딥노이드 사업보고서 (2021.12)
1. 사업의 개요

가. 회사 현황(1) 사업 개황당사는 '인류의 건강과 삶의 질적 향상에 공헌하는 인공지능'이라는 기업이념을 바탕으로의료 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하는 의료 인공지능 사업을 영위하고 있습니다.

당사는 의료 인공지능 솔루션을 효과적으로 개발하기 위해 파이프라인 개발 방식과 플랫폼 개발 방식을 병행하는 Two-track 사업모델을 구축하여 의료 인공지능 상업화를 진행하고 있습니다.

Two-track 사업모델의 한 요소로 파이프라인 비즈니스(파이프라인 개발 방식)는 당사가 직접 제품을 개발하는 방식으로서, 병원으로부터 의료 데이터를 구매해 내부 연구 인력을 동원하여 개발을 진행합니다.

플랫폼 비즈니스(플랫폼 개발 방식)는 병원과 의료인이 자체적으로 보유한 데이터를 활용해 인공지능 제품을 직접 개발하는 방식으로서, 당사는 인공지능 인프라와 연구 컨설팅을 제공하고 제품 판매 수익을 공유하는 방식으로 진행합니다.

당사는 Two-track 사업모델을 동원하여 의료인의 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 인공지능 의료기기인 DEEP:AI (의료 인공지능 솔루션)를 신속하고 효과적으로 개발하고자 합니다.

당사는 인공지능 제품의 개발, 배포, 활용을 효율화하기 위한 인공지능 효율화 툴로서 DEEP:PHI (인공지능 개발툴; 인공지능 모델의 학습과 제품 개발에 활용하는 소프트웨어), DEEP:STORE (인공지능 마켓플레이스; 인공지능 개발 및 상용화가 완료된 인공지능 제품을 배포하여 거래할 수 있는 마켓플레이스), DEEP:PACS (인공지능 PACS: PACS는 병원에서 의료영상 조회, 판독, 분석에 사용하는 필수 소프트웨어)를 자체 개발하여 보유하고 있습니다. 당사의 파이프라인 방식의 자체 개발 시, 그리고 의료인의 플랫폼 방식의 개발 시 공통적으로 인공지능 효율화 툴을 활용해 신속하게 인공지능 제품 다양성을 확보하고 시장경쟁력을 강화하고자 합니다.결론적으로 당사는 Two-track 사업모델을 통해 개발한 인공지능 의료기기인 DEEP:AI를 판매하는 것을 주 수익원으로 하며, 나아가 의료인의 인공지능 효율화 툴 (DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS) 사용에 따른 수익을 추가적으로 획득하고자 합니다.

당사는 의료인의 인공지능 개발이 보편화되지 않은 현재에는 단기적으로 일반적인 의료 인공지능 사업의 매출 실현 방식인 파이프라인 비즈니스를 중점적으로 공략하고자 합니다. 하지만 플랫폼 비즈니스는 병원과 의료인의 인공지능 자체 개발에 대한 높은 수요 존재, 내부 개발 비용 절감 및 동시다발적인 개발을 통한 제품화 가속화 등에 대한 장점이 존재합니다. 따라서 당사의 플랫폼 방식 내 사용자를 지속적으로 유입하고 인큐베이션 함으로써, 플랫폼 비즈니스 모델을 이용한 인공지능 생태계를 조성하고 시장 선점 효과를 누리고자 합니다.

당사는 향후에도 Two-track 사업모델에 대한 집중적인 투자와 운영으로, 4개의 제품군인 DEEP:AI , DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS를 통한 의료 인공지능 생태계 조성에 앞장서고자 합니다.【딥노이드의 사업모델과 제품군】

사업모델	제품군

Two-track사업모델	인공지능의료기기	인공지능효율화 툴

파이프라인비즈니스	플랫폼비즈니스	DEEP:AI	DEEP:PHI	DEEP:STORE	DEEP:PACS

딥노이드가주도하는AI 개발방식	의료인이주도하는AI 개발방식	의료인공지능솔루션	인공지능개발툴	인공지능마켓플레이스	인공지능PACS

(2) 사업구조

당사의 사업구조는 Two-track 사업모델로, 당사에서 의료 인공지능 솔루션 개발을 주도하는 파이프라인 비즈니스와 의료인이 개발을 주도하는 플랫폼 비즈니스를 병행하여 인공지능 제품 개발을 진행하고 있습니다.

효율적인 사업 운영을 위해 인공지능의 개발, 배포, 활용의 전 과정을 아우르는 인공지능 효율화 툴인 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS를 제품화해 인공지능 개발을 진행하고 있습니다. 인공지능 효율화 툴을 활용해 의료인의의 판독ㆍ진단 보조 및 질병 조기진단을 수행하는 의료 인공지능 솔루션인 DEEP:AI를 제품화하여 총 4가지 제품군을 통한 의료 인공지능 상업화를 진행 중에 있습니다.

당사의 수익구조는 다음과 같은 방식으로 구성되어 있습니다.

첫 번째 수익루트는 파이프라인 비즈니스와 플랫폼 비즈니스 운영을 통해 개발된 DEEP:AI를 의료기관에 판매하여 수익을 창출하는 방식입니다.

두 번째 수익루트는 의료인이 의료 인공지능을 연구하고 제품을 개발하는 플랫폼 비즈니스 운영 중에 당사의 인공지능 효율화툴인 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS 사용에 따른 수익을 창출하는 방식입니다.

제품별 수익모델은 다음과 같습니다.

