뷰노 분기보고서 (2022.09)
2. 주요 제품 및 서비스

가. 용어 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 의료영상, 병리, 생체신호 분야에서는 총 14건의 제품이 국내 및 유럽, 일본, 대만(※해외인허가의 경우 일부 제품임) 인허가를 득하였고, 의료음성영역에서 음성솔루션 1건의 제품을 출시하였습니다. 대다수의 국내 인허가를 획득한 제품들은 단순한 영상분석장치가 아닌 검출보조나 진단보조로 활용할 수 있으며, 임상시험을 기반으로 그 성능을 식약처로부터 인정받아 의료기기로서 허가 받은 제품들입니다.

당사는 폭넓은 사업영역을 보유함과 동시에 각 제품에 대한 기술력 또한 세계 최고 수준을 유지하고 있습니다. 80편 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 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)대만(2022.07)

VUNO Med-Chest X-Ray
Chest X-Ray 영상 기반 5가지 주요소견/질환 판독 보조	국내(2019.08) 유럽(2020.06)대만(2021.07)말레이시아(2022.01)
태국(2022.06)
사우디아라비아(2022.06)

VUNO Med-LungCT AI
저선량 Chest CT내 폐결절 탐지 및 정량화	국내(2020.04)
유럽(2020.06)일본(2019.12)말레이시아(2022.01)

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)필리핀(2021.08)말레이시아(2022.01)싱가폴(2022.09)

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

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

VUNO Med-LungQuant
흉부CT 영상의 폐영역 분할 및 특징적 음영 패턴 정량화 분석	국내(2022.02)

VUNO Med-Extremity X-ray
상지 X-ray영상을 분석하여 골절 의심영역 분석	국내 (2022.07.08)

VUNO Med- Spine CT
척추 CT영상을 분석하여 골절 의심영역 분석	국내 (2022.09.27)

VUNO Med-Knee MR
무릎 MR영상을 분석하여 골절 의심영역 분석	국내 (2022.09.27)

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 (2021.06)

생체신호	활력징후 및 심전도 등 시계열 생체신호 데이터 기반 진단보조 및 예측	VUNO Med-DeepCARS
5가지 생체 활력 징후 데이터를 활용해 24시간 내 발생할 심정지 예측	국내(2021.08)

심전도 측정 및 분석	Hativ Pro
심전도를 측정, 기록 하고 심박수를 분석	국내(2022.07.29)

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

(*) 보고서 작성 기준일 현재 인허가 획득 제품을 기준으로 작성하였습니다. (가) VUNO Med-BoneAge① 제품개요골연령 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. 최근 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. ② 제품의 성능가장 유사한 정도에 따른 최대 3순위까지의 예상 골연령을 사용자에게 제안하며, 모델이 골연령 측정에서 중요하게 생각하는 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 관련 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 제품개요Chest 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 소견의 위치 및 심각도를 판독자에게 알려줌으로써 오진률 및 판독시간을 현저히 줄일 수 있습니다. ② 제품의 성능5가지의 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 관련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문명	저자

2018-07	SIIM	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	NeurIPS 2018	Integrating Reinforcement Learning to Self Training for Pulmonary Nodule Segmentation in Chest X-rays	Sejin Park, Woochan Hwang, Kyu-Hwan Jung

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

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

2020-11	RSNA 2020	A Deep Learning Framework for Interpretable Diagnoses of Pulmonary Diseases through Odds-Ratio Analysis in Radiographic Findings	Jaemin Son, Beomhee Park, Jin-Kyeong Sung, Seo Taek Kong, Jeonghyuk Park, and Kyu-Hwan Jung

2020-11	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, and 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	Jinkyeong Sung, Sohee Park, Sang Min Lee, Woong Bae, Beomhee Park, Eunkyung Jung, Joon Beom Seo, Kyu-Hwan Jung

