뷰노 반기보고서 (2021.06)
2. 주요 제품 및 서비스

가 . 용 어 설명

용어	영문	해설

머신러닝	Machine Learning	인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법

딥러닝	Deep Learning	여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합

(데이터) 레이블링	(Data) Labeling /
Annotation	인공지능 알고리즘을 학습시키기 위한 정답지 또는 표준을 만드는 작업. 의료 인공지능에서는 의사들이 X-Ray 등 영상에 직접 병변을 표시하는 작업을 함

인공신경망	Artificial neural network	기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘

영상의학	Radiology	X선 촬영뿐만 아니라 전자기장, 초음파 등을 이용하여 신체 부위의 영상을 획득하여 질병을 진단하고 치료하는 데 이용하는 의학의 한 분야

의료영상	Medical image	영상의학에 추가하여 Funduscopy 를 포괄하는 의미로 사용

정량화	Quantification	의료영상에서 장기나 병변에 해당하는 크기, 부피 등을 측정하는 행위

모달리티	Modality	신체 장기에 대해서 측정하는 방법에 대한 구분개념. 예를 들어 흉부의 병변을 찾기 위하여 X-Ray 와 CT 또는 심전도 측정 등 다른 모달리티로 진단한다고 표현할 수 있음.

특이도	Specificity	질환이나 소견이 없는 사람이 검사를 받았을 때 음성 판정을 받는 비율

민감도	Sensivity	질환이나 소견이 있는 사람이 검사를 받았을 때 양성 판정을 받는 비율

인공지능 엔진	AI Engine	인공지능 알고리즘를 생성하고, 작동하도록 하는 기반 소프트웨어

AUROC	Area Under the Receiver Operating Characteristics	민감도와 특이도의 상관관계를 복합적으로 확인할 수 있는 그래프로서, 1에 가까울수록 높은 성능을 의미함

DICOM	Digital Imaging and Communications in Medicine	의료용 디지털 영상 및 통신 표준

SaMD	Software as a Medical Device	치료목적으로 쓰이는 소프트웨어로서, ‘하드웨어로서 의료기기의 일부가 아니며, 하나 이상의 의료적 목적을 수행하기 위해 사용되는 소프트웨어’로 정의함(FDA)

CAD	Computer Aided Diagnosis	인공지능 기반 컴퓨터 보조 진단 소프트웨어를 의미함

PACS	Picture Archiving and Communication System	의학영상정보시스템으로서 의학용 영상정보의 저장, 판독 및 검색 기능 등의 수행을 통합적으로 처리하는 시스템

EMR	Electronic Medical Record	환자의 임상진료에 관한 모든 정보를 데이터베이스로 처리하는 의료정보시스템

전사자	Medical Transcriptionist	의료진 음성으로 기록된 의무 기록, 처방전 등을 문서화하는 업무를 진행하는 인력 혹은 업무를 의미함

나. 제품 현황

당사의 제품은 ⑴ X-Ray, CT, MR, Funduscopy등의 장비에서 촬영된 데이터를 분석해 의료진의 의사결정을 돕는 의료영상 분야, ⑵ 조직 또는 세포검체 슬라이드에서 세포를 분석 및 계측하고, 환자의 예후 진단 결정을 보조하는 병리 분야, ⑶ Vital Sign, ECG 등 생체신호 데이터를 실시간 모니터링 및 분석해, 다양한 이상 징후를 탐지하고 예측하는 생체신호 분야, ⑷ 의료진의 음성을 인식하는 자동음성인식 기술로 의료문서를 작성하는 의료음성 분야 등 크게 4가지 영역으로 구분됩니다. 이중 의료영상과 병리 분야에서는 총 8개의 제품이 국내 및 유럽 인허가와 일본 인허가를 득하였고, 의료음성영역에서 음성솔루션 1건의 제품을 출시하였습니다. 대다수의 국내 인허가를 획득한 제품들은 임상시험을 기반으로 단순한 영상분석장치가 아닌 검출보조나 진단보조로 그 성능을 식약처로부터 인정받아 의료기기로서 허가 받은 제품들이며, 병리 분야와 생체신호 분야의 솔루션들이 식품의약품안전처 허가 절차를 진행하고 있습니다.

당사는 폭넓은 사업영역을 보유함과 동시에 각 제품에 대한 기술력 또한 세계 최고 수준을 유지하고 있습니다. 60편 이상의 세계적으로 권위를 보유한 임상학술지 또는 학술대회에 발표된 연구논문을 통해 자사 제품의 임상적 가치를 입증해왔으며, 전세계에서 인공지능 역량을 겨루는 대회에서도 최상위 성적을 꾸준히 유지하고 있습니다. 또한 제품들을 다수의 의료기관에 도입해 임상현장에서 근거를 축적하는 한편, 국내외 의료 시장에서 견고한 유통망을 보유한 다양한 의료 기업과의 파트너십을 통해 판매 시너지를 강화하고 시장 확대에 속도를 내고 있습니다. 이와 동시에 영상장비에 탑재 및 PACS, EMR 등 기존 의료 소프트웨어와의 연동 등을 통해 각 제품별 사업화 모델도 다각화하고 있습니다.

