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KT·서울대병원, 의료 AX 플랫폼 구축…공공 의료 AI 표준모델 만든다 [경제일보] KT가 서울대학교병원과 손잡고 진료부터 연구, 병원 운영까지 의료 전 영역의 인공지능(AI) 전환을 지원하는 의료 AX 플랫폼 구축에 나선다. 단순한 의료 시스템 고도화를 넘어 AI와 클라우드, 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶어 공공 의료 현장에 적용할 수 있는 표준 모델을 만드는 것이 목표다. KT는 17일 서울 종로구 KT 광화문 West 빌딩에서 서울대학교병원과 의료 AX 플랫폼 구축을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 협약식에는 김봉균 KT Enterprise부문장과 백남종 서울대학교병원장을 비롯한 양측 주요 관계자가 참석했다. 이번 협력은 KT의 AI·클라우드·데이터 기술과 서울대학교병원의 임상 및 연구 역량을 결합하는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 의료 AX 플랫폼 표준모델 발굴 및 적용을 비롯해 AI Native 병원 등 정부 정책과제의 실증·고도화·사업화를 공동 추진한다. AI 기반 임상 의사결정 지원과 의료진 업무 효율화, 헬스케어 시장 확산을 위한 과제도 함께 발굴한다. 역할도 나눴다. KT는 의료 AX 플랫폼의 기획부터 개발, 검증, 사업화까지 전 과정에 참여한다. 서울대학교병원은 실제 의료 현장에서 필요한 적용 과제를 발굴하고 임상·진료·연구 전문성을 바탕으로 의료적 자문과 유효성 평가를 맡는다. 특히 이번 협력은 서울대학교병원이 추진하는 ‘그룹 통합 DX 플랫폼’과도 연결된다. 서울대병원은 임상 현장과 AI 연구를 연계하는 체계를 갖추고 있어 KT의 AX 플랫폼 및 인프라 역량이 결합될 경우 병원 내부의 업무 효율화뿐 아니라 연구와 실증, 사업화까지 이어지는 통합 환경을 구축할 수 있다는 설명이다. 기존 의료 분야의 디지털 전환이 전자의무기록(EMR)이나 병원정보시스템 등 개별 시스템의 고도화에 집중했다면, 이번 협력은 병원에서 축적되는 데이터를 AI와 결합해 실제 의료 서비스와 업무에 활용하는 데 무게를 둔 것으로 풀이된다. 특히 공공 의료기관을 대상으로 검증된 모델을 구축할 경우 향후 다른 의료기관으로 확산할 수 있는 기반도 마련할 수 있다. 공공 의료 영역에서 AI 활용이 확대되는 가운데 의료 현장에서 검증 가능한 모델을 확보하는 것은 KT에도 중요한 과제다. AI 기술 자체보다 의료진의 업무 흐름과 임상 안전성, 데이터 활용 체계 등을 함께 고려해야 실제 사업으로 이어질 수 있기 때문이다. 백남종 서울대학교병원장은 “이번 협력을 계기로 의료기관 플랫폼 협력의 표준을 세우고 공공 의료 영역 전체에 적용할 수 있는 실효성 있는 AI 혁신 모델을 발굴·확산하겠다”고 말했다. 김봉균 KT Enterprise부문장도 “검증된 AX 플랫폼 기술과 노하우를 바탕으로 다양한 산업의 AI 전환을 지원하고 있다”며 “서울대학교병원과의 협력을 시작으로 공공 의료 시장에서도 AI 기반 혁신 모델을 만들어 나가겠다”고 밝혔다. KT와 서울대학교병원이 이번 협력을 통해 실제 의료 현장에서 활용 가능한 AX 모델을 확보할 경우 공공 의료 분야의 AI 전환 속도도 한층 빨라질 전망이다. 이번 사업의 성패는 플랫폼 구축 자체보다 임상 현장에서 얼마나 안정적으로 활용되고, 다른 의료기관에서도 적용할 수 있는 표준으로 발전하느냐에 달려 있다.2026-08-17 13:37:50
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딥엑스, 온디바이스 AI 반도체 77건 수주…로봇·드론·제조로 사업 확대 [경제일보] 인공지능(AI)이 클라우드를 넘어 로봇·드론·스마트팩토리 등 실제 산업 현장으로 확산되면서 전력 효율이 높은 온디바이스 AI 반도체의 중요성이 커지고 있다. 대규모 연산을 처리하는 데이터센터용 그래픽처리장치(GPU)와 달리 제한된 전력과 공간에서 AI를 구동해야 하는 피지컬 AI 분야에서는 저전력 신경망처리장치(NPU)가 핵심 부품으로 부상하고 있다. 국내 초저전력 AI 반도체 기업 딥엑스는 양산 제품을 앞세워 로봇과 제조, 모빌리티, 의료 등 글로벌 피지컬 AI 시장을 정조준하고 있다. 14일 딥엑스는 지난해 8월 온디바이스 AI용 NPU 'DX-M1' 양산을 시작한 이후 한국을 비롯해 미국, 중국, 유럽, 대만, 홍콩, 일본, 싱가포르, 인도 등 10개 국가·지역에서 총 77건, 1300만 달러(약 183억원) 이상의 상업용 구매주문(PO)을 확보했다고 밝혔다. 