회사는 '인류의 건강과 삶의 질적 향상에 공헌하는 인공지능'이라는 기업이념을 바탕으로의료 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하는 의료 인공지능 사업을 영위하고 있습니다.
(1) 산업의 특성 의료 인공지능 산업은 의료계와 기업 간 연계를 통한 연구 개발의 비중이 높습니다. 하나의 인공지능 솔루션 개발을 위해 충분한 의료 데이터 수집, 질환에 대한 이해, 데이터 프로세싱, 인공지능 모델 설계, 인허가 등이 결합되어야 하며 적어도 1~2년 이상의 개발 과정이 필요합니다. 또한, 이러한 복잡한 과정 때문에 상대적으로 진입장벽이 높은 편입니다.
① 의료계와 기업 간 연계를 통한 연구 개발의 비중이 높습니다. 하나의 인공지능 솔루션 개발을 위해 충분한 의료 데이터 수집, 질환에 대한 이해, 데이터 프로세싱, 인공지능 모델 설계, 인허가 등이 결합되어야 하며 적어도 1~2년 이상의 개발 과정이 필요합니다. 또한, 이러한 복잡한 과정 때문에 상대적으로 진입장벽이 높은 편입니다.
② 정부 규제 및 정책에 따라 영향을 많이 받습니다. 인공지능 연구를 위해서는 법률적인 문제 및 보안 문제의 해소가 필요하며, 대부분 기술이 이전에는 없던 새로운 방향이기 때문에 지금까지 적용된 제품의 인허가 및 상용화와 다른 부분이 많습니다. 이에 따라 정부 차원의 가이드라인과 법 제정 여부에 따라 향후 제품 개발 속도나 시장 전망이 달라질 수 있습니다.
③ 의료 인공지능 시장은 기존에 없던 신규 시장으로, 다수 플레이어가 경쟁하는 시장입니다. 하지만 실제로 상용화 단계를 거쳐 시장을 장악한 기업은 아직까지 없습니다. 향후 해당 시장의 점유율을 선점하는 것이 중요합니다. (2) 산업의 성장성 국내외 인공지능 헬스케어 시장은 가파르게 성장하고 있습니다. 2018년도 BIS리서치가 발표한 '세계 인공지능 헬스케어 시장 및 전망' 리포트에 따르면 2018년도부터 2023년까지 45.1%의 연평균 성장율로 시장규모가 확대될 것으로 내다보고 있습니다. (3) 경기변동의 특성 의료 인공지능 산업은 인간의 건강과 관련된 수요이므로 경기변동에는 둔감하며, 계절성도 낮습니다. 다만, 전세계적으로 도입기에 해당하므로, 본 산업에 속해있는 기업들은 수요를 창출하기 위하여 다양한 홍보 마케팅 활동을 진행하고 있습니다. (4) 경쟁요소
당사가 속한 의료 인공지능 시장은 이제 성장 단계에 접어든 시장입니다. 현재 형성되어 있는 한정된 파이를 차지하기 위한 경쟁보다는 아직 표면화되지 않은 잠재수요를 발굴하기 위해 업체별로 타깃 고객층 및 질환, 제품 수익구조 등 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임이 다수 발생하고 있습니다. 의료 인공지능 시장은 인공지능 학습을 위한 선결조건으로 양질의 데이터 취득 역량이 필요하며, 의료기기인 인공지능 제품을 상용화하기 위해 식약처의 인허가를 필수적으로 받아야 하는 특성상 개발 시 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 또한 의료인의 수요를 충족할 수 있는 제품을 개발하고 고도화하기 위해 의료인과의 긴밀한 관계를 유지하며 피드백을 받아야 하므로 인적 네트워크가 필요합니다. 위 기재한 데이터, 개발 시 비용 및 기간, 인적 네트워크와 함께 지식재산권을 통한 기술보호 등이 의료 인공지능 시장의 주요한 진입장벽으로 작용합니다.
