KAIST는 창업원이 육성한 의료 AI 솔루션 기업 배럴아이가 글로벌 헬스케어 선도기업으로부터 약 140억 원 규모의 전략적 시리즈 A 투자를 유치하며, KAIST 딥테크 창업 생태계의 대표 성공 사례로 자리매김했다고 14일 밝혔다. KAIST 창업원은 과학기술 기반 창업을 통한 혁신 생태계 조성을 목표로 기술사업화·창업보육·투자연계·글로벌 진출 등 전주기 지원체계를 운영하고 있다. ‘K-글로벌 딥테크 창업 전략’을 중심으로 연구성과의 시장 진입과 글로벌 투자 유치를 촉진하며 대한민국을 대표하는 딥테크 창업 허브로 성장하고 있다. KAIST는 특히 AI, 바이오헬스, 반도체, 미래모빌리티 등 첨단 산업 분야를 중심으로 매년 수십 개의 딥테크 스타트업을 배출하며 국가 혁신성장형 창업의 모델 기관으로 주목받고 있다. KAIST는 AI 분야를 중심으로 한 딥테크 창업의 중심지로 자리매김하고 있다. 대표적인 AI 창업기업들이 KAIST 연구성과를 기반으로 글로벌 시장에서 빠르게 성장 중이다. 리벨리온은 2020년 설립된 AI 반도체 스타트업으로, 인공지능 딥러닝에 최적화된 AI 칩을 설계·개발해 기업가치 1조 원을 돌파한 유니콘 기업으로 성장했다. 파네시아(Pana
플리토가 대한성형외과학회 주관 ‘PRS KOREA 2025’ 전 세션에 실시간 AI 동시통역 솔루션을 제공했다. 이번 행사는 9일부터 11일까지 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 개최됐으며 한국을 비롯한 전 세계 성형외과 전문의와 의료 관계자들이 참여한 국내 최대 규모의 국제 학술 행사다. 플리토는 행사 통번역 파트너로서 AI 동시통역 솔루션 ‘라이브 트랜스레이션(Live Translation)’을 지원해 참가자 간 글로벌 학술 교류를 원활히 도왔다. 특히 성형외과 분야에 특화된 의학 용어 학습을 통해 전문 의료 용어에 대한 접근성을 강화하고 별도 랜딩 페이지와 자막 병렬 배치 기능을 제공해 실시간 번역 경험을 개선했다. 청중은 메인 스크린을 통해 한국어·영어 번역 자막을 확인했으며 세션별 QR코드를 통해 최대 42개 언어로 번역 결과를 확인할 수 있었다. 이번 행사에서는 기존 학술대회와 달리 모든 발표 공간으로 AI 동시통역 지원을 확대했다. 플리토는 기조 세션 중심 제공에 머물던 기존 범위를 넘어 모든 세션에 통역 시스템을 적용해 참가자 누구나 언어 장벽 없이 행사에 참여할 수 있는 환경을 구현했다. 플리토는 이미 안티에이징학회, 한일성형학회,
노타는 소아·청소년 호흡음을 스마트폰으로 분석하는 AI 진단 솔루션을 개발하고, 성북 우리아이들병원에서 진행한 임상 실증을 86% 이상의 정확도로 완료하며 기술 실효성을 확인했다고 12일 밝혔다. 폐렴을 비롯한 호흡기 질환은 소아와 고령층에서 사망률 1위를 차지할 만큼 조기 대응이 중요하지만, 아날로그 청진 방식의 특성상 데이터 축적과 객관적 분석이 어려워 정확한 상태 파악과 진단 표준화에 한계가 있었다. 노타는 이번 실증을 통해 소아청소년 호흡음 데이터에 AI 알고리즘을 적용해 기존 의료 환경의 한계를 극복하고 호흡기 질환 조기 진단을 가능하게 했다. 소리 기반 의료 데이터는 대부분 의료진의 청음에 의존해 표준화가 어려운 영역이며, 특히 10세 미만 소아의 호흡음 데이터는 극히 제한적이다. 노타는 연간 내원 환자 50만 명 규모의 성북 우리아이들병원과의 실증을 통해 소아청소년의 이상 호흡음을 구별하는 AI 모델을 고도화하고 표준화했다. 또한 수집한 호흡음 데이터를 병원 진료 기록과 비교 분석하여 임상적 활용 가능성을 확인했다. 이번에 실증한 이상호흡음 AI 진단 모델은 청진기를 통해 들리는 호흡음이 아닌 신체에서 전달되는 진동음을 기반으로 호흡 이상을 감지