(가) DEEP:AIDEEP:AI의 주요 수익은 인공지능 기반의 의료 판독 보조와 질병 조기진단 등을 수요로 하는 의료기관을 주 고객으로 하여 인공지능 판매 및 활용에 따라 발생합니다. 고객사가 요청한 설치형태, 사용방식에 따라 일시납품에 따른 판매대금 청구, 년단위 사용료 청구, 사용량에 비례한 사용료 청구(Pay Per Use) 형태로 수익을 획득합니다.수익의 배분은 당사가 직접 인공지능을 개발하는 파이프라인 방식의 제품의 경우, 당사가 100%를 획득하는 방식입니다. 반면 의료인이 인공지능을 개발하는 플랫폼 방식의 제품의 경우 당사가 향후 일정 비율의 수익 배분을 내용으로 기술이전을 통해 의료인과 수익을 배분하는 방식으로 진행됩니다.향후 마켓플레이스인 DEEP:STORE의 공개 이후에는 DEEP:STORE에 제품을 등록하여 판매하고, 당사는 거래가 발생하였을 때 판매 수수료 또는 사용 수수료를 부과하여 수익을 창출할 예정입니다.

(나) DEEP:PHI

DEEP:PHI의 주요 수익은 의료인 주도의 연구 개발 과정에서 컨설팅, 공동연구개발용역 등 전문인력의 활용과 인공지능 학습을 위한 GPU, Storage 등 주요 인프라 사용에 따라 발생합니다.DEEP:PHI를 이용한 연구개발 시작 시 의료인이 연구 지원을 원하는 경우 인공지능 컨설팅(공동연구개발용역)에 따른 수익을 획득하며, 플랫폼 비즈니스에 대한 의료인의 초기 유입을 위해 현재 인프라 사용료를 청구하지 않지만 향후 GPU와 Storage 사용량에 비례한 사용료 청구(Pay Per Use) 형태로 수익을 획득할 예정입니다.

(다) DEEP:STORE

DEEP:STORE의 주요 수익은 다음과 같습니다.

인공지능 솔루션이 필요한 고객이 DEEP:STORE에 등록된 인공지능 제품을 구독해서 사용하고, 당사는 제품의 사용량에 따라 사용료를 청구합니다. 사용한 인공지능 제품이 당사가 직접 개발한 제품일 경우 당사가 수익의 100%를 획득하고, 개발자가 의료인이거나 타사의 제품일 경우 수익의 일정 비율을 수수료로 획득합니다.

당사는 보고서 제출일 현재 의료 인공지능 솔루션 거래를 위한 마켓플레이스 구축을 위해 DEEP:STORE의 기능을 고도화 하고 있습니다.

(라) DEEP:PACS

DEEP:PACS의 주요 수익은 의료영상 조회ㆍ판독, 인공지능 솔루션 연동을 통한 판독 보조 기능에 대한 수요를 지닌 의료기관을 주 고객으로 하여 PACS 판매 및 활용에 따라 발생합니다. 고객사가 요청한 설치형태, 사용방식에 따라 일시납품에 따른 판매대금 청구 또는 사용기간에 따른 월, 연 단위 사용료 형태로 수익을 획득합니다.

(3) 사업화 전략(가) Two-track 사업모델을 통한 신속한 제품 다양성 확보

당사는 파이프라인 방식과 플랫폼 방식을 병행하는 Two-track 방식으로 보다 신속하게 제품을 개발하여 DEEP:AI의 제품 다양성을 확보하고, 이를 통해 의료 인공지능 시장 내 경쟁우위를 점하고자 합니다. 인공지능 의료기기 개발 시 자체 개발인 파이프라인 방식만 진행하는 것에 비해 플랫폼 방식을 병행함으로써 제품의 다양성을 확보할 수 있습니다.다음 표와 같이 보고서 제출일 현재, 사내 인공지능 개발 인력이 5개의 제품을 개발 중에 있습니다. 또한 의료인이 주도하여 5개의 제품을 개발 중에 있어 자체 개발 시에 비해 약 2배의 제품 개발이 가능하다는 이점을 누리고 있습니다.

【Two-track 방식의 인공지능 제품 개발 현황】

개발방식	솔루션	주요기능	진행상황	비고

파이프라인방식	DEEP:CHEST-XR-03	흉부 X-ray 경화, 기흉 검출	인허가 완료	딥노이드개발주도

DEEP:CHEST-XR-04	흉부 X-ray경화, 결절/종괴, 망상음영 등 다질환 검출 및 판독문 작성	개발 진행중

DEEP:PATH-CRC-01	대장병리질환 검출	식약처 인허가 신청 준비중

DEEP:BONE-FR-01	사지골절 분석	인허가 완료

DEEP:SPINE-AS-01 (가칭)	강직성 척추염 분석	식약처 인허가 신청 준비중

DEEP:NEURO-MT-01	뇌 영상데이터 modality 변환	식약처 인허가 신청 준비중

DEEP:BONE-MT-01	무릎MRI 반월상연골파열 분석	개발 진행중

플랫폼방식	DEEP:NEURO-AD-01	알츠하이머 치매 검출	식약처 인허가 신청 준비중	의료인개발주도

DEEP:LUNG-CV-01	코로나19, 폐렴 분류 및 검출	개발 진행중

DEEP:LUNG-SG-02	폐질환 영역 검출 및 예후예측	식약처 인허가 신청 준비중

DEEP:SKIN-SC-01	피부질환 분류 및 예후예측	개발 진행중

DEEP:SPINE-CF-02	척추압박골절 분류, 예후예측	개발 진행중

Two-track 방식을 이용 시 신속한 제품 다양성 확보 외에도 상호보완적인 제품 개발이 가능하다는 이점을 누릴 수 있습니다. 파이프라인 방식의 경우 회사의 사업 계획을 반영한 제품 개발이 가능하며, 플랫폼 방식의 경우 의료인이 개발하므로 회사가 놓칠 수 있는 의료 현장에 보다 적합한 제품 개발이 가능하기 때문입니다.

이러한 이점에 근거하여 당사는 파이프라인 방식의 인공지능 개발을 지속하는 동시에 장기적으로 플랫폼 방식의 인공지능 개발을 활성화해 Two-track 방식의 인공지능 제품 개발을 이어가고자 합니다.