특히 최근 들어 주문 증가 속도가 빨라지고 있다. 딥엑스에 따르면 DX-M1 양산을 시작한 지난해 3분기 누적 PO는 2건에 그쳤지만 4분기 6건, 올해 3월 말 29건, 5월 말 56건, 7월 말 77건으로 늘었다. 전체 주문의 62%에 해당하는 48건이 지난 4월부터 7월까지 4개월 동안 발생한 것으로 집계됐다. 딥엑스는 양산 초기 제품 평가와 개념검증(PoC)에 머물던 고객들이 실제 제품 개발과 구매 단계로 이동하면서 상업화 속도가 빨라지고 있다고 설명했다. 생성형 AI가 주로 데이터센터에서 대규모 연산을 수행하는 것과 달리 로봇이나 드론, 자율주행·스마트모빌리티 장비, 산업용 카메라 등은 데이터를 현장에서 즉각 처리해야 하는 제한 사항이 있는 것으로 알려졌다. 이들 기기는 배터리 용량이나 전력 공급에 제약이 있고 발열과 장착 공간도 제한적이며 모든 데이터를 클라우드로 전송해 처리하는 방식 역시 통신 지연과 네트워크 비용 등의 문제가 발생할 수 있는 것으로 꼽힌다. 이에 기기 자체에서 AI 추론을 수행하면서도 전력 소비를 최소화할 수 있는 온디바이스 NPU가 대안으로 떠오르고 있다. 딥엑스가 양산한 DX-M1 역시 이 같은 엣지 AI 시장을 겨냥한다. 삼성전자 5나노 공정을 기반으로 제작된 DX-M1은 클라우드 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 연산을 수행하도록 설계됐다. CCTV와 스마트팩토리, 머신비전, 로봇 등 저전력 환경에서 영상·비전 AI를 구동해야 하는 장비가 주요 적용 대상이다. 실제 사업화 영역도 특정 산업에 집중되지 않고 있다. 딥엑스는 로보틱스, 스마트팩토리·제조자동화, 스마트모빌리티·지능형교통체계(ITS), 미션 크리티컬·항공, AIoT, 의료, AI IT서비스·엣지컴퓨팅, 영상감시·보안 등 8개 분야에서 사업을 진행하고 있다. 적용 제품도 드론과 머신비전 카메라, AI 박스부터 로봇과 산업용 장비, 의료 AI 기기, 문서 인식용 광학문자인식(OCR) 서버, 영상관제용 VMS 서버, 보안 카메라용 엣지박스 등으로 확대됐다. 딥엑스는 개발키트나 평가용 제품을 공급하는 초기 단계를 넘어 고객사의 실제 제품 개발과 생산, 일부 납품으로 이어지는 사례도 나오고 있다고 설명했다. 글로벌 시장에서도 적용처를 넓히고 있다. 중국에서는 바이두 관련 OCR·머신비전 프로젝트와 레노버 등 글로벌 IT·서버 기업 관련 엣지 서버 프로젝트를 진행하고 있으며, 대만에서는 산업용 컴퓨팅 기업 AAEON 등을 통해 적용처를 확대하고 있다. 북미와 유럽에서는 글로벌 유통망과 현지 파트너를 통한 공급을 이어가는 동시에 일본에서는 제조·산업 분야를 중심으로 신규 프로젝트를 늘리고 있는 것으로 알려졌다. 양산 이후에는 27개 글로벌 반도체 유통 파트너와 계약해 해외 공급망을 구축하고 50여개 글로벌 하드웨어·모듈 기업과 협력하고 있다. 라즈베리파이와 바이두의 패들패들, 울트라리틱스 등 개방형 플랫폼 생태계와도 연계해 NPU 적용 장벽을 낮추고 있다. 기술 경쟁력 확보도 병행한다. 딥엑스는 NPU 설계와 저전력 AI 연산 분야에서 500건 이상의 특허를 확보했으며 DX-M1 양산 과정에서 약 90% 수준의 수율을 달성했다고 밝혔다. 단순히 AI 반도체를 설계하는 데 그치지 않고 실제 대량 생산과 공급까지 이어갈 수 있는 제조 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 특히 피지컬 AI 시장이 본격적으로 확대되면 NPU 경쟁도 단순한 연산 성능보다 전력 효율과 크기, 가격, 소프트웨어 호환성 등 종합적인 성능으로 옮겨갈 것으로 전망된다. 로봇과 드론처럼 배터리를 사용하는 기기에서는 동일한 AI 성능을 얼마나 적은 전력으로 구현할 수 있는지가 제품 경쟁력과 직결되는 것이다. 딥엑스는 차세대 제품을 통해 생성형 AI 영역까지 온디바이스 AI 반도체 적용 범위를 넓힌다는 계획이다. 삼성전자 2나노 공정을 기반으로 개발 중인 'DX-M2'는 칩 기준 최대 5W 수준의 전력으로 생성형 AI를 구동하는 것을 목표로 한다. DX-M2의 주요 적용 대상으로는 로봇과 드론, 지능형 산업 장비, 배터리 기반 스마트 디바이스 등이 거론된다. 딥엑스는 내년 3월 시제품 웨이퍼를 확보한 뒤 4~5월 칩 구동과 성능 검증을 위한 브링업을 진행하고 6월부터 초기 고객 제공을 위한 준비에 착수한다는 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "양산 첫 1년 동안 가장 의미 있게 보고 있는 것은 특정 국가나 산업에 국한되지 않고 세계 여러 시장에서 실제 주문과 반복 주문이 발생하고 있다는 점"이라며 "AI 반도체의 경쟁력은 고객의 실제 제품에 적용되고 지속적인 주문으로 이어질 때 비로소 증명된다"고 말했다.2026-08-14 14:52:32
