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AI가 수의사를 도와준다? X Caliber 직무 인터뷰!

AI가 수의사를 도와준다? X Caliber 직무 인터뷰!

인트로: 여러분 안녕하세요! 오랜만입니다! 반려동물 양육 가구가 600만 가구를 넘어선 가운데, 정말 다양한 기업들이 펫 산업에 진출하고 있는데요! 그래서 제가 오늘 준비한 주제는 SKT에서 진행하고 있는 펫케어 사업입니다. SKT는 작년 9월에 반려동물의 X-ray 사진을 판독 보조하는 AI 서비스 엑스칼리버(X Caliber)’를 상용화 했는데요, 오늘은 엑스칼리버를 개발하신 멘토님 3분을 모시고 인터뷰 진행해 보도록 하겠습니다. 특히나 반려견을 키우고 계신 분들은 이번 기사에 더 주목해 주시면 좋을 것 같습니다!

SK Careers Editor 우민기

 

 



- 김영하 멘토님: 안녕하세요.,저는 DX사업추진팀에서 엑스칼리버 VET AI 총괄 PM 담당하고 있는 김영하 입니다.
- 장소은 멘토님: 안녕하세요 저는 DX 사업 추진팀에서 엑스칼리버 VET AI 개발에 대한 산학협력, 인허가를 담당하고 장소은 입니다.
- 김성택 멘토님: 안녕하세요 저는 김성택이고요. 엑스칼리버의 ICT시스템을 담당하고 있습니다.
 

 

- 김영하 멘토님: VET AI가 출시될 때까지 6개 국립대학교 수의대학하고 협력, 체결하고 과제 등을 지금까지 쭉 해왔구요. 올해부터는 장소은 매니저님께서 해 주실 예정입니다.
반려동물도 사람과 마찬가지로 흉부 근골격 복부 등 여러 가지 부위가 있잖아요. 그 부위에 어떤 것을 개발을 할 수 있는지, 시장의 니즈는 어떤 게 있는지 조사하고 세부적인 개발 로드맵 짜는 그런 업무들을 지금까지 해왔습니다.
 
- 김성택 멘토님: 직무 분류상으로 보면 저희는 다 신사업 개발 직무로 되어 있어요. 그 안에서 사업 관리 등 비즈니스적인 부분도 있고 프로세스, 행정, it 등등 다양하게 나누어져 있죠. 하나의 스타트업처럼 팀이 함께 일하고 있다고 보시면 될 것 같아요.
 
- 김영하 멘토님: 상품 기획부터 사업화, 영업까지 저희 팀에서  모두 담당하고 있습니다.

 

 

- 김성택 멘토님: 엑스칼리버는 기본적으로 반려동물인 개와 고양이를 엑스레이로 촬영한 후 저희 서비스로 업로드를 하면 그 사진 속에 있는 질환들을 분석해서 결과를 수의사들에게 레포트 형태로 보여주는 웹 서비스라고 생각하시면 돼요. 사람을 치료하는 의사분들은 대학 학부 마치고 인턴, 레지던트 과정을 거치며 굉장히 오랜 시간 교육을 받기 때문에 영상 판독에 대한 기본적인 역량들을 많이 갖고 계신데, 수의사분들은 대학원에 진학하지 않는 이상 영상 전문의라고 할만한 과정을 많이 못 하시는 상황입니다. 그래서 개개인이 엑스레이를 보고 영상판독을 하는데 많은 어려움을 겪으시더라고요. 그걸 저희가 AI 기술로 도와드리기 위해서 출시했다고 보시면 되겠습니다.
 
 
- 김영하 멘토님: 영상진단은 X-ray, MRI, 초음파와 같은 의료 영상을 가지고 이 병명이 무엇인지 병이 어떤 게 있는지 진단 해내는 게 영상 진단이거든요. 저희가 개발한 엑스칼리버는 동물병원에서 촬영한 엑스레이 영상을 AI가 미리 학습한 모델로 돌려서 어떤 병명이 있는지 찾아내는 서비스라고 보시면 될 것 같아요. 이 서비스가 존재하기 전에는 아까 성택 매니저님이 얘기하신 것처럼 수의사 분들이 촬영된 영상을 계속 보고 수련(공부)을 해요.
 
