출처: 픽사베이
[더스탁=김동진 기자] 최근 의료용 로봇시장이 꾸준히 성장하면서 관련 스타트업들에 대한 투자도 활기를 띠고 있다.
의료용 로봇은 의료현장에서 사용되는 지능형 로봇으로, 식약처에선 로봇기술을 활용한 의료용 기기 또는 시스템으로 정의하고 있다. 의료용 로봇을 도입하면 치료 효과를 높이고 의료 비용을 줄일 수 있다. 또한 환자 회복 및 재활기간을 단축할 수 있기 때문에 의료 현장에서 그 수요가 늘아나고 있다.
글로벌 시장조사기관 ‘마켓앤마켓’에 따르면 전 세계 의료용 로봇 시장규모는 지난 2020년 59억1000만 달러 수준에서 연평균 16.5% 성장을 거듭해 오는 2025년에는 127억달러(약 18조원)에 달할 것으로 전망된다.
10일 관련업계에 따르면 의료로봇 전문기업 ‘엘엔로보틱스(대표 최재순)’는 지난 9일 LB인베스트먼트와 산업은행, KB인베스트먼트, 미래에셋벤처투자, 스틱벤처스로부터 200억원 규모의 시리즈B 투자를 유치하는데 성공했다.
엘엔로보틱스는 최재순 서울아산병원 의공학연구소 교수와 김영학 심장내과 교수가 2019년 설립한 회사로 심혈관 중재시술 로봇을 개발하고 있다.
심혈관 중재시술은 심장에 혈액을 공급하는 혈관이 막혔을 때 풍선이나 스텐트를 넣어 다시 뚫어주는 시술을 말한다. 엘엔로보틱스는 지난해 2월 국내 최초 심혈관중재시술로봇의 식약처 제조인증을 획득했으며, 같은해 9월 수술로봇 분야 최초 보건신기술인증을 받았을 정도로 기술력을 인정받고 있다.
엘엔로보틱스는 이번 시리즈B 투자유치를 토대로 뇌혈관 및 말초혈관 중재시술로봇, 통증 중재로봇, 재활로봇 분야로 제품 개발 범위를 확장할 계획이다. 또한 인공지능(AI)을 이용한 로봇 시술과정의 자동화, 지능화된 영상 정보 제공 등 차세대 원천 기술의 개발을 위해 프랑스, 미국 등의 연구기관과 공동연구도 진행할 방침이다.
최재순 엘엔로보틱스 대표는 “향후 3년 내 미국, 일본, 유럽의 인허가 획득 및 시장진출을 통해 글로벌 혈관 의료로봇 기업으로 성장해 국내 AI와 의료로봇 기술 분야의 성장에 일조하는 기업이 되겠다”고 포부를 밝혔다.
3D 프린팅 기술 기반의 로봇 의수 전문기업 ‘만드로(대표 이상호)’도 같은날 두산인베스트먼트와 비에이파트너스, 캡스톤파트너스, 멜리오라파트너스 등으로부터 15억원 규모의 프리A 투자를 유치했다.
2015년 10월 설립된 만드로는 사고로 손이나 팔을 잃은 절단 장애인을 위한 저비용의 경량화 된 로봇의수를 개발해온 스타트업이다. 전자의수는 팔의 일부나 전체가 잘린 사람들을 위한 보조장치이다. 만드로의 전자의수는 특히 3D 프린팅을 활용해 환자 맞춤형으로 제작되며, 단순 미관용 의수와 달리 초소형 모터와 감속기가 장착되어 손가락 관절을 움직여 잡기, 쓰기 등의 일상 동작을 취할 수 있다.
만드로의 로봇 의수로 지난 1월 미국 라스베이가스에서 열린 세계 최대의 ‘소비자가전전시회(CES) 2024’에서 장애인 접근성 분야의 ‘최고 혁신상’을 수상했다.
만드로는 이번 투자유치를 발판으로 로봇 의수 제품 고도화와 더불어 신규 로봇 시장으로의 사업 확대에 나설 계획이다. 이를 위해 휴머노이드와 자율주행 로봇 손·팔 제품화에 힘을 쏟는 한편 관련 인재확보 및 해외진출에도 박차를 가할 예정이다.
앞서 지난 5월 중순에는 로봇기술 기반의 의료용 내시경 개발업체 ‘메디인테크(대표 이치원)’가 에이티넘인베스트먼트를 비롯해 8개 투자사들로부터 총 200억원 규모의 시리즈B 투자를 받았다. 또한 지난 1월에는 수술용 로봇 개발업체 ‘코넥티브(대표 노두현)’가 DSC인베스트먼트 등으로부터 40억원 규모의 프리A 투자를 이끌어 낸 바 있다.
메디인테크는 의료로봇기술을 바탕으로 기존 내시경 대비 50% 경량화된 전동식내시경을 개발했으며, AI기술을 기반으로 이상부위 탐지 등의 소프트웨어 기술‧제품도 보유하고 있다. 이치원 메디인테크 대표는 “50년 넘게 개선되지 않고 있는 기계식 연성내시경의 문제점을 의료로봇기술과 인공지능을 통해 바꾸고자 한다”며 “의료진에게는 편리함을, 환자에게는 안전함을 제공할 것”이라고 투자유치 소감을 밝힌 바 있다.
2021년 4월 설립된 코넥티브는 인공관절 수술로봇을 개발하고 있으며, 최근에는 대학병원 전문의가 직접 라벨링한 약 10만장 이상의 데이터를 통해 고품질의 AI 기술을 바탕으로 근골격 판독 보조 소프트웨어도 개발했다.
