딥노이드, 생성형 의료AI 'ACL 2026' 인정 "연산 90% 줄이고 환각도 잡았다"
'RA-RRG' 모델, '최첨단(SOTA)'급 성능 확인
생성형 의료 AI 확장 본격화할 것
[파이낸셜뉴스] 국내 1세대 의료 AI 기업 딥노이드가 생성형 의료 AI 핵심 기술을 국제 학계에서 인정받으며 의료 생성형 AI 상용화에 속도를 낸다.
3일 딥노이드는 자사 연구팀의 '환각 표현을 줄이는 검색 증강 기반 흉부 X-ray 판독문 생성(RA-RRG)' 연구가 자연어처리 분야 최고 권위 학술대회인 ACL 2026의 공식 논문집 'Findings of ACL 2026'에 게재됐다고 알렸다.
이번 연구의 핵심은 생성형 AI의 최대 약점으로 꼽히는 '환각(Hallucination)'을 줄이면서도 학습 비용을 획기적으로 낮췄다는 점이다.
기존 멀티모달 거대언어모델(MLLM)은 방대한 학습 데이터와 높은 연산 비용이 필요한 데다 실제 영상에 없는 소견을 사실처럼 생성하는 환각 문제가 한계로 지적돼 왔다.
딥노이드가 제안한 RA-RRG(Retrieval-Augmented Radiology Report Generation)는 의료진이 작성한 기존 판독문에서 핵심 임상 표현을 먼저 검색한 뒤 이를 근거로 판독문을 생성하는 방식이다. AI가 모든 문장을 새로 만들어내는 대신 의학적으로 검증된 표현을 기반으로 생성하도록 설계해 신뢰성을 높였다.
실제 이 방식은 거대언어모델 추가 미세조정(Fine-tuning) 과정이 필요 없어 기존 비교 모델 대비 학습 연산 비용을 90% 이상 절감하면서도 환각 표현을 효과적으로 억제했다. 성능 평가에서도 CheXbert F1과 RadGraph F1 지표에서 최첨단(SOTA) 수준의 결과를 기록했다.
연구진은 기술을 단일 영상을 넘어 여러 장의 흉부 X-ray를 동시에 분석하는 멀티뷰 판독으로도 확장 가능하다는 점을 확인했다. 서로 다른 각도의 의료 영상을 함께 활용해 보다 정교한 판독문 생성이 가능해 실제 임상 활용성도 높였다는 평가다.
최우식 대표는 "이번 성과는 생성형 의료 AI의 기술력과 임상 적용 가능성을 글로벌 학계에서 인정받았다는 의미가 있다"며 "M4CXR를 비롯한 의료 특화 생성형 AI를 다양한 영상 모달리티로 확대해 의료 AI 경쟁력을 한층 강화하겠다"고 언급했다.
앞서 딥노이드는 지난 6월 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 예비 소견서 생성 솔루션 'M4CXR'에 대해 식품의약품안전처 디지털의료기기 3등급 품목허가를 획득했다. 이번 연구 성과는 상용 제품의 신뢰성과 경제성을 동시에 끌어올릴 수 있는 기술적 기반이 될 것으로 회사는 기대하고 있다.
kakim@fnnews.com 김경아 기자
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