2021-11	RSNA 2021	Automatic Windowing Parameter Estimation For Chest Radiographs: A Deep Learning Approach	Younjoon Chung, Hyun Joon An, Ryoungwoo Jang, Minki Chung, Jinkyeong Sung, Eun Kyoung Hong, Kyu-Hwan Jung

2022-03	JDI 2022	Utilizing Synthetic Nodules for Improving Nodule Detection in Chest Radiographs	Minki Chung, Seo Taek Kong, Beomhee Park, Younjoon Chung, Joon Beom Seo, and Kyu-Hwan Jung

(다) VUNO Med-LungCT AI ① 제품개요통계청에 따르면 폐암은 지난 10년간 국내에서 가장 높은 사망률을 기록한 암종입니다. 우리나라는 지난 2019년부터 국가 폐암검진 시범사업을 시행해 폐암의 조기발견율을 높이고 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 높아지고 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 성능초해상도(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 관련 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

2019-08	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	Deep Learning Algorithm for Reducing CT Slice Thickness: Effect on Reproducibility of Radiomics in Lung Cancer	Sohee Park, Sang Min Lee, Kyu-Hwan Jung, Hyunho Park, Woong Bae, 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

2020-11	RSNA 2020	Multicenter Validation to Evaluate the Diagnostic Performance of Deep Learning-based Lung Nodule Detection System in Chest CT	Hyunho Park and Kyu-Hwan Jung

2020-11	RSNA 2020	Auto-measurement of Solid Portion at CT in Lung Cancer with GGO: Comparisons with Readers and Invasive Size on Pathology	Yura Ahn, Sang Min Lee, Wooil Kim, Hyunho Park, Kyu-Hwan Jung, and 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

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 Kim, Hyunho Park, Kyu-Hwan Jung, Kyung-Hyun Do, Joon Beom Seo, Eunkyung Jung, Joon Beom Seo,Kyu-Hwan Jung

2021-07	European Radiology	Application of computer-aided diagnosis for Lung-RADS categorization in CT screening for lung cancer: effect on inter-reader agreement	Sohee Park, Hyunho Park, Sang Min Lee, Yura Ahn, Wooil Kim, Kyuhwan Jung and Joon Beom Seo

2021-08	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

2021-11	RSNA 2021	AI-aided Diagnosis On The Performance Of Radiologists To Diagnose Lung Nodule Malignancy: A Sequential Reader Study	Eun Kyoung Hong, Hyun Ho Park, Min Suk Choi, Jin-Kyeong Sung, and Kyu-Hwan Jung

2021-11	RSNA 2021	Highly Robust Deep Learning Model For Lung-RADS Category 4X Classification	Joonhyung Lee, Hyunjoon An, Eun Kyoung Hong, Jinkyeong Sung, Hyungjin Kim, Kyu-Hwan Jung

2021-11	RSNA 2021	Overlooked Area Of Abdomen CT: Utilization Of AI Lung Nodule Detection And Characterization System For Basal Lung Metastasis In Colon Cancer Patients	Eun Kyoung Hong, Sae-Jin Park, Seung Ho Lee, Jin-Kyeong Sung, Kyu-Hwan Jung, Ijin Joo, Jeong Min Lee

(라) VUNO Med-DeepBrain VUNO Med-DeepBrainAD① 제품개요Alzheimer'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 완화하고 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 성능VUNO 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 관련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자

2020-11	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

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	Scientific Reports	Identification of Alzheimer's Disease using a Convolutional Neural Network Model Based on T1-weighted Magnetic Resonance Imaging	Jong Bin Bae, Subin Lee, Wonmo Jung, Sejin Park, Weonjin Kim, Hyunwoo Oh, Ji Won Han, Grace Eun Kim, Jun Sung Kim, Jae Hyoung Kim and Ki Woong Kim