(나) DEEP:PHI 공동연구개발을 통한 적극적인 기술영업 진행

당사가 영위하는 의료 인공지능 사업의 영업은 사람의 생명을 다루는 의료업 특성상 전문성과 신뢰성이 중시되고, 신기술인 인공지능이 적용된 제품의 필요성을 인공지능 비전문가인 의료인에게 설득시켜야 한다는 점에서 전통적인 영업 외에도 의료 및 인공지능 전문지식에 기반한 기술영업이 중요합니다.

당사는 플랫폼 비즈니스에 유입되어 DEEP:PHI를 이용해 인공지능 연구개발을 진행하는 의료인을 대상으로 인공지능에 대한 접근성을 높이고 병원의 잠재적인 니즈를 발굴해 효과적인 영업을 하고자 의료 및 인공지능 전문인력으로 구성된 임상연구팀을 구성해 기술영업을 수행하고 있습니다. 임상연구인력은 보고서 제출일 현재 대학병원을 중심으로28개 의료기관의 인공지능 연구 컨설팅과 관련 제품 소개 등 월 1~4회의 정기적인 기술미팅을 진행하여 의료인의 니즈를 포착하고 계약 이전 단계의 프리세일즈 (Pre-Sales) 기술영업을 수행하는 세일즈 엔지니어의 역할을 담당하고 있습니다.

위 방식의 기술영업은 의료인의 자체적인 인공지능 연구개발이 가능하도록 인공지능 효율화 툴(DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS)을 보유하고 플랫폼 비즈니스를 수행하는 당사의 차별화된 영업방식입니다. 당사는 임상연구팀을 통한 의료인 대상 기술영업을 향후에도 적극적으로 진행함으로써 DEEP:PHI 연구개발을 진행하는 의료인과 동료 의료인, 그리고 소속병원 대상의 매출을 신장하는 동시에 플랫폼 비즈니스의 활성화를 유도하고자합니다.

(다) 제품 연계 판매를 통한 이익 극대화

당사는 의료 인공지능 솔루션 DEEP:AI 외에도 인공지능 개발, 배포, 활용을 위한 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS를 보유하여 사용자 목적에 맞는 제품 간 연계 판매를 통해이익의 극대화를 이루고자 합니다.

대표적으로 DEEP:AI와 DEEP:PACS를 연계해 판매하여 이익을 증진시킬 수 있습니다. DEEP:AI를 포함한 대다수의 영상 기반 인공지능 의료기기는 병원의 의료영상 조회ㆍ판독에 사용되는 PACS 시스템에 연동되어야 합니다. 당사는 타사 PACS와 연동해 병원에 납품할수도 있고, DEEP:PACS와 DEEP:AI를 연동하여 두 제품을 동시에 납품해 이익을 증진시킬 수 있습니다. 또한 DEEP:AI와 DEEP:PACS의 연동 및 관리를 당사가 일원화해 진행한다는 점에서 DEEP:PACS가 보급된 병원의 경우 상대적으로 관리 부담을 줄일 수 있어 추가적인 DEEP:AI 구매로 이어지기 쉽다는 장점이 있습니다.

플랫폼 비즈니스에 유입된 병원과 의료인의 경우도 당사가 자체 개발하여 연동성을 높인 4가지 제품군에 대한 수요가 있어 연계 판매를 통한 이익을 실현할 수 있습니다. DEEP:PHI 연구개발 후 DEEP:STORE를 통한 제품 등록(기능 고도화 후 제품 공개 예정), DEEP:PACS를 통한 실제 인공지능 활용, 인공지능 제품개발 시 성능 유효성 검증 등의 목적으로 DEEP:AI 활용에 대한 수요가 존재해 제품 간 연계 판매의 가능성이 높습니다.

당사는 임상연구팀을 통한 의료인 대상 기술영업, 병원 대상 의료기기 영업을 진행해 병원 및 의료인의 니즈를 포착하고 적합한 제품 간 연계 판매를 진행하여 향후 이익을 증진시키고자 합니다.

(라) 의료인의 플랫폼 비즈니스 유입을 통한 선순환 수익구조 형성

당사는 Two-track 사업모델의 한 축인 플랫폼 비즈니스가 지닌 내부 개발 비용 절감, 동시다발적인 개발을 통한 제품화 가속화, 의료 현장에 적합한 제품 개발 등의 잠재적인 가치에 주목해 중장기적 관점에서 의료인의 플랫폼 비즈니스 유입을 통한 선순환 수익 구조를 구축하고자 합니다.

다음의 플라이휠(Fly-wheel) 구조와 같이 의료인 사용자가 증가할수록 1) DEEP:PHI를 이용한 연구개발이 증가하고, 2) 연구개발이 증가할수록 제품화되어 활용가능한 의료 인공지능 솔루션이 증가합니다. 3) 인공지능 솔루션이 증가할수록 다양한 의료계의 니즈를 충족할 수 있다는 점에서 인공지능 솔루션 활용이 증가하며, 4) 인공지능 솔루션 활용이 증가할수록 인공지능에 대한 경험 및 관심이 증가합니다. 5) 경험과 관심 증가에 따라 연구자가 유입되어 DEEP:PHI를 이용한 연구개발이 가속화되는 선순환 구조가 형성됩니다.

당사는 플랫폼 비즈니스의 선순환 구조가 형성될 수 있도록 의료인과 병원을 주요 대상으로 한 인공지능 교육 세미나를 2019년부터 2021년까지 50회 이상 진행하면서 의료인의 플랫폼 참여를 유도하였습니다. 또한 DEEP:PHI를 이용한 의료인의 연구개발 과정 전반에 걸쳐 인공지능 연구 컨설팅을 진행해 실제 제품화 과정을 지원하였고, 관련 제품의 활용 및 플랫폼 락인(Lock-in)을 유도하였습니다.

