제이엘케이 반기보고서 (2021.06)
7. 기타 참고사항

(1) 사업부문별 현황 가. 인공지능 기반 의료영상 진단 플랫폼 사업 "AIHuB"

(산업의 특성)

여러 산업분야에서 인공지능을 활용하여 문제를 해결하는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있습니다. 그 중에서 당사가 영위하는 의료 인공지능 산업은 헬스케어 산업의 디지털화를 주도하며 기존 의료 시장 내 의료 프로세스, 의료기기, 의료 플랫폼 등광범위한 영역에서 다양하게 적용되며 헬스케어 산업의 패러다임을 변화시켜가고 있습니다. 의료 영상, 임상 정보 등 복합적인 데이터를 활용한 환자 진단이 가능하고, 인공지능 기반의 빅데이터 분석을 통한 임상시험 결과 도출 등 기존의 사람 중심의 의료기술이 인공지능 중심의 의료기술로 변화되어 가고 있는 추세입니다. 인공지능의 다양한 인식 기술을 의료기기에 접목하는 것은 판독 정확성을 높이고, 질병 예측 및 예방 등 새로운 가치 창출에 기여할 수 있습니다. 또한 인공지능 기반 의료기기는 기존 의료기기와 비교하여 진단 성능과 업무 효율을 크게 개선할 수 있습니다. 글로벌 인공지능 헬스케어 시장은 인공지능 기술의 발전과 더불어 의료 빅데이터의 급격한 축적 및 저장, 분석 비용의 감소, 각국 정부의 적극적인 지원 및 헬스케어 기업들의 공격적인 투자 등으로 인하여 매우 빠른 속도로 급성장하고 있습니다.(산업의 성장성) 2017년 식약처에서 '빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기 허가 심사 가이드라인'이 발표되면서 인공지능 기반 의료기기의 품목별 등급이 정의됐으며 이어 '인공지능 의료기기의 임상유효성 평가 가이드라인'이 발표되면서 유효성을 평가하기 위한 방안이 마련된 후 인공지능을 활용한 의료기기들이 시장에 등장하면서 국내 인공지능 의료진단 시장이 형성되고 있습니다. 2019년말 인공지능 기반 의료기술(영상의학 분야) 급여 여부 평가 가이드라인이 발표되었고 조만간 이러한 제도적 기반과 세계적인 흐름에 맞추어 인공지능을 활용한 의료진단기기에 대한 보험수가를 적용 받는 사례가 나올 것으로 예상되며, 이에 따라인공지능을 활용한 의료기기 및 진단 시장이 급격하게 성장할 것으로 예상됩니다. 국내 의료 시장은 세계 상위권에 속하는 보건 의료 수준을 가지고 있습니다. OECD Health Statistics 2020에 따르면 1인당 외래진료 횟수 연간 17회로 OECD 국가 중 최다로 회원국 평균(6.8회)의 2.5배이며, 인구 1,000명당 총 병상 수 12.4병상으로 일본(13개 병상)에 이어 2위를 차지하고 있습니다. 또한 MRI 장비 및 CT 스캐너 등 첨단의료기기 보유 대수 또한 OECD 국가 중 상위권을 기록하고 있습니다. 국내의 이러한 선진화된 의료 시스템과 인프라 대비, 한국보건사회연구원의 연구에 따르면 2030년까지 의사가 약 7,600명 부족할 것으로 예상됩니다. 현재에도 국내에서는 심야시간대에 응급 판독을 전문적으로 수행하는 응급전문 판독의가 전체 판독의 3,700명 중 10명 밖에 되지 않은 실정이기에 이를 보완하기 위해 인공지능 의료 기기 도입에 대한 니즈는 계속 증가할 것으로 예상됩니다. 