2021-11	RSNA 2021	ntroduction Of MRI-based AI Model In Prediction Of MCI Conversion To Dementia: Could It Be A Key To Early Diagnosis Of Alzheimer’s Disease?	Eun Kyoung Hong, Dong Soo Lee, Hyun Woo Oh, Jin-Kyeong Sung, KyuHwan Jung

2021-12	RSNA 2021	Development And Validation Of An Automatic Classification Algorithm For The Diagnosis Of Alzheimer's Disease Using A High-performance Interpretable Deep Learning Network	Su Jin Lim, Chong Hyun Suh, Hyun Woo Oh, Eunpyeong Hong, Sejin Park, Jinkyeong Sung, Woo Hyun Shim, Sang Joon Kim

2022-07	ECR 2022	Introduction of MRI-based AI model in prediction of MCI conversion to dementia: could it be a key to early diagnosis of Alzheimer's disease?	Dongsoo Lee, , Hyun Woo Oh, Jinkyeong Sung, Kyu-Hwan Jung, Wooseok Jung

2022-07	ECR 2022	Comparative performance of AI algorithm using MRI for the diagnosis of Alzheimer’s disease: can MRI replace PET?	Dongsoo Lee, , Hyun Woo Oh, Jinkyeong Sung, Kyu-Hwan Jung, Wooseok Jung

2022-09	PLOS ONE	Diagnostic performance of deep learning-based automatic white matter hyperintensity segmentation for classification of the Fazekas scale and differentiation of subcortical vascular dementia	Leehi Joo, Woo Hyun Shim, Chong Hyun Suh, Su Jin Lim, Hwon Heo, Woo Seok Kim, Eunpyeong Hong, Dongsoo Lee, Jinkyeong Sung, Jae-Sung Lim, Jae-Hong Lee, Sang Joon Kim

2022-09	MICCAI 2022 Workshop on Machine Learning in Clinical Neuroimaging	Volume is All You Need: Improving Multi-task Multiple Instance Learning for WMH Segmentation and Severity Estimation	Wooseok Jung, Chong Hyun Suh, Woo Hyun Shim, Jinyoung Kim, Dongsoo Lee, Changhyun Park, Seo Taek Kong, Kyu-Hwan Jung, Hwon Heo, Sang Joon Kim

2022-09	MICCAI 2022 Workshop on Machine Learning in Clinical Neuroimaging	Augmenting Magnetic Resonance Imaging with Tabular Features for Enhanced and Interpretable Medial Temporal Lobe Atrophy Prediction	Dongsoo Lee, Chong Hyun Suh, Jinyoung Kim, Wooseok Jung, Changhyun Park, Kyu-Hwan Jung, Seo Taek Kong, Woo Hyun Shim, Hwon Heo, Sang Joon Kim

2022-09	KCR 2022	Development and Validation of a Deep Learning-Based Automatic Segmentation of IntraCranial Volume: Comparison with NeuroQuant and FreeSurfer	Pae Sun Suh, Chong Hyun Suh, Wooseok Jung, Jinyoung Kim, Eun Kyoung Hong, Jinkyeong Sung, Hwon Heo, Woo Hyun Shim, Ho Sung Kim, Sang Joon Kim

2022-09	KCR 2022	Development and Validation of a Deep Learning-based Automatic Segmentation and Classification of Cerebral White Matter Hyperintensities	So Yeong Jeong, Chong Hyun Suh, Wooseok Jung, Jinyoung Kim, Eun Kyoung Hong, Jinkyeong Sung, Hwon Heo, Woo Hyun Shim, Pae Sun Suh, Ho Sung Kim, Sang Joon Kim

2022-09	KCR 2022	Development and Validation of a Deep Learning-Based Automatic Classification Algorithm for the Medial Temporal Lobe Atrophy Scale Using a Multi-Modality Cascade Transformer	So Jeong Lee, Chong Hyun Suh, Dongsoo Lee, Jinyoung Kim, Eun Kyoung Hong, Jinkyeong Sung, Hwon Heo, Woo Hyun Shim, Pae Sun Suh, Ho Sung Kim, Sang Joon Kim