의대, 공대, 간호대 학생들이 한자리에 모여 의료 현장의 문제를 기술로 해결하기 위한 아이디어를 공유했다. UNIST와 울산대학교 의과대학은 11월 8일부터 9일까지 이틀간 UNIST 산학협력관에서 ‘제3회 디지털 헬스케어 해커톤 대회’를 개최했다. 이번 행사는 과학기술정보통신부 국가연구개발사업인 ‘K-BIO STAR 프로젝트’의 일환으로, 의료와 기술의 융합을 통해 새로운 해결책을 모색하기 위해 마련됐다. 이 사업은 의과학자와 의생명 분야 융합 인재 양성을 목표로 하는 UNIST와 울산대 공동 교육 프로그램 ‘UU-HST(UNIST-Ulsan University Health Science and Technology)’의 핵심 과정이다. 대회에는 총 69명이 참가했다. UNIST 30명, 울산대 의대 27명, 연세대 간호대 학생 12명이 함께 팀을 꾸려 협업하며 의료 문제 해결을 위한 다양한 아이디어를 제시했다. 참가자들은 의료 영상 진단, 환자 모니터링, 원격의료, 응급의료, 약물 선정 등 실제 의료 현장에서 발생하는 주제를 중심으로 토론을 이어갔으며, 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 활용해 의료 서비스의 한계를 보완하는 방안을 구체화했다. 대회 최우수상
진료과별 맞춤 CRM 기능으로 의료 현장 중심 워크플로우 구현 허드슨 메디컬 그룹과 MOU 체결…미국 현지 PoC 본격화 AI 기반 의료 CRM 전문기업 성민네트웍스가 세계 최대 가전·IT 전시회 ‘CES 2026’에서 ‘인공지능(AI)’ 부문 혁신상을 수상했다. 회사는 자사 AICC(AI Contact Center) 기반 의료 CRM 플랫폼 ‘TalkCRM AI’가 혁신적인 기술력과 디자인을 인정받아 글로벌 시장에서 경쟁력을 입증했다고 밝혔다. 이번 수상은 의료 서비스 자동화와 환자 경험 개선을 동시에 실현한 기술적 성과를 높이 평가받은 결과다. ‘TalkCRM AI’는 AWS AICC 인프라와 AI 챗봇 엔진을 결합해 24시간 상담, 예약, 마케팅을 통합 관리할 수 있는 SaaS형 플랫폼으로, 병원 운영 효율을 높이고 환자와의 접점을 강화하는 솔루션이다. 주요 기능으로는 ▲AI 기반 상담 자동화 ▲시술 내역 기반 맞춤형 마케팅 ▲대기 및 노쇼 관리 ▲진료과별 특화 CRM 기능 등이 있다. 특히 비만 관리용 InBody API 연동, 시술 견적·할인 관리, 진료 세션 추적 등 의료 현장의 실제 워크플로우를 반영한 점이 차별화 요소로 꼽힌다. 성민네트웍스는
의료 인공지능(AI) 기업 루닛이 과학기술정보통신부의 국가 전략사업인 ‘인공지능 특화 파운데이션 모델 프로젝트’ 의과학 분야 주관기관으로 선정됐다. 이번 과제는 정부가 추진하는 대규모 AI 생태계 구축 사업의 핵심 축으로, 루닛은 이를 통해 320억 개 매개변수의 대규모 의과학 특화 모델을 개발하고 상업용 오픈소스로 공개할 계획이다. 루닛이 주관하는 과제의 정식 명칭은 ‘분자에서 인구까지 전주기 의과학 혁신을 위한 멀티스케일 의과학 특화 파운데이션 모델 개발’이다. 사업 규모는 총 182억 원으로, 이 중 174억 원 상당의 GPU 인프라를 정부로부터 지원받는다. 연구는 2026년 9월까지 2단계에 걸쳐 진행되며, 과제 종료와 동시에 사업화가 가능한 수준의 기술 확보를 목표로 하고 있다. 이번 프로젝트는 분자·단백질·오믹스·의약품·임상지식·의과학 논문 등 전주기 데이터를 통합한 대규모 파운데이션 모델을 구축하고, 이를 기반으로 임상의사결정지원시스템(CDSS), 지능형 의생명과학 연구 파트너 AI(BMCS), 대국민 건강관리 챗봇 등 6가지 응용 서비스를 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 임상 의사결정, 신약개발, 의료연구 등 의과학 전 분야의 성공률과