당사는 향후에도 의료인과 병원의 인공지능에 대한 니즈를 충족하고 당사의 플랫폼 비즈니스에 유입될 수 있도록 인공지능 교육, 인공지능 컨설팅 진행을 통해 선순환 수익 구조를 이루고자 합니다.

(4) 신규 사업당사는 의료 분야에서 축적한 인공지능 기술 역량과 인공지능 개발, 배포, 활용의 전 과정을 효율화하는 툴을 보유하고 있습니다. 이를 활용하여 사업영역을 의료 인공지능 사업에서 나아가 보안 인공지능 사업과 인공지능 교육 사업으로 확장하고자 합니다.(가) 보안 인공지능 사업당사는 의료 영상 인공지능 분야에서 쌓은 인공지능 기술 역량을 바탕으로 보안 인공지능 사업으로 진출하였습니다. 두 분야 모두 영상 내 질병 의심 부위 혹은 위해 물품을 검출해야 한다는 점에서 기술의 유사성이 존재하며, 이에 따라 사업의 확장이 용이합니다.현재 정부과제 수행 혹은 공공기관과의 협업을 통해 보안 분야의 사업화를 추진하고 있습니다. 대표적으로 2019년부터 2020년까지 공항 x-ray 보안검색대 자동 판독 시스템 사업을 진행하였고, 2020년부터 2021년까지 불법복제품 판독 시스템 구축사업을 수행하고 있습니다.공항 X-ray 보안검색대 자동판독 시스템 사업의 경우 2020년 말 공동개발을 완료 후 김포공항에서 시범 운영하고 있으며, 공공기관과의 지속적인 협업을 통해 국내외 사업 확장을 진행하고 있습니다.불법복제품 판독 시스템 사업의 경우 국내 4대 분야(IT제품, 생활가전, 이미용품, 자동차) 등에 대한 인공지능 판독 시스템을 개발 중이며, 2022년 이후 상용화를 목표로 하고 있습니다.(나) 인공지능 교육 사업당사는 코딩 없이 인공지능의 개발, 배포, 활용을 진행할 수 있는 인공지능 효율화 툴을 이용하여 인공지능 교육 사업에 진출하고자 합니다.그래픽 유저 인터페이스(GUI) 기반의 드래그(Drag) 방식으로 직관적인 인공지능 구조 확인이 가능하고 코딩 없이 간편하게 인공지능을 개발할 수 있는 인공지능 개발 툴인 DEEP:PHI를 이용해 2019년부터 현재까지 대학병원, 의료학회, 세미나 등 50 여회의 인공지능 교육을 진행하였습니다. 나아가 DEEP:PHI를 이용해 인공지능 제품 개발을 진행하는 의료인을 대상으로 지속적인 인공지능 연구 컨설팅을 통해 인공지능 교육에 대한 노하우와 역량을 축적하였습니다.인공지능에 대한 사회의 관심 증대에 따라 의료 분야 외에도 인공지능 교육에 대한 요청 사례가 증가하고 있습니다. 2020년 하반기부터 직장인을 위한 실무 중심형 교육을 수행하는사설교육기관 내 인공지능 강의 중 일부에 DEEP:PHI를 이용한 딥러닝 교육과 실습 커리큘럼을 진행 중입니다.또한 2020년 대학 정규 수업의 일부로 DEEP:PHI를 이용한 딥러닝 교육을 진행하였고, 2021년 물류, 국방, 반도체, 전자통신, 자동차, 철강 등 6개 산업 분야의 재직자들을 대상으로 DEEP:PHI를 이용한 인공지능 교육 및 산업 분야 별 인공지능 솔루션 개발 지원을 진행 중에 있습니다.이처럼 당사의 인공지능 교육을 위한 제품 보유, 다년 간 축적한 인공지능 교육 역량 및 시장의 높은 수요 확인에 따라 2021년 별도의 교육팀을 구성하여 인공지능 교육 사업 분야로 사업 확장을 계획하고 있습니다.

나. 시장 현황(1) 시장의 특성(가) 주요 목표시장과 그 특성

당사의 거시적 목표시장은 의료 인공지능 시장입니다. 의료 인공지능 시장 중 세부적으로는 플랫폼 방식으로 인공지능을 개발하고 판매 가능한 의료 인공지능 플랫폼 시장(DEEP:PHI, DEEP:STORE)과 의료 인공지능 솔루션 시장(DEEP:AI) 및 PACS 시장(DEEP:PACS)을 당사가 접근가능한 유효시장으로 타겟팅 하였습니다.해당 시장의 특성을 정리하면 다음과 같습니다.

① 의료계와 기업 간 연계를 통한 연구 개발의 비중이 높습니다. 하나의 인공지능 솔루션 개발을 위해 충분한 의료 데이터 수집, 질환에 대한 이해, 데이터 프로세싱, 인공지능 모델 설계, 인허가 등이 결합되어야 하며 적어도 1~2년 이상의 개발 과정이 필요합니다. 또한, 이러한 복잡한 과정 때문에 상대적으로 진입장벽이 높은 편입니다.

② 정부 규제 및 정책에 따라 영향을 많이 받습니다. 인공지능 연구를 위해서는 법률적인 문제 및 보안 문제의 해소가 필요하며, 대부분 기술이 이전에는 없던 새로운 방향이기 때문에 지금까지 적용된 제품의 인허가 및 상용화와 다른 부분이 많습니다. 이에 따라 정부 차원의 가이드라인과 법 제정 여부에 따라 향후 제품 개발 속도나 시장 전망이 달라질 수 있습니다.

③ 의료 인공지능 시장은 기존에 없던 신규 시장으로, 다수 플레이어가 경쟁하는 시장입니다. 하지만 실제로 상용화 단계를 거쳐 시장을 장악한 기업은 아직까지 없습니다. 향후 해당 시장의 점유율을 선점하는 것이 중요합니다.

