25.6.11 한국 뇌신경의학 분야에 새로 적용할 만한 AI 기술들.
뇌신경의학 분야는 인공지능(AI) 기술과 만나 엄청난 변화의 소용돌이 속에 있습니다. 치매, 파킨슨병, 뇌졸중 등 신경계 질환으로 고통받는 환자들에게 새로운 희망을 주고, 의료 현장에는 혁신적인 해결책을 제시할 AI 기술 개발에 대한 기대가 그 어느 때보다 높습니다. 특히 한국은 우수한 IT 인프라와 의료 수준, 그리고 정부의 적극적인 지원에 힘입어 뇌신경의학 AI 분야를 선도할 잠재력을 충분히 갖추고 있습니다.
국내 스타트업들이 도전해 볼 만한 매력적인 뇌신경의학 AI 기술 분야와 새로운 기회들을 소개합니다.
1. 뇌 영상 분석 AI: 더 깊고, 더 정확하게
뇌 MRI, CT, PET 등의 의료 영상을 AI로 분석하여 질병을 진단하고 예측하는 기술은 이미 여러 성공 사례를 만들어내고 있습니다. 국내 기업 뷰노의 '뷰노메드 딥브레인'은 뇌 위축도를 정량화하여 퇴행성 뇌질환 진단을 보조하고 , 제이엘케이는 뇌졸중 진단 솔루션으로 시장을 개척하고 있습니다.
새로운 도전 기회:
- 미세 변화 감지 및 조기 진단 고도화: 기존 기술을 넘어, 질병 초기 단계의 미세한 변화나 아직 명확한 증상이 나타나지 않은 고위험군을 선별하는 AI 모델 개발은 여전히 중요한 영역입니다. 예를 들어, 특정 유형의 뇌종양(신경교종)에서 치료 후 나타나는 가성 진행과 실제 진행을 구분하거나 , 미묘한 뇌 구조 변화를 감지하여 파킨슨병이나 알츠하이머병의 발병 가능성을 수년 전에 예측하는 기술 등이 있습니다.
- 치료 반응 예측 및 맞춤형 치료 지원: 동일한 질병이라도 환자마다 치료 반응이 다릅니다. AI를 활용하여 특정 치료법에 대한 환자의 반응을 예측하거나, 다양한 치료 옵션 중 최적의 효과를 낼 수 있는 맞춤형 치료 계획 수립을 지원하는 AI 솔루션은 매우 유망합니다.
- 다중 영상 데이터 융합 분석: MRI, CT, PET 등 다양한 종류의 영상 데이터를 통합 분석하여 단일 영상만으로는 얻기 어려운 복합적인 정보를 추출하고, 진단 정확도를 한층 높이는 기술 개발도 중요합니다.
2. 뇌파/생체신호 AI: 일상 속 건강 파수꾼
뇌파(EEG), 근전도(EMG), 보행 패턴, 음성 등 다양한 생체신호를 AI로 분석하여 신경계 질환을 진단하고 모니터링하는 기술이 주목받고 있습니다. 이러한 기술은 병원뿐만 아니라 일상생활에서도 활용될 수 있다는 장점이 있습니다.
새로운 도전 기회:
- 간편한 비침습적 진단 도구 개발:
- EEG/EMG 분석 고도화: 엘비스(LVIS)의 '뉴로매치'와 같이 AI 기반 EEG 분석 플랫폼이 등장하고 있지만 , 데이터의 변동성, 잡음 문제 등을 해결하고 간질 발작 예측, 수면 장애 분석, 초기 치매 관련 뇌 기능 저하 패턴 감지 등의 정확도를 높이는 연구는 계속 필요합니다.
- 보행 및 동작 분석: 파킨슨병 환자의 초기 보행 패턴 변화를 감지하거나 , 미세한 운동 능력 저하를 통해 신경퇴행성 질환의 조기 징후를 포착하는 AI 기술은 고령화 사회에서 수요가 높습니다. 국내에서도 관련 연구가 진행 중입니다.
- 음성 분석 기반 인지 기능 평가: 목소리의 미세한 변화를 감지하여 치매 등 인지 기능 저하를 조기에 스크리닝하는 기술은 접근성이 매우 높습니다. 국내 기업 보이노시스는 음성 기반 치매 예측 AI를 개발하여 성과를 내고 있습니다. 한국어 데이터에 특화된 고도화된 음성 분석 AI 개발은 여전히 유망합니다.
- EEG/EMG 분석 고도화: 엘비스(LVIS)의 '뉴로매치'와 같이 AI 기반 EEG 분석 플랫폼이 등장하고 있지만 , 데이터의 변동성, 잡음 문제 등을 해결하고 간질 발작 예측, 수면 장애 분석, 초기 치매 관련 뇌 기능 저하 패턴 감지 등의 정확도를 높이는 연구는 계속 필요합니다.
- 웨어러블 기기 연동 및 개인 맞춤형 건강 관리 서비스: 스마트워치 등 웨어러블 기기를 통해 수집된 생체신호를 AI로 분석하여, 개인의 신경계 건강 상태를 지속적으로 모니터링하고 맞춤형 건강 관리 가이드라인을 제공하는 서비스 모델을 구축할 수 있습니다.
