메디노드, "빠르고 정확한 알약 분류" AI 로봇 '필봇' 개발

몸값 비싼 약사들이 작은 알약들을 하나씩 소포장하는 모습은 병원에서 종종 목격된다. 이 알약들은 모두 전문 의약품이라 하나라도 실수하면 환자에게 위험할 수 있다. 그렇다고 언제까지 이런 작업방식에 머물러야 하는 것일까. 이 문제를 인공지능으로 알약을 실시간 분류하고 로봇 장비로 소포장을 자동으로 할 수 있다면 어떨까?

이런 고민을 통해 병원 약국의 업무 효율성을 획기적으로 개선할 수 있는 인공지능 알약 분류 로봇이 개발돼 국내 헬스테크 시장에서 주목받고 있다. 딥러닝 알약 식별 기술을 활용한 병원 약국 업무 자동화 로봇 '필봇(PillBot)'을 개발한 스타트업 메디노드(대표 황선일)가 그 주인공이다.

제약, IT 업계 전문가들이 뭉쳐 헬스테크 창업

메디노드의 황선일 대표는 인하대학교에서 산업공학을 전공한 후 한미약품에서 기술영업을 했다. 특히 약국자동화 장비(ATC) 기술영업 분야에서 쌓은 전문성이 현재 사업의 핵심 경쟁력이 되고 있다.

황 대표는 창업 동기에 대해 “인공지능이 산업지형을 빠르게 바꾸어가는 트렌드를 보면서 제 전문 영업분야인 약국자동화 장비에 인공지능을 결합하면 4차 산업혁명의 물결에 합류할 수 있겠다는 확신이 들었다”고 밝혔다. 황 대표는 2021년 2월 메디노드를 설립하고, 설계제어 전문가와 AI 전문가를 영입해 팀을 꾸렸다. 그리고 3년 간 수많은 시행착오 끝에 2024년 말 머신러닝 기반 알약 자동 분류 로봇 "필봇(Pillbot)"을 시장에 내놓을 수 있었다.

주요 대형병원 납품으로 "빠르고 정확하다" 시장 검증 완료

필봇의 핵심 기술은 딥러닝 기반 AI 비전 기술을 활용한 알약 식별 시스템이다. 대형병원의 약제실에서는 처방되었다가 반환된 약을 재분류를 위해 3~4명의 약사들이 매일 3~5시간을 할애하여 일일히 수작업으로 약품을 재분류하고 있다. 이는 약사 본연의 업무 외 업무로써 약사들이 병원근무를 기피하는 요인 중 하나로 꼽힌다. 필봇은 약사가 수작업으로 해야 했던 알약 분류 작업을 AI 비전 기술로 식별하고 분류한다. 덕분에 약사는 약사 본연의 업무에 집중해 효율성을 크게 높이고 인적 오류를 최소화할 수 있다. 약품 재분류 수작업은 거의 모든 대형병원 약사들의 공통된 애로였던 만큼 시장의 반응은 뜨겁다.

필봇은 2025년 2월 순천향대학교 천안병원에 처음으로 납품되며 시장에서 그 효용성을 입증했다. 올해 7월까지 여러 대형병원에서 데모 테스트를 성공적으로 마쳤고, 전국 각급 병원들이 필봇 도입예산을 확보하기 위해 경쟁적으로 나서고 있다. 특히 필봇은 최근 조달청 혁신제품으로 지정돼 대형병원은 내년부터 조달청의 예산으로 필봇을 도입할 수 있는 길이 열렸다. 이에 필봇을 도입하는 병원의 수는 내년부터 빠르게 늘 것으로 황 대표는 전망하고 있다.

헬스테크 시장, 현장의 비효율을 인공지능화로 해결하는 추세

메디노드는 그동안 첨단화와 전문화에만 매진해온 국내 메디테크 스타트업들에게 새로운 가능성을 제시하고 있다. 기존 산업 분야의 전문성과 최신 AI 기술을 결합해 기존 시장의 낡은 방식을 효율적으로 바꿔 병원과 전문가 모두에게 환영받는 대표적인 사례로 평가받고 있다.

병원 약국이라는 협소하지만 명확한 전문 영역에서 메디노드는 고급 인력인 약사의 수작업 시간을 획기적으로 줄였고, 의료진과 환자, 병원의 경영에도 도움이 되는 솔루션이라는 점에서 더욱 주목받고 있다.

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