AI 기반 척추 토탈 솔루션 제공 스타트업 스피나이(SPINAI, 대표 김태신, http://www.spinai.net/ )가 대한의료인공지능학회(KOSAIM) 2024 정기학술대회에 참가해 최신 연구 성과를 발표하고, 기업 자격으로 참가한 발표자 중 우수 발표상을 최다 수상했다고 1일 밝혔다.
의료 AI 스타트업 스피나이는 AI기반 척추 토탈 솔루션 ‘스피나이 Q(SPINAI Q)’ 개발사로, 척추의 각도와 균형을 자동으로 측정하여 척추 건강을 분석하고 관리하는 혁신적인 기술을 보유하고 있다. 환자의 X-ray, CT, MRI 이미지를 분석하여 담당 의사의 척추 질환 진단을 지원하고, 환자에게는 미래 건강을 예측할 수 있는 데이터를 제공한다. 특히 X-ray 이미지를 CT 수준의 해상도로 변환하는 생성형 AI 기술은 CT 촬영이 어려운 소아 환자나 수술 중인 환자에게 매우 유용하며, 방사선 노출을 줄이면서 동시에 높은 진단 정확도를 제공한다는 강점이 있다. 이러한 기술력을 인정받아 지난해 부산연합기술지주로부터 투자유치에 성공했으며, 중기부 팁스(TIPS) 프로그램에도 선정된 바 있다.
이번 정기학술대회에서 스피나이는 기업 자격으로 참가하여 대표 연구자 3명이 AI 기술을 활용한 연구 성과를 발표했다.
먼저 이준수 팀장은 “High Resolution CT Images Reconstruction From Two X-ray Images and Application to Spine X-rays”를 주제로 생성형 AI 기술을 활용해 두개의 X-ray 이미지로부터 고해상도 CT 이미지를 재구성하는 XR2CT 기술을 소개했다. 이는 방사선 노출을 최소화하면서 의사의 척추 질환 진단을 지원하기 때문에 의료 현장에서 매우 유용한 기술로 평가받았다.
이어 최원창 팀장은 척추 X-ray 영상을 실시간으로 분석하고 분할하여 여러 딥러닝 모델을 비교하는 “Comparative Evaluation of Deep Learning Models for Real-Time Spinal X-ray Image Segmentation”을 발표했다. Unet, YOLOv8, PIDNet 등 모델 간 실시간 처리 성능과 정확도를 심층적으로 비교 분석하여 이를 바탕으로 실용적인 임상 적용 가능성을 제시했다. 비교 모델 중에서는 PIDNet이 가장 뛰어난 경계 분류 성능을 보였으며, 최팀장은 실시간 영상 분석의 필요성을 강조했다.
마지막으로 임예제 연구원은 “Medical Cost Reduction Decision Model: Clinical Note Analysis Using Topic-Enhanced RAG and GPT-Based Relevance Filtering”을 제안했다. 한국의 의료 시스템에서 발생하는 의료 청구 거절 문제를 해결하기 위한 AI 모델로 실제 임상 데이터를 사용하지 않고 합성 데이터를 활용해 AI 모델을 훈련하는 혁신적인 접근 방식이 특징이다. 데이터 부족 문제 해결과 비용 절감 효과 모두 기대할 수 있는 실용적인 기술로 주목받았다.
스피나이는 기업 자격으로 처음 참가한 이번 학술대회에서 발표자 이준수 팀장과 임예제 연구원이 우수 발표상을 수상했다. 기업 발표자 중에서는 스피나이 연구진이 최다 수상자로 선정되었다.
김태신 스피나이 대표는 “스피나이의 척추 토탈 솔루션 ‘스피나이 Q(SPINAI Q)’는 단순히 의사의 진단을 보조하는 도구가 아니라 의료진이 보다 정확하고 효율적인 결정을 내릴 수 있도록 돕는 필수 솔루션”이라고 강조하며 “최근 보유 AI 기술을 바탕으로 AI 기반 수술 보조 시스템 개발에 주력하고 있다. 이를 통해 다양한 분야에서 의료 서비스의 질을 향상시키겠다”라고 포부를 밝혔다.
대한의료인인공지능학회에서 주최한 이번 정기학술대회는 지난달 25일과 26일 양일간 개최되었으며 의료 AI 기술의 최신 연구 동향을 공유하고 생성형 AI가 의료현장에서 어떻게 활용될 수 있는지 다양한 각도에서 살펴볼 수 있는 자리였다. 영상의학 관련 솔루션들의 최신 정보와 내시경, 수술영상, 생체 신호와 관련된 의료인 AI 기술을 소개하고, 대한의료인공지능학회 산하 △의사개발자 △비전기반AI △병리영상 △생성모델 △법∙윤리∙규제 연구회의 연구 성과를 공유했다.
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