의료 인공지능(AI) 기업 루닛(대표 서범석)이 2025 APEC 정상회의 공식 전시관에 참가해 한국의 의료AI 기술력을 세계에 알렸다. 루닛은 의료AI 분야에서 유일하게 초청받은 기업으로, 글로벌 산업계 리더들이 참석한 자리에서 ‘AI 암 진단 솔루션’의 혁신 성과를 선보였다. 루닛은 30일부터 내달 1일까지 경주엑스포대공원 첨단미래산업관에서 열리는 ‘2025 APEC 정상회의’ 공식 전시관에 참여 중이다. 이번 전시는 대한무역투자진흥공사(KOTRA)가 주관하며, 한국의 산업 경쟁력을 전 세계에 소개하기 위해 마련됐다. 전시장은 반도체관, 모빌리티관, 조선해양관으로 구성됐으며, 루닛은 의료AI 기업 중 유일하게 반도체관에서 삼성전자, 퓨리오사AI, 리벨리온, 엔젤로보틱스 등과 함께 참여했다. 이날 현장을 찾은 김민석 국무총리는 루닛 부스를 직접 방문해 AI 기반 암 진단 솔루션 ‘루닛 인사이트(Lunit INSIGHT)’의 시연을 참관했다. 서범석 루닛 대표는 김 총리에게 유방촬영술과 흉부 엑스레이 영상을 AI가 분석해 암 발생 가능성을 예측하는 과정을 시연하고, 솔루션의 글로벌 진출 현황과 의료 접근성 향상 효과를 설명했다. 루닛 인사이트는 AI 영상 분
셀바스AI·아주대병원, AI 음성인식으로 중증외상 대응 체계 혁신 셀바스AI는 아주대학교병원 권역외상센터에서 자사가 개발한 ‘응급 의료용 AI 음성인식 시스템’ 실증을 시작한다고 16일 밝혔다. 이번 시스템은 구급 현장에서 수집된 음성을 실시간으로 인식하고 분석해 의료진에게 즉시 전달하는 기술로, 중증 외상환자의 골든아워(Golden Hour) 확보와 생존율 향상을 목표로 한다. 이 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 ‘부처 협업 기반 AI 확산 사업’의 일환으로, 셀바스AI와 아주대학교병원 산학협력단이 공동 개발 중이다. 보건복지부가 의료 데이터와 현장 수요를 제공하며, 민간 4개 기업도 참여해 중증외상 환자 대응 체계 고도화를 추진하고 있다. 회사 측은 27년간 축적한 음성인식 기술을 기반으로, 의료 개체 인식(NER) 기술과 의료 특화 대규모 언어모델(LLM)을 결합해 응급현장의 복잡한 대화를 정밀하게 분석할 수 있도록 시스템을 고도화했다고 설명했다. 해당 시스템은 올해 안에 아주대병원 실증을 완료할 예정이며, 이후 전국 8개 닥터헬기 운용 지역과 17개 권역외상센터, 약 400개 응급의료기관으로 적용 범위를 확대할 계획이
KAIST가 연합학습(Federated Learning)의 고질적인 성능 저하 문제를 해결하고, AI 모델의 일반화 성능을 획기적으로 향상시킨 새로운 학습 방법을 개발했다. 이번 연구는 병원·은행 같은 보안이 중요한 분야는 물론, 소셜미디어·온라인 쇼핑처럼 변화가 잦은 환경에서도 안정적인 성능을 발휘하며, 인공지능 협업의 새 가능성을 보여줬다. KAIST는 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 연합학습의 한계를 극복할 수 있는 새로운 학습 방식을 제시했다고 15일 밝혔다. 이번 연구는 ‘데이터 프라이버시를 지키면서도 협업 가능한 AI’를 구현한 것으로 평가받고 있다. 연합학습은 여러 기관이 데이터를 직접 공유하지 않고도 AI를 공동 학습할 수 있는 방식이다. 그러나 이렇게 만들어진 공동 AI 모델을 각 기관 환경에 맞게 최적화하는 과정에서, 특정 기관의 데이터 특성에만 과도하게 적응하는 ‘지역 과적합(Local Overfitting)’ 문제가 꾸준히 제기돼왔다. 예를 들어 여러 은행이 함께 구축한 ‘공동 대출 심사 AI’를 특정 은행이 대기업 고객 데이터를 중심으로 재학습시키면, 그 은행의 AI는 대기업 심사에는 강하지만 개인이나 스타트업 고객 심사에는 약