그리고, 2020년 5월부터 시행된 의료기기산업 육성 및 혁신의료기기지원법, 디지털 뉴딜 10대 대표 과제 중 하나인 인공지능을 활용한 스마트 의료 인프라 구축 등 국가 차원에서 제도적인 지원을 집중하고 있는 만큼, 의료분야의 문제를 해결할 수 있는 제품을 선보이는 소수의 선도 기업을 중심으로 국내 인공지능 의료 시장은 지속 성장할것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 인공지능이 접목된 의료 시장은 관련 산업의 성장 가능성에 대한 기대와 향후 그에 따른 정부 및 민간 기업들의 투자 증가로 지속적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 특히 전 세계 각국 정부들은 차세대 주력 산업으로 4차 산업인 인공지능 분야에서 주도권을 쥐고 세계 시장을 선점하기 위하여 적극적으로 지원 정책을 발표하고 관련 산업을 육성하고 기업들을 지원하고 있습니다. 과학기술정보통신부의 2018년 11월 자료에 따르면 미국은 지속적인 장기투자를 통해 기초 원천 기술을 확보하고 인공지능 핵심 기술개발과 인재양성에 주력할 것이라고 밝혔고, 이에 미국의 인공지능 의료 기업인 HeartFlow, Butterfly Networks 등은 유니콘(Unicon) 기업으로서 그 가치를 인정 받았을 뿐만 아니라 본격적인 매출을 만들어내고 있습니다. 유럽연합(EU)의 경우 영국은 업무 효율성 및 생산성 증대를 위한 혁신 수단으로 인공지능의 중요성을 인식, 공공 및 민간영역의 연구개발 투자를 확대할 것이라고 발표하였고, 프랑스는 인공지능 산업을 국가 전반의 혁신 기회로 인식하여 2022년까지 총 15억 유로를 투자할 계획을 수립하는 등 인공지능 산업에 적극 투자 확대를 추진 중에 있습니다. 이처럼 세계 주요 국가들을 선두로 4차 산업혁명 시대를 주도하기 위한 인공지능 산업에 대한 정책적인 지원이 활발히 모색되고 있는 상황이며, 개발도상국 및 저개발 국가 등 의료 낙후 지역의 경우 의사 수 및 의료 인프라의 절대적인 부족 등 열악한 의료 환경에 따라 인공지능 의료기기 도입 및 활용에 대한 기대가 매우 높아지고 있는 상황인 만큼 인공지능 의료 시장을 포함한 인공지능 전 시장은 향후 급성장할 것으로 전망됩니다.(경기변동 특성) 인공지능 의료 분야의 산업은 타 산업에 비해 계절적 수요의 변동이나 경기변동에 따른 영향이 거의 없다고 할 수 있습니다. 다만 인공지능 기반의 의료 솔루션의 경우 의료 인력의 부족과 오진율의 증가 그리고 인공지능에 대한 각국 정부의 정책적인 지원과 민간 분야의 투자 그리고 인공지능 도입에 대한 기대 등으로 급격하게 수요가 증대될 것으로 예상됩니다. 과학기술정보통신부의 자료에 의하면 인공지능 기술은 위와 같이 1956년에 처음 그 개념이 정립되었지만 2010년대부터 인공지능 딥러닝 알고리즘이 활용되기 시작하였습니다. 전 세계적으로 인공지능 기반의 기술을 활용한 솔루션과 제품이 시장에 등장하는 단계로 당사의 주요 생산 제품인 인공지능 기반 의료 솔루션은 제품의 라이프사이클 상에서 도입기에 해당됩니다.(시장여건)의료기기 산업은 인간의 생명과 건강에 관련된 제품을 생산하는 산업으로서 의료기기의 안전성 확보를 위해 각국 정부가 엄격하게 규제하는 특성을 지니고 있습니다. 이에 따라 새로운 의료기기를 개발한 후 판매하기 위해서는 제품에 따라 상이하지만 정부에서 관리하는 임상시험, 기술문서 심사, GMP, 의료기기 허가 등의 단계를 거친후에야 시장에 진출할 수 있어 신규 진입자들의 시장 진입을 어렵게 하며 시장 진입까지의 긴 시간을 소요하게 합니다.