[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] AI(인공지능) 기반 약국 자동화 장비 개발사 메디노드가 딥러닝 이미지 분석 기술을 적용한 알약 분류기 '필봇'(PillBot)을 정식 출시했다고 4일 밝혔다. 필봇은 순천향대학교 부속 천안병원에 공급됐으며, 이번 납품은 병원 약제부 현장에 AI 기반 알약 분류기를 실제 가동한 첫 사례다. 메디노드는 현재 다수의 상급종합병원과 추가 납품 및 시범운영을 위한 협의를 이어가고 있다. 필봇은 조달청 혁신제품으로 등록돼 있어 국공립병원을 중심으로 시범구매 사업을 통한 보급도 확대할 계획이다. 필봇은 고해상도 카메라와 딥러닝 알고리즘으로 알약의 형태·색상·각인 정보를 분석해 99.99% 이상의 정확도로 1000종 이상의 알약을 분류하는 것이 가능하다. 한 번에 최대 192종의 알약을 분류할 수 있으며, 기존 장비에서 어려움을 겪던 캡슐류도 섬세하게 식별할 수 있도록 설계됐

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] 인공지능(AI) 기반 약국 자동화 장비 개발 회사 메디노드는 시드 투자 유치를 완료했다고 23일 밝혔다. 이번 시드 투자는 엔슬파트너스가 주도했으며 신용보증기금, 와이앤아처, 은행청년권창업재단(디캠프)가 참여했다. 메디노드는 시드 투자금을 개발 인력 확충과 양산 개발에 활용할 계획이다. 메디노드는 AI 알약 분류기 '필봇(PillBot)'을 개발 중이다. 필봇은 딥러닝 이미지 기술을 토대로 1000종 이상의 알약을 선별하는 자동화 장비다. 필봇은 기존 경쟁사 장비에서는 분류가 어려웠던 캡슐을 섬세하게 식별할 수 있다. 한 번에 180개 종류의 알약을 분류할 수 있다. 메디노드는 국내 상급종합병원과 종합병원에서 각각 필드 테스트를 완료하고 구매 의향을 받았다. 필드 테스트 결과 필봇의 알약 분류 정확도는 99.99%에 달한다. 처리 속도 면에서도 경쟁 제품과 비교해

병원에도 약사가 근무한다. 입원 환자는 물론이고 외래 환자라도 외부약국이 아니라 병원 내 약국에서 약을 지을 때가 있다. 환자는 한 명이라도 시기와 증상에 따라 처방이 그때그때 달라지고 입퇴원에 따른 변수도 있다. 최근 보급된 자동조제기(ATC)가 많은 일손을 덜지만 여전히 약사들은 약을 분류하고 정리하는 게 큰 업무라고 호소한다. 무작위로 섞인 여러 알약을 정확히 구분해내는 '똑똑한' 장비가 등장했다. 캡슐처럼 이리저리 굴러다녀 코드번호가 보이지 않아도 가능하다. 3년차 스타트업 메디노드가 개발한 AI(인공지능) 알약(필) 로봇, '필봇'(Pillbot)이다. 황선일 메디노드 대표는 머니투데이 유니콘팩토리와 인터뷰에서 "약 분류는 꼭 해야하지만 약사들이 그 일에만 매달려 있을 수 없다. 자동화가 필요한 분야"라며 "엔비디아 칩셋이 들어간 첨단장비로 이를 해결할 것"이라고 말했다. ━엔비디아 반도체로 AI 딥러닝, 병원약국 일손 덜어━일반적인 ATC는 의사의 처방을 입력하면 종류별로

인공지능(AI) 기반 약국 자동화 장비 스타트업 '메디노드'가 엔슬파트너스로부터 시드 투자를 유치했다고 5일 밝혔다. 메디노드는 지난해 엔슬파트너스의 시드 팁스(TIPS) 프로그램 '엔슬 시드랩'에 선발돼 지원 받았으며 이번에 시드 투자까지 유치했다. 시드 팁스는 민간 액셀러레이터(AC)가 창업 초기 단계 성장을 지원하는 프로그램이다. 엔슬파트너스는 정부의 시드팁스·팁스 프로그램 운영사다. 메디노드가 개발 중인 AI 알약 분류기는 딥러닝 기술을 토대로 1000종 이상의 알약을 선별하는 장비다. 알약에 찍힌 고유번호 등을 인식한다. 한 번에 180개 종류의 알약을 분류할 수 있으며 기존 장비가 분류하기 어려웠던 캡슐도 식별한다. 병원에선 약사가 수작업으로 알약을 분류하는 게 일반적이었다. 한 상급 종합병원의 경우 4명의 약사가 알약을 분류하는데 하루 약 3시간이 든다. 이런 가운데 메디노드는 국내 종합병원 테스트 결과 분류 정확도는 99.99%이며 분류 속도는 경쟁 제품 대비 6배