(5) 자금조달상의 특성
의료 인공지능 시장은 성장 단계에 접어든 시장으로 현재 회사를 운영할 수 있는 충분한 자금조달은 어렵습니다. 회사는 신규산업인 보안, 산업, 교육 산업의 실적으로 자금을 조달할 계획입니다.
(6) 관련 법령 또는 정부의 규제 등
국내에서도 인공지능 발전에 발맞춰 정책적 지원이 증가하고 있는 추세입니다. 식약처에서는 2017년 '인공지능 기반 의료기기의 임상 유효성 평가 가이드라인’, '빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 허가, 심사 가이드라인’을 발간했고, 2019년 개정 안내서도 발간했습니다. 인공지능 기반 의료기기 해당 여부, 성능 검증 요건 등 판단 기준 가이드라인을 통해 다수 업체가 신속한 인허가를 진행할 수 있게 되었습니다. 2019년 말에는 『의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법』에 근거해 보건복지부의 『혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인』 이 마련되어 인공지능 기반 의료기술에 대한 건강보험 수가 적용에 대한 적극적인 논의가 이루어졌습니다. 2020년 말에는 병리학 분야의 인공지능 의료기술 대상 수가 적용 가이드라인이 추가 발표되었습니다. 해당 가이드라인에 따라 의료 인공지능 제품이 기존에 제공하지 못하는 새로운 의학적 정보를 제공하거나, 기존 의료행위 대비 환자에게 제공되는 이익과 비용효과성이 입증되는 경우 건강보험 상의 추가적인 가치를 인정받을 수 있게 되었습니다.
현재 국내 인공지능 의료기기에 대한 보험 적용 사례는 아직 없으나, 코로나19 이후 형성된 비대면, 인공지능 원격 진단에 대한 사회적 공감대, 이에 부합하는 정부의 적극적인 정책적 지원에 따라 건강보험 수가 적용 사례가 증가할 것으로 예상됩니다.
(1) 영업개황 및 사업부문의 구분
(가) 영업개황
당사는 의료 인공지능 솔루션을 효과적으로 개발하기 위해 파이프라인 개발 방식과 플랫폼 개발 방식을 병행하는 Two-track 사업모델을 구축하여 의료 인공지능 상업화를 진행하고 있습니다.
Two-track 사업모델의 한 요소로 파이프라인 비즈니스(파이프라인 개발 방식)는 당사가 직접 제품을 개발하는 방식으로서, 병원으로부터 의료 데이터를 구매해 내부 연구 인력을 동원하여 개발을 진행합니다.
플랫폼 비즈니스(플랫폼 개발 방식)는 병원과 의료인이 자체적으로 보유한 데이터를활용해 인공지능 제품을 직접 개발하는 방식으로서, 당사는 인공지능 인프라와 연구 컨설팅을 제공하고 제품 판매 수익을 공유하는 방식으로 진행합니다.
당사는 Two-track 사업모델을 동원하여 의료인의 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 인공지능 의료기기인 DEEP:AI (의료 인공지능 솔루션)를 신속하고 효과적으로 개발하고자 합니다.
당사는 인공지능 제품의 개발, 배포, 활용을 효율화하기 위한 인공지능 효율화 툴로서 DEEP:PHI (인공지능 개발툴; 인공지능 모델의 학습과 제품 개발에 활용하는 소프트웨어), DEEP:STORE (인공지능 마켓플레이스; 인공지능 개발 및 상용화가 완료된 인공지능 제품을 배포하여 거래할 수 있는 마켓플레이스), DEEP:PACS (인공지능 PACS: PACS는 병원에서 의료영상 조회, 판독, 분석에 사용하는 필수 소프트웨어)를 자체 개발하여 보유하고 있습니다. 당사의 파이프라인 방식의 자체 개발 시, 그리고 의료인의 플랫폼 방식의 개발 시 공통적으로 인공지능 효율화 툴을 활용해 신속하게 인공지능 제품 다양성을 확보하고 시장경쟁력을 강화하고자 합니다. 결론적으로 당사는 Two-track 사업모델을 통해 개발한 인공지능 의료기기인 DEEP:AI를 판매하는 것을 주 수익원으로 하며, 나아가 의료인의 인공지능 효율화 툴 (DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS) 사용에 따른 수익을 추가적으로 획득하고자 합니다.