또한 의료정보 빅데이터 활용은 질병 치료, 질병 예방 의료서비스 질 향상 및 의료비용 절감 등 향후 사용가치를 더욱 증가시킬 것으로 예상하지만 그 어느 분야보다도 개인의 민감한 정보를 많이 담고 있어 개인정보 침해, 개인정보 보호에 있어 이를 취급하는 병원 등의 기관은 해당 법과 법에 기반한 자체 보호 규정으로 사용을 엄격하게 제한하고 있습니다. 의료법뿐 아니라 개인정보보호법, 생명 윤리법 등에 구속받으며 이런 법에 기반하여 각 기관에 설치되어 있는 기관윤리심의위원회(IRB) 심의를 통과해야만 데이터를 활용할 수 있어 데이터 사용에 제한을 받거나 데이터를 활용하는데 까지의 시간과 비용이 많이 소요됩니다. 반면 복잡한 허가 프로세스와 데이터 활용에 대한 제한 등은 산업의 성장을 더디게 할 수 있다는 판단하에 정부는 의료기기 산업분야를 육성하기 위해 지난 2018년 7월 "의료기기 규제혁신 및 산업육성 방안"을 발표하였고 후속조치로 의료기기산업 육성을 위한 근거법인 "의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법"이 2019년 국회 본회의를 통과하였고, 2020년 5월 1일부로 시행되고 있습니다. 해당 법안의 주요 내용은 다음과 같습니다. - 보건복지부는 적극적으로 연구개발에 투자하는 기업을 혁신형 의료기기 기업으로 인증: 국가연구개발사업 우대, 연구시설 건축 특례, 각종 부담금 면제 등 다양한 지원으로 기술경쟁력 강화를 통한 의료기기산업 육성 추진 - 식품의약안전처는 기존의 의료기기에 비해 안전성, 유효성이 현저히 개선된 의료기기를 보건복지부와 협의하여 혁신의료기기로 지정: 혁신의료기기는 단계별로 심사할 수 있도록 하고, 다른 의료기기에 비해 우선 심사하는 등 신속히 제품화하여 새로운 의료기술을 활용한 치료 기회를 국민에게 빠르게 제공- 혁신의료기기 소프트웨어 제조기업 인증제 도입: 허가 시 제조 및 품질관리체계 평가자료 등의 중복자료 제출 면제, 임상시험심사위원회의 계획승인을 받아 임상시험을 실시하도록 절차 개선 의료기기 산업의 인증/허가제도와 데이터 활용에 따른 의료정보보호 등으로 인공지능 진단 분야는 타산업에서와 달리 시장 신규 진입자에게 높은 진입장벽으로 작용될 수 있지만 반면에 이 분야에 진입한 기업들에게는 정부차원의 혁신의료기기 육성책에 따라 규제혁신 및 산업육성 지원의 혜택의 수혜 대상이 될 것으로 전망됩니다.(시장 점유율)현재 당사가 영위하고 있는 인공지능 의료 산업은 이제 막 도입기에 진입하고 있는 산업으로 객관적인 시장점유율 자료는 존재하지 않는 실정이며, 경쟁회사별 시장점유율의 합리적 추정이 곤란하여 시장점유율의 기재를 생략합니다.(회사의 경쟁력) 현재 인공지능 기반 의료 시장은 초기 시장으로서 다양한 업체가 시장 진입을 시도하고 있습니다. 하지만 인공지능 알고리즘 개발 및 신뢰성 있는 학습데이터 확보와 함께 관련 법규에 따른 임상시험과 그에 따르는 인증 획득에 높은 진입장벽이 존재하는시장 특성상 초기에 전략적으로 시장 선점이 매우 중요합니다.당사는 자체 보유한 인공지능 알고리즘과 영상 처리 원천기술을 바탕으로 인공지능 기반 의료영상 진단 올인원 플랫폼인 "AIHuB"를 개발하여 이를 통해 전 세계 최다인 37개 의료 분석 솔루션을 제품화하여 사업을 진행하고 있습니다. "AIHuB"는 8종의 의료영상 장비(MRI, CT, X-ray 초음파등)에서 촬영된 다양한 의료영상을 인공지능으로 분석하는 플랫폼으로서, 14개의 전 신체 부위를 대상으로 37개의 인공지능 의료 분석 솔루션으로 구성되어 있습니다.