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씨어스, 상반기 매출 609억·영업익 268억…"지난해 실적 이미 넘었다" [경제일보] 웨어러블 인공지능(AI) 진단·모니터링 기업 씨어스가 올해 상반기에 지난해 연간 실적을 모두 넘어섰다. AI 기반 입원환자 모니터링 플랫폼을 중심으로 사업을 확대하면서 매출과 수익성이 동시에 개선되는 모습이다. 국내 의료 AI 기업 가운데 플랫폼을 기반으로 안정적인 흑자를 이어가는 사업모델을 구축했다는 평가다. 13일 업계에 따르면 씨어스는 올해 상반기 연결 기준 매출 609억원, 영업이익 268억원을 기록했다고 밝혔다. 지난해 같은 기간과 비교하면 매출은 407%, 영업이익은 2888% 증가했다. 상반기 매출만으로 지난해 연간 매출 482억원을 넘어섰고 영업이익 역시 지난해 연간 영업이익 163억원을 크게 웃돌았다. 특히 지난해 2분기 국내 의료 AI 기업 가운데 처음으로 반기 흑자 전환에 성공한 이후 4분기 연속 흑자를 이어갔다. 플랫폼 사업이 확대되면서 매출 증가뿐 아니라 생산과 운영 효율 개선에 따른 수익성 개선 효과도 본격적으로 나타나고 있다는 게 회사 측 설명이다. 2분기 실적은 매출 284억원, 영업이익 130억원이었다. 매출 규모는 일부 대형병원 계약의 매출 인식이 하반기로 넘어가면서 당초 기대보다 제한적인 수준에 그쳤다. 씨어스가 빅5를 비롯한 상급종합병원을 중심으로 영업 역량을 집중하면서 계약부터 실제 매출이 발생하기까지 걸리는 기간이 길어진 영향이다. 중동 지역의 지정학적 불확실성으로 일부 해외 프로젝트 일정이 조정된 것도 2분기 매출에 영향을 미쳤다. 다만 수익성은 오히려 개선됐다. 플랫폼 운영을 효율화하고 원가 경쟁력을 높이면서 2분기 영업이익률은 45.6%를 기록했다. 전분기 42.6%보다 3%포인트 높아진 것으로 역대 최고 수준이다. 상반기 실적을 이끈 것은 AI 기반 입원환자 모니터링 플랫폼 ‘thynC(씽크)’다. 씽크는 2분기에 268억원, 상반기 누적으로 580억원의 매출을 기록했다. 서울대병원과 서울아산병원, 삼성서울병원 등 주요 상급종합병원으로 공급이 확대되면서 현재 전국 220개 의료기관에서 약 2만 병상에 대한 운영 경험을 확보했다. 씨어스는 하반기부터 씽크의 영업 범위를 병원급 의료기관과 요양병원으로 확대할 계획이다. 2분기에 매출 인식이 미뤄진 물량과 신규 계약 병상의 설치가 3분기부터 집중될 것으로 예상되는 만큼 하반기에는 설치 확대와 매출 증가가 동시에 나타날 것으로 회사 측은 기대하고 있다. 웨어러블 AI 심전도 분석 솔루션 ‘mobiCARE(모비케어)’도 성장세를 이어갔다. 모비케어는 2분기 매출 15억원, 상반기 누적 매출 28억원을 기록했다. 지난해 같은 기간보다 29% 증가한 수치다. 모비케어는 순환기내과를 중심으로 안정적인 검사 수요를 확보한 데 이어 건강검진 분야로 활용 영역을 넓히고 있다. 국내 웨어러블 AI 부정맥 진단 솔루션 가운데 건강검진 서비스로 활용 범위를 확대하고 있다는 점을 성장 동력으로 꼽고 있다. 특히 3분기는 건강검진 수요가 증가하는 계절적 성수기인 만큼 하반기 실적 개선에 대한 기대도 커지고 있다. 해외 사업도 하반기부터 본격화할 전망이다. 2분기에는 중동 지역의 지정학적 영향으로 일부 프로젝트 일정이 조정됐지만 현재는 관련 불확실성이 해소되면서 미국과 아랍에미리트(UAE) 사업이 속도를 낼 것으로 예상된다. 씨어스는 미국 식품의약국(FDA) 품목허가를 기반으로 미국 시장 공략에 나서는 한편 UAE 사업도 본격화할 계획이다. 국내 건강검진 성수기에 따른 모비케어 수요 증가와 미국·UAE 사업 확대가 맞물리면서 해외 매출도 하반기부터 순차적으로 반영될 것으로 회사 측은 내다봤다. 씨어스는 국내에서 검증한 의료 AI 플랫폼의 사업모델을 해외 시장으로 확장하는 데 속도를 낼 방침이다. 국내에서는 상급종합병원에 이어 병원급·요양병원으로 고객 기반을 넓히고 해외에서는 미국과 중동을 중심으로 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 이영신 씨어스 대표는 “상반기는 씨어스의 플랫폼 사업모델이 성장성과 수익성을 동시에 만들어낼 수 있다는 점을 입증한 시기였다”며 “하반기에는 병원급·요양병원으로 국내 사업 영역을 확대하고 UAE와 미국 사업을 본격화해 국내에서 검증한 AI 의료 플랫폼의 성장 모델을 글로벌 시장에서도 성과로 입증하겠다”고 말했다.2026-08-13 09:44:48