(마) VUNO Med-Fundus AI ① 제품개요최근 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 성능경쟁제품들은 한두가지의 질환을 진단 보조하는데 비하여 본 제품은 총 12가지의 소견을 탐지하여 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 관련 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

2018-07	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, Jaemin Son, Sangkeun Kim, Kyu-Hwan Jung

2018-09	MICCAI 2018	Classification of Findings with Localized Lesions in Fundoscopic Images using a Regionally Guided CNN	Jaemin Son, Woong Bae, Sangkeun Kim, Sang Jun Park, Kyu-Hwan Jung

2018-10	JDI	Towards Accurate Segmentation of Retinal Vessels and the Optic Disc in Fundoscopic Images with Generative Adversarial Networks	Jaemin Son, Sang Jun Park, Kyu-Hwan Jun

2018-10	MICCAI 2018	An Efficient and Comprehensive Labeling Tool for Large-Scale Annotation of Fundus Images	Jaemin Son, Sangkeun Kim, Sang Jun Park, Kyu-Hwan Jung

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

2020-05	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, and Sang Jun Park

2021-01	MDPI	Leveraging the Generalization Ability of Deep Convolutional Neural Networks for Improving Classifiers for Color Fundus Photographs	Jaemin Son, Jaeyoung Kim, Seo Taek Kong, Kyu-Hwan Jung

2022-10	MICCAI 2022	Bag of Tricks for Developing Diabetic Retinopathy Analysis Framework to Overcome Data Scarcity	Gitaek Kwon, Eunjin Kim, Sunho Kim, Seongwon Bak, Minsung Kim, Jaeyoung Kim

(바) VUNO Med-PathGC AI① 제품개요국가암정보센터(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 성능VUNO 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 게재된 연구에 따르면 VUNO Med-PathGC AI의 위암 및 위선종 탐지에서 민감도는 100%고, 특이도 97%를 보여 높은 정확도를 입증했습니다. 더 나아가 6명의 숙련된 병리전문의들을 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 관련 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

2021-02	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

2021-02	Scientific Reports	Aggregation of cohorts for histopathological diagnosis with deep morphological analysis	Jeonghyuk Park, Yul Ri Chung, Seo Taek Kong, Yeong Won Kim, Hyunho Park, Kyungdoc Kim, Dong-Il Kim and Kyu-Hwan Jung

(사) VUNO Med-DeepCARS ① 제품개요

대한마취과학회지(2002)에 따르면 병원 내 심정지는 75%의 높은 사망률을 보이며, 특히 심정지가 발생 이후 생존율이 20% 미만으로 낮은 것으로 보고되고 있습니다. 미국의 경우 연간 290,000명의 입원환자가 심정지를 경험하는 것으로 알려져 있으며, 국내의 경우 입원 1,000건당 평균 약 2.46건의 병원 내 심정지가 발생하며 특히 상급종합병원의 경우 입원 1,000건당 5.17건의 병원 내 심정지가 발생하는 것으로 보고되고 있습니다.

전자의무기록시스템이 보편화됨에 따라 일반 병동 내 EMR 데이터 축적 및 이를 통하여 딥러닝 기반 제품을 개발 및 판매하는데 충분한 환경이 갖추어지고 있습니다. 실제로, 점점 더 많은 생체신호 데이터들을 분석 가능한 형태로 축적해 나가는 국내의 병원들이 증가하고 있습니다. 본 제품은 인공지능이 전자의무기록(EMR) 등에서 자동수집한 혈압, 맥박, 호흡, 체온의 4가지 활력징후를 분석하고 일반병동 입원환자의 24시간 내에 심정지 발생 위험도를 점수로 제공하여, 임상현장에 도입될 경우 보다 효율적으로 입원환자를 모니터링하고 심정지 발생 전 예방 조치를 가능하게 합니다.