[당사 주요 제품 인허가 진행 현황]

제품군	기능	주요 제품	인허가 현황 (완료 시기)

의료영상	X-Ray, CT, MRI 및 Funduscopy 등 의료영상 기반 진단보조	VUNO Med-BoneAge
소아 수골 X-Ray 영상을 기반으로 표준 골연령 이미지와 비교하여 골연령 진단보조	국내(2018.05),유럽(2020.06) 일본(2020.10)

VUNO Med-Chest X-Ray
Chest X-Ray 영상 기반 5가지 주요소견/질환 판독 보조	국내(2019.08), 유럽(2020.06) 미국 FDA 510(k) 진행중

VUNO Med-LungCT AI
저선량 Chest CT내 폐결절 탐지 및 정량화	국내(2020.04)
유럽(2020.06) 일본(2019.12) 미국 FDA 510(k) 진행중

VUNO Med-DeepBrain
뇌 MR 영상의 뇌영역 분할 및 위축 정도 정량화	국내(2019.06), 유럽(2020.06)

VUNO Med-Fundus AI
안저 영상에서 12개 비정상 소견 탐지 및 판독 보조	국내(2020.04)
유럽(2020.06)

PROMISE-I
인공지능 기반 전립선 MR 영상 분석 보조	국내 (2020.12)

VUNO Med-DeepBrain AD인공지능 기반 치매진단 보조	국내 (2020.12)

VUNO Med - Dental AI인공지능 기반 치과 파노라마 영상 분석	국내 임상시험 진행 중

병리	디지털 스캐너, 현미경검사 기반 세포정량화 및 종양세포 등 검출	VUNO Med-PathQuant
인공지능 기반 디지털 스캔 세포 검체 슬라이드의 세포 정량화 및 바이오마커 분석 지원	국내 (2021년 6월)

VUNO Med-PathCG AI
위암병리 디지털 슬라이드 내 선암 및 위암 탐지 및 판독보조	국내 임상시험 준비중

생체신호	활력징후 및 심전도 등 시계열 생체신호 데이터 기반 진단보조 및 예측	VUNO Med-DeepCARS
5가지 생체 활력 징후를 데이터를 활용해 24시간 내 발생할 심정지 예측	국내 인허가 진행중

의료음성	음성인식기반 의료차트 자동작성	VUNO Med-DeepASR
실시간 음성 및 녹음파일을 인식하여 판독문 생성	국내 상용화 완료 (2018.08)

( 1) VUNO Med-BoneAge ① 제품개요 골연령 검사는 성장기 아동의 수골(손/손목 뼈) X-ray를 기반으로 시행되는 검사로서, 질병관리본부에 따르면 성장 잠재력을 예측해 최종 성인 신장을 예상하는데 중요한 척도로 알려져 있습니다. 최 근 자녀의 성장에 대한 관심이 높아짐에 따라 골연령의 검사 시행건수 또한 증가하고 있습니다. 이에 VUNO Med-BoneAge는 성장기 아동의 수골 X-ray 를 인공지능이 수골 엑스레이를 분석해 GP방식(Greulich-Pyle)에서 정의한 연령 구간(남자31개, 여자27개) 중 가장 유사한 골연령을 3순위까지 제시하고, 이를 기반으로 골연령 결과값(VUNO Score)을 제공해, 의료진의 진단을 돕는 제품입니다. 국내 소아청소년의 35.4% (2017년 기준)가 과체중 또는 소아비만을 겪고 있으며 소아비만의 경우 다양한 질병을 유발시켜 소아청소년의 발달을 지연시킵니다. 그 중 에서도 아이의 키는 소아비만과 밀접한 관련이 있으며, 한독에서 진행한 설문조사(2019)에 따르면 자녀의 체중이 정상범위가 아닐 경우 키 성장이 가장 걱정된다고 답한 비율이 50%나 차지하고 있습니다. 이는 자녀의 키 성장은 부모의 가장 큰 관심사이며, 키를 예측하기 위해 많은 부모들이 자녀와 함께 성장클리닉을 방문하고 있어, 인공지능 Bone Age 소프트웨어 시장은 계속 성장할 것으로 전망됩니다. ② 제품의 성능 가장 유사한 정도에 따른 최대 3순위까지의 예상 골연령을 사용자에게 제안하며, 모델이 골연령 측정에서 중 요하게 생각하 는 부위를 나타내는 Activation Map을 제공함으로써 사용자의 골연령 판독에 가이드라인을 제시합니다. 또한, 단순히 골연령만 제공하는 것이 아닌 환자의 골연령 , 현재 나이, 키 등 환자 정보를 바탕으로 예측 성장 키 등 환자에게 유용한 성장 정보를 담은 리포트를 제공해 의료진과 환자의 만족도를 높이고 있습니다.

VUNO Med-BoneAge가 제시하는 3가지 골연령 판독 값과 전문의들이 판독한 결과와의 일치도가 93.5%에 달했고, 판독시간은 최대 40% 감소했습니다. 이에 따라 의료진이 환자의 엑스레이 영상과 표준 자료를 일일이 비교해야 했던 과거의 골연령 평가 방법을 혁신해, 판독 효율을 대폭 향상시키고 의료진의 숙련도와 관계없이 일관성 있는 판독 결과를 제시할 수 있습니다.

(자료) Computerized BoneAge Estimation Using Deep Learning-Based Program: Evaluation of the Accuracy and Efficiency, AJR: 209, December 2017

③ 관 련 논문

발표연월	저널/컨퍼런스	논문명	저자

2016-11	RSNA 2017	A Comparative Study of Automatic Hand Bone Age Assessment Systems	Ji Hoon Kim, Hyun-Jun Kim, Kyu-Hwan Jung, Ilji Choi, Sangki Kim, Yeha Lee, Woo Hyun Shim, Jin Seong Lee, Hee Mang Yoon

2017-09	AJR	Computer-Assisted Program using Deep Learning Technique in Determination of Bone Age: Evaluation of the Accuracy and Efficiency	Jeong Rye Kim, Woo Hyun Shim, Hee Mang Yoon, Sang Hyup Hong, Jin Seong Lee, Young Ah Cho and Sangki Kim

2020-09	MICCAI 2020	Manifold Ordinal-Mixup for Ordered Classes in TW3-Based Bone Age Assessment	Byeonguk Bae, Jaewon Lee, Seo Taek Kong, Jinkyeong Sung, and Kyu-Hwan Jung

