의료 인공지능(AI) 솔루션 개발이 활기를 띄면서 AI 학습을 위한 의료 데이터를 직접 라벨링(가공)하거나 데이터 라벨링을 반자동화하는 플랫폼을 제공하는 의료 전문 데이터 라벨링 사업이 본격화되고 있다.

닥터웍스는 전문 의료진들을 모집해 의료 데이터 라벨링 사업에 뛰어들었으며, 재이랩스·힐세리온 등도 자체 개발한 라벨링 소프트웨어를 대형 병원에 공급을 추진하는 등 데이터 가공 사업에 나서고 있다. 또 제이엘케이도 빅데이터 플랫폼 '헬로데이터'를 개발해 의료 기업들에게 솔루션을 제공하거나 데이터를 직접 라벨링하는 데이터 가공 사업에서 성과를 내고 있다.

시장조사 업체인 마켓스앤마켓스에 따르면, 전 세계 AI 헬스케어 시장 규모는 2018년 21억 달러로 출발해 연평균 50%씩 급성장, 2025년 362억 달러 규모를 형성할 것으로 전망된다. 또 국내 AI 헬스케어 시장은 연평균 성장률 44.60%로 2023년 2조 465억원 규모를 기록할 것으로 예상된다.

국내는 물론 해외에서도 뷰노·루닛·제이엘케이 등 의료 AI 기업이 주목을 받고 있으며, 대형 병원들이 의료 AI 기업과 손잡고 의료 AI 솔루션을 공동 개발하거나 의료 솔루션 도입을 본격화해, AI 학습을 위한 전문 의료 데이터 라벨링 수요도 큰 폭으로 증가할 것으로 기대된다.

의료 전문 컨설팅기업인 닥터웍스는 국내 최대 규모의 의료 데이터 라벨링 인력풀을 확보하고 국내 의료 라벨링 시장에 본격 진출한다. 지난해 설립된 닥터웍스는 미국 존스홉킨스 대학교 출신의 이희상 대표를 비롯해 의료데이터 연구 경력 10년 이상 임직원 등 기술력과 전문성을 요구하는 의료 AI 분야에 적합한 전문인력들로 구성됐다.

특히, 의료 AI 기술 고도화에 필요한 정확도 높은 의료 데이터 라벨링을 위해 다수의 의료기관과 협업 체계를 구축해, 회사 설립 3개월 만에 25개 의료 분과에서 250여명의 전문의로 구성된 의료 전문 데이터 인력풀을 확보했다. 전문의들은 정확도와 신뢰도 높은 의료 데이터를 요구하는 AI 기업 요구에 맞추고 기술 고도화를 위해 데이터 수집, 가공, 검수까지 의료 데이터 라벨링 전 과정을 직접 수행할 계획이다.

이를 통해 ▲높은 품질의 의료 데이터 라벨링 ▲전수 검수를 통한 99% 의료 데이터 정확성 ▲의료 데이터 분석 및 자문 등으로 다른 산업군 대비 높은 객관성과 전문성을 요구하는 의료 AI 분야에서 차별화된 서비스를 선보인다는 전략이다.

이희상 닥터웍스 대표는 "전문 의료진에게는 공정한 노동의 대가를, AI 기업과 연구기관에는 고품질 의료 데이터 자문과 가공을 제공하는 회사로 성장해 나갈 것"이라고 밝혔다.

데이터 라벨링 기업인 재이랩스는 MRI, CT 등 의료 전문 데이터를 편리하게 라벨링하도록 도와주는 소프트웨어 '메디라벨'에 대해 베타 테스트를 마치고 대형 병원에 의료 데이터 라벨링 솔루션을 공급하고 있다.

재이랩스 관계자는 "지난해 1월 설립 후 프로토타입을 빠르게 내놓고 대형 병원과 랩실에서 사용하면서 사용자 평가와 피드백을 받아 시스템을 계속 강화해왔다"며 "지난 11월부터 랩실, 병원 등 베타 테스터를 추가로 모집해 테스트 진행 후 현재 피드백을 반영해 제품 업그레이드를 추진 중"이라고 설명했다.

MRI 데이터를 라벨링하기 위해서는 암세포 등을 일일이 손으로 체크해 색칠을 해야 해 불편한데, 딥러닝 기반의 메디라벨을 활용하면동시에 비슷한 부분을 선택해 반자동으로 색칠해 시간을 크게 단축할 수 있다는 것. 프로젝트 단위별 대용량 의료 데이터 관리, 2D영상의 라벨링, 몇 번의 이미지 클릭만으로 라벨 구역이 지정되는 스마트 펜슬 기능 등으로 효율성을 높였다.

코스닥 상장사인 제이엘케이는 데이터 라벨링 플랫폼인 '헬로데이터'를 활용해 지난해 빅데이터 플랫폼 사업 매출이 전년 대비 2500%나 성장하는 성과를 거뒀다.

제이엘케이는 대형병원, 제약사 등 의료 기관에 B2B(기업간) 방식으로 고객에 맞춤형 솔루션을 공급하고 있다. 헬로데이터는 하나의 플랫폼에서 데이터 수집부터 가공, 분석이 가능하고, 데이터 수집과 다양한 가공 서비스를 지원하는 통합 플랫폼이다. 특히, 주력인 의료 분야 등에서 90개 이상 목적물을 자동 검출하고 표시하는 AI 기반 자동 어노테이션 기능을 제공한다. 또 고객이 요구할 경우, 필요한 데이터에 대한 라벨링 작업도 직접 진행해 데이터를 공급하고 있다.

휴대용 초음파 기기로 주목을 받은 힐세리온도 최근 AI 학습용 의료 데이터를 수집·가공하는 플랫폼을 런칭하고, 의료 데이터 가공 시장에 뛰어들었다. 이 회사는 장기적으로 의료데이터를 모아 의료 AI 기업 등에 판매하는 의료데이터 중개 플랫폼 사업에도 나설 계획이다.