② 제품의 성능 국내 인허가를 위한 확증 임상시험 결과에 의하면 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 시간을 제공할 수 있음을 확인했습니다.

또 다른 연구 논문에 따르면, 일반 병동에서 VUNO Med-DeepCARS는 24시간내 심정지 발생에 대한 예측 정확도가 AUC 0.905로 기존 방법 대비 월등히 뛰어난 성능을 보입니다. 본 알고리즘을 통해 심정지 예방과 동시에 오경보율이 줄임으로써 신속대응팀 등 원내 의료자원의 효율적인 운영 및 보다 효과적인 환자 안전관리가 가능할 것으로 기대하고 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 상급종합병원과 종합병원을 포함하여 총 5곳의 의료기관에서 실시한 임상시험 결과에서도 본 제품이 기존 방법 대비 우수하고 안정적인 성능을 보여주고, 뿐만 아니라 조기에 심정지를 예측하는 결과를 보여주고 있습니다.

③ 관련 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	ACC	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

2019-09	CinC 2019	Improving the Performance of a Neural Network for Early Prediction of Sepsis	ByeongTak Lee, KyungJae Cho, Oyeon Kwon, Yeha Lee

2019-12	KATRD	A Validation of deep learning based early warning score to predict 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

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

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

2021-01	Biomedical Journal	Development and validation of a deep-learning-based pediatric early warning system: A single-center study	Seong Jong Park, Kyung-Jae Cho, Oyeon Kwon, Hyunho Park, Yeha Lee, Woo Hyun Shim, Chae Ri Park, Won Kyoung Jhang

2021-04	Resuscitation	A multicentre validation study of the deep learning-based early warning score for predicting in-hospital cardiac arrest in patients admitted to general wards	Yeon Joo Lee, Kyung-Jae Cho, Oyeon Kwon, Ryoung-Eun Ko, Kyeongman Jeon, You Hwan Jo

2022-04	JKMS	Quick Sequential Organ Failure Assessment Score and the Modified Early Warning Score for Predicting Clinical Deterioration in General Ward Patients Regardless of Suspected Infection	Ryoung-Eun Ko, Oyeon Kwon, Kyung-Jae Cho, Yeon Joo Lee, Joon-myoung Kwon, Jinsik Park, Jung Soo Kim, Ah Jin Kim, You Hwan Jo, Yeha Lee, and Kyeongman Jeon

(아) VUNO Med-DeepASR① 제품개요2가지 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 실시간으로 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)를 실시간으로 판독문으로 변환하고, 전사자용 버전은 녹음된 의료진의 음성파일을 판독문으로 변환합니다 ② 제품의 성능VUNO Med-DeepASR은 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.뿐만 아니라, 의료진의 영상판독 결과를 포함한 환자 기본 정보, 생체신호 등 다양한 항목을 음성인식으로 입력 가능하며, 영상전송시스템(PACS), 전자의무기록(EMR) 등 다양한 전자의료시스템에 탑재 가능해 각 의료기관의 환경에 따라 설정할 수 있어 사용 편의성이 높은 것이 특징입니다.

[두 가지 데이터 셋(TIMIT와 WSJ) 기반 인식 성능]

③ 관련 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

(자) VUNO Med-DeepECG① 제품개요

WHO(2020)에 따르면 전 세계에서 심혈관 질환으로 사망하는 환자가 전체 사망 원인의 30% 이상이며 그 수는 100만명 이상입니다. 또한 국내 통계청 자료(2019)에 의하면 심혈관 질환은 암에 이어 한국인 사망 원인 2위로 중년 남성 돌연사 원인의 80%를 차지합니다. 주요 심혈관 질환 중 하나인 심부전증 환자 중 증상을 느껴 병원에 오는 비율은 3%에 불과하며, 심근경색증 마저도 흉통 외 무증상 등 비전형적인 증상을 보이는 경우가 많아 진단이 지연되고(급성심근경색의 골든타임은 2시간으로 알려져 있음), 치료시기를 놓쳐 환자의 1/3은 병원 도착 전에 사망한다고 보고되었습니다. 또, 가장 흔한 부정맥 중 하나인 심방세동의 경우, 심방세동 환자는 혈전색전증에 의한 뇌졸중의 빈도가 약 5배 증가하는 것으로 되어 있고 실제 매년 심방세동 환자의 약 5%에서 뇌졸중이 발생하는 것으로 알려져 있음에 비해 정확한 진단 및 검사가 잘 이루어지지 못하고 있는 것으로 확인되고 있습니다.