모빌린트가 독립형 AI PC ‘MLX-A1’을 연세대학교 의료 AI 반도체 전문 인력 양성 사업단에 공급하며, 교육 현장에서의 의료 AI 전문 인력 양성이 본격화되고 있다. 이번 도입은 MLX-A1 양산 이후 첫 공급 사례로, 서버 의존 없이도 대규모 AI 모델을 구동할 수 있는 환경을 제공한다는 점에서 의미가 크다. 연세대 미래캠퍼스 사업단은 MLX-A1을 기반으로 학생들이 직접 NPU 기반 연산을 다루고, 대규모 언어모델(LLM)과 멀티모달 AI 애플리케이션을 실습할 수 있는 교육 과정을 운영한다. 서버나 클라우드 없이도 단독 구동이 가능한 MLX-A1의 특성 덕분에, 학생들은 최신 AI 기술을 더욱 효율적이고 실질적으로 경험할 수 있다. 사업단은 이번 학기 교육 성과를 검증한 뒤, 타 대학 커리큘럼에도 MLX-A1 활용을 확대할 계획이다. MLX-A1은 모빌린트가 자체 개발한 NPU ‘ARIES(에리스)’ 기반 MLA100 모듈을 탑재한 독립형 AI 솔루션이다. 인텔 i5-13600HE 프로세서와 결합해 80 TOPS 성능을 구현하며, 무게 1.3kg, 전력 70W의 효율성을 갖춰 휴대성과 에너지 절감을 동시에 실현했다. 또한 모빌린트는 풀스택 SDK
이노디테크가 ‘2025년 AX(AI 전환) 실증지원 사업’에 선정됐다고 21일 밝혔다. 디지털 헬스케어 분야 기업으로는 유일하게 선정됐다. AX 실증지원은 국산 AI반도체(NPU) 기반 AI 제품·서비스의 대규모 실증을 통해 운영 가능성과 적용 효과를 검증하고, 이를 유사 산업 및 국내외 시장으로 확산하는 것을 목표로 한다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하며, 사업 기간은 2026년 12월 31일까지다. 예산은 1차년도 최대 38억6800만 원, 2차년도 최대 77억6000만 원이다. 이노디테크는 이번 사업을 통해 국산 AI반도체 기업과 협력해 치아교정 진단 및 치료 계획 서비스를 실증한다. 자체 개발한 AI 교정 진단 솔루션 ‘닥터덴트AI’의 실시간 치료 계획 수립 기능을 국산 AI반도체 환경에 최적화해 ▲데이터 처리 속도 및 효율성 향상 ▲의료 데이터 보안성 강화 ▲임상 현장 활용성 제고를 추진한다. 주보훈 이노디테크 대표는 “이번 사업 선정을 통해 디지털 헬스케어 분야에서 국산 AI반도체 기반 치아교정 진단·치료 계획 서비스를 최초로 실증하게 됐다”며 “AI반도체와 의료 AI 솔루션의 시너지를 입증하는 첫 사례가 될 것”이라고
셀바스AI가 올해 2분기와 상반기 실적에서 별도 기준 사상 최대 매출을 달성했다. 연결 기준으로도 성장세를 이어가며 실적 개선 기조를 이어가고 있다. 지난 14일 회사 공시에 따르면 별도 기준 2분기 매출액은 64억5천만 원으로 전분기 대비 38% 증가했고 전년 동기 대비 0.4% 늘었다. 영업이익은 9억3천만 원으로 전기와 전년 동기 모두 적자에서 흑자로 전환했다. 1분기 영업손실을 기록했던 실적이 개선되면서 상반기 누적 매출액은 111억 원으로 역대 최대치를 기록했다. 연결 기준 2분기 매출액은 280억 원으로 전분기 대비 6% 증가했다. 영업이익 역시 흑자 전환했으나 상반기 누적 당기순이익은 적자를 기록했다. 회사 측은 연구개발(R&D) 투자 확대, 환율 변동에 따른 손실, 투자자산 평가손실 등이 복합적으로 작용한 결과라고 설명했다. 상반기 연결 매출액은 544억 원이다. 셀바스AI는 공공 부문 중심에서 의료 시장으로 AI 인식 기술과 제품 적용 영역을 넓히고 있다. 자체 엔진을 고도화하고 경량화하는 동시에 AI 오케스트레이션을 기반으로 한 의료 AI 신제품 출시를 하반기에 계획하고 있다. 또한 계열사와의 기술 융합을 통해 AI 의료 분야를 미래
