맨인블록, 전북창조경제혁신센터 ‘웰컴 투 팁스 호남권’ 우수기업에 선정
맨인블록, 지난 6월 14일 기보벤처캠프 통합 데모데이에서 우수상 수상
4월엔 전남대학교병원 주관 ‘병원중심 AI 기반 디지털생체의료 고도화사업’ 선정
전남대학교병원 신경과 김준태 교수와 두 번째 ‘sLLM 기반 솔루션’ 개발 개시

액셀러레이터 킹슬리벤처스의 보육기업이자 의료AI 헬스케어 데이터 전문기업 맨인블록(대표 박종형)은 지난 6월 기보벤처캠프 통합 데모데이에서 우수상을 수상한데 이어 이달 12일 중소벤처기업부가 개최한 ‘웰컴 투 팁스’ 호남권 행사에서 장려상을 수상하며 수도권 IR 행사 참여 자격을 획득했다고 16일 밝혔다.

맨인블록이 전북창조경제혁신센터 ‘웰컴 투 팁스’ 호남권 우수기업에 선정됐다.

이번 행사는 팁스 운영사와 호남지역 유망 스타트업 간 교류의 장을 확대하기 위해 기획됐다. 중소벤처기업부 김성섭 차관과 국내 창업 생태계 주요인사들이 참석했다.

이날 맨인블록은 ‘웰컴 투 팁스’ 호남권 행사에서 유망 스타트업 자격으로 IR 피칭을 진행했고, 팁스 운영사 등 투자사로부터 좋은 평가를 받으며 장려상과 100만원의 상금, 그리고 오는 11월 수도권 통합 IR 행사 참여 자격을 획득했다.

앞서 맨인블록은 지난 6월 14일 기술보증기금의 ‘제14기 기보벤처캠프 통합 데모데이’에서 우수상을 수상하며 최대 15억원 보증 사전한도 부여, 보증연계 대상기업 추천 및 민간 투자유치 상시 지원 등의 혜택을 받기도 했다.

맨인블록은 기보벤처캠프 우수상 수상에 이어 이번 ‘웰컴 투 팁스’ 우수 IR 발표기업으로 선정되며 추가 투자 유치의 발판을 마련하게 됐다는 평가다.

또한 올해 4월 맨인블록은 전남대학교병원이 주관하고 산업통상자원부와 광주광역시가 지원하는 ‘병원중심 AI 기반 디지털생체의료산업 고도화사업’에 선정된 바 있다. 이에 따라 전남대학교병원 AI헬스케어의료기기상용화지원센터(센터장 조형호)의 ‘병원중심디지털생체의료산업 시장 솔루션 개발 및 시장 확대’에 대한 기대감이 더욱 높아지고 있다.

맨인블록은 임상의와 기업이 연계해 진행하는 AI헬스케어의료기기 관련 아이디어 발굴부터 제품개발, 인허가, 사업화에 이르기까지 모든 단계의 플랫폼을 구축해 디지털생체의료산업의 고도화에 참여할 수 있게 됐고, 실제로 전남대학교병원 신경과 김준태 교수와 ‘경량화 거대언어모델(sLLM) 기반 두통, 어지럼증 원인진단 솔루션’ 개발을 시작했다.

이번에 개발하는 전남대학교병원 신경과 관련 솔루션은 지난 2023년 7월 한림대학교 춘천성심병원 소화기내과에 이은 두 번째 경량화 거대언어모델(sLLM)의 진료 과목이다.

고도화사업은 모두 27개사 54건이 접수돼 평균 2대 1의 경쟁률을 보였으며, 선정평가위원회를 통해 총 20개사를 선정해 29개 과제에 대한 지원을 결정했다. 이번 사업은 2022년~2024년 3년간 108억의 예산이 투입된다.

선정된 기업은 △(비)임상 유효성/안전성 평가 △임상의 기술지도 △시제품 제작 및 제품고도화 △사업화 아이템 발굴 △사업화 촉진활동 △임상/인·허가 컨설팅 △국내외 인증 △전임상/유효성/적합성 평가에 대한 지원을 받을 수 있다.

맨인블록 박종형 대표는 “이번 기보벤처캠프 및 웰컴 투 팁스 우수기업 선정을 통해 헬스케어 분야의 AI 기술을 접목한 ‘헬스케어 특화 대화형 AI 솔루션’으로 확장할 수 있는 기회를 마련했다”고 말했다.

한편 맨인블록은 지난 7월 17일(현지 시간) 베트남 하노이 국립컨벤션센터에서 ‘한국-베트남 경제협력 포럼’에 참석해 강원도 디지털헬스산업 소개 및 신기술 기업 관련 강연을 진행하며 베트남 시장 공략에도 적극 나서고 있다.

특히 이번에 맨인블록은 베트남 현지에서 한림대학교 춘천성심병원과 소화기질환 관련 실증사업을 진행하며 환자의 신뢰도가 높음을 확인한 헬스케어 특화 대화형 AI 솔루션 ‘MediKoGPT’를 선보이며 강연에 참석한 이들의 관심을 모았다.

맨인블록이 선보인 헬스케어 특화 대화형 AI 솔루션 ‘MediKoGPT’는 헬스케어 서비스 개발을 위한 LLM의 기술적 한계인 ‘환각현상’과 ‘지식절단’을 ‘검색증강생성(RAG)’과 ‘장기기억(Long Term Memory, LTM)’ 기능을 적용해 극복한 것이 특징이다.