당사는 2018년 8월 국내 최초로 식품의약품안전처로부터 3등급 의료기기 허가 획득(인공지능 뇌졸중 진단 솔루션 (JBS-01K)을 시작으로 전 세계(한국, 유럽연합(EU), 동남아, 호주, 뉴질랜드 등)에 49개의 인허가를 획득하였습니다.또한 37개의 인공지능 의료 분석 솔루션 중 뇌졸중 토탈 솔루션인 UNISTRO(11개 솔루션으로 구성)과 전립선암 토탈 솔루션인 UNIPROS(2개 솔루션으로 구성)는 당사만이 가지고 있는 전 세계 유일한 인공지능 솔루션 제품입니다. 당사의 인공지능 의료 솔루션 제품은 솔루션 자체로 판매되거나, 기존 의료영상 의료기기에 탑재하여 판매되고 있습니다.또한 당사의 37개 의료 분석 솔루션 제품은 인텔의 오픈비노(OpenVINO) 기술을 적용하여 개발되었기 때문에, 경쟁사와 달리 어떤 저 사양의 컴퓨터 환경에서도 쉽게 사용할 수 있도록 제품화가 되어 있으며, 그 중 폐질환 분석 솔루션(HandMed)의 경우이동형 X-ray 카메라와 결합하여 휴대가 가능하도록 설계되어 진단장비, 의료인력 등이 부족한 국가와 세계의 오지 등에서 언제나 손쉽게 활용이 가능한 장점을 가지고 있습니다. 나. 원격 인공지능 헬스케어 플랫폼 사업 "Hello Health" (www.hellohealth.ai) 3.jpg 원격 인공지능 헬스케어 플랫폼 사업 "Hello Health" (산업의 특성)원격 의료 시장은 정보통신기술(IT)을 활용하여 의료진과 환자간 비대면 의료정보 전달, 비대면 진료 등이 주가 되어, 의료 시장으로 고령화 심화 및 만성질환자 확대 등 사회환경 변화에 따라 전 세계 주요 국가들에서 이미 시작된 시장입니다. 또한 스마트폰, 웨어러블 디바이스 등의 발달과 의료기기의 디지털화 등에 따라 시장은 매년 더욱 확대되고 있으며, 최근 코로나19의 확산으로 비대면 시대가 "뉴노멀"로자리 잡음에 따라 원격의료(비대면진료)에 대한 규제도 완화되어가는 추세 입니다. (산업의 성장성)국내에 비해 규제가 비교적 빠르게 완화된 미국의 원격 의료시장의 경우, 이미 의사간 원격 협진과 환자 원격 모니터링, 디지털 이미지 전송 등 원격의료 서비스 수요가 가파르게 증가하고 있습니다. 최근 코로나19로 인하여 비대면 의료시장은 더욱 더 빠르게 성장하고 있는 바, 코로나19 대응을 위한 긴급 예산 중 원격 의료 서비스를 보장하는데 약 5억 달러의 예산이 배정되었습니다. IBIS WORLD에 따르면 미국의 원격의료 시장규모는 지난 5년간 연평균 34.7%의 폭발적 성장을 지속하였으며, 2024년까지 37억 달러를 기록할 것으로 전망되고 있습니다. 일본 또한 2015년 비 방문진료를 허용하였고, 2018년부터는 이에 대하여 보험수가도 적용하고 있습니다. 국내에서도 코로나19로 인하여 원격의료허용에 대한 기대감이 높아지고 있는 상황입니다.(경기변동 특성)원격 인공지능 헬스케어 산업은 타 산업에 비해 계절적 수요의 변동이나 경기등에 따른 영향이 거의 없다고 할 수 있고, 코로나 19에 의한 전세계의 팬데믹 이후 크게 성장할 산업분야 입니다. (시장여건)원격의료를 포함하는 스마트 의료 사업은 감염병 위험으로부터 의료진과 환자를 보호하고 의료 편의를 제고하는 디지털 기반 의료 사업입니다. 정부는 스마트 병원을 통하여 실시간으로 입원환자 모니터링 및 의료기관간 디지털 기반으로 협진을 가능하게 하여 인공지능 정밀 진단 소프트웨어 실증을 추진하겠다고 밝혔습니다. 또한 감염병 대응, 국민 편의 제고 등을 위해 보건복지부를 중심으로 의료계 등과 충분한 논의를 거쳐 비대면 진료 제도화를 추진하겠다고 하였고, 스마트 의료 인프라 확충을 통한 비대면 진료 서비스의 기반을 구축을 위해 2025년까지 2,000억원을 투자 할 예정이라고 밝혔습니다. 