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매출 1000억 돌파… GC메디아이, 실적 '껑충' [경제일보] GC메디아이가 올해 상반기 매출과 영업이익 모두 두 자릿수 성장을 기록하며 실적 개선 흐름을 이어갔다. 핵심 사업의 고른 성장과 자회사 손익 구조 개선이 맞물리며 수익성이 크게 개선된 것으로 나타났다. 10일 업계에 따르면 GC메디아이는 연결 기준 상반기 매출이 전년 동기 대비 7.9% 증가한 1014억원, 영업이익은 302.3% 늘어난 62억원을 기록했다고 밝혔다. 매출 증가 폭보다 영업이익 성장률이 크게 확대된 점이 눈에 띈다. 사업 부문별로는 메디컬 인프라, 데이터&마케팅, 커머스, 플랫폼 등 전 영역에서 고른 성장세를 보였다. 메디컬 인프라 부문은 부가 솔루션 판매 확대와 객단가 상승이 실적을 견인했고 데이터&마케팅 부문은 제약 데이터 기반 사업을 중심으로 안정적인 매출을 이어갔다. 커머스 부문 역시 의료 전문 온라인몰 ‘미소몰닷컴’의 신규 고객 증가와 의료소모품 판매 확대, 오토팩 소모품 단가 인상 효과에 힘입어 성장세를 나타냈다. 의료 현장과 연계된 공급망을 기반으로 안정적인 수익 구조를 확보했다는 평가다. 플랫폼 부문에서는 환자 플랫폼 ‘똑닥’의 멤버십 연동 수수료가 본격적으로 매출에 반영되기 시작했다. GC메디아이는 외부 서비스가 ‘의사랑 EMR’과 연계될 때 수수료를 받는 이른바 ‘톨 로드(Toll Road)’ 기반 사업 모델을 추진 중이다. 향후 실손보험 청구, 금융 서비스 등으로 연동 범위를 확대해 새로운 수익원을 확보한다는 계획이다. 수익성 개선에는 비용 관리 효과도 크게 작용했다. 핵심 사업 매출 증가로 매출총이익이 확대된 가운데 별도 기준 판매관리비는 전년 수준을 유지하며 영업이익 증가로 이어졌다. 여기에 연결 자회사 편입 효과와 손익 개선도 긍정적으로 작용했다. 특히 자회사 크레템은 인건비와 재료비, 품질 비용 구조를 개선하며 상반기 영업손실을 전년 동기 대비 17억원 줄였다. 하반기에는 해외 유통망 정상화와 국내 애프터서비스 경쟁력을 기반으로 추가적인 매출 확대와 수익성 개선이 기대된다. GC메디아이는 하반기에도 성장 흐름을 이어간다는 계획이다. 의료 AI 솔루션 확산과 플랫폼 기반 수익모델 확대를 통해 연간 실적 목표 달성에 나선다. 김진태 GC메디아이 대표는 “하반기에는 ‘의사랑 AI’의 의료 현장 확산과 신규 수익모델 확대를 통해 연간 영업이익 135억원 가이던스를 달성하겠다”며 “AI 기반 메디컬 OS 기업으로의 전환을 가속화할 것”이라고 말다.2026-08-10 16:24:45
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KT, 병원 데이터를 AI 자산으로 바꾼다 [경제일보] KT가 연세의료원과 의료 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 고도화하는 협력에 나선다. 두 기관은 4일 서울 서대문구 연세의료원에서 업무협약을 맺었다. 협약식에는 김봉균 KT Enterprise부문장(부사장)과 금기창 연세의료원장 등이 참석했다. 병원이 보유한 진료 기록과 검사 결과, 의료 영상, 연구 데이터는 AI 시대의 핵심 자산으로 꼽힌다. 하지만 형태와 구조가 제각각이라 AI가 곧바로 학습하기 어렵다. 데이터를 표준화하고 구조화해 AI가 쓸 수 있는 형태로 바꾸는 작업이 의료기관 경쟁력을 가르는 지점이 된 이유다. 두 기관은 의료 데이터 표준화 기반 확대, 데이터 활용 인프라 고도화, AI 기반 의료 서비스 적용 방안 연구, 중장기 협력 체계 구축 등을 함께 수행한다. KT는 AX 플랫폼 역량으로 의료 데이터를 AI가 분석할 수 있는 디지털 자산으로 전환하고 안전한 활용 기반을 구축한다. 