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2026년 01월 12일 06:00 IB토마토 유료 페이지에 노출된 기사입니다.
인공지능(AI) 전환은 이제 거스를 수 없는 흐름으로 산업 전반으로 빠르게 확산되고 있다. 특히 의료 분야는 데이터의 복잡성과 불확실성이 큰 영역인 동시에 AI 도입을 통해 얻을 수 있는 효율성 개선 효과가 가장 큰 분야로 꼽힌다. 이러한 변화에 발맞춰 국내 헬스케어 기업들 역시 AI 기술 개발과 현장 적용에 속도를 내고 있다. <IB토마토>는 선제적으로 AI에 투자해 온 기업들의 현황을 점검하고, 상업화 과정에서 마주한 구조적 과제를 짚는다. 아울러 이러한 난제를 해소하고 산업 전환을 뒷받침할 수 있는 정책적 해법까지 함께 모색하고자 한다.(편집자주)
[IB토마토 이재혁 기자] 헬스케어 산업에도 거대한 AI의 흐름이 밀어닥치고 있는 가운데, 의료기기 업계에서는 AI를 활용한 질병의 예후 예측 및 환자 모니터링 분야에서 일부 성과가 실적이란 수치로 드러나고 있다. 제약·바이오 업계는 신약개발 분야에 AI를 도입하는 시도를 이전부터 이어왔지만 아직까지는 신약기발 초기단계에 국한된 기술 활용을 보이고 있는 것으로 나타났다.
(사진=뷰노 홈페이지)
실적으로 성과 입증 가시화하는 의료기기 업계
11일 헬스케어 업계에 따르면 의료기기 업계에서 AI 도입의 성과는 조금씩 그 윤곽을 드러내고 있다.
뷰노(338220)는 의료AI 사업 본격 수익화에 힘입어 지난해 3분기 매출 108억원, 영업이익 10억원, 당기순이익 10억원 기록하며 분기 기준 흑자 전환에 성공했다.
뷰노의 핵심 제품은 예후·예측 솔루션인 '뷰노메드 딥카스'(DeepCARS)'로, 일반병동 입원환자의 혈압, 맥박 등 5가지 활력 징후를 분석해 24시간 내 발생할 수 있는 심정지 위험을 예측하는 AI 솔루션이다. 지난 2022년 8월부터 선진입 의료기술로써 비급여 판매 중이며 현재 전국 약 5만 병상에서 사용되고 있다.
지난해 3분기 딥카스의 매출은 70억원으로 전년 동기 대비 18% 증가하며 전체 실적 개선을 이끌었다. 딥카스가 속해있는 예후예측 솔루션 제품의 연간 매출은 2022년 9억원에서 출발해 2023년 95억원을 거쳐 2024년 218억원까지 성장한 상태다. 같은기간 전체 매출은 83억원에서 259억원으로 늘었다.
환자 모니터링 분야에서는
씨어스테크놀로지(458870)가 2021년 입원환자 모니터링 솔루션 '씽크(thynC)'를 출시해 병동 입원환자에 대한 실시간 생체활력징후 모니터링 서비스를 제공하고 있다. 회사 측 설명에 따르면 지난해 4분기 설치 병상이 6000개를 돌파, 지난해 누적 도입 병상 수는 1만 2000개에 달한다.
씨어스테크놀로지는 지난해 3분기 157억원의 매출을 올리며 분기 최대 실적을 달성했으며, 3분기 누적 매출액 278억원, 영업이익 76억원, 순이익 76억원을 기록해 온기 흑자전환을 거의 확실시한 상태다. 전체 매출 가운데 씽크 매출은 240억원으로 86.33%를 차지하고 있다.
한 의료기기 업계 관계자는 <IB토마토>와의 통화에서 "AI는 영상 판독, 웨어러블 기기 데이터 분석 등 주로 질병 조기 진단과 맞춤형 치료 계획 수립 등에 활용되고 있다"며 "의료 현장에서 체감되는 업무 효율화 효과가 분명할 것"이라고 말했다.