(나) 산업의 연혁

인공지능이란, 인지, 학습 등 인간의 지적능력의 일부 또는 전체를 '컴퓨터를 이용해 구현하는 지능’을 의미합니다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 용어는 1956년 영국 디트머스 회의에서 컴퓨터/인지과학자인 존매카시에 의해 처음 사용되었으며, 인공지능 산업의 초창기에는 인공지능을 구현하기 위한 컴퓨팅 자원 등의 한계로 논의가 확대되지 못하였습니다.

이후 1997년 IBM의 딥블루가 체스 챔피언인 개스 카스파로프를 꺾고, 2011년에는 역시 IBM의 왓슨이 인기 퀴즈쇼였던 제퍼디에서 최다 연승 챔피언인 켄제닝스와 최다 상금 획득자 브래드 러터를 꺾으면서 인공지능에 대한 기대감이 높아졌습니다. 향상된 컴퓨팅 자원,학습에 활용할 수 있는 데이터의 급증, 새로운 인공지능 신경망의 구현 등의 이유로 2012년 이후 영상 분야를 중심으로 인공지능의 성능이 급격히 발전하였고, 2016년 딥마인드의알파고와 이세돌 9단의 대국 이후 인공지능에 대한 사회의 관심이 높아졌습니다.

최근 들어 인공지능 수준은 더욱 빠르게 발전하고 있어 향후에는 일상 생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 기반기술로서 응용 영역이 크게 확대될 전망입니다. 이미 인공지능은 IT 업계를 비롯해 금융, 농업, 헬스케어, 자동차, 물류 등에 이용되고 있습니다. 인공지능 수준은 음성이나 이미지를 인식하고 분류하는 것은 물론 언어 번역, 자율주행, 기사 작성 등도 수행할 수 있습니다. 한발 더 나아가 인간의 감정까지 모방하는 컴퓨터 등 인공지능 확산이 빠르게 이루어지고 있습니다.

이에 주요 국가들은 정부 차원에서 인공지능의 장기적 R 투자, 법/규제 개선, 인력 양성등의 정책 환경을 마련하고 R 협력 체계 구축을 통해 인공지능 생태계를 활성화하는데 주력하고 있습니다. 구체적인 정책 내용은 국가별로 상이할 수 있으나, 공통적으로 핵심 원천기술 개발, 인재양성 및 교육, 공공 및 민간 영역 적용, 윤리, 표준화, 규제, 데이터 및 디지털 인프라 제공 등을 포함하고 있습니다.

우리나라 또한 인공지능 산업 육성을 위해 정부 차원의 적극적인 지원 정책을 시행하고 있습니다. 2017년에는 범국가적인 4차 산업혁명 중장기 전략으로 '혁신성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응계획'을 발표하였고 2018년에는 AI기술력 확보, 4차 산업혁명 대응계획 실현을 위해 'AI R 전략'을 수립하였습니다. 2020년 이후 2025년까지 정부는 총 160조원의 사업비를 투입하는 디지털 뉴딜 사업을 진행해 인공지능 산업에 대한 대규모 투자를 통한 산업 활성화를 주도하고 있습니다.

(다) 수요 변동 요인

오늘날 인구 고령화의 심화, 의료 정보의 디지털화 가속, 의료 정보의 양의 급격한 증가 및전반적인 의료 수준에 대한 눈높이 향상 등의 요인으로 근거중심의학(Evidence-based medicine)으로부터 개인맞춤의학(Personalized medicine)으로의 전환이 이뤄지고 있습니다. 현재 의료계 전반에 걸쳐 양적, 질적으로 급증하는 사회의 요구를 충족하기 위해 빠른 속도로 누적되는 진료 데이터, 의료영상 데이터에서 일정 패턴을 찾아 의료행위를 보조하는 인공지능에 대한 관심이 증가하고 있습니다.

의료 인공지능에 대한 높은 사회의 관심이 실제 수요로 이어지기 위해서는 크게 실제 의료환경에서의 인공지능 의료기기 유용성 입증과 인공지능 의료기기 수가제도 마련이 중요합니다.

의료 행위는 사람의 생명과 직결되므로 충분한 임상 검증이 요구됩니다. 인공지능 의료기기는 도입 초기 단계로 임상검증 진행 중에 있으며, 의료인의 임상적 유용성에 대한 확신 이후 실수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 이와 관련해서 2020년 데이터 3법 개정에 따라 임상 검증 시 필수적인 다기관의 임상 검증용 의료 데이터 활용이 수월해지는 점이 긍정적인 수요변동요인으로 작용할 것으로 기대됩니다. 환자의 개별적인 동의 없이도 연구 목적의 데이터 활용의 길이 열림에 따라 인공지능 성능 개선을 위한 학습 데이터 활용 및 임상 검증을 위한 실제 의료 현장의 데이터 활용이 증가된다면, 인공지능 의료기기의 유용성이 높아지는 동시에 유용성에 대한 의료인의 확신이 생겨 수요 증가로 이어질 수 있습니다.

현재 인공지능 의료기기에 대한 가산 수가 적용 없이 판매와 활용이 이뤄지고 있으나, 가산 수가가 적용된다면 병원의 실수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 관련해 2019년 보건복지부와 건강보험심사평가원이 인공지능 의료기기를 포함한 혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인을 공개한 것을 시작으로 2020년에는 병리학 분야의 인공지능 의료기술 대상 수가 적용 가이드라인이 마련되었습니다.인공지능 의료기기에 대한 수가제도 마련 논의가 활발히 이뤄진다는 점이 향후 긍정적인 수요 변동요인으로 작용할 것으로 판단됩니다. 1999년 PACS 가산 수가 도입에 따라 PACS 수요 및 시장의 급격한 확대가 가능했던 것처럼 현재 논의되는 인공지능 의료기기 가산 수가 도입 시 수요가 급격히 늘어날 것으로 예상됩니다.

