딥노이드, '뇌 전이암 AI' 세계 2위…멀티모달 경쟁력 입증

MICCAI 2026서 MRI 병변 분할 모델 공개
CT·X-ray·판독문 생성까지 기술 영역 확대

[파이낸셜뉴스] 딥노이드가 뇌 자기공명영상(MRI)부터 흉부 컴퓨터단층촬영(CT), X-ray까지 서로 다른 의료영상을 아우르는 인공지능(AI) 기술력을 국제 무대에서 입증했다. 특정 질환 판독을 넘어 여러 의료영상과 판독 업무를 연결하는 '멀티모달 의료 AI'로 기술 영역을 넓히고 있다.

2일 딥노이드에 따르면 지난달 27일부터 이달 1일까지 프랑스 스트라스부르에서 열린 국제의료영상처리학회(MICCAI) 2026에서 뇌 MRI 백질 병변 분할 AI 모델 'HiRAM' 연구 결과를 발표했다.

HiRAM은 뇌 MRI에서 백질 고신호강도(WMH)와 다발성경화증(MS) 병변을 자동으로 구분하는 모델이다. 병변을 내부와 경계, 배경으로 나눠 각각의 특성을 학습하도록 설계했다.

공개 데이터셋 2종을 활용한 검증에서 HiRAM은 비교 대상 기존 AI 모델 10종보다 높은 성능을 기록했다. 영상 분할 정확도를 나타내는 다이스 계수(DSC)는 기존 최고 성능 모델보다 백질 고신호강도 병변에서 5.1%포인트, 다발성경화증 병변에서 3.3%포인트 높았다.

공식 경진대회에서도 성과를 냈다. 딥노이드는 뇌종양 영상 AI 분야 대표 경진대회인 'BraTS 2026'의 뇌 전이암 부문에서 최종 2위를 기록했다. 3차원 의료영상 비전·언어 AI 경진대회 'VLM3D'에서는 뇌 MRI 이상소견 분류 1위와 흉부 CT 이상소견 분류 2위에 올랐다. 흉부 CT 판독문 생성에서도 4위를 기록했다.

주목할 부분은 기술 적용 범위다. 딥노이드의 AI 기술은 MRI·CT·X-ray뿐 아니라 병변 검출·분할, 질환 분류와 판독문 생성까지 확대되고 있다. 의료 AI 시장이 개별 질환 판독에서 의료진의 판독 과정 전반을 지원하는 방향으로 확장되는 가운데 멀티모달 기술을 확보하고 있다는 의미다.

딥노이드는 이를 '에이전트 AI' 전략과 연결할 계획이다. 개별 영상을 판독하는 AI를 넘어 여러 의료영상을 분석하고 질환 분류와 병변 검출, 판독문 생성까지 지원하는 구조다.
최우식 딥노이드 대표는 "흉부 X-ray부터 CT, 뇌 MRI까지 병변 검출·분할과 질환 분류, 판독문 생성 기술을 국제 무대에서 검증받았다"며 "여러 모달리티에서 확보한 기술을 기반으로 판독 워크플로우 전반을 지원하는 에이전트 AI 의료 서비스를 확대할 것"이라고 말했다.

한편 이번 연구는 산업통상부의 '글로벌 연계형 멀티모달 의료 특화 초거대 생성형 AI 기술개발' 과제 지원을 받아 진행됐다.

의료AI업계 관계자는 "이제 의료 AI는 단일 솔루션의 정확도만으로 기업가치를 평가하기 어려운 단계"라며 "여러 모달리티를 묶어 실제 의료현장의 판독 흐름까지 연결할 수 있는지가 상용화 경쟁력을 가를 것"이라고 진단했다.

[email protected] 김경아 기자