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의료 ai 관련주 TOP10 | 대장주, 테마주

시골선사 쟌 발행일 : 2023-08-06

의료 AI 관련주 TOP10 | 대장주, 테마주

의료 AI 시장 규모와 전망
의료 AI 시장 규모와 전망

 

2022년 연말, Open AI의 'Chat GPT'가 시장에 등장하며 전 세계의 투자자들은 한순간에 생 성형 AI에 눈길을 돌렸다. 이전의 AI 기술은 주로 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 방대한 데이터에서 예측하고 분류하는 역할에 중점을 뒀다. 그러나, 현대의 생성형 AI는 이용자의 요구와 문제를 능동적으로 해결하기 위해 스스로 데이터를 탐색하고 학습한다. 이는 AI의 본질적인 변화와도 같은 것이다.

 

생성형 AI, 글로벌 투자자들의 새로운 관심사

가장 주목받는 생성형 AI 중 하나는 텍스트 기반의 'Chat GPT'와 같은 LLM(Large Language Model)이다. LLM은 사용자와 자연스럽게 대화할 수 있는 능력을 갖추며, 복잡한 언어 데이터를 처리한다. 그리고 이 기술은 단순한 텍스트뿐만 아니라 그림, 비디오, 오디오 등 다양한 매체에서의 응용이 가능하다. 이로 인해 다양한 산업 분야에서도 그 잠재력과 활용도가 높게 평가되고 있다. 생성형 AI의 등장은 투자자들에게 새로운 비즈니스 기회와 투자 포인트를 제공한다. 그리고 이 기술이 얼마나 깊게 일상과 산업에 녹아들게 될지 기대가 크다.

 

AI 기업 벤치마크 대비 수익률
AI 기업 벤치마크 대비 수익률추이

 

의료 AI 성장 더딤 - 생성형 AI, 의료 분야의 새로운 희망

생성형 AI의 부상은 의료 AI에 대한 관심을 재점화시키고 있다. 기술의 빠른 발전으로 인해, 의료 분야에서도 AI의 활용 가능성이 점차 확대되고 있는 가운데, 과거에는 이와 같은 분야에서 여러 어려움을 겪어왔다.

 

IBM의 '왓슨 헬스'는 그 예이다. 2015년에는 환자 데이터 수집과 의료 영상 기업 인수를 통해 사업 확장을 꾀했지만, 2022년에는 총 투입 비용 20조원에 비해 1조 원의 사업 가치로 평가받아 최종적으로 매각되었다.

 

이러한 실패는 몇 가지 주요 이유에서 비롯되었다:

 

기술적 한계: 초기 의료 AI의 기술력은 제한적이었고, 그로 인해 실제 환자 치료에 있어 AI의 역할은 보조적이었다. 또한, AI의 진단 결과에 대한 의사들의 신뢰도가 아직 완전하지 않았다.

 

규제의 문제: 의료 분야는 건강보험 등재 등 규제가 많아 AI의 상용화에 한계가 있었다. 이러한 규제 문제는 신규 기술의 도입을 어렵게 만들었다.

 

그러나, 생성형 AI는 이러한 장애물을 극복할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 등 다양한 데이터에 대한 깊은 학습 능력을 가진 AI는 의료 분야에서 더욱 정밀하고 효율적인 진단 및 치료를 제공할 수 있다. 특히, 스스로 학습하고 정보를 찾아내는 능력은 의료 데이터의 복잡성과 다양성을 처리하는 데 큰 도움이 될 것이다. 이를 통해 의료 AI는 더욱 발전하고, 환자의 진료 품질을 향상하는 데 기여할 것으로 기대된다.

 

2023년 의료 AI: 새로운 시대의 도래

2023년에는 의료 분야에서의 AI의 역할이 크게 변모하고 있다. 초기의 의료 AI는 대부분 환자의 정보와 기존 의학적 지식을 기반으로 한 가이드라인을 제공하는 형태였다. 이는 주로 진단 도움말, 치료 방법의 선택 등의 보조적인 역할에 그쳤다.

 

그러나, 최근의 AI 기술 발전, 특히 생성형 AI의 등장은 이러한 패러다임을 완전히 바꾸고 있다.

 

생성형 AI는 스스로 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 결정을 내릴 수 있는 능력을 가지고 있다. 이는 의료 분야에서도 큰 혁신을 가져올 것으로 예상된다. 기존의 의료 기록과 임상 결과를 AI가 스스로 학습하게 되면, 환자마다 개별적인 상황과 병력을 고려한 맞춤형 치료 방안을 제시할 수 있다.

 

또한, 임상 연구의 최신 결과나 새로운 치료법에 대한 정보도 실시간으로 반영될 수 있게 된다.

 

이러한 기술적 발전은 국가 차원에서의 의료 혁신을 이끌어낼 잠재력을 가지고 있다. 공공의료 서비스의 질을 향상시키는 동시에, 비용 효율성도 크게 증가시킬 것으로 예상된다.