2021-06	European Radiology	Assessment of Rapidly Advancing Bone Age during Puberty on Elbow Radiographs using a Deep Neural Network Model	Kyung-Sik Ahn, Byeonguk Bae, Woo Young Jang, Jin Hyuck Lee, Saelin Oh, Baek Hyun Kim, Si Wook Lee, Hae Woon Jung, Jae Won Lee, Jinkyeong Sung, Kyu-Hwan Jung, Chang Ho Kang, and Soon Hyuck Lee

( 나) VUNO Med-Chest X-Ray

① 제품개요 Chest X-ray는 가장 빈번하게 행해지는 방사선 검사 중 하나지만, 대한공중보건의사협의회(2016)에 따르면 판독 난이도가 매우 높아 보건소 등 국가의료기관에서의 판독품질에 대한 문제가 지속적으로 제기되고 있습니다. 이에 따라 Chest X-ray의 판독품질 향상을 위해 원격판독업체 및 대학병원 및 보건소, 군병원, 개발도상국 병원 등 다양한 병의원 및 업체들에서 판독품질 개선 제품을 필요로 하고 있습니다.

VUNO Med-Chest X-ray 는 5가지 대표적인 흉부 소견 의 위치 및 심각도를 판독자에게 알려줌으로써 오진률 및 판독시간을 현저히 줄일 수 있습니다. ② 제품의 성능 5가지의 주요 흉부 X-ray 소견인 결절(Nodule/Mass), 경화(Consolidation), 간질성음영(Interstitial Opacity), 흉수(Pleural Effusion), 기흉(Pneumothorax)을 정상, 비정상 여부와 소견명을 확신도(%)와 함께 제공합니다. 각 소견들의 조합으로 더욱 많은 질병들(e.g., 결핵, 폐렴 등)을 찾아낼 수 있는 강점이 있습니다. 또한 의료진 선호도에 따라 소견 표시여부를 세팅할 수 있고, AP 및 PA 흉부 X-ray 촬영 방식 모두 포괄함으로써 의료현장에 최적화된 기능을 제공합니다. Chest X-ray의 특성상, 병원간 장비 제조사 간 편차가 심해 인공지능 진단 S/W의 성능에 편차가 있을 수 있으나, 2개 병원에서 촬영된 다른 데이터로 당사 제품의 성능을 평가해보았을 때, 유의미한 차이가 없었음이 확인되었습니다. 이러한 Multi-center study 결과는 당사의 제품이 다양한 병원 환경에서도 안정적인 성능을 보여줄 수 있다는 것으로 본 S/W의 큰 장점 중 하나로 꼽을 수 있습니다.

(자료) Deep learning-based automatic chest PA screening system for various devices and hospitals, RSNA 2018

또한 한 연구결과에 따르면 숙련도가 다른 평가자들로 구성된 세 그룹(영상의학 수련의, 비흉부 영상의학 전문의, 흉부 영상의학 전문의) 모두 뷰노메드 체스트 엑스레이™을 활용해 흉부 X-ray를 판독했을 때, 단독으로 판독했을 때보다 병변 및 영상 단위의 모든 지표에서의 진단 정확도가 유의미하게 개선되었고, 판독 시간은 평균 약 50% 감소하는 결과를 확인할 수 있습니다.

(자료) Jinkyeong Sung, MD et al., Added Value of Deep Learning based Detection System for Multiple Major Findings on Chest Radiographs: A Randomized Crossover Study, Radiology. 2021 Mar 23;202818.

③ 관 련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문명	저자

2017-09	CMMI 2017	False Positive Reduction by Actively Mining Negative Samples for Pulmonary Nodule Detection in Chest Radiographs	Sejin Park, Woochan Hwang, Kyu Hwan Jung, Joon Beom Seo, Namkug Kim

2018-11	RSNA 2018	Deep Learning-Based Automatic Chest PA Screening System for Various Devices and Hospitals	Woong Bae, Sejin Park, Kyu-Hwan Jung, Joon Beom Seo, Namkug Kim

2018-11	RSNA 2018	Deep Learning-Based Computer-Aided Detection System for Multiclass Multiple Lesions on Chest Radiographs: Observers’ Performance Study	Jooae Choe, Sang Min Lee, Kyunghee Lee, Kyu-Hwan Jung, Jaeyoun Yi, Sang Min Lee, Joon Beom Seo

2018-12	NeurIPS 2018	Integrating Reinforcement Learning to Self Training for Pulmonary Nodule Segmentation in Chest X-rays	Sejin Park, Woochan Hwang, Kyu-Hwan Jung

2019-11	European Radiology	Deep Learning-based Detection System for Multiclass Lesions on Chest Radiographs: Comparison with Observer Readings	Sohee Park, Sang Min Lee, Kyung Hee Lee, Kyu-Hwan Jung, Woong Bae, Jooae Choe, Joon Beom Seo

2019-12	RSNA 2019	Evaluation of the Performance of Deep Learning Models Trained on a Combination of Major Abnormal Patterns on Chest Radiographs for Major Chest Diseases at International Multi-centers	Woong Bae, Beomhee Park, Minki Jung, Jin-Kyeong Sung, Kyu-Hwan Jung, Sang Min Lee, Joon Beom Seo

2019-12	Scientific Reports	Short-term Reproducibility of Pulmonary Nodule and Mass Detection in Chest Radiographs: Comparison among Radiologists and Four Different Computer-Aided Detections with Convolutional Neural Net	Young-Gon Kim, Yongwon Cho, Chen-Jiang Wu, Sejin Park, Kyu-Hwan Jung, Joon Beom Seo, Hyun Joo Lee, Hye Jeon Hwang, Sang Min Lee, Namkug Kim