(라) 정책동향1) 전세계적 정책 동향인공지능에 대한 전 세계 국가의 관심이 고조되면서, 각 국가에서는 경쟁적으로 주요한 관련 정책들을 수립하고 있습니다. 특히 2020년의 코로나19에 대한 대응 방안으로 비대면 원격진료, 인공지능 폐 CT 영상 진단 등 의료 인공지능 제품 활용성이 전 세계적으로 주목받고 있습니다. 이에 따라 전통적인 의료 수가 체계 하에서 아직 보험 적용이 어려웠던 의료 인공지능 제품을 비롯한 디지털 헬스케어 제품에 대해 전세계적으로 보험 수가 적용 사례가 점차 증가하고 있습니다.

① 미국

미국에서 건강보험 수가를 적용 받은 대표적인 사례로 HeartFlow사의 관상동맥 CT 진단 솔루션이 있습니다. 해당 솔루션은 관상동맥 CT에서 혈액 흐름상태를 자동으로 분석하여 혈관 조영술 검사가 불필요한 환자를 선별해주는 제품으로, 그 효용성을 인정받아 미국에서 2018년 건당 1,450달러의 보험수가가 적용되었습니다. 나아가 영국과 일본에서도 보험수가를 적용 받아, 향후 의료 인공지능 제품의 보험 수가 적용에 대한 긍정적인 선례로 자리잡았습니다.

2020년에는 Viz.AI사의 뇌졸중 인공지능 진단 솔루션도 상당한 임상 개선 효과를 인정받는신기술 제품에 대해 수가를 적용하는 신기술 추가 지불보상(New Technology Add-On Payment, NTAP)이 부여되어 건당 최대 1,040달러의 수가를 지원받게 되었습니다. 해당 인공지능 솔루션을 시작으로 2020년 말 기준 5개 이상의 의료 인공지능 기업이 NTAP 적용을 의뢰하는 등 미국 내 의료 인공지능 제품에 대한 수가 적용 논의가 증가하는 상황입니다.

② 독일

2019년 말 독일에서는 인공지능 제품을 비롯한 디지털헬스케어 제품에 대한 수가 적용을 위한 디지털헬스케어법이 통과되어 다양한 제품이 정식 수가 혹은 임시 수가를 부여받았습니다. 2021년 기준 정식 수가를 부여받은 제품은 GAIA AG사의 다발성 경화증 제품과 공황장애 제품, mementor DE GmbH사의 불면증 제품 총 3개로, 건당 400~700유로의 수가를인정받았습니다. 향후 독일에서는 디지털헬스케어법을 토대로 인공지능 제품에 대한 의료수가 체계가 확립될 것으로 기대되고 있습니다.

2) 국내 정책 동향

국내에서도 인공지능 발전에 발맞춰 정책적 지원이 증가하고 있는 추세입니다. 식약처에서는 2017년 '인공지능 기반 의료기기의 임상 유효성 평가 가이드라인’, '빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 허가, 심사 가이드라인’을 발간했고, 2019년 개정 안내서도 발간했습니다. 인공지능 기반 의료기기 해당 여부, 성능 검증 요건 등 판단 기준 가이드라인을 통해 다수 업체가 신속한 인허가를 진행할 수 있게 되었습니다.2019년 말에는 『의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법』에 근거해 보건복지부의 『혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인』 이 마련되어 인공지능 기반 의료기술에 대한 건강보험 수가 적용에 대한 적극적인 논의가 이루어졌습니다.2020년 말에는 병리학 분야의 인공지능 의료기술 대상 수가 적용 가이드라인이 추가 발표되었습니다. 해당 가이드라인에 따라 의료 인공지능 제품이 기존에 제공하지 못하는 새로운 의학적 정보를 제공하거나, 기존 의료행위 대비 환자에게 제공되는 이익과 비용효과성이 입증되는 경우 건강보험 상의 추가적인 가치를 인정받을 수 있게 되었습니다.

현재 국내 인공지능 의료기기에 대한 보험 적용 사례는 아직 없으나, 코로나19 이후 형성된 비대면, 인공지능 원격 진단에 대한 사회적 공감대, 이에 부합하는 정부의 적극적인 정책적 지원에 따라 건강보험 수가 적용 사례가 증가할 것으로 예상됩니다.

(2) 시장의 규모 및 전망(가) 의료 인공지능 플랫폼 시장Technavio의 'Global Artificial Intelligence Platforms Market 2020-2024’ 보고서에 따르면인공지능 플랫폼 시장은 2019 년부터 2024년까지 33.42 %의 성장률을 보이며 2019년 3,876 백만 달러에서 2024년 16,390백만 달러로 급속히 성장할 것으로 전망하고 있습니다. FINANCE PROCESSES의 'How Artificial Intelligence Is Disrupting Finance' 보고서에 따르면 전체 인공지능 플랫폼 시장 중 의료 인공지능 플랫폼 시장의 비율은 10%에 해당하여, 이를 고려한 의료 인공지능 플랫폼 시장규모는 다음 표와 같습니다.【세계 인공지능 플랫폼 시장규모(2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 백만달러)

【Top Use Cases for AI Based on 2017 Market Share】

출처) FINANCE PROCESSES의 'How Artificial Intelligence Is Disrupting Finance' (IDC 자료에서 재인용)【의료 인공지능 플랫폼 시장 규모(2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 백만달러, 억원)