이미 코로나19로 인하여 한시적으로 허용이 되었던 전화 의료상담 및 처방은 임시 허용 3개월만에 17만건을 넘겼으며 코로나19 사태 장기화에 따라 전화상담 및 처방건수는 가파르게 증가하고 있는 상황으로 국내 또한 점차 원격의료 시장의 범위가 넓어지고 있는 상황입니다.(시장 점유율)현재 당사가 영위하고 있는 원격 인공지능 헬스케어 플랫폼 산업은 이제 막 도입기에진입하고 있는 산업으로 객관적인 시장점유율 자료는 존재하지 않는 실정이며, 경쟁회사별 시장점유율의 합리적 추정이 곤란하여 시장점유율의 기재를 생략합니다. (회사의 경쟁력)당사의 원격 인공지능 기반 헬스케어 플랫폼 제품인 "Hello Health"는 이용자 개인의 건강관리를 위한 다양한 정보 제공부터 개인이 직접 자신의 의료 영상을 저장 및 관리하는 기능을 포함하고 있으며, 당사의 인공지능 기반 의료영상 진단 플랫폼인 "AIHuB"와 완벽한 연계가 가능합니다. 또한 "Hello Health"는 모바일과 웹 기반의 플랫폼으로서 환자는 개인의 의료 영상 및 기본 문진표 등을 기반으로 원격 진료 서비스를 제공 받을 수 있습니다. 환자가 자신의 개인 의료 영상 등을 당사의 인공지능 기반 의료영상 진단 플랫폼인 "AIHuB"를 통해 인공지능 분석을 요청하고 원격 진료를 요청하면, 의료진은 인공지능 영상 판독 결과 리포트를 활용하여 원격 진료 서비스를 수행하는데 보다 정확한 기술적 도움을 받을 수 있습니다. 당사는 원격 진료 서비스 사업을 위해 인공지능 의료 영상 솔루션 업계 최초로 2020년 7월 6일 식품의약품안전처로부터 유헬스케어게이트웨이 인허가를 획득하는 등 본격적인 사업화 작업을 진행 중에 있으며, 클라우드를 활용하여 미국, 일본, 중국, 독일 등 원격 의료가 허용된 국가는 물론, 의료 인력이 부족한 의료 낙후 지역에까지 전 세계를 대상으로 비즈니스를 전개할 예정입니다. "유헬스케어 게이트웨이(U-healthcare gateway)"는 원격진료를 위해 "유헬스케어 의료기기(의료기관 외 장소에서 개인의료정보를 측정.수집 의료기관에 전송.저장)"에서수집된 생체정보를 유무선 기술을 통해 수집해 서버로 중계하는 기기나 소프트웨어를 말합니다. 또한, 당사는 2021년 5월 31일 부로 "재외국민 대상 비대면 진료 규제샌드박스" 임시허가를 취득하였습니다. 이에 따라 해외에 있는 재외국민에게 고국의 의료서비스를 인공지능과 함께 받을 수 있도록 서비스 할 수 있습니다. 다. 인공지능 토털 데이터 매니지먼트 플랫폼 사업 "Hello Data" (hellodata.com) 4.jpg 인공지능 토털 데이터 메니지먼트 플랫폼 사업 "Hello Data" (산업의 특성) 데이터산업은 데이터의 효과적인 생산, 수집, 처리, 분석, 유통, 활용 등을 통해 가치를 창출하는 상품과 서비스를 생산, 제공하는 산업으로 정의 될 수 있습니다. 4차 산업혁명의 진전에 따라 데이터는 기업의 핵심 경영자산으로 각광 받고 있으며, 디지털화된 무형의 정보와 지식 데이터를 통해 산업 발전을 가속화 할 수 있습니다. 정부는 데이터3법 (개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법)의 개정 등 각종 지원을 통해활발하고 체계적인 데이터의 수집 및 제공을 독려하고 있으며, 데이터 산업을 신성장의 핵심 3대 축의 하나로 선정하여 적극 지원하고 있습니다.