2020-12	RSNA 2020	Localizing Nodules in Chest Radiographs: Deep Learning-based Image Processing for Multi-Center, Multi-Device Validation	Seo Taek Kong, Beomhee Park, Woong Bae, Minki Jung, Kyu-Hwan Jung

2021-03	Radiology	Added Value of Deep Learning-based Detection System for Multiple Major Findings on Chest Radiographs: A Randomized Crossover Study	inkyeong Sung, Sohee Park, Sang Min Lee, Woong Bae, Beomhee Park, Eunkyung Jung, Joon Beom Seo, Kyu-Hwan Jung

(다) VUNO Med-LungCT AI ① 제품개요 통 계 청 에 따르면 폐암은 지난 10년간 국내에서 가장 높은 사망률을 기록한 암종입니다. 우리나라는 지난 2019년부터 국가 폐암검진 시범사업을 시행해 폐암의 조기발견율을 높이 고 있으며, 이에 따라 국내 흉부CT 촬영 건수 역시 꾸준히 늘고 있습니다. 그러나 이와 동시에 검사량의 증가와 까다로운 판독기준으로 영상의학과 전문의 업무량 증가에 대한 우려의 목소리도 높 아지고 있는 상황입니다. 흉부 CT 검사는 촬영 당 수 백장에 이르는 단층사진으로부터 결절을 찾아내야하므로 장시간이 소요되며, 판독자에게 높은 피로감을 준다는 문제가 있습니다. 또한 장기의 특성 상 혈관 등 결절과 유사해 보이는 이미지와 병변을 구별하여야 하므로 병변의 확인이 어렵습니다. VUNO Med-LungCT AI는 이러한 폐결절들을 효과적으로 탐지, 정량화 하고, 악성도 예측에 필요한 특징들을 감지하여 폐결절의 효율적인 관리를 보조합니다. ② 제품의 성능 초해상도(Super Resolution) 알고리즘을 적용해 극대화된 성능으로 폐결절을 탐지하며, 위치, 크기, 부피 등 폐결절의 정량화 정보 뿐아니라 레포트를 위한 폐결절의 상세 추가 정보를 제공합니다. 결절 탐지 성능 평가의 벤치마크로 사용되는 세계 최대 공개 데이터셋(LUNA16)으로 진행한 성능 평가에서 당사 제품은 한 환자의 CT 스캔 당 하나의 위양성을 나타내는 기준점에서 92.9%의 민감도를 보여 우수한 탐지 성능을 보였습니다.

※좌: 1mm 두께 영상 원본, 우: 3mm 두께 영상을 1mm로 변환한 영상

(자료) Sang Min Lee, et al., Deep Learning Algorithm for Reducing CT Slice Thickness: Effect on Reproducibility of Radiomic Features in Lung Cancer, Korean J Radiol. 2019 Oct;20(10):1431-1440

국내 주요 대형병원 세 곳에서 진행된 다기관 임상시험에서 낮은 위양성율 대비 높은 검출율을 확인했는데, 촬영 장비, 슬라이스 두께, 조영제 사용여부, 선량 등 병원별로 차이가 날 수 있는 여러 변수에도 영향을 받지 않고 우수한 성능을 입증했습니다.또한 국내 건강검진센터에서 정상으로 판독된 환자 9952명의 CT영상을 재판독한 결과, 269명의 폐 결절 환자를 발견했고 이 중 10명의 환자는 면밀한 추적 관찰이 필요한 것으로 확인되었습니다. 이를 통해 바쁜 임상현장에서 의료진이 놓칠 수 있는 폐 결절을 정확하게 탐지해 보다 효과적인 폐 결절 스크리닝 도구로서의 효용성에 대한 가능성을 보여줍니다.

(자료) A Deep Learning Based CAD that Can Reduce False Negative Reports: A Preliminary Study in Health Screening Center, RSNA 2019

뿐만 아니라 VUNO Med-LungCT AI는 결절별 세부 정보와 환자별 전체 소견을 보고서로 제공합니다. 해당 보고서는 이미지나 텍스트 형태로 EMR/PACS 시스템에 입력될 수 있습니다.

③ 관 련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문명	저자

2018-11	RSNA 2018	CNN-based Image Super Resolution for CT Slice Thickness Reduction using Paired CT Scans for Improving Robustness of Computer-aided Nodule Detection System	Kyu-Hwan Jung, Woong Bae, Seungho Lee, Gwangbeen Park, Hyunho Park, Sang Min Lee

2019-8	KJR	Deep Learning Algorithm for Reducing CT Slice Thickness: Effect on Reproducibility of Radiomic Features in Lung Cancer	Sohee Park, Sang Min Lee, Kyung-Hyun Do, June-Goo Lee, Woong Bae, Hyunho Park, Kyu-Hwan Jung, Joon Beom Seo

2019-12	RSNA 2019	A Deep Learning-based CAD that Can Reduce False Negative Reports: A Preliminary Study in Health Screening Center	Hyunho Park, Soo-Youn Ham, Hwa-Young Kim, Hyon Joo Kwag, Seungho Lee, Gwangbeen Park, Sangkeun Kim, Minsuk Park, Jin-Kyeong Sung, Kyu-Hwan Jung

2020-12	RSNA 2020	Multicenter Validation to Evaluate the Diagnostic Performance of Deep Learning-based Lung Nodule Detection System in Chest CT	Hyunho Park, Kyu-Hwan Jung

2021-02	Radiology	Computer-aided Detection of Subsolid Nodules at Chest CT : Improved Performance with Deep Learning-based CT Section Thickness Reduction	Sohee Park, Sang Min Lee , Wooil Kim1, Hyunho Park, Kyu-Hwan Jung, Kyung-Hyun Do, Joon Beom Seo

