'AI+3D프린팅' 애니메디솔루션, 상장한다 상장주관사 선정 경쟁 치열…NH·한국·미래·키움 등 각축
양정우 기자공개 2020-05-29 13:08:29
이 기사는 2020년 05월 28일 14:29 thebell 에 표출된 기사입니다.
인공지능(AI)과 3D프린팅 기술이 만났다. AI 기반 3D프린팅으로 의료기기를 만드는 애니메디솔루션이 기업공개(IPO)에 나섰다. 맞춤형 코 보형물 '이노핏'을 필두로 사업성이 높은 상품을 선보여 '핫'한 주목을 받고 있다.28일 IB업계에 따르면 애니메디솔루션은 최근 상장주관사 선정 작업에 착수했다. 주관사 후보를 상대로 최종 프레젠테이션(PT)을 마쳤고 마지막 결정을 남겨두고 있다.
수천억원 대 공모를 단행할 빅딜은 아니지만 NH투자증권과 한국투자증권, 미래에셋대우 등 주요 대형 증권사가 모두 주관사 제안서를 제출했다. 바이오 전문 하우스 키움증권도 뛰어들어 각축을 벌이고 있다. 주관사 경쟁전에 불이 붙은 건 향후 IPO 시장에서 AI가 핵심 키워드가 될 것으로 여겨지는 대목이다.
애니메디솔루션은 AI 딥러닝과 3D프린팅을 활용한 맞춤형 의료기기를 개발하고 있다. '환자 의료 영상→AI 기술→3D프린팅'으로 연결되는 사업 모델은 독자 영역을 구축했다는 평가를 받고 있다. 3D프린팅으로 환자의 수술 부위에 맞춘 모형을 만들 수 있어 개인 맞춤형 수술이 가능하다. 현재 12개의 특허를 보유했으며 700여 건의 임상시험을 벌였다.
대표 제품은 '심장병 시뮬레이터(사진)'다. 선천성심장질환(CHD) 환자의 수술을 위해 3차원(3D) 심장 모형을 제공한다. 실제 심장 질감과 비슷한 연재질을 활용해 심실중격결손(VSD) 첩포봉합술 등을 할 수 있을 정도로 완성도가 높다. 의사 입장에선 실제 수술과 동일한 시뮬레이션이 가능하다는 평가다.
심장병 시뮬레이터는 3D프린팅을 활용한 의료 기술로는 최초로 보건복지부의 신의료기술로 선정되기도 했다. 수가 시스템에 편입된 만큼 향후 의료 신기술이 사업화 단계로 나아갈 수 있는 가능성을 제시했다.수천억원 대 공모를 단행할 빅딜은 아니지만 NH투자증권과 한국투자증권, 미래에셋대우 등 주요 대형 증권사가 모두 주관사 제안서를 제출했다. 바이오 전문 하우스 키움증권도 뛰어들어 각축을 벌이고 있다. 주관사 경쟁전에 불이 붙은 건 향후 IPO 시장에서 AI가 핵심 키워드가 될 것으로 여겨지는 대목이다.
애니메디솔루션은 AI 딥러닝과 3D프린팅을 활용한 맞춤형 의료기기를 개발하고 있다. '환자 의료 영상→AI 기술→3D프린팅'으로 연결되는 사업 모델은 독자 영역을 구축했다는 평가를 받고 있다. 3D프린팅으로 환자의 수술 부위에 맞춘 모형을 만들 수 있어 개인 맞춤형 수술이 가능하다. 현재 12개의 특허를 보유했으며 700여 건의 임상시험을 벌였다.
대표 제품은 '심장병 시뮬레이터(사진)'다. 선천성심장질환(CHD) 환자의 수술을 위해 3차원(3D) 심장 모형을 제공한다. 실제 심장 질감과 비슷한 연재질을 활용해 심실중격결손(VSD) 첩포봉합술 등을 할 수 있을 정도로 완성도가 높다. 의사 입장에선 실제 수술과 동일한 시뮬레이션이 가능하다는 평가다.
최근엔 맞춤형 코 보형물인 이노핏(Innofit)으로 식품의약품안전처에서 의료기기 품목허가 승인을 받았다. 환자의 컴퓨터단층촬영(CT) 영상에서 추출한 코뼈와 연골 형태를 고려해 3D프린팅 기술로 제작된다. 그간 성형외과 의사는 환자의 코를 성형하고자 실리콘을 깎는 작업을 벌였다. 하지만 이노핏 서비스에선 환자 개개인의 특성을 모두 고려한 보형물을 제공한다.
아무래도 AI와 3D프린팅 기술이 접목된 터라 이노핏은 수작업을 거친 실리콘 코보다 정교함에서 앞서고 있다. 의사 역시 수술만 진행하는 만큼 부가적 의료 서비스의 부담을 덜 수 있다. 이노핏은 사업성 측면에서 후한 점수를 받고 있다. 국내 성형 시장은 현재 규모와 성장 여력이 크기 때문이다.
서울아산병원의 후광도 기대된다. 애니메디솔루션은 본래 울산대학교 산학협력단이 모태다. 창립 멤버는 서울아산병원 소속 교수진과 연구원이다. 현재 김국배 대표는 애니메디솔루션을 총괄하고 있다.
IB업계 관계자는 "서울아산병원과 밀접한 관계를 유지하고 있어 프로젝트의 시행착오가 없는 편"이라며 "다른 기업의 경우 AI나 3D프린팅 기술을 갖췄으나 의료계의 니즈를 정확히 파악하지 못해 실패한 사례가 적지 않다"고 말했다.
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