 

- 김성택 멘토님: 기본적으로 엑스레이를 병원에서 찍어 보셨으면 아실 텐데, 엑스레이 촬영을 하게 되면, 엑스레이 장비에서 병원 안에 있는 의료 영상 정보 관리 시스템(일명 PACS)이 있는 서버로 이미지를 보내게 돼요. PACS 서버로 이미지가 전송 되면 다시 저희 클라우드 서비스로 이미지가 자동 업로드 됩니다. 그러면 엑스칼리버 클라우드에서 전달 받은 이미지를 AI로 분석해 이러이러한 부분에 몇 퍼센트 질환이 있다는 가능성을 뽑아 다시 원장님 컴퓨터에 화면을 띄워 알려드리는 방식이 되는 것입니다.
 
- 김영하 멘토님: 핸드폰으로 사진을 찍으면 jpg png 포맷으로 저장이 되는데, 일반적인 의료 사진들은 다이콤(DICOM, 확장자명 dcm))이라는 파일 포맷이 따로 있어요. 의료 영상 표준 파일이라고 보시면 돼요. 그런 것들을 관리하고 화면을 보기 위해 있는 것이 PACS라고 보시면 될 것 같아요.

 

 

- 김영하 멘토님: 코로나 상황이 지속되면서 집에서 생활하는 경우가 많아졌고 자연스레 반려동물하고 함께하는 시간도 더 많아지게 됐죠. 펫 케어 산업 자체가 코로나 때문에 급부상하게 됐거든요. 처음 시작이 수의사분들을 대상으로 한 B2B 서비스를 해보자는 거였고 동물 병원을 쭉 다니면서 시장조사를 했었어요. 그러다 보니 영상 판독을 잘 모르시는 분들이 있다는 것을 알게 되었어요. 이런 부분에서 도움을 드리고자 시작하게 되었습니다.
이미 사람 쪽에서는 영상 판독 보조 프로그램들이 개발이 많이 되어 있는데 수의 영역에서는 전혀 없었고 북미 지역에는 2군데 스타트업 정도가 서비스를 하긴 하고 있었으나 아직 활성화가 안 되어 있었어요. 기본적으로 영상 판독보조 서비스는 의료기기로 분류되기 때문에 사람 의료 쪽은 임상시험도 해야 하고 식약처의 허가를 받는 것도 상당히 오래 걸려요. 근데 동물 쪽은 임상시험도 크게 시간이 안 걸리고 허가 받는 것도 식약처가 아니라 농림축산검역본부의 허가를 받으면 되기 때문에 진입장벽이 상당히 낮아요. 그런 점들에 있어서 우리가 이쪽으로 들어가면 좋을 것 같다는 생각을 하게 되었죠.
맨 처음에는 충남대학교 수의대학,  경상국립대학교 수의대학 두 곳에서 같이 근골격으로 시작을 했구요. 개발하다 보니까 상당히 시행착오가 많았지만 다양한 과정을 거쳐 가면서 어느 정도 가능성을 볼 수 있게 됐고 이 과정에서 경북대 강원대 전북대 등 5개 대학교로 협력을 확대할 수 있었습니다. 5개 수의대학 교수님들 및 대학원 과정에서 영상전공을 하고 있는 대학원생들과 같이 근골격, 흉부 AI를 개발 했고 현재는 제주대학교 수의대가 추가되어 6개 국립대학으로 산학 협력을 확장 한 상태입니다.
 

 

- 김영하 멘토님: 국내 동물병원에 서비스을 깔아 상용화해보면서 개선할 건 개선하고 업데이트하고 병명도 계속 확장하면서 어느 정도 국내에서 피드백을 받아 이를 보완한 다음에 해외로 나가는 방향도 고려 중입니다.