구분	2019년	2020년	2021년	2022년	2023년	CAGR

인공지능플랫폼시장규모(달러기준)	3,876.56	5,082.95	6,713.56	8,944.48	12,033.01	33.42%

환율(원화/달러)	1,180.05

인공지능플랫폼시장규모(원화기준)	45,745.35	59,981.35	79,223.36	105,549.34	141,995.53	33.42%

의료인공지능플랫폼비중	10%

의료인공지능플랫폼시장규모(원화기준)	4,574.53	5,998.14	7,922.34	10,554.93	14,199.55	33.42%

주1) 의료 인공지능 플랫폼 시장 규모 = 인공지능 플랫폼 시장 규모 × 10%주2) 환율은 한국은행의 2020년 평균 환율인 1,180.05원 가정(나) 의료 인공지능 솔루션 시장시장조사 전문기업인 Transparency market research의 ‘AI in Medical Imaging Market’ 보고서에 따르면 의료 영상 분야에서 인공지능 시장은 2018년 2억 6천만 달러 규모에서 2027년 74억 4천만 달러로 CAGR 44.8%로 성장할 것으로 예상됩니다. 시장 규모를 성장시키는 요인으로는 인공지능 기술에 대한 연구개발 증가 및 실시간 모니터링, 자가 건강관리, 진단 지원 등 의료기기 산업에서 인공지능 활용의 확대로 인한 것으로 나타났습니다.【인공지능 의료영상 시장 규모(의료영상장비별 분류)】

(단위 : 백만달러)

구분	2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024	2025	2026	2027	CAGR

X-ray	168.2	243.4	351.4	506.5	728.7	1,046.7	1,500.8	2,148.7	3,070.1	4,381.0	43.5%

CT	37.3	55.9	83.5	124.5	185.1	274.7	406.7	600.7	884.9	1,300.7	48.2%

MRI	28.7	42.6	63.1	93.3	137.7	203.0	298.5	438.1	641.7	938.3	47.2%

초음파	17.1	25.2	37.0	54.3	79.4	116.0	169.1	246.1	357.3	517.9	45.9%

분자영상	12.2	17.6	25.2	36.2	51.7	73.8	105.2	149.6	212.4	301.2	42.6%

합계	263.5	384.7	560.3	814.8	1,182.7	1,714.1	2,480.3	3,583.2	5,166.4	7,439.1	44.8%

출처) Transparency의'AI in Medical Imaging Market: Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends and Forecast, 2019-2027'당사의 의료 인공지능 솔루션은 현재 의료영상 위주로 구성되어 있어 인공지능 의료영상 시장에 속한다고 볼 수 있습니다. 따라서 해당 자료를 토대로 의료 인공지능 솔루션 시장의 규모를 예측하면 다음 표와 같습니다.

【세계 의료 인공지능 솔루션 시장규모 예측 (2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 백만달러, 억원)

구분	2019	2020	2021	2022	2023	CAGR

의료인공지능
솔루션시장규모(달러기준)	384.7	560.3	814.8	1,182.7	1,714.1	44.8%

환율(원화/달러)	1,180.05

의료인공지능솔루션시장규모(원화기준)	4,539.65	6,611.82	9,615.05	13,956.45	20,227.24	44.8%

주) 환율은 한국은행의 2020년 평균 환율인 1,180.05원 가정(다) PACS 시장한국보건산업진흥원의 '보건산업브리프 의료기기품목시장통계 Vol. 59' 보고서에 따르면 세계 PACS 시장은 연 평균 5.64% 대로 성장하여 2021년에 약 34.6억 달러 규모를 형성할 것으로 전망했습니다. 연 평균 44.8%로 성장하는 인공지능 의료영상 시장에 비해서는 상대적으로 낮은 성장률이지만, 지속적으로 성장할 것으로 판단됩니다. 특히 인도 및 중국과같은 신흥국을 중심으로 작은 병원과 진단 센터에서 주로 사용하는 MINI PACS 및 250~500개 병상을 보유한 병원과 진단센터에서 주로 사용하는 Mid-end PACS가 빠르게 성장할 전망입니다. 위 보고서의 2019년~2021년 시장규모 및 연 평균 5.64%의 CAGR 자료를 토대로 2023년까지의 시장 규모 예측을 정리하자면 다음 표와 같습니다.

【세계 PACS 시장규모 예측 (2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 억달러, 억원)

구분	2019	2020	2021	2022	2023	CAGR

PACS
시장규모
(달러기준)	30.9	32.7	34.6	36.6	38.6	5.64%

환율(원화/달러)	1,180.05

PACS
시장규모
(원화기준)	36,463.55	38,587.64	40,829.73	43,132.53	45,565.20	5.64%

출처) 한국보건산업진흥원, 보건산업브리프 의료기기품목시장통계 Vol. 59, 2018년

주) 환율은 한국은행의 2020년 평균 환율인 1,180.05원 가정

(라) 당사가 접근할 수 있는 유효시장 규모의료 인공지능 플랫폼 시장, 의료 인공지능 솔루션 시장, PACS 시장의 규모를 더한 당사의 유효시장 규모는 다음 표와 같습니다.

【의료 인공지능 시장 중 당사의 유효시장 규모 예측(2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 억원)

구분	2019	2020	2021	2022	2023

의료인공지능
플랫폼시장규모	4,574.53	5,998.14	7,922.34	10,554.93	14,199.55

의료인공지능솔루션시장규모	4,539.65	6,611.82	9,615.05	13,956.45	20,227.24

PACS시장규모	36,463.55	38,587.64	40,829.73	43,132.53	45,565.20

총시장규모	45,577.73	51,197.59	58,367.11	67,643.91	79,991.99

다. 경쟁 현황(1) 시장 경쟁 상황(가) 경쟁 형태

당사가 속한 의료 인공지능 시장은 이제 성장 단계에 접어든 시장입니다. 현재 형성되어 있는 한정된 파이를 차지하기 위한 경쟁보다는 아직 표면화되지 않은 잠재수요를 발굴하기 위해 업체별로 타깃 고객층 및 질환, 제품 수익구조 등 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임이 다수 발생하고 있습니다.

특정 질환에 대한 주도권을 선점하고자 소수의 질환의 인공지능 제품 개발에 매진하는 사업모델을 구축하는 기업이 있는 한편, 질환 외 인공지능 제품 개발로 사업을 확장하는 기업도 존재합니다.