당사는 의료인의 인공지능 개발이 보편화되지 않은 현재에는 단기적으로 일반적인 의료 인공지능 사업의 매출 실현 방식인 파이프라인 비즈니스를 중점적으로 공략하고자 합니다. 하지만 플랫폼 비즈니스는 병원과 의료인의 인공지능 자체 개발에 대한 높은 수요 존재, 내부 개발 비용 절감 및 동시다발적인 개발을 통한 제품화 가속화 등에 대한 장점이 존재합니다. 따라서 당사의 플랫폼 방식 내 사용자를 지속적으로 유입하고 인큐베이션 함으로써, 플랫폼 비즈니스 모델을 이용한 인공지능 생태계를 조성하고 시장 선점 효과를 누리고자 합니다.
당사는 향후에도 Two-track 사업모델에 대한 집중적인 투자와 운영으로, 4개의 제품군인 DEEP:AI , DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS를 통한 의료 인공지능 생태계 조성에 앞장서고자 합니다.
(나) 공시대상 사업부문의 구분
당사가 영위하고 있는 사업은 크게 인공지능 의료영상 판독보조솔루션인 DEEP:AI의 서비스사업과 인공지능개발툴인 DEEP:PHI의 클라우드 서비스 사업으로 나눌 수 있습니다.
| 품목 | 용도 | 기능 및 특징 |
| DEEP:AI | DEEP:AI는 의료 인공지능 솔루션으로 다양한 질환에 대한 각종 의료 데이터를 인공지능으로 분석하여 질환 분류, 병변 영역 검출, 예후 예측 등 의료인의 의료행위를 보조하는 역할을 수행합니다. |
- 의료 영상 데이터 대상 질환 분류 (Classification) - 특정 병변 기준으로 병변 영역 검출 (Segmentation, Detection) - 데이터 분석을 통한 예후 예측 (Prediction) - 분석 결과에 대한 심층 레포트 생성 |
| DEEP:PHI | DEEP:PHI는 의료 데이터를 보유한 의료인이 직접 인공지능 모델을 만들 수 있도록 도와주는 인공지능 개발툴입니다. 특히 코딩에 익숙하지 않거나 인공지능 프로그래밍 경험이 없더라도 DEEP:PHI를 이용해 쉽게 연구를 수행할 수 있습니다. 이를 위해 인공지능 연구에 필요한 이미지 전처리 모듈, 신경망 모듈이 기본으로 제공되고, 다양한 템플릿 프로젝트가 공유되어 쉽게 인공지능 연구개발을 시작할 수 있습니다. |
- 다양한 포맷의 의료 영상/레코드 파일 및 2D, 3D 레이블링 파일 지원 (DICOM, SVS, PNG, JPG, XLS, CSV, TIFF, NIFTI 등) - 70여 개의 전처리 기술, 50여 개의 인공지능 신경망 모듈을 지원 - 성능 지표 관리 기능 제공 (학습 및 검증 히스토리 저장 및 관리) - 컴퓨팅 자원 분산 기능 지원 - 인공지능 학습결과 테스트 및 배포 기능 지원 - 프로젝트 공유 및 복사 기능 제공 |
(2) 시장점유율
회사는 인공지능 개발 플랫폼인 DEEP:PHI를 개발하여 연구개발 및 제품화에 활용하고 있습니다. 현재까지 17개의 인공지능 의료영상 판독보조 솔루션을 개발하여 인허가를 획득하였으며, 현재도 DEEP:PHI를 활용하여 다수의 의료기관과 협업하여 60여개 이상의 연구개발을 진행중에 있습니다. 다만 의료인공지능 분야는 전세계적으로 도입기에 해당되는 시장으로 관련업계의 시장 점유율이 집계되지 않았으며, 인공지능 개발 플랫폼인 DEEP:PHI는 시장에서 경쟁제품이 없기에 시장점유율을 파악하기 어렵습니다.
