두잉랩(DOINGLAB)은 2016년에 설립된 인공지능 헬스케어 스타트업이다. 2019년 AI 기반 음식 인식 솔루션을 개발하고 국내에서 상용화해 현재는 약 50개 이상의 파트너사에 기술을 공급하고 있다. 이에 그치지 않고 해외 음식을 인식할 수 있는 새로운 엔진을 개발해 글로벌 시장 진출에 박차를 가하고 있다.
진송백·이현석 대표는 인공지능 기술로 더 건강하고 행복한 세상을 만들고자 하는 비전으로 의기투합하여 두잉랩을 설립했다. 당뇨 환자들이 자신이 먹은 식단을 일일이 수첩에 기록하려 하지만 이조차 쉽지 않다는 것을 깨달았다. 그리고 기록을 꼼꼼히 완료해 가도 현실적으로 이를 의사와 함께 하나하나 분석하고 의논하기엔 시간이 부족해 더 구체적이고 자세한 이야기를 나눌 수 없다는 한계를 목격하고 그들에게 더 편리한 세상을 만들어주고 싶었다.
이를 위해 단 한 장의 사진 촬영만으로 식단을 완벽하게 기록하고 분석하는 AI 음식 인식 솔루션인 ‘푸드렌즈(FoodLens)’를 개발했다.
■ 푸드렌즈(FoodLens)
‘푸드렌즈’는 AI를 기반으로 하는 두잉랩의 핵심 기술로, 음식 사진 한 장으로 식단을 기록하고 분석할 수 있는 국내의 대표 솔루션이다.
이용자가 음식 사진을 찍게 되면 인공지능이 음식 이미지 자체를 인식해 어떤 음식인지 인지한다. 한 번의 촬영만으로도 식탁 위에 놓인 모든 음식을 인식할 수 있기 때문에 다양한 메뉴가 나오는 한정식집에서의 사용도 문제없다.
푸드렌즈를 활용해 음식 사진을 찍으면 음식명과 함께 칼로리, 탄수화물, 단백질, 지방을 포함한 총 16종의 영양 정보가 제공된다.
푸드렌즈는 두잉랩이 농업진흥청과 영양학회 등으로부터 직접 수집하고 검수한 1회 제공량 기준의 정보를 제공하고 있다.
이용자는 음식을 먹기 전에 사진을 촬영하고, 먹은 후 자신이 실제로 섭취한 양을 조절하여 1회 제공량 대비 그에 해당하는 영양 정보를 저장할 수 있다.
별도의 기기가 필요 없고 누구나 가지고 있는 모바일 휴대폰으로 간편하게 이용 가능하기 때문에 환자들이 솔루션을 사용하는 데에 제약이 없다는 것이 장점이다.
또한, 푸드렌즈는 국내 공산품 역시 별도의 바코드나 영양 성분표를 스캔하지 않고 이미지로 인식해 영양 정보를 제공하기 때문에 이용자에게 일관적인 사용성을 제공한다.
인공지능이 인식 가능한 음식과 공산품의 개수는 약 9만개가 있으며, 검색하여 입력 가능한 영양 데이터베이스(DB)는 10배인 9만개를 웃돌아 사실상 국내 모든 음식을 인식할 수 있다.
이 또한 지속적인 학습과 데이터 수집을 통해 커버리지가 넓어지고 있다.
푸드렌즈는 2019년 국내에서 상용화된 후 빠르게 성장했다. SDK와 API를 활용해 고객사의 기존 앱/웹 서비스에도 30분 내외로 쉽고 빠르게 탑재 가능하다.
그 결과 헬스케어, 보험사, 정부기관 등 다양한 산업의 서비스에 푸드렌즈를 적용시킬 수 있었고 현재는 50개 이상의 파트너사와 협력하고 있다.
국내에서도 디지털 헬스케어에 대한 관심이 높아지면서 이용자에게 더 높은 가치의 서비스를 제공하고 싶어하는 업체가 증가하고, 결과적으로 푸드렌즈에 대한 관심으로 이어지는 선순환 구조로 이어지고 있다.
■ 다이어트 모니터링 솔루션(Diet Monitoring Solution)
‘다이어트 모니터링 솔루션(이하 DMS)’은 두잉랩의 원천 기술인 푸드렌즈를 활용해 의사나 영양사가 환자의 식단을 보다 빠르고 편하게 파악할 수 있는 서비스이다.
두잉랩은 직접 앱을 제작하거나 운영하지 않는 병원과 의료기관에서 푸드렌즈 솔루션을 이용할 수 있도록 자사 앱 ‘상식플러스(Sangsik+)’를 제공하고 있다.
환자들이 상식플러스를 활용해 식단을 기록하면 음식 사진과 영양 정보가 웹페이지 형태의 DMS에 자동으로 저장된다.
병원과 의료기관에서는 이 DMS 접속을 통해 각 환자가 어떤 식사를 하고 있는지, 각 식사별 영양소 섭취 상태가 어떻게 이루어지고 있는지 실시간으로 볼 수 있다.