 

 

- 장소은 매니저님: 사람도 병원 가서 의료영상을 찍었을 때 의사가 보는 공통된 소견이 나올 수도 있고 다른 소견이 나올 수도 있어요. 다른 검사를 통한 진단명이 나오기 전까지 정답은 없는 거예요. AI도 마찬가지예요. 영상 전공 수의사가 학습을 시킨 것으로 판독 보조 역할을 하는 거라고 보시면 됩니다. 수의사분들은 엑스칼리버 결과를 참고하여 엑스레이 사진을 보고, 또한 직접 동물을 만져보고 혈액검사 등 기타 모든 결과를 종합적으로 판단하여 최종적으로 진단을 하는 것입니다. 그래서 저희 서비스 픔목명이 영상 보조 진단 서비스가 됩니다.
 

 

- 장소은 멘토님: 현재는 반려견의 흉부와 근골격계 질환을 대상으로 서비스 하고 있고, 점차 판독 보조 부위를 확장 해 나갈 예정이에요. 동물 병원에서 필요로 하는 복부 질환이나 반려묘 흉복부로 대상을 확대해 수의사분들이 다양한 진단을 할 때 편하게 쓰실 수 있도록 제공하려고 하고 있어요.
 
- 김영하 멘토님: 저희가 현재 시장의 수익성을 보고 사업을 하고 있지만 크게 보면 동물 복지 차원에서도 다양한 기관과 협력을 계획 하고 있거든요. 예를 들어서 군견이나, 아니면 폭발물 탐지견, 인명 구조견과 같이  공익을 위해서 기여를 한 동물들에게는 무상으로 지원을 해주는 ESG 차원에서도 고려하고 있습니다. 단순히 이익을 위해 하는 것이 아니라 AI가 이런 부분에도 활용이 될 수 있다는 비전을 보여주고 공익적인 사업에도 사용될 수 있게끔 하는 것이 목적입니다.


 

- 김영하 멘토님: 일은 힘들지만 고객인 수의사분들이 서비스 덕분에 진단에 많은 도움이 됐다고 할 때 너무 뿌듯해요. 우리가 동물들의 진료에 큰 기여를 하고 있다고 느끼거든요.
 
- 장소은 멘토님: 저희 서비스는 수의사들이 쓰는 전문 의료기기 이거든요. 동물용 의료기기로써 허가를 받아야 하는 제품입니다. 따라서 농림축산검역본부로부터 허가를 받기 위해서는 제품의 성능이 일정 수준 이상 나온다는 것을 임상 시험에서 증명해야 합니다. 당연히 이를 위한 다양한 과정들을 거쳐야 하는데 저희가 국내 최초로 영상 검출 보조 서비스를 개발하다 보니 참고 할 만한 레퍼런스가 없었어요. 저희 서비스가 어떤 규제를 적용 받고, 어떤 허가를 받아 상용화를 해야 되는지에 대한 자료가 없어서 많이 힘들었습니다. 허가 담당자분과 협의하고 규제 사항을 하나하나 확인 하면서 제품을 내기까지 정말 힘든 과정이었지만 허가를 획득했을 땐 뿌듯했던 것 같아요.
 
- 김성택 멘토님: 서비스를 기획하고 개발에 착수하한 후 상용화하는 시점까지 약 1년 반이라는 시간이 소요 됐습니다. 정말 이례적으로 개발 과정이 빠르게 진행이 되었는데요. 1년 반 만에 하다 보니까 많은 분들이 고생을 하셨고 이후에도 이런 사례는 전무후무할 것 같아요. 남들이 해보지 못했던 걸 그 누구보다 빠르게 해냈다는 것에 대해 자부심이 있어요, 앞으로는 전 세계적으로 저희 서비스가 많이 상용화되었으면 좋겠어요. 말을 못하는 동물들이라는 공통점은 전 세계가 공통이니까 저희 서비스를 글로벌로 확대해서 많은 동물들이 서비스의 혜택을 누렸으면 좋겠다는 바람입니다.
 