(산업의 성장성)최근 정부는 디지털 뉴딜을 공표하여, D.N.A (Data, Network, AI) 생태계 구축을 위하여 2025년까지 총 사업비 38.5조 원을 투자할 예정임을 밝혔고, 특히 데이터 댐을 10대 대표 과제 중 하나로 선정하여 데이터 경제를 적극 지원 및 가속화 하겠다는 계획을 발표하였습니다. 또한 시장 조사업체 IDC 발표에 따르면 국내 빅데이터 및 분석 시장도 연평균 11.2%성장하여 2023년까지 2조 5,692억 원 규모의 시장을 가질 것으로 예상하였고, 기업 및 공공기관 등 모든 산업 분야에서 비즈니스 혁신 및 인사이트 도출을 위한 데이터 활용의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있는 상황입니다.해외 데이터 시장도 지속적인 성장세를 기록할 것으로 전망됩니다. IDC 발표에 따르면 세계 데이터 시장규모는 2022년까지 2,600억 달러로 성장할 예정으로, EuropeanData Market Monitoring Tool, IDC The Lisbon Council의 2019년 리포트에 따르면 2020년에서 2025년까지 연평균 성장률은 6.4%로 예측되어 2025년 유럽연합의 데이터 시장규모는 1,199억 달러까지 성장할 것으로 전망되었습니다. (경기변동 특성)데이터 산업은 타 산업에 비해 계절적 수요의 변동이나 경기 변동에 따른 영향이 거의 없다고 할 수 있습니다. 다만 데이터 산업은 인공지능 및 디지털 산업에 대한 각국정부의 정책적인 지원과 민간 분야의 투자 그리고 시장의 기대 등으로 급격하게 수요가 증대될 것으로 예상됩니다.(시장여건) 데이터 산업은 데이터 3법의 개정안 통과 및 디지털 뉴딜 사업 진행 등 정부가 적극적으로 나서서 성장을 주도하고 있는 시장입니다. 데이터 3법(개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법) 개정안은 개인을 식별 할 수 없도록 안전하게 처리된 가명정보의 개념을 도입하여 새로운 서비스나 기술, 제품등을 기업이 개발하고 신사업을 전개 할 수 있게 되었습니다. 데이터 3법의 주요 내용은 다음과 같습니다. - 개인정보보호법 개정안: 개인정보 관련 개념을 가명 혹은 익명정보로 구분한 후 가명정보를 통계 작성 연구, 공익적 기록보존 목적으로 처리할 수 있도록 허용. - 정보통신망법 개정안: 다수의 법에 중복되어 있던 개인정보 관련 법령과 여러 관계부처로 나누어진 감독기구를 정리하여 혼란을 해결. - 신용정보보호법 개정안: 가명 조치한 개인신용정보를 빅데이터 분석 및 이용의 법적 근거를 명확히 마련. 이에 은행, 카드사, 보험사 등 금융 분야에 축적된 데이터를 분석 및 이용해 금융상품을 개발하고 다른 산업 분야와의 융합을 통해 부가가치 창출데이터 3법 개정안이 통과됨에 따라 그동안 개인정보보호법에 묶여 제한되고 있던 데이터의 공개와 데이터 간 융합 및 처리로 증가되어 활용되는 데이터 사이즈는 매우커지리라 예상됩니다. 데이터 양과 처리량이 늘어날수록 고품질의 데이터에 대한 수요 또한 늘어 날 것입니다. 뿐만 아니라, 생성하고자 하는 데이터와 처리되어야 할 데이터 양이 늘어나면서 데이터 처리와 관리 속도에 대한 수요도 늘어날 것이라 전망됩니다. 이로 인하여 개인이 자신의 정보를 적극적으로 관리 및 통제하여 능동적인 정보이용 주체가 될 수 있게 하는 마이데이터 사업에 대한 근거 또한 마련되었습니다. 