두 명의 의사가 같은 CT 촬영 사진으로 진단할 때 일치할 확률은 60%다. 또한, 미국에서 의사의 오진으로 사망하는 환자의 수는 일년에 약 4만 명이라고 한다. 비싼 의료비와 의사라는 전문직에 대한 신뢰도에 비하면 실망스러울 수 있지만, 의사도 사람이기 때문에 정확하지 않을 수 있다. 문제는 환자의 입장이다. 생사를 오가는 오진을 너그러운 마음으로 받아들일 수 있는 사람은 몇 없다.

뷰노(VUNO)는 딥러닝을 이용해 폐암을 진단하는 소프트웨어, 뷰노 메드(VUNO-Med)를 만드는 소프트웨어 기업이다.

뷰노 메드는 환자들의 CT 사진과 진단 데이터를 모아 스스로 폐암 진단을 학습한다. 기존에 대형 병원 의사들과 컴퓨터공학자가 함께 개발한 폐질환 특정 패턴의 분류 정확도는 91%였지만, 스스로 진단 데이터를 모아 학습하는 뷰노 메드는 97%의 정확성을 가지고 있다.

지금까지 병원에서 사용하고 있는 암 진단 프로그램은 유방암을 판별하는 진단 프로그램 하나뿐이다. 더 많은 환자들이 존재하는 폐암 진단 시장에서 뷰노 메드가 환자들의 진단 비용을 줄여주고 정확성을 높여주는 활약을 할 것을 기대한다.

Q. 수백만 장의 데이터를 받는다고 했는데, 이것이 병에 대한 분석에 충분한 데이터인가? 

A. 현재로서는 한 대형 병원과 협력을 하고 있다. 하지만 추후 다른 병원들과도 협력을 늘려가면서 기반 데이터를 늘려 갈 예정이다. 이러한 시도가 처음이기 때문에 어느 정도의 데이터를 가져야 신뢰성이 있는지 확실할 수 없어 되도록 많은 자료를 가지고 분석하려고 한다.

Q. 이 기기가 얼마만큼 의사들을 도울 수 있나? 의사들의 진단보다 얼마나 더 정확한가?

A. 우리의 기기가 완벽하다고 하지는 않겠다. 하지만 오진률을 낮추는 데 도움이 될 것으로 판단하고 있다. 또한 이 기기만으로 진단이 내려지는 것보다는 의사들에게 실제 통계에 기반한 분석 제공하고 특별한 케이스의 환자 또한 이전의 비슷한 경우의 내려진 진단들을 참고해 질병에 대한 더욱 정확한 판단이 가능하다.

Q. 암 부분에 대한 진단만 하는가? IBM 왓슨과 경쟁 관계인가, 파트너십관계인가? 

A. 현재 다른 병원들과 협력을 하고 있어 얻은 데이터를 기반으로 알츠하이머 진단도 추후 진행하는 것을 고려하고 있고, 크게는 암에서 작게는 근육통까지 우리의 시스템을 더 실용적으로 활용할 수 있는 시스템을 구상 중이다.

IBM 왓슨의 경우 강력한 경쟁자이기도 하지만, 추후 파트너쉽 관계를 맺을 수도 있는 가능성이 있다고 말하고 싶다. IBM 왓슨의 경우 아시아에 대한 경험이 적을 수 있기 때문에 그에 대한 부분에 대해서는 우리가 경쟁력이 있다고 생각한다.

Q. 초기 2-3년동안은 어떻게 수익을 낼 것인가?

A. 꼭 굉장한 수익이 나지 않아도 여러 가지 기회가 있다고 생각한다. 이 분야가 반도체 분야에서도 응용되어 적용될 수 있기 때문에 확장성에 대한 가능성을 열어두고 있다. 당장의 수익보다 앞으로의 가능성을 보고 나아가고 싶다.