(3) 시장의 특성
회사의 거시적 목표시장은 의료 인공지능 시장입니다. 의료 인공지능 시장 중 세부적으로는 플랫폼 방식으로 인공지능을 개발하고 판매가 가능한 의료 인공지능 플랫폼 시장(DEEP:PHI, DEEP:STORE)과 의료 인공지능 솔루션 시장(DEEP:AI) 및 PACS시장(DEEP:PACS)를 당사가 접근가능한 유효시장으로 타켓팅 하였습니다.의료계와 기업간의 연계를 통한 연구 개발 비중이 높으며, 정부 규제 및 정책에 따라 영향을 많이 받습니다. 대부분의 기술이 이전에는 없던 새로운 방향이기 때문에 지금까지 적용된 제품의 인허가 및 상용화와 다른 부분이 많습니다. 이에 따라 정부 차원의 가이드라인과 법 제정 여부에 따라 향후 제품 개발 속도나 시장 전망이 달라질 수 있습니다.또한 기존에 없던 신규 시장으로 다수 플레이어가 경쟁하는 시장입니다. 하지만 실제로 상용화 단계를 거쳐 시장을 장악한 기업은 아직까지 없습니다. 향후 해당 시장의 점유율을 선점하는 것이 중요합니다.
(4) 신규사업 등의 내용 및 전망회사는 의료 분야에서 축적한 인공지능 기술 역량과 인공지능 개발, 배포, 활용의 전과정을 효율화하는 툴을 보유하고 있습니다. 이를 활용하여 사업영역을 의료 인공지능 사업에서 나아가 "보안 인공지능 사업"과 "인공지능 교육 사업"을 확장하고자 합니다.
(5) 조직도
가. 후보자의 성명ㆍ생년월일ㆍ추천인ㆍ최대주주와의 관계ㆍ사외이사후보자 등 여부
| 후보자성명 | 생년월일 | 사외이사후보자여부 |
감사위원회 위원인 이사 분리선출 여부 |
최대주주와의 관계 | 추천인 |
|---|---|---|---|---|---|
| 최우식 | 1969.10.04 | 사내이사 | - | 본인 | 이사회 |
| 김태규 | 1974.08.15 | 사내이사 | - | 임원 | 이사회 |
| 총 ( 2 ) 명 | |||||
나. 후보자의 주된직업ㆍ세부경력ㆍ해당법인과의 최근3년간 거래내역
| 후보자성명 | 주된직업 | 세부경력 | 해당법인과의최근3년간 거래내역 | |
|---|---|---|---|---|
| 기간 | 내용 | |||
| 최우식 | (주)딥노이드 대표이사 | 2008~현재 | (주)딥노이드 대표이사 | - |
| 김태규 | (주)딥노이드 전무이사 | 2009~현재 | (주)딥노이드 전무이사 | - |
다. 후보자의 체납사실 여부ㆍ부실기업 경영진 여부ㆍ법령상 결격 사유 유무
| 후보자성명 | 체납사실 여부 | 부실기업 경영진 여부 | 법령상 결격 사유 유무 |
|---|---|---|---|
| 최우식 | - | - | - |
| 김태규 | - | - | - |
라. 후보자의 직무수행계획(사외이사 선임의 경우에 한함)
| 해당사항 없음 |
마. 후보자에 대한 이사회의 추천 사유
| - 사내이사 후보자 최우식최우식 후보자는 기업 경영에 다양한 지식과 풍부한 경험을 가지고 있어 기업경영에 많은 기여를 할 것으로 판단되는 바 이에 후보자를 당사의 사내이사 후보자로 추천함.- 사내이사 후보자 김태규김태규 후보자는 오랜 기간 인공지능 산업에 종사한 바, 전문적인 식견을 바탕으로 각종 사업현안에 대한 효과적인 의사결정에 기여함은 물론 사업역량 향상 효과를 기대할 수 있을 것으로 판단되는 바 이에 후보자를 당사의 사내이사 후보자로 추천함. |
※ 기타 참고사항