 

뿐만 아니라, AI의 활용이 확대됨에 따라 의료 분야에서의 규제도 점차 완화될 것으로 예상된다. 디지털 헬스케어 산업의 성장은 이러한 규제의 변화와 밀접한 연관이 있으며, AI의 발전을 통해 전반적인 의료 서비스의 질과 접근성이 향상될 것으로 기대된다.

 

2023년, 디지털 헬스케어 산업의 성장과 정부의 의료 AI 지원 정책

 

디지털 헬스케어 산업의 성장과 기술 발전은 환자의 의료 서비스 품질 향상에 중요한 역할을 하고 있다. 현 정부는 이러한 산업의 중요성을 인식하며, 의료 AI 확대에 대한 정책적 지원을 확대하고 있다.

 

하지만, 이러한 혁신적인 기술이 실제로 환자들에게 도움을 줄 수 있게 되려면 여러 가지 규제적인 장벽을 넘어야 한다. 기존에는 신의료기술이 환자에게 제공되기 전에 한국보건의료연구원이 주관하는 '신의료기술평가'를 거쳐야 했다. 이 평가는 해당 기술의 안전성과 유효성을 체계적으로 검토하는 과정으로, 최대 250일까지 걸릴 수 있다.

 

이런 긴 기간의 평가 과정은 새로운 기술의 신속한 도입을 방해하는 요소로 작용해왔다.

따라서 현 정부는 이러한 제도적 장벽을 완화하기 위한 다양한 정책을 시행하고 있다.

 

이 중에는:

 

제한적 의료기술평가: 특정 기관에서 새로운 기술에 대한 진료를 일정 기간 허용하면서 실제 임상 환경에서의 근거를 축적할 수 있게 한다.

 

신의료기술평가 유예 제도: 식약처 임상 허가를 받은 의료 기기에 대해 조기 시장 진입을 허용하고, 신의료기술평가 과정을 최대 2년간 유예한다.

 

혁신의료기술: 안전성은 입증되었지만 유효성에 대한 충분한 근거가 아직 부족한 기술에 대해, 해당 기술의 잠재력이 인정될 경우 비급여 항목으로서 허용한다.

 

이러한 정책들은 의료 기술의 신속한 도입을 촉진하며, 동시에 환자의 안전을 최우선으로 보장한다. 디지털 헬스케어 산업의 성장을 가속화하고, 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공하는 것이 현 정부의 목표이다.

 

2023년, 국내 의료 AI 기업의 성장과 시장 기대

 

규제 완화와 함께 보험 적용 및 비급여 시장 진출이 활성화되면서, 국내 의료 AI 기업들은 본격적인 성장의 기회를 맞이하고 있다. 주요 기업들인 루닛, 뷰노, 제이엘케이, 딥노이드 등은 하반기에 해외 진출 및 국내 보험 수가 적용과 같은 대규모 사업 확장을 계획하고 있다.

 

이러한 기업들의 빠른 시장 진출로, 다양한 의료 데이터에 접근하는 기회가 확대될 것으로 예상된다. 특히 2023년은 의료 AI 기업들이 실질적인 매출을 창출하는 원년으로서의 중요한 의미를 갖게 될 것이다.

 

루닛은 후지필름, GE헬스케어, 필립스, 가던트헬스와 같은 세계적인 기업들과의 파트너십을 통해 국제 시장에서의 확고한 입지를 구축하는 방향으로 나아가고 있다.

 

이와 유사하게, 다른 국내 의료 AI 기업들도 자체 레퍼런스를 바탕으로 해외 시장에 진출할 방안을 모색하고 있다.

 

자산운용사의 의료 AI 관련 액티브 ETF 출시도 이러한 기업들의 성장에 기여할 것으로 기대된다. 주가에 대한 기대감만으로 기업 가치를 평가하던 시절은 지났다. 현재는 실질적인 매출과 이익을 통해 의료 AI 기업들이 그 가치를 증명해야 하는 시점이다. 이러한 환경에서, 국내 의료 AI 기업들은 국내외에서의 활발한 사업 확장을 통해 미래의 성장 가능성을 더욱 확대해 나갈 것으로 전망된다.

 

의료 AI 관련주 TOP10 : 대장주, 테마주

1. 루닛

▪ 1 Q23 기준 자사 AI기반 흉부 질환 진단 제품인 ‘루닛 인사이트’ 글로벌 의료기관 2,000개 침투

▪ 후지필름 외 GE헬스케어, 필립스, 가던트헬스 등 파트너십 확대에 따른 매출 발생 기대

▪ 지난 6월 미국 ASCO에서 AI기반 바이오마커 ‘루닛 스코프’의 영상 바이오마커 활용 가능성 입증

 

