대한민국 영상의학 AI 혁신: Aidoc vs Viz.ai vs 국내 대표 한국형 솔루션 비교
대한민국 영상의학 AI 혁신: Aidoc vs Viz.ai vs 국내 대표 한국형 솔루션 비교
1. 서론: 의료 AI, 왜 이제 대한민국인가?
‘의료 AI’는 전 세계 영상의학과의 업무 효율 향상, 판독 정확도 증가, 환자 안전 강화를 위해 빠르게 도입되고 있습니다. 특히 대한민국 병원에서는 루닛(Lunit), 뷰노(VUNO) 등 국내 AI 진단 솔루션이 급속히 확산되고 있으며, 해외에서도 AI 툴의 도입을 적극 고려하는 추세입니다
본 컬럼에서는 Aidoc, Viz.ai 등 글로벌 AI 솔루션과 함께, 국내에서 활발히 사용되고 있는 루닛, 뷰노, 휴런 등의 AI 툴을 비교하며, 대한민국 병원에 가장 적합한 영상AI 전략을 탐구합니다.
2. AI 툴 종류 및 국내 시장 동향
- Aidoc
- PACS/RIS 통합이 강점이며, ICH(두개내출혈), PE(폐색전증), LVO 등 13개의 FDA 클리어 알고리즘을 제공 .
- aiOS 기반으로 워크플로우 효율화, triage 자동화가 가능
- Viz.ai
- 뇌졸중, 대혈관 폐색(LVO), 혈관질환 예측에 특화된 AI 케어 코디네이션 플랫폼
- 국내 솔루션 (루닛, 뷰노, 휴런 등)
- 루닛(Lunit): 유방암·폐암·PD-L1 병리 AI 솔루션, 글로벌 수출 중
- 뷰노(VUNO): 흉부 CT/X-ray AI, 뇌 정량화 AI, 혁신 의료기기로 인정
- 휴런(HuRun): 뇌 퇴행성 질환 스크리닝 AI “휴런AD”로 TFDA 승인 획득
3. 기능 비교: 글로벌 vs 국내 솔루션
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비교 항목 |
Aidoc |
Viz.ai |
루닛 / 뷰노 / 휴런 등 국내 AI 툴 |
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주요 목적 |
종합 영상 triage |
뇌졸중·대혈관 응급 대응 |
암(폐암·유방암), 뇌 정량화, X-ray 판독 |
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FDA / TFDA 승인 여부 |
13개 알고리즘 FDA 클리어 |
5개 이상 FDA 인증 |
국내 식약처 혁신 의료기기 지정 |
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시스템 통합 |
PACS/RIS 중심 워크플로우 통합 |
모바일+EMR 기반 협진 플랫폼 |
국내 PACS 병원연동 및 클라우드 서비스 |
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임상 효과 |
TAT 30~40% 단축, triage 효율↑ |
Door-to-needle 20분 단축 |
국내외 병원에서 AI 판독 보조 문화 정착 중 |
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특징 |
글로벌 검증, 다양한 임상 케이스 |
뇌졸중 관련 팀 협진 솔루션 최강 |
한국 의료 환경 및 보험체계에 최적화 |
4. 국내 병원 도입 사례
- 용인 세브란스병원: 루닛 Insight CXR를 사용, 응급실에서 AI 열지도 기반 폐질환 보조 판독 시행
- K 병원: AI 영상 분석 + PACS 연동을 통한 진단 효율 향상
- KCR 2023 전시: 뷰노 제품 네트워크 확장, 의료진 피드백 반영
5. 대한민국 병원에 최적화된 AI 도입 전략
- 임상 목적 정의
- 응급 중심 병원은 Aidoc or Viz.ai 중심
- 암 정밀 영상은 루닛, 뷰노 적극 도입
- 시스템 통합 고려
- PACS/RIS 연동 여부
- 클라우드 / 모바일 협진 기능
- 임상 근거 확보
- AI 도입 이후 TAT, 정확도, 비용 효율 데이터 수집필요
- 인력 교육 및 윤리·법률 고려
- 전문의 의견수렴, AI 활용범위 합의
- 개인정보 보호, 의료법 준수
- 재정 및 보험 체계 연계
- AI 코드 기반 수가 적용 논의 진전 필요
6. 결론
대한민국 영상의학 AI 판도는 국제 기업(Aidoc, Viz.ai)과 국내 토종(AI, 뷰노, 휴런)이 공존하며 발전하고 있습니다. 각 병원의 특성과 목적, 워크플로우 및 IT 인프라에 따라 최적의 AI 툴을 다종 조합 도입하는 전략이 추천됩니다. 이를 통해 판독 효율, 환자 안전 및 의료 질을 극대화할 수 있습니다.
결국 핵심은 '임상 목적에 맞는 AI', 'IT 환경에 맞는 통합', '정확성 신뢰'이며, 이러한 요소들이 조화롭게 충족될 때 진정한 의료 AI 혁신이 가능합니다.
참고문헌
[1] 구진모, “AI 솔루션 주도 한국 영상의학계, AI는 이미 ‘소중한 동료’,” 동아사이언스, 2023.06.19. koreadeep.com+1vuno.co+1m.dongascience.com
[2] “한국 병원, AI 영상분석 효율성 향상 사례,” 한국딥러닝 블로그, 2025.03.20. koreadeep.com
[3] VUNO, “KCR 2023서 영상의학 AI 솔루션 전시,” 2023.09.18. vuno.co
[4] Aidoc, “AI Empowering Radiologists,” Aidoc 공식. aidoc.com
[5] Viz.ai, “Viz Neuro/Radiology Suite,” Viz.ai 공식. viz.ai+2viz.ai+2linkedin.com+2
[6] S. Hosny et al., “Artificial Intelligence in Radiology,” Nat Rev Cancer,
vol. 18, pp. 500–510, 2018.
[7] “Medicare AI New Technology Add‑on Payment for Viz.ai,” Radiology: AI,
2021. pubs.rsna.org
[8] “Aidoc AI 검증 연구: PE, ICH 정확도 및 triage 효과,” Clinical Radiology,
Basel 등, 2020.
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