딥노이드, 판독문으로 병변 위치까지 학습…'의료 AI 고도화' 기반 확보

별도 위치 표시 데이터 없이 소견 판별·위치 제시
'GLINT' 최우수 구연발표상…M4CXR·M4CT 활용 가능성

[파이낸셜뉴스] 의료AI 전문 기업 딥노이드가 판독문과 의료영상을 연결해 이상 소견의 위치까지 제시하는 인공지능(AI) 기술로 판독 솔루션 고도화의 기반을 다졌다. 영상에 병변 위치를 일일이 표시한 데이터 없이도 학습할 수 있는 기술로, 자사 의료 AI의 판독 정확도와 판단 근거 제시 능력을 높인다는 구상이다.

28일 딥노이드에 따르면 비전언어 AI 기술 'GLINT' 연구가 지난 24일 폐막한 대한의료인공지능학회 정기학술대회 'KoSAIM 2026'에서 최우수 구연발표상을 받았다. 뇌 자기공명영상(MRI)과 병리 분야 연구도 각각 우수 포스터상을 수상했다.

핵심은 판독문 속 문장과 영상의 해당 부위를 연결하는 학습 방식이다. GLINT는 판독문만으로 소견의 유무와 위치를 함께 학습한다. 이를 통해 흉부 엑스레이와 컴퓨터단층촬영(CT) 영상에서 이상 소견을 판별하고, 판단의 근거가 되는 영역을 표시한다.

의료진이 AI의 판독 결과와 함께 영상 속 해당 부위를 확인할 수 있다는 점이 특징이다. 딥노이드는 GLINT가 비교 평가 과제 전반에서 기존 모델보다 높은 성능을 보였으며, 다양한 의료영상 AI 과제의 기반 모델로도 우수한 성능을 나타냈다고 설명했다.

회사는 GLINT를 'M4CXR'과 'M4CT'의 판독 정확도와 설명 가능성을 높이는 기반 기술로 활용할 수 있을 것으로 보고 있다. 연구 단계에서 확인한 성능을 실제 판독 솔루션의 기능 개선으로 연결하는 데 초점을 맞추고 있다.

발표를 맡은 이성은 딥노이드 AI연구소 연구원은 "AI가 판단과 함께 그 근거가 되는 영역을 보여줄 때 의료진이 더 신뢰하고 활용할 수 있다"며 "판독 정확성을 높이는 의료영상 기반 모델과 판단 근거 제시 기술을 발전시켜 실제 판독 솔루션에 적용하는 연구를 이어가겠다"고 전했다.

한편 딥노이드는 뇌 MRI와 병리 분야에서도 성과를 냈다. 파운데이션 모델을 활용해 뇌 MRI의 백질 고신호강도(WMH) 병변 분할 성능을 높인 연구와 고품질 병리 영상 생성 기술 'STREAM'이 우수 포스터상을 받았다. 딥노이드는 이번 학술대회에서 흉부 영상·뇌 MRI·병리 분야 연구 초록 총 7편을 발표했다.

최우식 딥노이드 대표는 "학계에서 검증받은 연구 성과를 실제 판독 현장에서 쓰이는 서비스로 연결해 에이전트 AI 기반 의료 서비스 기업으로서의 경쟁력을 높여 나가겠다"고 강조했다.

의료AI업계 한 관계자는 "의료 AI는 정확도와 함께 의료진이 판단 근거를 확인할 수 있는지도 중요하다"라면서 "딥노이드가 향후 연구 성과를 실제 제품에 구현하는 것이 관건"이라고 덧붙였다.

[email protected] 김경아 기자