아크릴이 성균관대학교와 함께 과학기술정보통신부의 ‘2025년 AI스타펠로우십 지원사업’에 선정됐다. 이번 사업은 ‘Human×AI 동반자적 협업을 위한 협력 지능형 에이전트 기술 개발’을 목표로 2025년 7월부터 2030년 12월까지 5년 6개월간 진행된다. 정부 지원금 110억 원을 포함해 총 115억 5000만 원이 투입된다. 아크릴은 이를 통해 LLMOps 플랫폼 ‘조나단(Jonathan)’을 헬스케어 분야 특화 AgentOps 플랫폼으로 고도화할 계획이다. 모델 관리·배포 중심의 기존 서비스 체계를 넘어, 자율적 특성을 가진 에이전트의 구성·조율·협력을 빠르게 구현하는 ‘Synergistic AI Multi-Agent’ 기술을 적용한다. 아크릴 관계자는 “조나단은 고객사 개발 비용과 구축 시간을 70% 이상 줄이고, GPU 효율화를 통해 LLM 학습 속도를 53% 이상 높인 검증된 기술”이라며 “이를 AgentOps로 확장해 멀티 에이전트 워크플로우 구성과 운영 자동화를 실현할 것”이라고 말했다. 아크릴은 글로벌 의료 AI 플랫폼 ‘나디아(NADIA)’와 이번 사업에서 개발할 기술을 결합해 AI 헬스케어 서비스를 선보인다. 멀티 도메인 의료 플랫폼
AI 커뮤니케이션 플랫폼 기업 ㈜와이즈에이아이(대표 송형석)가 병·의원용 스마트 미니 홈페이지 서비스 ‘AI PAGE’를 공식 론칭했다. AI PAGE는 단순한 챗봇이 아닌 LLM 기반 AI가 환자의 질문 의도를 정확히 파악해 질환 설명, 진료과 안내, 비용 정보 등을 자연스럽게 전달하는 것이 특징이다. 기존 키워드·룰베이스 챗봇의 한계를 넘어 환자가 필요한 정보를 실시간으로 제공받을 수 있다. 특히 홈페이지가 없는 병·의원도 2주 내 홈페이지 구축이 가능해, 추가 투자 부담 없이 온라인 접점 확보가 가능하다. 뿐만 아니라 24시간 자동 응대를 통해 신규 환자 유실을 방지하고 예약 전환율을 극대화한다. 병원 브랜드에 맞춘 커스터마이징과 다국어 지원 기능으로 글로벌 환자 대상 서비스도 가능하다. 와이즈에이아이의 기존 주력 서비스인 덴트온과 에이유는 전자의무기록(EMR) 데이터를 분석해 정기검진 대상자를 발굴하고 아웃바운드 콜로 예약까지 완료하는 AI 플랫폼이다. 덴트온·에이유가 전화 기반 환자 상담을 맡았다면 AI PAGE는 온라인 유입 고객과의 소통을 전담해 통합 커뮤니케이션 체계를 완성했다. 송형석 대표는 “전화 기반 고객 관리는 덴트온·에이유, 온라인 고
아마존웹서비스(이하 AWS)가 국내 38개 기관이 참여하는 대규모 연합학습 기반 신약개발 프로젝트 ‘K-MELLODDY’의 AI 플랫폼에 클라우드 인프라를 제공한다고 5일 밝혔다. 이 프로젝트는 신약 후보 물질의 특성을 AI 기반으로 예측해 전임상 과정을 단축하고, 민감한 의료 데이터를 중앙화하지 않고도 협업을 가능케 하는 새로운 방식으로 주목받고 있다. K-MELLODDY는 국내 11개 대학, 9개 제약사, 8개 AI 기업, 7개 연구기관, 3개 병원을 포함한 총 38개 기관이 참여하는 국내 최대 규모의 의료 R&D 이니셔티브다. 이 프로젝트는 제약·의료 산업에 데이터 프라이버시 보호와 기관 간 협업이라는 두 가지 요구를 동시에 충족할 수 있는 연합학습(Federated Learning) 방식을 채택했다. 참여 기관은 각자의 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않고, 자체 보안 환경 내에서 AI 모델을 학습시킨 후 학습된 파라미터만 중앙 서버에 공유하는 방식으로 협업한다. 이 구조는 개인정보보호법이 엄격한 국내 규제 환경에 최적화되어 있으며, 의료 데이터의 비중앙화 원칙을 준수하면서도 고성능 예측 모델 개발을 가능하게 한다. AWS는 아시아 태평양(서울
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UPDATE: 2025년 11월 14일 21시 06분
