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[IT뉴스]네오펙트 ‘뇌졸중 FMA 예측 AI’ 개발 성공… 정부 범부처 R&D 3년 결실

온카뱅크관리자

2026-01-29 08:27:30

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="1EBBkwoMOB">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e8b16f7dca058e74d82c99f63c126514b5baa0bc07657b65732cd72bbf13078c" dmcf-pid="tappgje4sq" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="네오펙트 로고 (사진=네오펙트)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/29/Edaily/20260129082045827lgql.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="5zhh2471rb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/29/Edaily/20260129082045827lgql.jpg" width="658"></p>
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            네오펙트 로고 (사진=네오펙트)
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          <div contents-hash="f0a31245d0902f0fe0a679a1131a73b6e0d7ee511003f56944d8932309726339" dmcf-pid="FNUUaAd8Oz" dmcf-ptype="general">
           [이데일리 이윤정 기자] 인공지능(AI)·로봇 기반 디지털 헬스케어 전문기업인 네오펙트가 ‘정부 범부처 의료기기 연구개발(R&amp;D)’에 결실을 맺었다.
          </div>
          <p contents-hash="5003024b4c94fccf608e1e6b770a81d9d69c48f3bbe57fe9ec7e2902cc0558a1" dmcf-pid="3juuNcJ6m7" dmcf-ptype="general">네오펙트는 ‘AI 기반 뇌졸중 환자 임상 기능평가 예측 모델’을 개발했다고 29일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="8e50bdc5b9b1f7ea12d405fd1f076de91f063726d139a93969ce0937c85e944e" dmcf-pid="0A77jkiPwu" dmcf-ptype="general">정부의 범부처 의료기기 R&amp;D 사업은 헬스케어 산업의 활성화와 미래 의료기기 선도 기술 확보를 목표로, 첨단 의료기기의 개발을 통해 국내 의료기기 산업을 육성하고 보건안보 대응 역량을 강화하는 국책 사업이다.</p>
          <p contents-hash="02c0510bc39a421901baffba946c58b1534977a8600aaa00920523335d238060" dmcf-pid="pczzAEnQEU" dmcf-ptype="general">이 개발은 2023년 4월 1일부터 지난해 말까지 약 3년에 걸쳐 삼성서울병원(재활의학과 장원혁 교수 연구팀)과 공동으로 진행됐다.</p>
          <p contents-hash="998cf9e8ac40ac67fa95daea19ff0ac1757bb45bdcbbc1316060a5e5200a9187" dmcf-pid="UkqqcDLxwp" dmcf-ptype="general">예측 AI는 국립재활원 및 삼성서울병원 등에서 확보한 2700건 이상의 실사용 임상 데이터를 학습했다. 이 모델은 뇌졸중 환자의 운동 기능을 평가하는 글로벌 표준 지표인 FMA(Fugl-Meyer Assessment)의 고도화를 위한 핵심 알고리즘으로 활용된다.</p>
          <p contents-hash="d556a5989d55f23753aa60d0f97ebf429432379db279ef04f220dd0d035a2225" dmcf-pid="uEBBkwoMD0" dmcf-ptype="general">기존 FMA가 치료사가 환자의 동작을 ‘관찰’해 평가하는 방식이었다면, 이번 기술은 웨어러블 장비를 통해 환자의 움직임 거리·부드러움·각도 등 정량 데이터를 수집·분석한다. 치료사의 주관적 판단과 평가 편차를 줄이고, 보다 표준화된 평가 체계를 구현했다는 설명이다. 현재 해당 기술은 확증임상 단계에 있으며, 회사는 임상 완료 이후 올해 상반기 내 상용화를 목표로 한다.</p>
          <p contents-hash="f2c2cd30a15290a94161cdc9106f7c97a992b2f278417fcdd6cd60589321a4e7" dmcf-pid="7wKKDmaem3" dmcf-ptype="general">이번 성과를 계기로 네오펙트는 재활의료기기 기업을 넘어 임상 데이터 기반 AI 디지털 재활 기업으로의 전환에 속도를 낼 전망이다. 회사는 이번 모델 개발의 초석으로 ‘클리닉(Clinic)’를 꼽았다. 네오펙트는 10년 전부터 클리닉을 추진하며 재활의료기기 훈련·평가 관련 종단(longitudinal) 임상 데이터를 꾸준히 확보·축적·학습해 왔다.</p>
          <p contents-hash="b65213406d94adaf3a73c896ee0258b5b986e938437b79bff25b12a2e56dbc05" dmcf-pid="zr99wsNdIF" dmcf-ptype="general">클리닉은 △스탠포드 아동병원(Stanford Children‘s Health) △보스턴 아동병원(Boston Children’s Hospital) △스폴딩 재활병원(Spaulding Rehabilitation Hospital) △배로우 신경학 연구소(Barrow Neurological Institute) 등 병원에서 발생한 실사용 의료 데이터베이스(DB)를 장기간 축적해왔다. 국내 병원들은 관련 법규에 따라 병원 자체적으로 클리닉을 활용해 DB를 구축하고 있다.</p>
          <p contents-hash="870e49275870f11af5b8851d47effbc707459b688d4a3aa7f24fdcaa2d51bf9a" dmcf-pid="qm22rOjJIt" dmcf-ptype="general">회사 측은 DB가 커질수록 알고리즘이 정교해지고, 임상 현장에서의 효용이 높아지는 구조가 자리 잡았다고 설명했다. 예측 정확도와 표준화 수준이 올라가면 병원 입장에서는 도입·운영의 명분이 커지고, 이는 다시 더 많은 사용 데이터로 이어져 ‘데이터 축적→성능 고도화→도입 확대’의 선순환을 강화한다는 논리다. 최근 AI 알고리즘 기술이 빠르게 진화하면서 개발 속도에도 탄력이 붙었다는 평가다.</p>
          <p contents-hash="011280bd1df68faa675ec1b94a981b59282c46793e769a2ef462f41a824b6ed2" dmcf-pid="BsVVmIAim1" dmcf-ptype="general">향후 네오펙트는 AI 기반 평가 기술을 자사 하드웨어 제품에 통합하고, 병원 대상 구독형(SaaS) 서비스와 데이터 기반 소프트웨어를 제공할 계획이다. </p>
          <p contents-hash="b58ae4443c00cfc4d726d6e1ed325061ab7ba9ebacae66df09906a9d54fb1f57" dmcf-pid="bOffsCcnI5" dmcf-ptype="general">회사 관계자는 “장기적으로 환자 정보, 훈련 데이터, 치료 결과를 통합 분석하는 AI 기반 디지털 재활 플랫폼을 구축하여, 소프트웨어와 데이터 중심의 반복 매출 모델인 ‘구독 경제’ 모델로의 전환을 계획하고 있다”며,“이를 통해 AI와 로봇 기술 등 스마트 기술을 결합한 돌봄 서비스로 실버케어 시장에서도 혁신을 이끌어 나가겠다”고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="1267c19a7d6af9270abe8c0c67c9f68dfe63bb9f26cbd18629fd0838988f6266" dmcf-pid="KI44OhkLsZ" dmcf-ptype="general">이윤정 (yunj725@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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