이처럼 심혈관 질환은 환자가 병을 인지하지 못한 채 악화되는 경우가 많아 항상 주의하고 미리 예방해야 할 필요성이 높으나, 가정에서 증상을 기반으로 심혈관 질환여부를 판단하기는 사실상 불가능한 상황입니다. 최근 가정에서 활용할 수 있는 심전도(ECG) 분석기기가 보급되기 시작하는데 이들 대부분은 부정맥 여부만을 분석하는데 그쳐 주요 심혈관 질환을 예방하는데 한계가 있습니다.

VUNO Med-DeepECG는 딥러닝을 기반으로 심전도(ECG) 데이터를 분석해 부정맥을 더 정확하게 판별해 내는 것은 물론 인간의 눈으로 그동안 탐지하지 못한 심부전증 및 심근경색증을 검출하는 소프트웨어형 의료기기로, 2021년 10월 식품의약품안전처로부터 기술의 혁신성과 임상적 개선 가능성, 공익성 및 산업적 가치를 인정받아 제16호 혁신의료기기로 지정되었으며, 만성콩팥병을 포함하여 심전도 데이터를 인공지능 기술로 분석함으로써 탐지 가능한 질환군을 계속해서 확장해 나가고 있습니다.

향후 VUNO Med-DeepECG 제품의 식약처 인허가 및 상용화를 통해 간단한 심전도 검사를 통하여 무증상 환자를 조기 발견하고 적시에 치료가 가능하게 함으로써 3대 심혈관질환(부정맥, 심근경색, 심부전)을 비롯한 주요 질환으로 인한 사망률을 감소시키고 삶의 질을 개선하여 사회경제적 비용을 절감하는데 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.

② 제품의 성능

VUNO Med-DeepECG는 다양한 심전도 데이터를 학습 및 검증에 사용하였고, 노이즈 검출 기법, ECG delineation 및 PQRST 파형에 대한 자가 지도 학습기법 등을 적용하여 개발된 제품입니다.

심부전증의 경우, 심장초음파 검사를 통해 ‘좌심실수축기능 저하 심부전증’에 해당하는 환자 탐지에 대해 AUROC 0.913(95% 신뢰구간)의 높은 성능을 보여주었으며, 심근경색증의 경우 응급실에 흉통으로 내원한 환자의 급성심근경색증 여부를 탐지함에 있어서, AUROC 0.877 (95% 신뢰구간)의 높은 성능을 보여주었습니다.

또한 의료기관에서 주로 사용하는 표준 12유도 심전계로부터 수집된 데이터뿐 아니라 애플워치 등 시계형 제품이나 심전도 패치와 같은 휴대용 심전계의 데이터 역시 높은 정확도로 분석 가능하여 범용성이 매우 높은 제품입니다.

