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국내 의료 인공지능 전문기업 딥노이드가 암 병리 분야 연구 역량을 인정받으며 국내 대표 암 연구 학술대회에서 연구 성과를 선보인다.

딥노이드는 자사의 암 병리 인공지능(AI) 연구 초록 4편이 대한암학회가 주관하는 학술대회인 KCA 2026 포스터 발표 과제로 채택됐다고 18일 밝혔다.

KCA 2026은 대한암학회가 주관하는 국내 최대 규모의 암 연구 학술대회로, 오는 25일부터 이틀간 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 개최된다. 이번 학술대회는 국제학술대회 형태로 진행되며 국내외 암 연구자들이 참여해 최신 연구 성과와 혁신 기술을 공유할 예정이다.

이번에 채택된 연구들은 대장암, 갑상선암, 요로계암, 유방암 등 다양한 암종을 대상으로 디지털 병리 및 세포검사 영상을 분석하는 AI 기술을 다뤘다.

특히 ▲주석(Annotation) 부담을 줄이는 학습 방식 ▲AI 판단 근거를 제시하는 해석 가능성 확보 ▲형태학적 분석을 넘어 분자·유전학적 정보까지 예측하는 기술 개발 등 실제 임상 현장의 한계를 해결하기 위한 연구라는 점에서 학문적 가치를 인정받았다.

채택된 연구는 총 4편이다.

첫 번째 연구는 암 병리 AI의 기반 모델 구조를 개선한 하이브리드 백본 모델 'MVHybrid'를 활용해 대장암의 형태학적 특성과 분자생물학적 정보를 보다 정확하게 예측하는 기술을 제시했다.

두 번째 연구는 갑상선 미세침흡인세포검사(FNA) 영상에서 약지도학습(Weakly Supervised Learning) 기법을 적용해 BRAF 유전자 변이 여부를 예측하는 내용이다.

세 번째 연구는 세포 단위의 상세 주석 없이 슬라이드 단위 정보만으로 요세포검사의 악성 여부를 판단할 수 있는 진단 보조 AI 모델을 개발한 사례다.

네 번째 연구는 환자 개인정보 노출 없이 활용 가능한 합성 병리 이미지 생성 가능성을 검증하기 위해 유방암 조직병리 생성모델을 비교·평가한 연구다.

딥노이드는 이번 연구들을 통해 암 진단 보조뿐 아니라 유전자 변이 예측, 데이터 생성 및 활용 등 병리 AI의 연구 영역을 확장하고 있다고 설명했다.

최우식 딥노이드 대표는 "이번 초록 채택은 딥노이드가 단일 제품 개발을 넘어 다양한 암종과 병리 AI 핵심 과제 전반으로 연구 영역을 넓혀가고 있음을 보여주는 성과"라며 "국내 암 연구를 대표하는 학술 무대에서 의료진과 연구자들과의 교류를 확대하고, 임상 현장의 실제 문제를 해결할 수 있는 협력 기회를 지속적으로 만들어가겠다"고 말했다.

한편 딥노이드는 지난 4월 갑상선 세포 디지털 이미지를 활용해 BRAF 유전자 변이 가능성을 예측하는 연구 결과를 공개했으며, 5월에는 대장암 진단 과정에서 병리 전문의의 판독 방식을 모사한 AI 연구 논문을 Journal of Korean Medical Science(JKMS)에 게재하는 등 병리 AI 분야 연구를 지속적으로 확대하고 있다.