여기서 그치지 않고 메모와 채팅 기능을 통해 쌍방향으로 질문과 피드백 등 소통이 가능하다.
또한, 의료 및 영양 상담을 진행하며 직접 칼로리와 영양 정보를 파악하고 계산했기에 오래 걸리던 진료 시간을 대폭 줄여서 효율적으로 운영할 수 있다.
두잉랩은 이미 국내외 병원 및 의료기관과 다이어트 모니터링 솔루션(DMS) 관련 POC를 진행하고 있다.
그 중 한 곳인 강북삼성병원은 당뇨 환자의 영양상담 및 관리를 위해 DMS를 활용하고 있다.
환자의 식습관 데이터를 구체적으로 볼 수 있기 때문에 영양 상담에 시간을 효율적으로 활용할 수 있고, 탄수화물/단백질/지방과 같은 영양 정보가 식사별로 기록되어 있어 훨씬 간편하고 빠르게 당뇨 환자의 인슐린 투여 정도를 계산할 수 있다는 긍정적인 피드백을 받고 있다.
두잉랩은 이러한 피드백을 통해 솔루션을 더 발전시키고 있다.
■ 칼로에이아이(CaloAI)
두잉랩은 원천 기술인 푸드렌즈를 활용해 해외 진출을 위한 새로운 엔진인 ‘칼로에이아이(CaloAI)’를 개발했다.
음식 이미지 자체를 인식하는 푸드렌즈와 달리 칼로에이아이는 인공지능이 음식 내 재료를 인식해 레시피를 예측하고 그에 해당하는 음식의 영양 정보를 제공하는 형태이다.
이러한 기술을 새로 개발한 데에는 두잉랩이 그동안 비즈니스를 진행해오며 겪은 고충이 숨어있다.
두잉랩의 음식 인식 기술에서 가장 중요한 점은 인공지능에게 음식 데이터를 학습시키는 것이다.
그러나 해외에는 수많은 음식이 존재하고, 지속적으로 생성이 되고 있기 때문에 그에 대한 데이터를 모두 수집하고 학습시키는 것은 불가능했다.
그렇기 때문에 음식 전체의 형태를 인식하는 대신 각 재료를 인식하고 그를 조합했을 때 가장 적합한 레시피를 토대로 음식을 설정하고 영양 정보를 제공하는 방식을 시도한 것이다.
그 결과 인식 가능한 음식의 수가 무한정으로 늘어나기 시작했고, 글로벌 확산을 위한 토대를 갖출 수 있게 되었다.
그리고 16종의 영양 정보를 제공하던 푸드렌즈에서 더 나아가 칼로에이아이는 총 36종의 정보를 제공해 양과 질적으로 음식에 대한 더 많은 데이터를 보여줄 수 있다.
또한, 칼로에이아이는 2D의 평면 이미지로부터 음식의 부피를 측정해 실측량에 대한 영양 정보를 제공할 수 있는 기술을 탑재하고 있다.
기존 식단 기록 서비스에 대해 가장 수요가 높았던 니즈가 음식량을 측정해 그에 기반한 실제 영양 정보 데이터를 제공받는 것이었다.
이러한 식단 관리 서비스에 대한 이용자의 요구를 받아들이고 개발해 적용함으로써 두잉랩은 사용자에게 더 높은 가치의 서비스를 제공할 수 있게 되었다.
■ 혈당 변화를 예측하는 도전
두잉랩은 이제 기술 개발을 넘어 기술을 통한 의료 서비스로 확장하는 목표를 가지고 있다.
CGM(연속혈당측정기)과의 연동을 통해 당뇨 환자가 보다 편하게 자신의 식이 습관에 따른 혈당 변화를 확인할 수 있는 서비스를 준비하고 있다.
인공지능 음식 인식 기술을 탑재해 쉽고 빠르게 식단을 기록할 수 있고, CGM을 연동해 실시간으로 혈당 변화를 기록하면 환자 스스로도 자신의 좀 더 건강한 생활 습관을 생성하는 데에 도움이 될 수 있다.
뿐만 아니라, 의사 역시 자신의 환자가 어떤 음식을 먹었는지 저장된 사진으로 정확하게 파악하고 그에 대한 숫자 데이터까지 볼 수 있어 더 자세하면서도 효율적인 진료와 처방이 가능해진다.
여기서 그치지 않고 지속적인 데이터 학습을 통해 혈당 변화를 예측할 수 있는 서비스를 만드는 것이 두잉랩의 중장기적인 목표이다.
인공지능을 활용하고 완벽한 개인화를 통해 음식 먹기 전 사진 촬영을 하면 이를 먹었을 때 혈당이 어떤 식으로 변화하게 될지 예측하는 것이다.
이러한 서비스를 통해 당뇨 환자가 무엇을 먹을지, 먹지 말아야 할지 사전에 판단하고 대비함으로써 당뇨 환자 삶의 편의성을 제고할 수 있다.
결코 쉽지 않은 도전이겠지만 두잉랩은 기술로 더 건강하고 행복한 세상을 만들겠다는 비전을 잊지 않고 목표를 향해 달려갈 계획이다.
