의료 인공지능(AI) 솔루션 개발이 활기를 띠면서 AI 학습을 위한 의료 데이터를 직접 라벨링(labeling·가공)하거나 데이터 라벨링을 반자동화하는 플랫폼을 제공하는 의료 전문 데이터 라벨링 사업이 본격화되고 있다.

데이터 라벨링(일명 전처리 과정)이란 AI 학습데이터를 만들기 위해 원천데이터에 값(라벨)을 붙이는 작업으로, 인공지능 시스템 구축에 없어서는 안 되는 작업이다. 따라서 ‘전문의료진’이 가공한 데이터 라벨링이야 말로 고품질의 의료 소프트웨어를 개발하는 데 필수적인 역할이라고 볼 수 있다. 국내에도 이러한 의료AI 라벨링 산업에 뛰어든 전문 스타트업이 핫하다. 중소기업뉴스가 이 가운데서도 눈여겨볼 만한 스타트업 CEO 인터뷰를 기획 연재한다. <편집자 주>

Q. 닥터웍스에 대한 소개 부탁드린다.

닥터웍스는 의료 전문 컨설팅 기업으로, 전문의로 구성된 의료데이터 라벨링(가공) 인력풀과 의료 데이터 수집·가공이 필요한 AI 기업을 연결하는 플랫폼 역할을 한다. 지난해 11월에 설립됐다. 전문의 중심의 집단 의료지성과 의생물학 빅데이터 기반의 의료 크라우드소싱 플랫폼을 통해 고품질 의료 지식 및 서비스를 제공하고 있다.

- 닥터웍스를 창업하게 된 배경은 무엇인가?

미국 존스홉킨스대학에서 전자·컴퓨터 공학을 공부했다. 의료 분야에서 전문성이 뛰어난 학교이다 보니, 평소 관심을 가지고 있던 의료 인공지능 분야의 역량을 키울 수 있는 수업을 이수할 기회가 많았다.

이에 의료, 의공학, 데이터 처리 분야의 관련 수업과 경영 관련 수업을 적극적으로 이수했다. 존스홉킨스 병원과 협업해 진행하는 해외 원격의료기기 개발 프로젝트에 참여하면서 기술력이 의학과 시너지를 내는 것을 경험하며 의학과 공학을 연결해 사회발전에 기여하는 일을 하고 싶었다. 개인적인 관심사와 역량을 기반으로 의료 데이터 분야에서 창업을 하고 싶었고, 동종업계의 스타트업에서 업무 경험을 쌓으며 창업 계획을 구체화 시킨 뒤, 닥터웍스를 창업했다.

- 닥터웍스가 지금까지 이룬 성과는?

설립 4개월만에 의료분과 26개에 걸쳐 320명 이상의 전문의를 확보했다. 이는 현재 국내 최대 규모라고 할 수 있다. 또한 아직 초기 단계이지만, 전문 의료기관 및 대학병원과 함께 일반인을 대상으로 한 의료 데이터 가공 교육 과정 구축을 위한 협업 체계를 만들어가고 있다.

- 설립 1년도 되지 않았는데 국내 최대 의료데이터 라벨링 인력을 확보했다. 그게 가능했던 이유가 뭐라고 생각하나?

핵심 창업 멤버 중 의료진들이 포함돼 있어 의료진들의 니즈를 섬세하게 잘 읽을 수 있었다. 네트워크를 활용해 닥터웍스를 효과적으로 홍보할 수 있었다. 의료 데이터 라벨링 분야에서 데이터 품질을 확보하기 위해 라벨링 인력의 전문성이 중요하다는 시장의 수요를 파악했다. 의료진에게 이에 맞는 정당한 대가를 제공해 수요와 공급의 균형을 맞추어, 의료 데이터 라벨링 시장에 선순환 구조를 구축했다.

- 이 과정에서 어려움도 있었을 것 같은데.

닥터웍스는 의료진들과 데이터 기업을 이어주는 역할을 하고 있는데, 데이터 기업에게 적정 가격으로 고품질의 데이터 가공 서비스를 제공하는 것과, 의료진들에게 작업에 대한 합당한 보상을 지급하는 것을 동시에 충족하기 위해서 많은 고민과 토의가 필요했다.

- 앞으로의 닥터웍스의 목표나 비전은 무엇인가?

우선 최근에 정부의 2021년 데이터 바우처 지원사업에 공급기업으로 선정됐다. 닥터웍스가 확보한 전문 의료진 인력을 활용해 수요기업이 필요로 하는 유의미하고 정확한 데이터를 제공할 예정이다. 또한 데이터 가공 서비스 경험을 토대로 데이터 분석, 연구 자문 등 다양한 영역으로 사업을 확장해 나갈 계획이다. 아울러 의료 데이터 라벨링 작업을 보다 효율적으로 할 수 있게 도와주는 자동화 솔루션 개발도 구상 중이다.

- 마지막으로 강조하고 싶은 말은?

국내외 의료 인공지능 시장은 빠르게 성장하고 있다. 그러나 국내에서는 아직까지 의료 인공지능의 핵심요소인 의료 데이터에 대한 공급이 원활하지 않은 환경이다. 닥터웍스는 플랫폼에 등록된 의료전문인력을 바탕으로 의료 데이터가 필요한 AI 기업들에게 고품질의 데이터를 제공해, 궁극적으로는 국내 의료AI 시장 성장에 기여하고자 한다.