"궁극의 의료AI"…딥노이드, 생성형으로 '레벨업'

[서울=뉴시스]송종호 기자 = 딥노이드가 생성형 인공지능(AI) 기반 디지털의료기기 'M4CXR'의 품목허가를 시작으로 생성형 의료AI 상용화를 본격화한다고 선언했다. 특히 이날 딥노이드는 M4CXR을 영상의학 전문의 부족, 수도권·대형병원에 편중된 판독 인프라, 다량의 흉부 영상검사에 의한 판독 부담 등 의료 현장의 구조적 과제에 대한 해법으로 제시했다.

국내 1세대 의료 인공지능(AI) 기업 딥노이드는 13일 웨스틴 조선 서울에서 '2026 딥노이드 미디어 데이'를 열고 이같이 밝혔다.

나아가 의료AI 솔루션과 인프라, 에이전트를 아우르는 의료AI 기업으로 도약하겠다는 비전을 밝혔다.

이날 행사는 M4CXR 품목허가의 의미와 비전을 다룬 최우식 딥노이드 대표의 기조연설로 포문을 열었다. 이어 김성현 휴먼영상의학센터 원장이 M4CXR의 임상적 효능 검증한 메디컬 세션, 김진수 퓨리오사에이아이 사업개발 이사의 안정적인 의료AI 운영 인프라 실증 사례를 다룬 세션이 이어졌다.

M4CXR는 생성형 AI 의료기기로는 최초로 혁신의료기기 지정을 받은 데 이어, 이번에 디지털의료기기 품목허가를 획득하며 본격적인 상용화 단계에 진입했다. M4CXR은 1000만 건 이상의 흉부 X-ray 영상과 판독문을 학습해 41개 이상의 이상 소견을 판독하고, 판독결과를 평균 2.3초만에 예비소견서 형태로 자동 생성한다.

딥노이드는 의료 현장의 구조적 과제에 대한 해법으로 M4CXR을 제시했다. 의료 AI가 점차 의료인의 판독을 효과적으로 보조할 수 있는 단계로 진화하면서, 일선 병원 현장에 실질적인 편익을 제공하게 됐다는 설명이다.

최우식 대표는 "M4CXR의 품목허가는 생성형 의료 AI가 병원 현장에서 실질적인 편익을 만들어내는 상용화의 상징적인 출발점이 될 것"이라고 말했다.

딥노이드는 M4CXR을 의료 현장에 안착시키는 기반으로 딥뉴로(DEEP:NEURO)와 딥체스트(DEEP:CHEST) 등 선행제품을 통해 축적한 노하우를 꼽았다. 국내 1위 의료영상저장전송시스템(PACS)사와의 제휴, 전국 단위 병원 네트워크를 활용해 M4CXR을 의료 현장에 안정적으로 진입시킨다는 전략이다.

딥노이드는 상용화가 단순히 모델 성능만으로 완성되지 않는다고 판단했다. 기술이 우수하더라도 비용과 전력 부담이 크면 확산에 한계가 있는 만큼, 안정적으로 운영되는 인프라까지 갖춰야 진정한 상용화가 가능하다는 판단이다. 이에 딥노이드는 퓨리오사에이아이의 AI 반도체 '레니게이드(RNGD)'를 M4CXR에 적용하는 실증을 진행하고 있다.

아울러 의료 특화 파운데이션 모델 '메드제로(MedZero)'도 소개됐다. MedZero는 X-ray, 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI) 등 다양한 의료 영상을 아우르는 멀티모달 기반 파운데이션 모델이다. 딥노이드는 한국 의료 데이터를 활용해 국내 의료 현장에 최적화된 한국어·의학 지식 역량과 설명 가능성을 갖춘 국내 최초의 멀티모달 의료 AI 파운데이션 모델 개발을 목표로 한다

딥노이드는 흉부는 X-ray에서 CT·MRI로, 뇌 영역에서는 딥뉴로를 MRA에서 CTA·MRI로 넓히는 두 축의 모달리티 확장 로드맵을 제시했다. 진단 보조에서 예비소견서 생성을 거쳐, 의료 현장의 워크플로우 실행을 돕는 에이전틱(Agentic) AI 서비스로 나아간다는 구상이다. 에이전틱AI는 제한된 감독으로 특정 목표를 달성할 수 있는 AI 시스템을 말한다.

최 대표는 "딥노이드는 더 이상 스스로를 의료기기 회사로만 규정하지 않는다"며 "M4CXR을 시작으로 흉부 CT와 MRI까지 모달리티를 넓히고, 의료 AI 에이전트 서비스로 나아가겠다"라고 말했다.

이어 "솔루션과 인프라, 에이전트를 아우르는 의료 AI 서비스 기업으로 거듭나는 것이 딥노이드의 방향"이라고 덧붙였다.

또 영상의학과 전문의인 김성현 원장은 M4CXR의 임상적 효용을 설명했다. M4CXR은 정상 소견을 걸러냄으로써 반복적·소모적 업무를 덜어주고, 전문의는 이상 소견 판단이라는 고유의 영역에 집중하게 된다는 설명이다.

임상 검증 결과도 공개됐다. 영상의학과 전문의 판독소견서와 M4CXR 예비소견서 간의 부적격 진단 비율 차이를 분석한 임상적 유효성 평가에서, M4CXR의 적합도는 96.6%로, 10년 이상 경력의 흉부 세부전공 전문의 적합도 97.6% 대비 열등하지 않은 것으로 확인돼 전문의 적합도에 근접한 판독 품질을 입증했다.

김성현 원장은 "M4CXR은 병원 현장에서 워크플로우 개선을 통해 전문의가 이상 소견 판단이라는 본연의 역할에 집중하도록 돕는 역할을 한다"고 말했다.

의료 AI 인프라 세션에서 김진수 이사가 M4CXR을 비롯한 생성형 의료 AI의 운영을 뒷받침하는 AI 반도체 기반 인프라에 대해 발표했다.

양사는 정보통신산업진흥원(NIPA)이 진행하는 'AI 반도체 응용실증지원 사업'의 일환으로 딥노이드의 M4CXR과 퓨리오사에이아이의 2세대 추론용 AI 반도체 'RNGD'를 결합한 현장 실증을 진행했다. 실증 결과 M4CXR과 RNGD 조합은 엔비디아 H100 대비 2배 이상의 전력 대비 성능을 달성했고, 포팅 시 M4CXR의 성능 저하 또한 발생하지 않는 것으로 확인했다. 이를 통해 대부분의 실측 데이터와 현장 평가에서 그래픽처리장치(GPU)를 대체할 수 있다는 판단이다.

퓨리오사에이아이는 온프레미스부터 프라이빗·퍼블릭 클라우드까지 아우르는 RNGD 기반 추론 인프라를 통해 의료기관이 데이터를 안정적으로 운영할 수 있도록 지원한다고 설명했다.

김진수 이사는 "양사가 유기적인 협력을 통해 'K-메디컬 생태계'를 구축, 국산 기술 기반의 의료 AI 인프라를 확산해 나가고자 한다"고 밝혔다.

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