2021-02	European Radiology	Deep learning-based differentiation of invasive adenocarcinomas from preinvasive or minimally invasive lesions among pulmonary subsolid nodules	Sohee Park, Gwangbeen Park, Sang Min Lee, Wooil Kim, Hyunho Park, Kyuhwan Jung Joon Beom Seo

2021-02	Radiology	Use of a Commercially Available Deep Learning Algorithm to Measure the Solid Portions of Lung Cancer Manifesting as Subsolid Lesions at CT: Comparisons with Radiologists and Invasive Component Size at Pathologic Examination	Yura Ahn, Sang Min Lee , Han Na Noh, Wooil Kim, Jooae Choe, Kyung-Hyun Do, Joon Beom Seo

(라) VUNO Med-DeepBrain VUNO Med-DeepBrainAD ① 제품개요 Alzheimer's Disease Internatioanl (ADI)에 따르면 전 세계적인 고령화 현상으로 인해 치매환자 수가 급격히 증가하고 있으며, 2018년 현재 전 세계 치매 환자는 약 5,000만명으로 2030년에는 약 7,500만 명, 2050년에는약 13,150만 명에 이를 것으로 예상 됩니다.

건강보험심사평가원(2020)에 따르면 우리나라 치매환자 증가율은 연평균 16%에 달할 정도로 가파르며, 치매 유병률 역시 높아 65세 이상 노인의 10명 중 1명이 앓고 있습니다. 치매는 초기에 발견 시 증상을 완화 및 경과를 둔화시킬 수 있기 때문에 조기 발견이 중요합니다. 더욱이 중앙치매센터(2019)에 따르면 국가 치매 관리비용도 2019년 연간 16.5조 원에서 2040년 약 63.1조 원까지 증가할 것으로 추정되는 만큼, 치매 조기 검진에 대한 필요성은 강조되고 있습니다. VUNO Med-DeepBrain은 뇌MR 영상을 통하여 단시간 내 치매 등 퇴행성 뇌질환과 연관된 주요 뇌 영역들을 분석하고, 정량적 분석 결과를 분석 리포트 형태로 제공함으로써 의료진의 치매 진단을 도울 수 있는 제품입니다. 후속 제품으로 출시된 VUNO Med-DeepBrain AD는 알츠하이머질환에서 특이적으로 나타나는 뇌의 구조적 변화 및 질감을 분석하는 인공지능 기반의 알고리즘으로 뇌MRI를 분석해 알츠하이머병의 위험도를 점수로 제공하는 제품입니다. ② 제품의 성능 VUNO Med-DeepBrain은 뇌 MRI를 기반으로 뇌 영역을 100여개 이상으로 분할(parcellation)하고 주요 뇌 영역의 위축정도 정보를 제공합니다. 의료진에게 뇌의 영역별 위축정도의 정상군 대비 비교수치와 이를 기반으로 계산한 뇌나이, 그리고 뇌건강순위를 알려주기 때문에 치매 등 퇴행성 뇌질환 진단에 활용될 수 있습니다.

국내외 관련 시장 최다 점유 제품인 기존 상용화 제품 대비 10배 이상 빠르면서 더욱 정확한 분석 결과를 제공하고, 의료기관 및 MRI 촬영기기 별로 차이를 보이는 촬영 영상에 대해서도 분석 전 전처리 작업을 통해 안정적인 성능을 보입니다.

(자료) 자체 성능 평가 및 타사 제품의 기업 홈페이지

[VUNO Med-DeepBrainAD 제품개요 및 성능]

알츠하이머 질환은 진단을 위해 뇌의 기능적인 변화를 확인하는 PET(양전자 방출 단층촬영) 검사가 시행되지만, 해당 검사는 비용이 높고, 시행하는 병원이 많지 않아 환자의 접근성이 낮아 한계가 지적돼 왔습니다. VUNO Med-DeepBrain AD는 이에 반해 상대적으로 비용이 낮고 접근성이 높은 뇌 MRI를 기반으로 일관성 있는 알츠하이머병 가능성을 제시하기 때문에, 알츠하이머병의 조기 진단을 위한 비용 효과적인 임상도구로 활용될 수 있습니다. 해당 제품은 국내 임상시험에서 AUC 0.88 이상의 우수한 알츠하이머병 진단 정확도를 입증한 바 있습니다. ③ 관 련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자

2020-11	AJNR	Development and Validation of a Deep Learning Based Automatic Brain Segmentation and Classification Algorithm for Alzheimer Disease Using 3D T1-Weighted Volumetric Images	C.H. Suh, W.H. Shim, S.J. Kim, J.H. Roh, J.-H. Lee, M.-J. Kim, S. Park, W. Jung, J. Sung, G.-H. Jahng

2020-12	RSNA 2020	An Artificial Intelligence Framework for Analysis of Cognitive Impairment without Prior Knowledge	Hyunwoo Oh, Jin-Kyeong Sung, Eunpyeong Hong, Sejin Park, Dongsoo Lee, Kyu-Hwan Jung