당사는 다질환 커버에 대한 시장의 수요 및 의료인의 자체 인공지능 연구개발에 대한 수요를 포착해 당사 자체 개발과 의료인 개발을 병행한 독자적인 Two-track 사업모델 구축 및 선순환 구조 형성에 집중하고 있습니다.

업체별로 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임 외에도 의료시장의 글로벌 대기업과 인공지능 스타트업 간 협업도 증가하고 있습니다. 기존 의료 시장의 글로벌 대기업은 인공지능전문 기업과의 협업을 통해 인공지능 역량을 강화해 향후 성장 가능성이 높은 의료 인공지능 시장의 주도권을 쥐고자 합니다. 한편 인공지능 스타트업은 인공지능에 대한 전문성을 바탕으로 의료 시장 안착을 위해 대기업의 인프라를 활용하고자 하는 유인이 있어 시너지 확보 차원에서 협업 사례가 증가하고 있습니다.

병원 내 인프라를 보유한 PACS 업체와 인공지능 제품을 보유한 인공지능 업체 간 협업이 대표적인 예로, 당사 또한 이러한 움직임에 맞추어 국내 주요 PACS 업체와의 소프트웨어 공급 계약 및 업무 협약을 통한 협업을 진행하고 있습니다. 또한 당사는 제약 분야의 글로벌 기업인 Novartis Korea와 2020년부터 인공지능 공동연구개발을 진행하는 등 글로벌 기업과의 협업을 통한 시너지 형성에 힘쓰고 있습니다.

(나) 진입 장벽

의료 인공지능 시장은 인공지능 학습을 위한 선결조건으로 양질의 데이터 취득 역량이 필요하며, 의료기기인 인공지능 제품을 상용화하기 위해 식약처의 인허가를 필수적으로 받아야 하는 특성상 개발 시 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 또한 의료인의 수요를 충족할 수 있는 제품을 개발하고 고도화하기 위해 의료인과의 긴밀한 관계를 유지하며 피드백을 받아야 하므로 인적 네트워크가 필요합니다. 위 기재한 데이터, 개발 시 비용 및 기간, 인적 네트워크와 함께 지식재산권을 통한 기술보호 등이 의료 인공지능 시장의 주요한 진입장벽으로 작용합니다.

【의료 인공지능 시장의 주요 진입장벽】

진입장벽 요인	설명

데이터	인공지능 학습의 성능을 높이기 위해서는 양질의 데이터 확보가 필요합니다. 데이터 확보를 위한 의료 및 정부 기관과의 협업 관계 구축 및 투자 비용 등이 진입장벽으로 작용합니다.

개발시 비용및기간	인공지능 의료기기 개발 시 인공지능 기술 개발, 백엔드와 프론트엔드 기술개발, 병원 내 시스템과의 연계 기술개발 등 다양한 개발 범위를 커버할 수 있는 경험 많은 개발인력 채용과 운영을 위한 비용 투자가 필요합니다. 또한 개발 이후에도 의료기기 특성상 상용화를 위해 식약처 인허가를 획득에 따르는 비용 및 기간 또한 소요된다는 점이 시장의 주요 진입장벽으로 작용합니다.

인적 네트워크	의료 인공지능 제품의 고도화를 위해서는 실제 사용자의 요구 반영과 편의성 증진이 필요하며, 이를 달성하기 위해서는 끊임없는실사용자 의견 청취와 피드백이 필요합니다. 주요 사용자인 의료인 및 병원과의 긴밀한 관계를 유지하는 것이 의료 인공지능 시장의 진입장벽으로 작용합니다.

지식재산권	인공지능 시장에 먼저 진출한 회사들이 의료 인공지능 기술 관련특허 등 지식재산권을 확보하고 있습니다. 이러한 특허는 의료 인공지능 시장의 신규 진입 기업의 기술 개발과 활용 시 진입장벽으로 작용할 수 있습니다.

당사의 경우 의료 인공지능 도입 초창기인 2015년부터 인공지능 개발을 진행해 온 경험으로, 다년간에 걸친 집중적인 기술 개발을 마쳐 제품을 출시했습니다. 해당 기간동안 축적한 인적 네트워크와 데이터 취득역량 및 의료 인공지능 솔루션(DEEP:AI) 개발 과정에서 확보한 지식재산권, 그리고 개발비용을 감소시키고 개발 시간을 단축할 수 있는 인공지능 효율화 툴(DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS)을 통해 후발주자와의 격차를 더욱 벌리고자 합니다.(2) 경쟁업체 현황당사는 Two-track 사업을 통해 궁극적으로 인공지능 의료기기를 개발하고 상용화한다는 점에서 인공지능 의료기기를 개발하는 업체를 주요 경쟁업체로 볼 수 있습니다. 국가별 주요 경쟁업체는 다음 표와 같습니다.【의료 인공지능 시장의 주요 경쟁업체】

경쟁업체명	국가	주요 제품

루닛	한국	흉부질환, 유방암 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

뷰노	한국	골연령, 안저질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

제이엘케이	한국	뇌질환 등 인공지능 의료기기 및 데이터 가공 플랫폼 개발 및 보유

코어라인소프트	한국	폐질환 등 인공지능 의료기기 및 의료영상 전송/조회/출력용 의료기기 개발 및 보유

Arterys	미국	심혈관, 폐결절 등 인공지능 의료기기 개발 및 솔루션을 판매하는 마켓플레이스 보유

aidoc	이스라엘	뇌질환, 골절 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

ContextVision	스웨덴	X-ray, MRI, 초음파영상 화질개선 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

iCAD	미국	유방암 인공지능 의료기기와 뇌질환 등 치료용 의료기기 개발 및 보유

Infervision	중국	폐결절, 골연령 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

LPixel	일본	뇌질환, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

Zebra Medical Vision	이스라엘	심혈관, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유