공하고 있는 페이스북, 중국 최대 검색 엔진 바이두 등 글로벌 ICT 기업들을 비롯한 세계 각국의 스타트업들은 앞다퉈 인공지능 관련 기술에 투자와 역량을 집중하고 있다.

글로벌 뉴스 미디어 채널 <스타트업 워치>는 국내 AI 관련 스타트업을 헬스, 플랫폼, 하드웨어, 라이프, 금융 등 전방위 산업현장에서 창의적인 개발을 통해 스타트업 생태계를 선도하고 있는 스타트업을 소개하고자 이번 기획을 마련했다. [편집자주]

루닛은 딥러닝 기술 기반의 의료영상 임상 진단 솔루션인 DIB(Data-driven Imaging Biomaker)를 개발중이다.



’14년 케이큐브벤처스로부터 1억원, ’15년 소프트뱅크벤처스, 포메이션8, 케이큐브벤처스 등으로부터 20억원, ’16년 인터베스트, 미래에셋벤처투자, 소프트뱅크벤처스코리아,케이큐브벤처스 등으로부터 30억원을 투자받았다.

2014년에는 이미지 인식 기술 국제대회인 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)에 참가해 7위에 올랐으며, 2015년에는 5위로 입상했다.

병리조직검사는 환자의 수술 및 후속 치료 결정에 중요한 역할을 한다. 루닛의 스코프(Scope)는 현미경에서 더욱 쉽게 조직 세포 이미지를 얻어 공유할 수 있고 유사분열세포와 같은 단순하지만 중요하고 놓치기 쉬운 부분의 검출을 지원한다.

현재 조직세포 이미지를 획득하기 위해서는 고가의 스캐너가 필요한데, 스코프는 보다 쉬운 이미지 획득 하드웨어와 딥러닝 알고리즘으로 구성됐다.



글로벌 디지털 병리학 시장은 약 2조원 규모다. 대부분 스캐너, 스토리지와 같은 하드웨어에 초점이 맞춰져 있다. 분석 소프트웨어의 경우 경쟁사들이 기존의 기계학습 알고리즘을 사용하고 있기 때문에 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것으로 기대된다.

루닛의 기술은 흉부 X-ray 촬영이나 유방조영술에 활용된다. 흉부 X-ray 촬영용 DIB는 폐렴, 폐기종, 미만성 간질 폐 질환, 결핵, 폐암 및 폐 전이 등의 사진에서 비정상적인 병변을 진단하고 의사의 진단을 도와주는 역할을 한다.

유방 조영술을 위한 DIB는 유방암 검진 속도 향상을 위해 개발됐다. 주로 유방암 검진에 초점을 맞추고 있는 개발 초기 단계지만 악성 확률을 예측하는 것을 목표로 개발을 진행중이다.



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