연세의료원은 현장 경험을 바탕으로 데이터 활용 요구사항을 제시하고 의료진 중심 활용 방안을 검토하는 역할을 맡는다. ◆ 정부, 올해 의료AI 실증과제 20개 신설 이번 협력은 정부 정책 흐름과 맞물려 있다. 보건복지부는 지난해 12월 의료데이터 활용 확대 방안을 내놓고 올해 의료 AI 솔루션의 성능과 효과를 검증하는 실증 과제 20개를 신설하기로 했다. 전국 43개 의료기관의 데이터 공급과 수요 매칭 비용도 정부가 지원한다. 의료데이터 중심병원을 통한 AI 모델 실증 사업도 새로 생겼다. 인프라 확충도 진행 중이다. 공공기관 행정데이터 중심이던 보건의료빅데이터플랫폼에 국립대병원 임상데이터가 연계되고 2028년까지 77만명 규모 국가통합바이오빅데이터가 구축된다. 올해 하반기부터 단계적으로 개방된다. 정부는 GPU를 확보해 대용량 데이터 원격분석이 가능한 분석시스템도 제공할 계획이다. 병원이 보유한 데이터를 AI가 쓸 수 있게 다듬어 두지 않으면 이런 사업에 참여할 수 없는 구조다. KT의 이번 행보는 지난달 6일 박윤영 대표가 발표한 'AX 플랫폼 컴퍼니' 전략의 연장선에 있다. KT는 3년간 18조원을 투입해 보안과 네트워크에 12조원, AI 데이터센터와 해저케이블 등 인프라에 6조원을 쓰겠다고 밝혔다. 기존 마이크로소프트 협력을 유지하면서 구글과 팔란티어, 국내 AI 기업으로 파트너십을 넓힌다는 계획도 함께 내놨다. 의료는 데이터 규모가 크고 규제 요건이 까다로워 클라우드와 보안 역량을 함께 요구하는 분야다. 통신사가 강점을 주장할 수 있는 영역이기도 하다. 경쟁도 만만치 않다. 네이버클라우드는 가톨릭중앙의료원에 협업 도구 '네이버웍스'를 공급했고 클라우드 전자의무기록(EMR) 기업 세나클소프트 지분을 확보하는 등 인프라 강화 전략을 펴고 있다. 병동 관리를 돕는 '클로바 널싱 에이전트'도 내놨다. SK텔레콤은 5G MEC 기반 저지연 네트워크와 의료 환경별 클라우드 인프라를 제공하며 GE헬스케어와 의료 데이터 디지털 전환 시장에 함께 뛰어들었다. 금기창 연세의료원장은 "의료의 미래 경쟁력은 데이터와 AI 활용 역량에 달려 있다"며 "진료·연구·교육 전 영역의 디지털 혁신을 가속화하겠다"고 말했다. 김봉균 부사장은 "AI의 경쟁력은 결국 데이터에서 시작된다"며 "의료 데이터를 AI 활용에 최적화된 형태로 고도화하는 노하우와 AX 플랫폼 기술을 바탕으로 의료 AI 생태계 발전을 이끌겠다"고 밝혔다. 한편 KT와 연세의료원은 업무 협력을 넘어 의료 서비스 혁신을 위한 연구 과제도 지속 발굴하고 다른 기관과의 협력도 확대한다는 방침이다. 다만 이번 협약은 구체적인 사업 규모나 투자액, 첫 결과물이 나올 시점이 공개되지 않았다.2026-08-04 17:28:26
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![[데일리 제약·바이오 브리프] 한미약품, NRAS 변이 흑색종 겨냥 벨바라페닙 임상 2상 순항 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/10/20260710151603216646.jpg)
한미약품, NRAS 변이 흑색종 겨냥 '벨바라페닙' 임상 2상 순항 外 [경제일보] 한미약품은 제52차 대한암학회 학술대회(KCA 2026)에서 경구용 표적 항암신약 벨바라페닙의 임상 2상 설계와 연구 현황을 공개했다고 10일 밝혔다. 벨바라페닙은 MAPK 경로의 RAS 이합체를 억제하는 기전의 경구용 표적 항암제다. 흑색종은 재발 위험이 높고 치료 옵션이 제한적인 난치성 암이다. 특히 NRAS 변이 환자는 전이 가능성이 높고 예후가 좋지 않다. 앞선 글로벌 임상 1상에서는 NRAS 및 BRAF 변이 환자군에서 유의미한 항종양 효과가 확인됐다. 현재 국내 임상 2상은 NRAS 변이를 가진 진행성 또는 전이성 흑색종 환자를 대상으로 벨바라페닙과 MEK 억제제 코비메티닙 병용요법의 유효성과 안전성을 평가하는 다기관 단일군 시험으로 진행 중이다. 지난 2월 첫 환자 등록 이후 전국 10개 기관에서 순조롭게 진행되고 있다. 한미약품은 2027년까지 총 45명 환자 등록을 완료하고 결과를 바탕으로 2028년 조건부 허가를 신청할 계획이다. 벨바라페닙은 식품의약품안전처의 혁신제품 제품화지원 프로그램 ‘길잡이’에 선정돼 신속 개발도 지원받고 있다. 이문희 한미약품 임상팀장은 “임상을 통해 유효성과 안전성을 검증해 미충족 수요를 해소하는 치료 옵션을 확보하겠다”며 “환자들에게 새로운 치료 기회가 되길 기대한다”고 말했다. ◆“손 안 닿는 곳도 OK”…동아제약, 무좀 스프레이 선봬 동아제약은 스프레이 타입 무좀치료제 ‘터비뉴 더블액션 에어로솔’을 출시했다고 10일 밝혔다. 