( 마) VUNO Med-Fundus AI ① 제품개요 최근 고령화 심화와 만성질환자의 증가로 국내 3대 실명 원인 질환자는 2015년 127만 명에서 2019년 170만 명으로 약 34% 늘어 급격한 증가 추세를 보여 안저 검사의 필요성이 강조되고 있습니다. 특히 고혈압, 당뇨병, 고지혈증 등 주요 만성질환에서 높은 안 질환 발병 위험이 확인됨에 따라, 안과뿐 아니라 가정의학과, 내과 등에서도 안저 검사를 시행하고 있으며, 최근 효율성과 정확도를 높인 인공지능 기반 안저 검사가 주목을 받고 있습니다.안저 검사는 시력에 중요한 역할을 하는 망막, 시신경유두, 황반 등으로 구성된 안저 상태를 확인하는 검사로 황반변성, 당뇨망막병증, 녹내장 등 3대 실명 원인 질환 조기 발견에 도움이 되는 것으로 알려져 있습니다. VUNO Med-Fundus AI는 안구의 상이 맺히는 망막을 Funduscopy 로 촬영한 영상으로부터 병변을 수초 내 탐지하고 분류 및 Localization 하여 진단 가능한 정보를 제공하여 안과 질환 진단에 도움을 주고 있습니다. ② 제품의 성능 경쟁제품들은 한두가지의 질환을 진단 보조하는데 비하여 본 제품은 총 12가지의 병변을 탐지 하여 결과를 contour 라인으로 시각적으로 보여주는 기능을 가지고 있습니다. 국내 최대 규모 데이터 (10만 case 이상)에 대하여 50인 이상의 안과전문의가 Labeling 및 검증하여 학습을 진행한 바 있습니다. 안과분야 최고 권위 학회지인 Ophthalmology에 게재된 연구 논문에 따르면, 해당 제품의 12가지 소견에 대한 정상·비정상 분류 성능(AUROC)은 96.2-99.9%로 높은 수치를 기록했고, 외부 데이터셋에서도 94.7-98.0%로 안정적인 성능을 보여 유의미한 정확도를 입증한 바 있습니다.

(자료) Development and Validation of Deep Learning Models for Screening Multiple Abnormal Findings in Retinal Fundus Images. Ophthalmology, Volume 127, Issue 1, January 2020.

③ 관 련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자

2018-06	JDI	Laterality Classification of Fundus Images using Interpretable Deep Neural Networks	Yeonwoo Jang, Jaemin Son, Kyu Hyung Park, Sang Jun Park, Kyu-Hwan Jung

2018-09	MICCAI2018	An Efficient and Comprehensive Labeling Tool for Large-Scale Annotation of Fundus Images	Jaemin Son, Sangkeun Kim, Sang Jun Park, Kyu-Hwan Jung

2018-10	JKMS	A Novel Fundus Image Reading Tool for Efficient Generation of a Multi-dimensional Categorical Image Database for Machine Learning Algorithm Training	Sang Jun Park, Joo Young Shin, Sangkeun Kim, Jaemin Son, Kyu-Hwan Jung, Kyu Hyung Park

2019-05	Ophthalmology	Development and Validation of Deep Learning Models for Screening Multiple Abnormal Findings in Retinal Fundus Images	Jaemin Son, Joo Young Shin, Hoon Dong Kim, Kyu-Hwan Jung, Kyu Hyung Park,, Sang Jun Park

2020-5	TVST	Predicting High Coronary Artery Calcium Score from Retinal Fundus Images with Deep Learning Algorithms	Jaemin Son, Joo Young Shin, Eun Ju Chun, Kyu-Hwan Jung, Kyu Hyung Park, Sang Jun Park

( 바) VUNO Med-PathGC AI ① 제품개요 국가암정보센터(2020)에 따르면 위암은 조기에 발견할수록 생존율이 높은 것으로 알려져 있는데, 국립암센터(2020)의 발표에 따르면 국가 암 조기 검진 사업 시행, 내시경 검사 시행 건수의 증가 등으로 2013년부터 2017년의 5년 상대 생존율은 76.5%로 1993년도와 1995년 대비 32.6% 증가한 바 있습니다. 그러나, 보건복지부(2017)에 따르면 위암의 내시경 검사 및 조직 검사는 중요성이 강조되고 있으나, 조직검사가 수행되는 실제 병리 임상 현장에서는 정원대비 60.7% 수준의 병리 전문의만이 충원되고 있어 의료 인력이 부족한 실정으로 자동화된 조직 검사 진단 보조를 활용하여 병리 의사의 업무량을 경감하고, 오진을 줄이고자 하는 수요가 존재합니다. VUNO Med-PathGC AI는 위암 조직검사(조직 병리) 국내 위탁 검사로 가장 시장점유율이 높은 녹십자그룹과 공동연구를 통하여 개발된 인공지능 위암 병리 진단 보조 소프트웨어 입니다. ② 제품의 성능 VUNO Med-PathGC AI는 위암조직검사 사진으로부터 조직을 정상(위염)/선종/선암 3가지 중 하나로 분류합니다. 이와 함께 진단 결과를 시각화하여 설명 가능하고 신뢰성 있는 결과 제공. 슬라이드 단위 정량적 진단 결과를 제공합니다. 모델 개발에 사용된 학습 데이터는 약 2500여장의 위장 검체 Whole Slide Image (WSI)로 전향적 연구로서 7440 WSI의 데이터를 수집하여 검증 되었습니다. 세계적인 암 연구 학술지인CCR에 게 재된 연 구에 따르면 VUNO Med-PathGC AI의 위암 및 위선종 탐지에서 민감도는 100%고, 특이도 97%를 보여높은 정확도를 입증했습니다 . 더 나아가 6명의 숙련된 병리 전문의들을 대상으로 비교연구를 진행한 결과, VUNO Med-PathGC AI를 활용한 그룹에서는 타 그룹보다 정확도에서는 유의미한 차이가 없는 반면 진단 시간은 최대 58% 감소했습니다. 이러한 연구 결과에 따라 본 솔루션이 실제 의료 현장에서 활용될 경우 높은 민감도로 악성 위 조직을 포착하는 한편, 의료 현장의 효율성도 향상시킬 수 있을 것으로 기대를 받고 있습니다.

