📑 목차
1. 한눈에 보는 핵심 기술 비교
| 구분 | 뷰노 딥카스 (DeepCARS) | 루닛 스코프 (Lunit SCOPE) |
| 분석 데이터 | 수치형 데이터 (활력 징후) | 이미지 데이터 (병리 조직 슬라이드) |
| 주요 기술 | 시계열 딥러닝 (GNN 등 활용) | 컴퓨터 비전 (이미지 인식 및 정량화) |
| 적용 분야 | 응급의학, 일반 병동 모니터링 | 종양학, 정밀 의료, 항암제 개발 |
| 핵심 목적 | 24시간 내 심정지 위험 예측 | 항암제 치료 반응성 예측 (바이오마커) |
| 입력값 | 혈압, 맥박, 호흡, 체온 (4가지) | H&E 염색 조직 슬라이드 스캔 이미지 |
2. 뷰노 딥카스: '생체 신호'로 살리는 골든타임
딥카스는 병원 내 일반 병동에서 환자의 상태가 급격히 악화되는 것을 미리 찾아내는 **'조기 경보 시스템'**입니다.
기술적 원리: EMR(전자의무기록)에서 혈압, 맥박, 호흡, 체온이라는 4가지 필수 활력 징후를 실시간 수집합니다. AI는 이 데이터의 미세한 변화 패턴을 분석하여 향후 24시간 이내에 발생할 심정지 위험도를 0~100점의 점수로 환산합니다.
차별점: 기존의 수동 점수 체계(NEWS 등)보다 오알람(False Alarm)을 획기적으로 낮춰 의료진의 피로도를 줄였습니다. 특히 데이터가 일부 누락된 상황에서도 그래프 신경망(GNN) 기술을 통해 높은 정확도를 유지하는 것이 강점입니다.
3. 루닛 스코프: '조직 세포'로 결정하는 암 치료 전략
루닛 스코프는 암 환자의 조직 세포를 분석해 어떤 항암제가 가장 효과적일지 찾아내는 **'디지털 바이오마커'**입니다.
기술적 원리: 암 환자의 조직 슬라이드 이미지를 수천 배 확대 분석합니다. AI가 종양 세포와 면역 세포(TIL 등)의 분포와 상호작용을 계산하여, 환자의 면역 체계가 암과 싸울 준비가 되어 있는지(Immune Phenotype)를 정량적으로 보여줍니다.
차별점: 사람이 눈으로 판독하기 어려운 복잡한 암 미세환경(TME)을 수치화합니다. 이를 통해 고가의 면역항암제(키트루다 등)가 이 환자에게 효과가 있을지 없을지를 미리 예측하여, 치료 성공률을 높이고 비용 낭비를 막습니다.
4. 비즈니스 모델 및 시장성 차이
두 제품은 수익을 창출하는 방식에서도 뚜렷한 차이를 보입니다.
딥카스 (B2B / 사용량 기반): 병원 병상당 일일 사용료를 받는 구조입니다. 국내외 병원에 도입될수록 매출이 누적되는 **'구독형 모델'**에 가깝습니다. 2026년에는 미국 FDA 승인을 바탕으로 글로벌 병원 시장 확장을 본격화하고 있습니다.
루닛 스코프 (B2B / 제약사 협업): 병원뿐만 아니라 **글로벌 제약사(Big Pharma)**가 신약을 개발할 때 임상 성공률을 높이기 위한 도구로 활용됩니다. 대형 제약사와의 기술 라이선스 계약이나 companion diagnostics(동반 진단) 시장이 주 타깃입니다.
5. 결론 및 향후 전망
결론적으로 딥카스는 병원의 **'안전 인프라'**로서 안정적인 캐시카우 역할을 수행하며 수익성을 증명하고 있고, 루닛 스코프는 암 치료의 **'패러다임 변화'**를 주도하며 폭발적인 매출 업사이드를 노리고 있습니다.
2026년 투자 관점에서는 뷰노가 딥카스를 통해 흑자 기조를 얼마나 안정적으로 유지하는지, 루닛이 루닛 스코프를 통해 글로벌 빅파마와의 대형 계약을 얼마나 끌어내는지 지켜보는 것이 핵심입니다.
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