무좀은 피부사상균에 의해 발생하는 감염 질환으로 고온다습한 여름철에 증식이 빨라 초기 치료가 중요하다. 적절한 치료가 이뤄지지 않으면 만성으로 악화될 수 있다. 신제품은 기존 연고와 달리 스프레이형으로 손이 닿기 어려운 부위에도 간편하게 사용할 수 있는 것이 특징이다. 360도 분사가 가능한 용기를 적용해 사용 편의성을 높였다. 제품에는 테르비나핀, 디펜히드라민, 에녹솔론, 리도카인 등 4중 복합 성분이 함유돼 무좀 원인균 치료와 가려움 완화에 도움을 준다. 일반의약품으로 약국에서 구매 가능하다. 동아제약 관계자는 “무좀은 꾸준한 관리가 중요한 질환”이라며 “사용 편의성을 높인 스프레이 제품으로 새로운 치료 옵션이 되길 기대한다”고 말했다. 한편 터비뉴는 겔, 액상, 스프레이 등 다양한 제형으로 라인업을 확대하고 있다. 특히 ‘터비뉴겔’은 2020년부터 2023년까지 국내 무좀 치료제 판매량 1위를 기록했다. ◆대웅제약, AI 내시경 ‘웨이메드 엔도’ 판매…디지털 헬스케어 확대 대웅제약은 의료 AI 기업 웨이센과 AI 내시경 영상 분석 소프트웨어 ‘웨이메드 엔도’ 판매 위탁 계약을 체결하고 디지털 헬스케어 사업 확대에 나선다고 10일 밝혔다. 이번 협력으로 대웅제약은 위식도역류질환 치료제 ‘펙수클루’, 대장 정결제 ‘클린콜’ 등 기존 소화기 제품군에 AI 기반 진단 보조 솔루션을 더해 검사부터 진단, 치료까지 아우르는 ‘토털 솔루션’을 구축할 계획이다. 대웅제약은 전국 병원 영업망을 활용해 상급종합병원, 종합병원, 검진센터 등을 대상으로 제품 판매와 마케팅을 맡고 웨이센은 기술 지원과 제품 고도화를 담당한다. ‘웨이메드 엔도’는 위·대장 내시경 영상을 실시간 분석해 작은 병변까지 탐지하는 AI 소프트웨어다. 검사 시간 등 품질 지표를 자동 측정해 의료진의 업무 효율 향상에도 기여한다. 다양한 내시경 장비와 연동이 가능해 도입 부담이 낮은 것도 특징이다. 이 제품은 2023년 식품의약품안전처 혁신의료기기로 지정됐으며 현재 국내외 의료기관에서 사용되고 있다. 대웅제약은 이번 협력을 통해 소화기 질환 중심의 디지털 헬스케어 사업을 본격 확대할 방침이다.2026-07-10 15:26:45
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168억 투입해 의료 AI 생태계 조성...카카오헬스케어, 정부 사업 수행기관 선정 [경제일보] 정부가 의료 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 병원 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 국가 단위 인프라 구축에 나선다. 이에 카카오헬스케어가 전국 주요 의료기관과 기업들이 참여하는 대규모 컨소시엄을 이끌며 의료 AI 개발 기반 마련에 착수한다는 계획이다. 24일 카카오헬스케어는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '의료 데이터 스페이스 실증사업' 수행기관으로 최종 선정됐다고 밝혔다. 카카오헬스케어를 주관기관으로 하는 컨소시엄은 향후 최대 3년간 총 168억원 규모의 정부 지원을 받아 사업을 수행한다. 의료 데이터 스페이스는 병원별로 분산된 의료 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 구축하는 데이터 공유 체계다. 기존에는 의료 AI 개발을 위해 여러 기관의 데이터를 한곳에 모아야 했지만 개인정보 보호와 데이터 반출 규제로 인해 활용에 한계가 있었다고 평가된다. 이번 사업은 데이터 원본을 각 의료기관에 그대로 보관하면서 분석 모델이나 결과만 공유하는 방식으로 운영된다. 의료 데이터 원본은 병원 내부에서 관리하고, 비식별 처리된 데이터만 보안 환경 내에서 활용하는 구조다. 이를 통해 개인정보 유출 위험을 최소화하면서도 다기관 공동 연구와 의료 AI 개발이 가능한 환경을 구축하는 것이 목표로 진행된다. 특히 '연합학습' 기반 데이터 활용 체계를 구축해 병원 간 데이터 이동 없이 AI 모델을 학습할 수 있도록 할 계획이다. 의료기관별로 축적된 데이터를 활용하면서도 데이터 주권과 보안성을 확보할 수 있어 차세대 의료 AI 인프라로 주목받는 방식이다. 카카오헬스케어는 이번 사업을 위해 전국 주요 상급종합병원을 포함한 27개 의료기관과 21개 기업이 참여하는 컨소시엄 '프로미스'를 구성했다. 