본 제품은 당사의 축적된 의료데이터 전처리 및 인공지능 분석 기술을 적용한 것으로써 다양한 환경에서 측정되는 심전도 데이터를 분석하고 해석값을 제공함으로써 사용자들이 언제 어디서나 간편하게 심혈관질환 등 자신의 건강상태를 확인하고 적시에 의료진의 진료 및 치료를 받을 수 있도록 하는 제품으로, 향후 심혈관질환 및 만성질환 관리에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

(자료) 1) Cho J, Lee B, Kwon JM, et al. Artificial Intelligence Algorithm for Screening Heart Failure with Reduced Ejection Fraction Using Electrocardiography. ASAIO J. 2021;67(3):314-321. doi:10.1097/MAT.0000000000001218,2) Jentzer JC, Kashou AH, Attia ZI, et al. Left ventricular systolic dysfunction identification using artificial intelligence-augmented electrocardiogram in cardiac intensive care unit patients. Int J Cardiol. 2021;326:114-123. doi:10.1016/j.ijcard.2020.10.0743) Internal Validation Report( 6-2. 성능시험성적서-심근경색증.pdf)4) Internal Validation Report ( 6-3. 성능시험성적서-부정맥.pdf)

③ 관련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자

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

2021-03	ASAIO	Artificial intelligence algorithm for screening heart failure with reduced ejection fraction using electrocardiography	Cho, Jinwoo, Lee ByeongTak, Kwon Joon-Myoung, Lee Yeha, Park Hyunho, Oh Byung-Hee, Jeon Ki-Hyun, Park Jinsik, Kim Kyung-Hee

2021-09	JMIR	Automated Detection of Acute Myocardial Infarction Using Asynchronous Electrocardiogram Signals-Preview of Implementing Artificial Intelligence With Multichannel Electrocardiographs Obtained From Smartwatches: Retrospective Study	Changho Han, Youngjae Song, Hong-Seok Lim, Yunwon Tae, Jong-Hwan Jang, Byeong Tak Lee, Yeha Lee, Woong Bae, Dukyong Yoon

2021-11	EMBC 2021	Self-Supervised Learning with Electrocardiogram Delineation for Arrhythmia Detection	Byeong Tak Lee, Seo Taek Kong, Youngjae Song, Yeha Lee

2022-02	Journal of Personalized Medicine	Diagnostic accuracy of the deep learning model for detection of ST-elevation myocardial infarction on electrocardiogram	Hyun Young Choi, Wonhee Kim, Gu Hyun Kang, Yong Soo Jang, Yoonje Lee, Jae Guk Kim, Namho Lee, Dong Geum Shin, Woong Bae, Youngjae Song

2022-04	Frontiers in Cardiovascular Medicine	Evaluating the risk of paroxysmal atrial fibrillation in noncardioembolic ischemic stroke using artificial intelligence-enabled ECG algorithm	Changho Han, Oyeon Kwon, Mineok Chang, Sunghoon Joo, Yeha Lee ,Jin Soo Lee, Ji Man Hong, Seong-Joon Lee, Dukyong Yoon

2022-07	Frontiers in Cardiovascular Medicine	An Artificial Intelligence Algorithm With 24-h Holter Monitoring for the Identification of Occult Atrial Fibrillation During Sinus Rhythm	Ju Youn Kim, Kyung Geun Kim, Yunwon Tae, Mineok Chang, Seung-Jung Park, Kyoung-Min Park, Young Keun On, June Soo Kim, Yeha Lee and Sung-Won Jang

다. 주요 제품 등의 현황(단위: 백만원)

품목	생산(판매)
개시일	주요제품	제9기 3분기	제8기

영상솔루션	2018-08-13	VUNO Med-BoneAgeVUNO Med-Chest X-rayVUNO Med-DeepBrainVUNO Med-Fundus AIVUNO Med-LungCT AIVUNO Med-LungQuanti-Safe BoneAge	914(46.9%)	956(42.5%)

병리솔루션	2020-11-30	VUNO Med-TrivuVUNO Med-PathQuant	12(0.6%)	247(11.0%)

음성솔루션	2018-10-17	VUNO Med-DeepASR	399(20.5%)	515(22.9%)

생체솔루션	2022-08-01	VUNO Med-DeepCARS	234(12.0%)	-

기타	-	R 용역제공기타 매출	390(20.0%)	530(23.6%)

합계	-	-	1,949(100.0%)	2,248(100.0%)