또한 디지털 뉴딜 사업을 통해 정부는 경제의 패러다임 전환을 추진중이며 비대면 산업의 성장과 디지털 경제로의 전환을 가속화 하고 있는 상황입니다. D.N.A. 생태계 강화를 위하여 다양한 데이터의 구축, 개방 활용 등을 준비하고 있으며, 전 산업에 걸쳐서 인공지능 및 디지털 전환을 가속화 하고 있습니다. 특히 2025년까지 데이터의 수집, 가공, 거래, 활용 기반을 강화하는 데이터 댐 사업에는 18.1조원을 투자할 것이라고 밝히는 등 데이터 산업에 대한 시장 여건은 아주 좋은 상황입니다. 참고로 데이터 산업은 선진국에서는 이미 시작된 비즈니스로 미국 아마존(Amazon)의 경우 2005년부터 Mechanical Turk (MTurk)라는 크라우드소싱 데이터 플랫폼을 운영 중에 있습니다. (회사의 경쟁력)당사는 인공지능 기반 의료영상 진단 플랫폼인 "AIHuB”를 개발하면서 다양한 의료 영상을 분석 및 노하우를 축적해왔고, 이를 기반으로 확보한 인공지능 원천 알고리즘기술과 빅데이터 수집 및 정제, 가공, 검증 기술을 바탕으로 인공지능 토털 데이터 매니지먼트 플랫폼 사업, 즉 데이터 산업으로 사업영역을 확장하였습니다. 당사의 인공지능 토털 데이터 매니지먼트 플랫폼 제품인 "Hello Data"는 하나의 플랫폼으로부터 데이터 수집부터 가공, 분석이 전부 가능하며, 크라우드소싱을 통한 데이터 수집과 다양한 가공 서비스를 지원하는 통합 플랫폼으로 데이터와 인공지능을 연결하는 당사만의 혁신적인 기술입니다. 당사가 기존에 개발한 인공지능 알고리즘이 탑재되어 있으며, 의료, 자율주행 등 다양한 산업 분야에서 활용되어지고 있습니다. 인력을 이용하여 수동으로 작업하는 기존 업체들과 다르게 인공지능이 적용된 엔진을 활용하여 목적물을 자동으로 검출하고 표시하는 자동 어노테이션(Annotation) 기능을 활용할 수 있어 빠르고, 효율적인 빅데이터 처리 및 연산이 가능합니다. (2 ) 특허권 현황 (기준일 : 2021년 06월 30일) 구분 특허명 취득일자 출원국 특허권 딥러닝 알고리즘을 적용한 플렉서블 터치스크린 패널 미세 크랙 검출 장치 및 방법 2017.02.22 대한민국 특허권 심근 및 신경 세포용 소프트 하이드로겔 다점전극근육 및 신경 세포용 소프트 하이드로겔 다점전극 2017.03.09 대한민국 특허권 뇌졸중 진단 및 예후 예측 방법 및 시스템 2017.05.22 대한민국 특허권 유연성 기판의 전처리 및 인쇄 방법 및 이를 위한 시스템 2017.05.23 대한민국 특허권 인공지능 기반 의료기기의 임상적 유효성 평가 방법 및 시스템 2017.12.14 대한민국 특허권 인공지능 기반 의료용 자동 진단 보조 방법 및 그 시스템 2018.01.08 대한민국 특허권 뇌 영상 처리 방법과 이를 이용하는 임상 뇌 영상과 표준 뇌 영상의 매칭 방법 및 장치 2018.01.30 대한민국 특허권 임상 정보를 반영한 의료 진단 방법 및 이를 이용하는 장치 2018.05.08 대한민국 특허권 영상 변환 방법 및 장치 2018.08.24 대한민국 특허권 영상 처리 장치 및 방법 2018.08.24 대한민국 특허권 인공지능 기반 의료기기의 임상적 유효성 평가 방법 및 시스템 2018.12.11 대한민국 특허권 영상의 특징 및 맥락에 기초한 영상 분석 장치 및 방법 2018.12.18 대한민국 특허권 다중 객체 검출을 위한 영상 처리 장치 및 방법 2018.12.18 대한민국 특허권 영상 분석 장치 및 방법 2019.04.09 대한민국 특허권 뇌동맥류 병변의 특성을 이용한 중증도 및 예후 예측 방법 및 시스템 2019.04.25 