의료기관들은 임상 데이터 웨어하우스(CDW)를 기반으로 의료 데이터 표준화 체계를 구축하고 공통 심의 체계를 마련해 고품질 의료 데이터를 안전하게 연계한다. 해당 기업들은 데이터 스페이스 환경에서 의료 AI 연구·개발을 수행하게 된다. 의료 데이터 확보 비용과 접근성 문제로 어려움을 겪었던 AI 스타트업과 디지털 헬스케어 기업들이 보다 효율적으로 AI 모델을 개발할 수 있는 기반이 마련될 전망이다. 특히 이번 사업은 의료 AI 산업의 고질적인 문제로 지적돼 온 데이터 파편화 문제를 해결하는 계기가 될 것으로 분석된다. 카카오헬스케어는 의료기관마다 데이터 형식과 관리 체계가 달라 공동 연구와 AI 개발이 쉽지 않았지만 표준화된 데이터 활용 환경이 구축되면 신약 개발과 질병 예측, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 활용이 확대될 수 있을 것으로 평가했다. 또한 글로벌 의료 AI 경쟁이 데이터 확보 능력을 중심으로 전개되고 있는 만큼 국가 차원의 의료 데이터 활용 체계를 구축하는 것이 산업 경쟁력 확보에 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. 카카오헬스케어는 컨소시엄 운영을 총괄하며 플랫폼과 인프라 구축을 담당할 예정이다. 이를 통해 대형 병원과 AI 기업, 디지털 헬스케어 스타트업이 함께 참여하는 의료 데이터 생태계를 조성하고 의료 AI 연구·개발 환경을 확대해 나간다는 계획이다. 황희 카카오헬스케어 대표는 "다양한 기관 및 기업과 함께 '의료 데이터 스페이스'라는 국가적 AX 대전환 프로젝트를 이끌게 되어 무거운 책임감을 느낀다"며 "단순한 정부 과제 수행을 넘어 제약, 바이오, 인공지능 스타트업들의 고충을 해결하는 동시에 나아가 대한민국 의료 AI 생태계가 글로벌 수준으로 도약하는 데 기여할 수 있도록 총력을 다하겠다"고 말했다.2026-06-24 10:01:45
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뷰노, 1분기 적자 지속…해외 진출로 반등 모색 [경제일보] 의료 인공지능(AI) 기업 뷰노가 올해 1분기 일시적인 매출 감소와 적자를 기록하며 숨 고르기에 들어갔다. 다만 주력 제품의 제도적 변수에 따른 일시적 영향이라는 점에서 시장에서는 중장기 성장성에는 큰 변화가 없다는 평가가 나온다. 15일 금융감독원 전자공시에 따르면 뷰노의 2026년 1분기 연결 기준 매출은 약 61억원으로 집계됐다. 이는 전 분기 대비 약 16% 감소한 수치다. 전년 동기와 비교하면 완만한 성장세를 이어온 것으로 추정되지만 분기 기준으로는 둔화된 흐름이 확인된다. 매출 감소의 핵심 요인은 주력 제품인 AI 기반 심정지 예측 의료기기 ‘DeepCARS’의 일시적 매출 공백이다. 해당 제품은 1분기 약 53억원의 매출을 기록했으나 신의료기술 평가 절차에 들어가면서 일부 의료기관 도입이 지연됐다. 특히 기존 ‘평가 유예’ 기간 종료와 심사 전환 시점이 맞물리며 매출 인식에 영향을 준 것으로 분석된다. 이는 제도 변화에 따른 구조적 리스크가 아닌 ‘타이밍 이슈’에 가깝다는 점에서 해석이 엇갈린다. 실제로 DeepCARS는 국내 의료 AI 가운데 선도적으로 병원 현장에 도입된 제품으로 이미 임상 데이터를 상당 부분 축적한 상태다. 회사 측 역시 평가 절차 완료 이후에는 시장 확대가 본격화될 것으로 기대하고 있다. 수익성 측면에서는 여전히 적자 구조가 이어졌다. 1분기 영업비용은 약 102억원으로 전년 동기 대비 약 7% 줄었지만 영업손실은 약 41억원을 기록했다. 비용 효율화 노력에도 불구하고 매출 감소 영향이 반영된 결과다. 다만 비용 감소 폭이 확인된 만큼 향후 매출 회복 시 손익 개선 속도는 빨라질 가능성이 있다. 뷰노는 현재 ‘국내 실적 변동성’보다 ‘글로벌 확장’에 무게를 두는 전략을 펼치고 있다. 특히 유럽과 중동을 중심으로 시장 진입 기반을 빠르게 확대하고 있는 점이 눈에 띈다. 독일 베를린 샤리테 병원과의 연구 협력은 유럽 내 레퍼런스 확보 차원에서 의미가 크고 독일 EMR 기업 메살보와의 시스템 연동 완료 역시 실제 병원 도입을 가속화할 수 있는 기반으로 평가된다. 중동 시장에서도 이집트, 쿠웨이트 등에서 데모 시연과 검증 작업이 진행 중이다. 의료 AI 특성상 초기 도입 장벽이 높은 만큼 이러한 사전 검증 과정은 향후 계약 체결로 이어질 가능성을 높이는 단계로 해석된다. 영상 진단 솔루션 역시 해외 확장 흐름에 올라탔다. 