(자료) A prospective validation and observer performance study of a deep learning algorithm for pathologic diagnosis of gastric tumors in endoscopic biopsies, Author Manuscript Published Online First on November 10, 2020

③ 관 련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자

2020-05	ASCO 2020	Deep learning-based unsupervised morphological subtyping in histopathology images of gastric cancer.	Kyu-Hwan Jung, Jeonghyuk Park, Kyungdoc Kim, Yeong Won Kim, Hyunho Park, Myeong-Cherl Kook, Dong-Il Kim

2020-10	CCR	A Prospective Validation and Observer Performance Study of a Deep Learning Algorithm for Pathologic Diagnosis of Gastric Tumors in Endoscopic Biopsies	Jeonghyuk Park, Bo Gun Jang, Yeong Won Kim, Hyunho Park, Baek-hui Kim, Myeung Ju Kim, Hyungsuk Ko, Jae Moon Gwak, Eun Ji Lee, Yul Ri Chung, Kyungdoc Kim, Jae Kyung Myung, Jeong Hwan Park, Dong Youl Choi, Chang Won Jung, Bong-Hee Park, Kyu-Hwan Jung and Dong-Il Kim

( 사) VUNO Med-DeepCARS ① 제품개요

대한마취과학회지(2002)에 따르면 병원 내 심정지는 75%의 높은 사망률을 보이는데, 특히 심정지가 발생한 이후에는 생존율이 20% 미만으로 떨어지는 사망의 주 원인이 되고 있습니다. 미국의 경우 연간 290,000명의 입원환자가 심정지를 경험하는 것으로 알려져 있으며, 국내의 경우 입원 1,000건당 평균 약 2.46건의 병원 내 심정지가 발생하는데 특히 상급종합병원의 경우 입원 1,000건당 5.17건의 병원 내 심정지가 발생하는 것으로 보고되고 있습니다.

최근 일반 병동 내 EMR 데이터 축적을 위한 환경이 간편화 되고 있으며, 이는 딥러닝 기반 제품을 개발 및 판매하는데 이상적인 환경을 갖추어 가고 있습니다. 실제로,점점 더 많은 생체신호 데이터들을 분석을 가능한 형태로 축적해 나가는 국내의 병원들이 증가하고 있습니다. 본 제품은 인공지능이 전자의무기록(EMR) 등에서 자동수집한 환자의 활력징후를 분석하고 심정지 발생을 사전 예측하기 때문에, 임상현장에 도입될 경우 보다 효율적으로 병원내 심정지를 방지하거나 즉각적인 대응을 가능케한다. 특히 입원 환자에서 일반적으로 측정되는 필수 활력징후만을 활용하는 높은 범용성으로 향후 다양한 임상 환경에서 사용될 수 있다는 것이 장점이다.

② 제품의 성능 국내인허가 임상시험에 따르면 VUNO Med-DeepCARS가 심정지를 예측하는 정확도(AUC)는 0.8934로 높은 수준을 보였고, 최초 심정지 예측 시간으로부터 실제 발생까지의 평균 시간은 15.78 시간을 기록했습니다. 이를 통해 해당 솔루션이 의료진이 충분한 예방 조치를 취할 수 있는 시간에 정확한 심정지 예측 정보를 제공할수 있음을 확인했습니다.

또 다른 연구 논문에 따르면 , 일반 병동에서 VUNO Med-DeepCARS는 24시간내 심정지 발생에 대한 예측 정확도가 AUC 0.905로 기존 방법 대비(MEWS: AUC 0.785 ) 월 등히 뛰어난 성능을 보입니다. 본 알고리즘을 통해 심정지 발생률을 줄임과 동시에 오경보율이 확연히 줄어들어 효율적인 신속대응팀 운용을 통한 의료비 절감 효과를 기대할 수 있습니다.

(자료) A multicentre validation study of the deep earning-based early warning score for predicting in-hospital cardiac arrest in patients admitted to general wards

또한 심장전문 병원 2곳 및 2,3차 병원 3곳에서 수집된 약 24만명의 고품질 생체신호 데이터를 활용해서 딥러닝 모델을 학습시킴으로써, 5개 병원에서 실시한 Multi-center study 결과에서도 본 제품이 타 비교 방법 대비 우수하고 안정적인 성능뿐만 아니라, 더욱 조기에 심정지를 예측하는 결과를 보여줍니다.

③ 관 련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자

2018-06	JAHA	An Algorithm Based on Deep Learning for Predicting In Hospital Cardiac Arrest	Joon-myoung Kwon, Youngnam Lee, Yeha Lee, Seungwoo Lee, Jinsik Park

2018-08	Acute and Critical Care	Deep Learning in the Medical Domain: Predicting Cardiac Arrest Using Deep Learning	Youngnam Lee, Joon-myoung Kwon, Yeha Lee, Hyunho Park, Hugh Cho, Jinsik Park

2018-10	PLOS ONE	Validation of Deep Learning-based Triage and Acuity Score using a Large National Dataset	Joon-myoung Kwon, Youngnam Lee, Yeha Lee, Seungwoo Lee, Hyunho Park, Jinsik Park

2020-03	JAHA	Deep learning based algorithm for detecting aortic stenosis using electrocardiography	Joon-Myoung Kwon, Soo Youn Lee, Ki-Hyun Jeon, Yeha Lee, Kyung-Hee Kim, Jinsik Park, Byung-Hee Oh, Myong-Mook Lee

2020-03	SJTREM	Artificial intelligence algorithm to predict the need for critical care in prehospital emergency medical services	Da-Young Kang, Kyung-Jae Cho, Oyeon Kwon, Joon-myoung Kwon, Ki-Hyun Jeon, Hyunho Park, Yeha Lee, Jinsik Park, Byung-Hee Oh

2020-04	Critical Care Medicine	Detecting Patient Deterioration Using Artificial Intelligence in a Rapid Response System	Cho, Kyung-Jae, Kwon, Oyeon, Kwon, Joon-myoung, Lee, Yeha, Park, Hyunho, Jeon, Ki-Hyun, Kim, Kyung-Hee, Park, Jinsik, Oh, Byung-Hee

