주요서비스 | 인공지능을 활용한 의료영상 진단 보조 플랫폼 / 흉부 엑스레이(Lunit INSIGHT CXR)와 유방촬영술(Lunit INSIGHT MMG) / 루닛 스코프(Lunit SCOPE)
회사소개
루닛은 2013년 8월 카이스트 석박사 출신 6명이 공동 창업한 회사입니다. 사업 초기에는 AI 기반 이미지 인식 기술을 활용해, 원하는 옷이나 액세서리를 찾아주거나 비슷한 제품을 추천해 주는 패션 사업 모델을 진행했습니다.
하지만 우리가 가장 잘 할 수 있는 것, 우리에게 의미 있는 사업이자 나중에 세계시장까지 나갈 수 있는 사업은 뭘까 고민해보니 AI 기반 메디컬 이미징 사업이라는 판단이 들어 2년 후 피봇(pivot)을 했습니다.
딥러닝에 대한 높은 기술력을 지닌 6명의 공동창업자는 현재까지 단 한 명도 이탈하지 않고 회사의 중요 직책을 맡아 근무 중입니다.
루닛은 의료 인공지능 기업입니다. 의료 영상을 통한 진단과 치료를 돕는 인공지능을 개발합니다. 인공지능을 필두로 데이터 기반 의학의 미래를 이끌어갑니다. 정확한 진단과 효율적인 치료를 통해 환자와 의료진의 시간과 비용을 아낄 수 있습니다.
주요 서비스
Lunit INSIGHT CXR 흉부 X선 영상분석 AI
Lunit INSIGHT CXR-MCA는 흉부 x-선 영상에서 폐 결절/종괴, 경화, 기흉 등으로 의심되는 이상부위를 검출하여 의사의 판독을 보조하는 소프트웨어입니다. 인공지능 알고리즘이 영상을 분석하여 (1) 병변으로 의심되는 위치를 색상(Heatmap)으로 표시하고, (2) 병변의 존재 가능성을 확률 값(Abnormality Score, %)으로 나타냅니다. 의사는 1차적으로 흉부 x-선 영상을 판독한 후 분석 결과를 참고하여 최종 진단을 내리게 됩니다. (의사의 영상판독 없이 Lunit INSIGHT CXR-MCA 분석 결과만으로 환자의 진단 및 치료방안을 결정할 수 없습니다.)
Lunit INSIGHT MMG 유방촬영술 영상분석 AI
Lunit INSIGHT MMG는 유방촬영술 영상에서 유방암으로 의심되는 이상부위를 검출하여 의사의 판독을 보조하는 소프트웨어입니다. 인공지능 알고리즘이 영상을 분석하여 (1) 악성 종양으로 의심되는 위치를 색상(Heatmap)으로 표시하고, (2) 악성 종양의 존재 가능성을 확률 값(Abnormality Score, %)으로 나타냅니다. 의사는 1차적으로 유방촬영술 영상을 판독한 후 분석 결과를 참고하여 최종 진단을 내리게 됩니다. (의사의 영상판독 없이 Lunit INSIGHT MMG 분석 결과만으로 환자의 진단 및 치료방안을 결정할 수 없습니다.)
Lunit SCOPE 조직 슬라이드 영상분석 AI
Lunit SCOPE는 H&E 슬라이드 이미지 상의 암의 기질, 상피 조직, 림프구 등을 정확하게 발견해냅니다. 또한 (1) 종양내 TIL 밀도 정보 (2) 종양기질내 TIL 밀도 정보 (3) 종양내 기질-상피조직 비율 등을 생성합니다. Lunit SCOPE을 통해 면역 표현형에 따른 조직 분류도 가능합니다.
연혁
2019
• CB 인사이트 (CB Insights) ‘디지털 헬스 150’ 국내 기업으로 유일하게 선정 • 한국 식약처 허가 <루닛 인사이트 MMG> • 유럽 CE 인증 획득 <루닛 인사이트 CXR>
2018
• 163억원 추가 투자 유치 (시리즈B) • 한국 식약처 인증 <루닛 인사이트 CXR-Nodule> • 두 번째 제품 <Lunit INSIGHT MMG> 출시
2017
• CB 인사이트 (CB Insights) ‘세계 100대 인공지능 기업’ 국내 유일 선정 • NVIDIA “세계에서 가장 사회적으로 영향력 있는 5대 인공지능 스타트업” 국내 유일 선정 • 국제림프절전이검출대회 <CAMELYON 2017> 리더보드 1위 • 디지털 맘모그래피 드림 챌린지 <The Digital Mammography DREAM Challenge 2017> 5위 • 첫 제품 <루닛 인사이트 CXR> 출시
2016
• 37억원 추가 투자 유치 (시리즈A) • 국제종양증식평가대회 <TUPAC 2016> 1위
2015
• 소프트뱅크벤처스, 포메이션그룹, 카카오벤처스 등으로부터 21억원 투자 유치(Seed) • 국제 ImageNet 물체인식 대회 <ILSVRC 2015> 5위