인공호흡기 전문 기업 멕아이씨에스가 의료 인공지능 기술을 결합해 중환자 치료의 정확도를 높이는 차세대 스마트 의료기기 시장에 진출한다. 스타트업과의 기술 협력을 통해 장비 자체에서 알고리즘을 구동하는 방식을 채택함으로써 보안성과 실시간 응답성을 동시에 확보한다는 전략이다. 3분기 출시를 목표로 진행되는 이번 사업은 의료진의 의사결정을 돕는 내비게이션 기능을 핵심으로 한다.
인공호흡기 제조 전문 기업인 멕아이씨에스가 바이오 및 의료 인공지능 전문 스타트업인 딥매트릭스와 손을 잡고 중환자용 인공호흡 장치의 지능화에 속도를 낸다. 양사는 중환자 인공호흡 장치에 인공지능 기능을 도입하기 위한 업무협약을 체결하고, 임상 현장에서 의료진의 판단을 보조할 수 있는 고도화된 솔루션 개발에 착수했다. 이번 협력은 단순한 기술 제휴를 넘어 실제 의료 현장에서 데이터에 기반한 정밀 치료를 가능케 하는 중요한 전환점이 될 것으로 평가받는다.
▲ 의료 데이터 기반 AI 최적화 알고리즘 도입
딥매트릭스가 개발 중인 프로그램은 인공호흡기를 사용하는 중환자의 상태를 실시간으로 분석하여 의료진에게 최적의 치료 조정값을 제시하는 역할을 수행한다. 특히 이 알고리즘은 서울대학교 의과대학의 방대한 의료 기록을 학습 데이터로 활용하여 신뢰도를 높인 것이 특징이다. 중환자실의 환자들은 호흡 상태가 시시각각 변화하며, 이에 따른 기기 설정값의 미세한 조정이 환자의 예후에 결정적인 영향을 미친다. 인공지능이 제공하는 내비게이션 기능은 숙련된 의료 인력의 부족 문제를 해결하고 치료의 표준화를 가져올 수 있는 핵심 기술로 주목받고 있다.
현재 해당 프로그램은 의료기기 품목 허가 절차를 밟고 있으며, 멕아이씨에스는 이를 라이선스 방식으로 자사 제품에 이식할 방침이다. 이는 소프트웨어의 전문성과 하드웨어의 제조 경쟁력을 결합한 모델로, 급변하는 의료 IT 시장에서 빠른 상용화를 도모하기 위한 전략적 선택이다. 인공지능이 제시하는 조정값은 환자의 폐 순응도와 산소 포화도 등 복합적인 지표를 계산하여 도출되므로, 기존의 수동 설정 방식보다 한층 정밀한 호흡 보조가 가능해질 전망이다.
▲ 엣지 AI 기술을 통한 보안성 및 실시간 대응력 확보
멕아이씨에스가 이번 협업에서 특히 강조하는 대목은 엣지 AI 기술의 적용이다. 일반적으로 대규모 연산이 필요한 인공지능은 외부 클라우드 서버를 거치는 경우가 많지만, 중환자실은 환자의 생명과 직결된 보안 구역으로서 외부망 연결이 엄격히 제한되거나 보안상의 이유로 서버 프로그램 운영이 어렵다. 엣지 AI는 이러한 환경적 제약을 극복하기 위해 인공호흡 장비 내부의 연산 장치에서 직접 인공지능 알고리즘을 구동하는 방식이다.
이 방식을 채택하면 외부 서버와의 통신 지연 없이 즉각적인 데이터 처리가 가능해져 긴급 상황이 빈번한 중환자실에서 높은 실시간 대응력을 발휘할 수 있다. 또한 환자의 민감한 의료 정보가 외부로 유출될 가능성을 원천적으로 차단할 수 있어 의료 현장의 보안 요구사항을 충족한다. 멕아이씨에스는 이러한 기술적 차별화를 통해 글로벌 중환자용 의료기기 시장에서 기술적 우위를 점한다는 계획이다.
▲ 3분기 상용화 목표의 중환자 의료 장비 시장 선점 전략
사업의 구체적인 로드맵도 구체화되었다. 멕아이씨에스는 최근 선보인 범용 인공호흡 장치인 MV50 모델과 기존의 중환자용 주력 제품군에 해당 AI 기능을 우선적으로 탑재할 예정이다. 2026년 4월 현재 양사의 협력은 본격적인 시스템 통합 단계에 진입했으며, 실제 시장 출시 시점은 올해 3분기 내로 예고되었다. 이는 국내 의료기기 업계에서 인공지능 내비게이션 기능을 상용 장비에 직접 탑재하여 출시하는 선도적인 사례가 될 것으로 보인다.
시장 전문가들은 이번 협력이 멕아이씨에스의 매출 구조 다변화에도 기여할 것으로 내다보고 있다. 하드웨어 판매에 그치지 않고 인공지능 소프트웨어 라이선스를 통한 부가가치 창출이 가능해지기 때문이다. 특히 고령화 사회 진입과 호흡기 질환의 복잡화로 인해 정밀 의료 장비에 대한 수요가 전 세계적으로 증가하고 있는 시점에서, 엣지 AI 솔루션이 탑재된 인공호흡기는 수출 경쟁력 강화에도 긍정적인 신호로 작용할 가능성이 높다. 멕아이씨에스는 향후 임상 데이터를 지속적으로 축적하여 알고리즘의 고도화를 이어갈 방침이다.



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