2020-07	ASAIO	Artificial intelligence algorithm for screening heart failure with reduced ejection fraction using electrocardiography	Jinwoo Cho, ByeongTak Lee, Joon-myoung Kwon, Yeha Lee, Hyunho Park, Ki-Hyun Jeon, Jinsik Park, Byung-Hee Oh, Kyung-Hee Kim

2020-11	Critical Care Medicine	Graph Convolutional Networks-based Noisy Data Imputation in Electronic Health Record	Byeong Tak Lee*, O-Yeon Kwon*, Hyunho Park, Kyung-Jae Cho, Joon-Myoung Kwon, and Yeha Lee

2021-0 4	Resuscitation	A multicentre validation study of the deep earning-based early warning score for predicting in-hospital cardiac arrest in patients admitted to general wards	Yeon Joo Lee, Kyung-Jae Cho, Oyeon Kwon, Hyunho Park, Yeha Lee, Joon-Myoung Kwon, Jinsik Park, Jung Soo Kim, Man-Jong Lee, Ah Jin Kim, Ryoung-Eun Ko, Kyeongman Jeon, You Hwan Jo

( 아) VUNO Med-DeepASR ① 제품개요 2가지 방식으로 진행되는 기존 영상판독문 작성의 한 가지 방식은 의료진이 판독내용을 녹음하여 음성파일로 저장한 뒤 이를 전사자(Medical Transcriber )가 일일이 청취하며 음성파일의 내용을 타이핑하는 방식입니다. 나머지 방식은 의료진이 직접 타이핑하여 작성하는 방식을 일컫습니다.

전자 방식의 경우 전사자가 초안을 작성한 뒤 다시 의료진의 검증을 받아야 하므로 판독을 완료하는데 긴 시간이 소요되고 특히 재녹음(판독내용 수정)이 필요한 경우 작성과정이 더욱 복잡해지는 문제가 제기됐습니다. 또한 후자 방식의 경우 일반용어에 비해 길고 어려운 의학용어를 한/영문으로 의료진이 직접 타이핑해야 하므로 그에 따른 피로도가 누적되는 결과를 초래했습니다. 각 방식의 비효율성은 판독문을 완료하는데 장시간을 소요하게 하는 직접적인 원인이 되었습니다.

VUNO Med-DeepASR은 인공지능 음성인식 엔진을 이용하여 의료진의 음성(말)을 실시간 으로 인식하고 판독문의 형태로 변환해 주어 신속한 판독문 작성이 가능하도록 함으로써 이러한 기존 방식의 문제점을 해결할 수 있습니다. VUNO Med-DeepASR은 사용자에게 의료진용과 전사자용 두가지 버전으로 제공되며, 의료진용 버전은 의료진의 발화(말)을 실시간으로 판독문으로 변환하고, 전사자용 버전은 녹음된 의료진의 음성파일을 판독문으로 변환합니다 ② 제품의 성능 VUNO Med-DeepASR 은 자사의 자체 딥러닝 엔진 뷰노넷(VUNO Net)을 기반으로 수천 시간에 달하는 국내 의료 데이터 수십만 건을 학습해 개발된 의료 음성인식 솔루션으로써, 99%에 달하는 학습 데이터가 의료 데이터로 집중 구성되어 있어 실제 의료현장에 최적화된 것이 특징입니다. 또한 해당 솔루션은 내부 성능 검증 결과 98% 이상의 음성 인식 정확도와 기존 속도보다 1.5배 빠른 의료 문서 작성 시간을 기록한 바 있습니다. 또한 뷰노의 음성인식 성능은 인터스피치(INTERSPEECH)와 국제 음성 신호처리학회(ICASSP) 등 음성인식 분야 최고 권위 학회에서 발표된 논문을 통해, 국영문이 혼재돼 있는 국내 의료 의무기록 데이터로 검증한 높은 정확도를 입증한 바 있습니다. 뿐 만 아니라, 의료진의 영상판독 결과를 포함한 환자 기본 정보, 생체신호 등 다양한 항목을 음성인식으로 입력 가능하며, 영상전송시스템(PACS), 전자의무기록(EMR) 등 다양한 전자의료시스템에 탑재가 가능해 각의료기관의 환경에 따라 설정할 수 있어 보다 사용편의성이 높은 것이 특징입니다.

[두 가지 데이터 셋(TIMIT와 WSJ) 기반 인식 성능]

③ 관 련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자

2019-02	ICASSP 2019	Speech Augmentation using WaveNet in Speech Recognition	Jisung Wang, Sangki Kim, Yeha Lee

2020-10	INTERSPEECH 2020	Exploring Lexicon-Free Modeling Units for End-to-End Korean and Korean-English Code-Switching Speech Recognition	Jisung Wang, Jihwan Kim, Sangki Kim, Yeha Lee

2020-10	INTERSPEECH 2020	Evolved Speech Transformer: Applying Neural Architecture Search to End-to-End Automatic Speech Transformer	Jihwan Kim, Jisung Wang, Sangki Kim, Yeha Lee

다. 주요 제품 등의 현황(단위: 천원)

품목	생산(판매)
개시일	주요제품	제8기 반기	제7기

영상솔루션	2018-08-13	VUNO Med-BoneAgeVUNO Med- Chest X-rayVUNO Med- DeepBrainVUNO Med-Dental AIVUNO Med-Fundus AIVUNO Med- LungCT AI	303,215
(42.9%)	618,258(49.2%)

병리솔루션	2020-11-30	VUNO Med-Trivu	8,781
(1.2%)	19,463(1.5%)

음성솔루션	2018-10-17	VUNO Med- DeepASR	310,377
(44.0%)	538,888(42.9%)

기타	-	R 용역제공	83,911
(11.9%)	80,609(6.4%)

합계	-	-	706,284
(100.0%)	1,257,218(100.0%)