딥노이드가 흉부 영상부터 뇌 MRI, 디지털·세포 병리까지 의료 인공지능(AI) 연구 성과를 선보인다. 연구 초록 7편이 국내 의료인공지능 분야 학술대회에서 채택되면서, 판독 지원과 병리 분석 등 임상 현장에 적용할 수 있는 AI 기술을 공개한다.
국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드(대표 최우식)는 자사 연구팀의 연구 초록 7편이 대한의료인공지능학회 정기학술대회 'KoSAIM 2026'에서 채택됐다고 20일 밝혔다.
학술대회는 오는 23~24일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린다. 영상의학과 병리학, 생체신호, 전자의무기록(EMR) 등 다양한 의료 데이터에 AI를 접목한 연구를 다루며, 임상 현장에서의 활용 가능성과 의학적 해석력을 주요 의제로 삼는다.
채택된 연구는 구연 발표 1편과 포스터 발표 6편이다. 흉부 영상과 뇌 MRI, 디지털 병리, 세포 병리 분야를 아우르며 AI를 활용해 판독과 검사 과정의 정확도와 일관성을 높이고 의료진의 업무 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다.
구연 발표에서는 판독문 내용을 영상 위에 시각화하는 비전언어 AI 기술 'GLINT'를 소개한다. GLINT는 판독문 문장과 흉부 X-ray·CT 영상의 해당 부위를 연결해 학습하는 기술로, 별도의 위치 표시 데이터 없이도 영상 소견을 판별하고 관련 위치를 표시하도록 설계됐다.
딥노이드는 비교 평가 과제 전반에서 GLINT가 기존 모델보다 높은 성능을 보였다고 설명했다. 해당 기술은 흉부 X-ray 예비소견서 생성 솔루션 'M4CXR'과 흉부 CT 판독 지원 솔루션 'M4CT'의 판독 성능과 설명 가능성을 높이는 기반 기술로 활용될 수 있다.
포스터 발표 6편은 뇌 MRI와 디지털 병리, 세포 병리 분야에 걸쳐 진행된다.
뇌 MRI 분야에서는 파운데이션 모델을 활용해 백질 고신호강도(WMH) 병변의 분할 성능을 높인 연구를 발표한다. 백질 고신호강도는 뇌 MRI에서 관찰되는 영상 소견으로, 해당 연구는 향후 퇴행성 뇌질환 관련 제품으로 기술을 확장할 수 있는 기반이 될 것으로 회사 측은 기대하고 있다.
디지털 병리 분야에서는 세 가지 연구 성과를 공개한다. 일반 염색 슬라이드만으로 대장암·위암의 면역항암 치료 관련 지표인 미세위성 불안정성(MSI)을 예측하는 기술과 일반 염색 슬라이드를 면역조직화학(IHC) 염색 이미지로 변환하는 가상 염색 기술 'SheafStain', 고품질 병리 영상을 생성하는 기술 'STREAM'이다.
각 기술은 고가 분자검사의 사전 선별, 실제 염색을 보완하는 가상 바이오마커 평가, 병리 AI 학습 데이터 부족 문제 완화 등에 활용될 가능성이 있다.
세포 병리 분야에서는 갑상선 세포검사 슬라이드로 BRAF 유전자 변이를 예측하고 세포 병리 전용 파운데이션 모델의 성능을 비교한 연구를 발표한다. 병리 전체 슬라이드 영상과 진단명만으로 학습해 요세포검사에서 방광암의 악성 여부를 판별하는 연구도 공개한다.
딥노이드는 학술 발표와 함께 전시 부스도 운영한다. 현장에서는 의료인과 병원 관계자, AI 연구자 등을 대상으로 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 예비소견서 생성 솔루션 'M4CXR', 뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 솔루션 '딥뉴로(DEEP:NEURO)', 뇌 MRI 정량 분석 솔루션 '딥뉴로 브레인세그(DEEP:NEURO BrainSeg)'를 시연할 예정이다.
최우식 대표는 "이번 KoSAIM 초록 채택은 단순한 모델 성능을 넘어 의료 AI가 임상적 신뢰성과 설명 가능성을 확보해야 한다는 학회의 방향성과 부합하는 성과"라며 "연구 성과를 제품 고도화는 물론 판독 워크플로우 전반을 지원하는 서비스로 연결해 에이전트 AI 기반 의료 서비스 기업으로 나아가겠다"고 말했다.
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