3. AI 기반 신약 개발 및 디지털 치료제(DTx): 치료의 패러다임 전환
AI는 신약 개발 기간을 단축하고 성공률을 높이는 데 기여하며, 소프트웨어 형태의 치료제인 디지털 치료제(DTx) 개발에도 핵심적인 역할을 합니다.
새로운 도전 기회:
- 신경계 질환 특화 신약 후보물질 발굴 및 재창출: 방대한 의료 데이터와 생화학적 정보를 AI로 분석하여 새로운 신경계 질환 치료 후보물질을 발굴하거나, 기존 약물의 새로운 치료 효과를 찾아내는(약물 재창출) 연구는 막대한 부가가치를 창출할 수 있습니다.
- AI 기반 디지털 치료제(DTx) 개발:
- 인지 재활 및 행동 변화 유도 DTx: 국내에서도 뉴냅스의 '뉴냅비전'(시야 장애 개선) , 웰트의 '웰트아이'(불면증 개선) 등 DTx가 등장하고 있습니다. 특히 치매 예방을 위한 인지 훈련 프로그램, 우울증이나 불안장애 개선을 위한 행동 중재 프로그램 등 신경과 및 정신건강의학과 영역에서 AI 기반 DTx 개발은 성장 가능성이 큽니다. 보이노시스의 청각 인지 재활 DTx '하하'도 주목할 만합니다.
- 개인 맞춤형 DTx 고도화: AI를 통해 사용자의 상태와 반응에 따라 치료 프로토콜을 실시간으로 최적화하고, 게임화(gamification) 요소를 도입하여 사용자 참여를 높이는 등 더욱 정교하고 효과적인 DTx 개발이 필요합니다.
- 인지 재활 및 행동 변화 유도 DTx: 국내에서도 뉴냅스의 '뉴냅비전'(시야 장애 개선) , 웰트의 '웰트아이'(불면증 개선) 등 DTx가 등장하고 있습니다. 특히 치매 예방을 위한 인지 훈련 프로그램, 우울증이나 불안장애 개선을 위한 행동 중재 프로그램 등 신경과 및 정신건강의학과 영역에서 AI 기반 DTx 개발은 성장 가능성이 큽니다. 보이노시스의 청각 인지 재활 DTx '하하'도 주목할 만합니다.
4. 차세대 AI 기술: 미래 뇌신경의학을 위한 담대한 도전
더욱 혁신적인 미래를 준비하는 스타트업이라면 다음과 같은 첨단 AI 기술 분야에 주목할 필요가 있습니다.
새로운 도전 기회:
- 의료 특화 거대 언어 모델(LLM) 개발: 방대한 의료 기록(EMR)을 분석하여 진료를 보조하고, 의료 문서 작성을 자동화하며, 환자와의 소통을 개선하는 한국어 기반 의료 LLM 개발은 잠재력이 매우 큽니다. 다만, 데이터 편향성 및 개인정보보호 문제를 해결하는 것이 중요합니다.
- 생성형 AI 기반 합성 의료 데이터 생성: 실제 환자 데이터와 유사하면서도 개인 정보를 보호하는 합성 데이터를 생성하여, 데이터 부족 문제를 해결하고 AI 모델 학습의 효율성을 높일 수 있습니다.
- 뇌 디지털 트윈 구축: 환자 개인의 뇌를 가상으로 복제하여 질병의 진행을 시뮬레이션하고, 다양한 치료법의 효과를 예측하는 '뇌 디지털 트윈' 기술은 궁극적인 개인 맞춤형 정밀 의료를 가능하게 할 미래 기술입니다. 국내에서도 정부 차원의 디지털 트윈 및 가상 환자 관련 R&D 투자가 이루어지고 있습니다.
성공적인 도전을 위한 제언
뇌신경의학 AI 분야에서 성공하기 위해서는 기술 개발뿐만 아니라 데이터 확보, 규제 환경 이해, 그리고 의료 현장과의 긴밀한 협력이 필수적입니다.
- 양질의 데이터 확보 및 활용 전략: EMR 데이터 통합, 데이터 표준화 및 품질 관리가 중요하며 , 개인정보보호 규정을 준수하면서 데이터를 안전하게 활용할 방안을 모색해야 합니다.
- 규제 및 인허가, 건강보험 수가 전략: 식품의약품안전처의 의료기기 인허가 절차 , 새롭게 시행되는 디지털 의료제품법 , 그리고 AI/DTx에 대한 건강보험 수가 정책 등을 면밀히 파악하고 초기부터 전략을 수립해야 합니다.
- 의료 현장과의 협력 및 신뢰 구축: 개발 초기 단계부터 의료진과 긴밀하게 협력하여 실제 임상 현장의 요구를 반영하고, AI 모델의 설명 가능성(XAI)을 높여 신뢰를 확보하는 것이 중요합니다.
한국의 스타트업들이 창의적인 아이디어와 뛰어난 기술력을 바탕으로 뇌신경의학 AI 분야의 혁신을 이끌고, 전 세계적으로 주목받는 솔루션을 개발해내기를 기대합니다. 지금이 바로 그 도전의 시작점입니다.