2. 제이엘케이

▪ 2018년 국내 최초 AI기반 뇌졸중 진단 설루션 JBS-01K 식약처 3등급 의료기기 허가 획득

▪ 올해 CT용 JBS-LVO, JBS-04K, JBS-05K 등 3개의 솔루션 혁신통합심사 통과 및 보험수가 적용 전망

▪ 미국 파트너사 2곳을 통해 FDA 및 NTAP 승인 진행 중, FDA승인 시 큰 폭의 기업가치 상승 예상

 

3. 뷰노

▪ 의료영상 보조 진단 솔루션 ‘VUNO MED’ 및 심정지 예측 솔루션 ‘Deep CARS’ 보유

▪ Deep CARS 2022년 8월 비금여 시장 진출, 올해 상반기 기준 국내 30여 개 병원에 침투

▪ VUNO MED-Lung CT 일본 M3와의 파트너십을 통한 일본 시장 진출 계획

 

 

4. 딥노이드

AI기반 자사 영상 진단 설루션 ‘DEEP:CHEST”, ‘DEEP:NEURO’, ‘DEEP LUNG’ 보유

▪ 올해 3분기 뇌동맥 영상 진단 솔루션 DEEP:NEURO 비급여 시장 진입 예상

▪ 지난 7월 179억 원 규모 유상증자 발표, 산업 AI 제품 ‘DEEP:SECURITY’ 개발 및 고도화에 활용

 

5. 셀바스셀스케어 

  • 2022년 9월 전년동기 대비 연결기준 매출액은 15% 증가, 영업이익은 153.7% 증가, 당기순이익은 247% 증가.
  • 매출이 증가함과 동시에 비용절감에 성공하면서 수익성이 큰 폭으로 개선되었음.
  • 동사는 국내외 피트니스시장 유통채널을 보유한 기업들과의 협력을 통해 국내 피트니스시장공략을 강화 있으며, 다양한 글로벌 피트니스 체인과의 공급계약을 통해 해외 시장 확대에도 주력하고 있음.

 

6. 라이프시맨틱스

  • 동사는 디지털 헬스 기술 플랫폼 및 디지털헬스 설루션, 디지털 치료제 등의 개발과 공급을 주요 사업으로 영위하고 있음.
  • 동사는 능동적 의료소비자의 등장과 디지털헬스를 통한 비대면 의료의 도래를 예견하고 이에 따른 제반 수요에 착안해 국내 최초의 개인건강기록 기반 상용 디지털헬스 기술플랫폼인 ‘라이프레코드’를 개발하였음.
  • 2021년 3월 23일 코스닥 시장에 신규 상장함.

 

7. 브리지텍

  • 동사는 1995년 3월 설립되어 2008년 6월 코스닥시장에 상장함.
  • 소프트웨어 개발 전문회사로 AI 콜센터와 음성인식/화자인증, 보이는 ARS, IP기반의 유무선(인터넷전화, LTE 이동전화) 멀티미디어 서비스 관련 소프트웨어를 개발·공급함.
  • 자사 제품을 활용하여 인프라를 구축한 후 기업고객에게 임대하고 사용하는 기간 동안 비용을 지급받는 클라우드 환경의 소프트웨어 임대서비스 사업을 영위하고 있는 소프트웨어 전문업체임.

 

8. 퀀타매트릭스

  • 동사는 혈액, 분뇨, 체액 등 인체 내부에서 채취된 대상물을 이용하는 체외진단의료기기를 국내외 상급종합병원 및 검사수탁기관을 대상으로 연구개발, 생산, 판매하는 사업을 영위함.
  • 신속항균제감수성 검사시스템과 신속 전혈 균동정 시스템으로서 패혈증 설루션을 제공. 고유의 분자면역 다중진단 검사 플랫폼과 노블 바이오 마커를 활용하여 질병의 조기진단과 예후예측의 맞춤의료를 사업화.
  • 2020년 12월 9일 코스닥 시장에 신규상장함.

 

9. 알체라

  • 동사는 인공지능 영상인식 분야에서 토털 설루션 기술을 제공하고 있음.
  • 안면인식 기반의 결제 시스템 구축, 모바일 뱅킹, 신분증 확인 등에 적용되며, 출입국 및 공공기관의 출입 등 보안과 관제 영역까지 관리할 수 있는 On Premise와 SaaS 모델을 제공.
  • 또한 원격 의료 및 임상시험 등에 사용되는 Digital Healthcare 설루션도 공급하고 있음.

 

10. 모아데이터

  • 동사는 AI 기반의 ICT 시스템 이상탐지 및 예측용 장비 개발 및 제조를 주요 사업으로 영위.
  • 2015년 출시한 AIOps 제품인 “페타온 포케스터”는 ICT 시스템의 장애 예측 및 선제 대응 수요 해결을 위한 제품으로 현재 초기 시장인 AIOps 시장을 선점함.
  • 2021년 종합물류기업과 택배 근로자 신체의 이상 상태를 감지하는 웨어러블 디바이스 공급 및 근로자 과로사 방지를 위한 건강이상 예측 및 탐지 서비스 계약을 체결함.

 

 

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