신약개발 시스템 구축…개발 초기단계 머물러
제약·바이오 업계의 신약개발 분야에선
SK바이오팜(326030)이 지난 2018년 국내 최초로 AI 기술로 새로운 약물구조 설계가 가능한 플랫폼을 구축한 바 있다. 해당 플랫폼은 화합물의 흡수, 분포, 대사, 배설, 독성 프로파일 및 약물작용 기전을 확인 할 수 있는 ‘약물특성 예측’ 모델과 이 예측 결과를 활용해 데이터에서 약물의 숨겨진 패턴과 속성을 파악해 새로운 화합물을 설계 및 제안하는 ‘약물설계’ 모델로 구성돼 있었다.
비교적 최근에는
대웅제약(069620)이 지난 2024년 2월 주요 화합물 8억 종의 분자 모델을 전처리를 거쳐 자체 데이터베이스화하고, 이를 재료로 신약 후보물질을 발굴해내는 독자적 AI 신약개발 시스템 '데이지(DAISY)'를 구축해 사내 오픈했다.
사측에 따르면 비만과 당뇨질환 치료제 개발을 위해 자체 AI 시스템으로 두 가지 표적 단백질에 동시에 작용하는 활성물질을 발굴하고 최적화 단계에 돌입시키는데 단 두 달이 걸렸으며, 암세포 억제 효능을 보이는 활성물질을 발굴하고 최적화를 통해 특허까지 가능한 선도물질을 확보하는데는 단 6개월이 걸렸다. 이들은 모두 기존의 방식대로라면 최소 1~2년이 소요되는 프로젝트다.
이어서 같은 해 8월에는
JW중외제약(001060)이 기존의 빅데이터 기반 약물 탐색 시스템 주얼리와 클로버를 통합하고 AI 모델의 적용 범위를 확장한 신약 연구개발 통합 플랫폼 '제이웨이브(JWave)'의 가동을 본격화했다.
해당 플랫폼은 웹 포탈 환경에서 AI 기술을 활용해 질병을 일으키는 단백질에 작용하는 유효 약물을 신속하게 탐색하고 선도물질 최적화를 통한 신약후보물질 발굴에 이르기까지 전주기에 걸쳐 활용할 수 있도록 설계됐다. 지난해 12월에는 제이웨이브로 발굴한 대사질환 치료제 후보물질 연구가 국가신약개발사업단(KDDF) 주관 '2025년도 제2차 국가신약개발사업-신약 R&D 생태계 구축 연구(후보물질)' 과제에 선정되기도 했다.
이처럼 제약·바이오 업계에서는 AI 신약 개발 시스템 구축 결과가 조금씩 가시화되고 있다. 표준희 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원 부원장은 KPBMA 브리프 28호에서 "신약개발의 높은 실패율이 더 이상 당연하게 받아들여지지 않는 시대가 도래할 것이다. AI는 후보물질의 실패 가능성을 초기 단계에서 예측하고 약효, 독성, 합성 가능성, 경제성 등을 종합적으로 분석해 가장 가능성 있는 분자를 선별할 것"이라며 "이로 인해 제약사는 성공 가능성이 높은 물질에 자원을 집중할 수 있으며, 포트폴리오 전체의 효율성이 비약적으로 향상될 것"이라고 말했다.
다만 아직까지는 신약개발 플랫폼을 구축해 후보물질을 탐색하는 등 AI의 활용이 신약 개발 초기 단계 활용에 국한된 모양새다. 물론 발 빠른 업체들은 이 같은 지적마저 넘어설 움직임을 보이고 있다.
SK바이오팜은 지난해 6월 제약 특화 AI 전문기업 피닉스랩과 업무협약 체결했다. 양사는 피닉스랩의 생성형 AI 솔루션 '케이론'을 기반으로 신약 개발 과정에서 필요한 문헌 검색, 데이터 분석, 문서 작성 등의 업무를 자동화하는 맞춤형 솔루션을 공동 개발할 예정이며, 이를 통해 R&D부터 허가까지 AI 적용 범위 확대로 신약 개발 생산성과 속도를 제고한다는 목표다.
이재혁 기자 gur93@etomato.com
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