 

- 김영하 멘토님: 저는 전공이 의공학이었어요. ,박사 과정에서는 의료 영상 이미지 프로세싱 하는 것이 전공이었어요. 방사선사 면허가 있어서 원래부터 이쪽으로 관심이 많았었고 국내 전자회사에서도 의료기기 개발하는 쪽으로 일을 많이 했는데 세상에 없는 의료기기를 개발하는 게 제 대학시절 꿈이었어요. 지금 와서 생각해 보면 어느 정도 저의 꿈을 달성했다고 볼 수 있겠네요 하하(웃음).
 
- 장소은 매니저님: 저는 학부는 재료공학을 전공했고 대학원 때는 재료 분석과 관련된 엑스레이 분석을 하다가 의료 쪽 영상을 분석하는 과정들을 겪어가면서 여기까지 오게 된 것 같아요. 단순히 재료 분석에서 그치는 것이 아니라 의미 있는 일을 하고 싶었어요. 그런 점에서 반려동물에게 도움이 되고 있는 것 같아 많이 뿌듯하네요.
 
- 김성택 멘토님: 저는 전자공학을 전공을 했고요. 제가 졸업할 때쯤 엔 스마트폰 시장이 본격적으로 활성화되는 시점이었어요. 전자공학은 주로 하드웨어를 전공하잖아요. 소프트웨어가 사람들에게 많은 영향을 미치다 보니깐 소프트웨어 쪽으로 사람들에게 이롭게 하는 회사에 가보고 싶다는 생각을 해서 SKT에 입사하게 됐습니다.

 

 

- 김성택 멘토님: 아무래도 사회 전반적으로 AI와 디지털 트랜스포메이션이 화두이기 때문에 저희 회사 뿐만 아니라 많은 회사들이 알고리즘이나 AI에 대한 지식을 요구 있습니다. 따라서 문과, 이과 상관없이 알고리즘에 대한 공부를 하면 좋을 것 같아요. 나는 영원히 프로그램과 관련 없다고 선 긋지 마시고 어떻게든 알아 두면 좋을 것 같다는 생각이에요.
 
- 김영하 멘토님: 본인의 전공도 당연히 중요하지만, 세상이 어떻게 돌아가고 요즘 떠오르는 것에는 어떤 것이 있는지 파악하는 것이 중요한 것 같아요. 사람들이 살아가는 한 어떻게 하면 건강하게 오래 살 것인가에 관심이 많을 것이라 생각해요. 계속 라이프타임이 길어지고 있잖아요. 100세 시대를 넘어 더 오래 살 수도 있을 것이라 생각되고 그런 쪽으로 계속 인사이트를 스스로가 개발하는 수밖에 없는 것 같아요.
저는 헬스케어는 계속적으로 시장에서 이슈가 나올 거라 생각하고 기업들은 이쪽에 관심을 많이 보이기 때문에 분명히 헬스케어 시장은 계속적으로 성장 할 것이라 생각해요. 이젠 산업 군이나 전공에 상관없이 경계가 다 무너지는 상태에서 움직이는 것 같거든요. 그래서 관심분야에 준비를 열심히 한다면 누구나 할 수 있다고 생각해요.
 
네 이상으로 인터뷰 여기서 마치도록 하겠습니다.
 
 

 

 


여러분들 어떠셨나요? AI가 수의사 분들을 도와줄 수 있도록 하는 것이 정말 놀랍지 않나요? 인터뷰를 진행해 갈수록 AI의 발전은 끝이 없구나를 느낌과 동시에 멘토님들이 엑스칼리버에 얼마나 진심이고 펫 케어 산업에 관심이 많은지 알 수 있었던 시간이었습니다. 멘토님들의 바람대로 국내를 넘어 전 세계적으로 SKT의 엑스칼리버가 상용화되는 그날이 오면 좋을 것 같아요! 여러분들도 많은 관심 가져 주시면 좋겠습니다. 끝으로 바쁘신 와중에도 귀한 시간 내주신 김영하 멘토님, 장소은 멘토님, 김성택 멘토님 3분에게 진심으로 감사하다는 말씀드리면서 기사는 여기서 마무리하도록 하겠습니다.


모두 긴 글 읽어 주셔서 감사합니다!