안저 판독 AI는 중동 지역 판매 계약을 체결했고 흉부 X-ray AI는 동남아 병원들과 기술 검증을 진행 중이다. 제품 포트폴리오 다변화를 통해 특정 제품 의존도를 낮추려는 전략이 동시에 추진되고 있는 셈이다. 결국 뷰노의 1분기 실적은 ‘일시적 매출 둔화 속 구조적 성장 준비’로 요약된다. 단기적으로는 제도 변화에 따른 변동성이 불가피하지만 글로벌 시장 진출과 제품 다각화가 동시에 진행되면서 중장기 성장 기반은 오히려 강화되고 있다는 평가다. 이예하 뷰노 대표는 “DeepCARS의 신의료기술 평가 과정에서 일시적 매출 영향이 있었다”며 “그동안 축적한 임상 근거를 바탕으로 긍정적인 결과를 기대하고 있다”고 말했다. 이어 “유럽과 중동을 포함한 글로벌 주요 시장에서 병원 협력과 검증을 확대하며 시장 진출을 가속화하겠다”고 덧붙였다.2026-05-15 17:18:29
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의료 AI 인허가 3년 새 2.5배…판독 넘어 '소견서 생성'으로 확장 [경제일보] 국내 의료 인공지능(AI) 시장이 인허가 확대와 기술 고도화를 동시에 거치며 빠르게 성장하고 있다. 영상 판독 보조 중심이던 기능이 텍스트 기반 소견서 생성 단계까지 확장되면서 적용 범위가 진단 전 과정으로 넓어지는 흐름이다. 기업 간 개발 경쟁과 제도 변화가 맞물리며 의료 AI의 임상 활용도가 본격적으로 시험대에 오를 가능성이 제기된다. 12일 식품의약품안전처에 따르면 AI 기반 소프트웨어 의료기기 허가·인증·신고 건수는 2023년 62건에서 2024년 108건으로 늘었고, 2025년에는 157건으로 확대됐다. 2026년 1분기에도 55건이 집계되며 증가 흐름이 이어지고 있다. 시장 확대는 기술 진화와 맞물려 나타난 흐름이다. 기존 의료 AI가 흉부 X선 등 영상에서 병변 위치나 질환 유무를 표시하는 보조 기능에 집중했다면, 최근에는 생성형 AI를 활용해 판독 결과를 문장 형태로 제시하는 단계로 발전하고 있다. 숨빗AI의 ‘AIRead-CXR’은 생성형 AI 기반 디지털의료기기로 식약처 허가를 받은 사례다. 이 제품은 흉부 X선 영상을 분석한 뒤 이상 소견을 텍스트 형태의 예비 판독문으로 제공한다. 시각적 정보 제공을 넘어 판독 문서 작성 과정까지 지원하는 구조로 기능이 확장된 것이다. 딥노이드의 ‘M4CXR’도 유사한 흐름을 보인다. 이 제품은 흉부 X선 영상 분석을 통해 다수 질환과 영상 소견을 도출하고 판독 소견서 초안을 생성하는 기능을 갖췄다. 생성형 AI 기반 의료기기 가운데 최초로 혁신의료기기 지정을 받은 이후 현재 인허가 절차가 진행 중이다. 영상 진단 분야에서는 정밀도 고도화가 이어지고 있다. 루닛은 3차원 유방단층촬영술(DBT) AI 영상분석 솔루션을 허가받으며 기존 2차원 영상 대비 진단 정확도를 높이는 방향으로 기술을 발전시키고 있다. 해당 제품은 입체 영상을 기반으로 병변 탐지 효율을 개선하는 데 초점이 맞춰져 있다. 이 같은 기술 확장은 실적에도 반영되고 있다. 루닛은 2025년 연결 기준 매출 831억원을 기록해 전년 대비 증가했다. 뷰노도 심전도 데이터를 활용해 콩팥 기능 저하를 선별하는 ‘뷰노메드 딥ECG 키드니’를 허가받으며 2025년 매출 348억원을 기록, 전년 대비 성장세를 유지했다. 시장 참여 기업도 빠르게 늘고 있다. 쓰리빌리언은 유전체 분석 기반 희귀질환 진단 영역을 공략하고 있으며, 노을은 혈액 및 암 진단 자동화 분야에서 사업을 확대하고 있다. 의료 AI 적용 영역이 영상 중심에서 다양한 진단 데이터로 확장되는 구조다. 다만 임상시험계획 승인 건수는 감소했다. 2023년 59건에서 2024년 56건으로 줄었고, 2025년에는 38건으로 감소했다. 2026년 1분기 승인 건수는 7건이다. 이는 데이터 기반 임상시험 일부가 제도 변화로 승인 대상에서 제외된 영향으로 해석된다. 실제 임상 활동 자체가 축소됐다고 단정하기는 어렵다는 설명이다. 의료 AI 시장은 인허가 확대와 함께 기술 적용 범위가 진단 전 과정으로 확장되는 국면에 들어섰다. 병변 탐지 중심의 보조 도구에서 판독 초안과 소견서 생성까지 기능이 확장되면서 의료진의 업무 효율 개선 가능성도 함께 거론된다. 동시에 생성형 AI 결과의 정확성, 책임 범위, 임상 적용 방식에 대한 검증 필요성도 병행되고 있다.2026-04-12 13:51:15
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