대한민국 특허권 영상 분석 장치 및 방법 2019.06.11 대한민국 특허권 혈관투영영상을 이용한 뇌질환 진단 방법 및 시스템 2019.06.17 대한민국 특허권 영상 분석 장치 및 방법 2019.06.26 대한민국 특허권 암 영역 검출의 유효성 평가 장치 2019.06.28 대한민국 특허권 뇌병변 정보 제공 장치 및 방법 2019.06.28 대한민국 특허권 인공지능 기반 혈류 구간 분류 방법 및 시스템 2019.07.12 대한민국 특허권 3차원 자기공명영상과 다평면 혈관투영영상을 활용한뇌질환 진단 방법 및 장치 2019.08.21 대한민국 특허권 딥러닝 기반의 뇌출혈 및 뇌종양 병변 진단 방법 및 장치 2019.08.21 대한민국 특허권 FLAIR 기반 병변 검출과 현황 파악 방법 및 시스템 2019.09.03 대한민국 특허권 뇌혈관 질환 학습 장치, 뇌혈관 질환 검출 장치, 뇌혈관 질환학습 방법 및 뇌혈관 질환 검출 방법 2019.09.06 대한민국 특허권 영상 분석 장치 및 방법 2019.10.10 대한민국 특허권 영상 분석 장치 및 방법 2019.11.20 대한민국 특허권 머신러닝 기반의 관류 영상에서 동맥유입함수 및 정맥유출함수 영역 선정 방법 및 시스템 2019.12.27 대한민국 특허권 머신러닝 기반의 GRE 영상을 활용한 혈전 분류 방법 및 시스템 2019.12.27 대한민국 특허권 가상 3차원 심층 신경망을 이용하는 영상 분석 장치 및 방법 2019.12.24 대한민국 특허권 앙상블 학습 알고리즘을 이용한 인공지능 기반 진단 보조 시스템 2020.04.08 대한민국 특허권 병변 통합 학습 모델을 구축하는 장치와 방법, 및 상기 병변 통합학습 모델을 사용하여 병변을 진단하는 장치와 방법 2020.04.08 대한민국 특허권 인공지능 기반의 휴대용 보안영상 학습장치 및 방법 2020.04.09 대한민국 특허권 생성적 적대 신경망 기반의 의료영상 학습 방법 및 장치 2020.05.29 대한민국 특허권 골절 진단모델의 학습 방법 및 장치 2020.05.29 대한민국 특허권 인공지능 기반 의료기기의 임상적 유효성 평가 방법 및 시스템 2020.03.24 일본 특허권 암 영역에 대한 딥러닝 모델 학습 장치 및 방법 2020.08.27 대한민국 특허권 영상 분석 장치, 영상 분석 방법 및 기록 매체 2020.09.17 대한민국 특허권 인공지능 기반의 사용자 의료정보 분석 방법 및 시스템 2020.09.22 대한민국 특허권 영상 처리 장치 및 방법 2020.12.02 대한민국 특허권 인공지능 기반 PWI-DWI 미스매치 병변 추출 및 통합 평가 방법 및 시스템 2021.02.03 대한민국 특허권 뇌졸중 진단 및 예후 예측 방법 및 시스템 2020.02.09 미국 특허권 관상동맥 진단영상 학습장치와 방법, 및 상기 학습장치와 방법을 통해구축된 학습모델을 사용하는 유의한 관상동맥 협착 진단 장치 및 방법 2021.02.15 대한민국 특허권 가상 3차원 심층 신경망을 이용하는 영상 분석 장치 및 방법 2020.03.01 미국 특허권 말초동맥 진단영상 학습장치와 방법, 및 상기 학습장치와 방법을 통해구축된 학습모델을 사용하는 유의한 말초동맥 질환 진단 장치 및 방법 2021.03.09 대한민국 특허권 뇌졸중 진단 및 예후 예측 방법 및 시스템 2020.03.29 일본 (2) 환경, 보건 및 안전관련 및 품질관련 인증 현황 (기준일 : 2021년 06월 30일) 구분 의료기기제조 품질 당사인증 KGMP ISO13485:2016