딥노이드, ‘KoSAIM’서 흉부·뇌·병리 아우른 AI 연구 초록 7편 채택

판독문 영상 위 시각화 비전언어 AI 기술 ‘GLINT’ 구연 발표 AI, 판독·검사 과정 결합…정확도-일관성 높이고 업무 부담 낮춰

내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드(대표이사 최우식)는 자사 연구팀 연구 초록 7편이 ‘KoSAIM 2026(Korean Society of Artificial Intelligence in Medicine 2026)’에서 채택됐다고 20일 밝혔다.

이 행사는 대한의료인공지능학회가 주관하는 정기학술대회로, 오는 23일부터 24일까지 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 2층에서 열린다. 영상의학, 병리학, 생체신호, 전자의무기록(EMR) 등 의료 데이터 전반에 인공지능을 접목한 국내 대표 학술대회로, 임상 현장에서 AI 기술 적용 가능성과 의학적 해석력을 중점적으로 다룬다.

이번에 채택된 연구 7편은 구연 발표 1편, 포스터 발표 6편으로 구성됐다. 흉부 영상, 뇌 MRI, 병리 분야를 아우르며, AI가 의료진 판독과 검사 과정에 결합될 때 정확도와 일관성을 높이고 업무 부담을 낮추는 데 초점을 맞췄다.

구연 발표에서는 판독문 내용을 영상 위에 시각화하는 비전언어 AI 기술 ‘GLINT’를 소개한다. GLINT는 판독문 문장을 흉부 X-ray·CT 영상의 해당 부위와 연결해 학습해, 위치 표시 데이터 없이도 소견 판별과 위치 표시를 함께 수행한다. 비교 평가 과제 전반에서 기존 모델보다 높은 성능을 보였으며, ‘M4CXR’·‘M4CT’의 판독 성능과 설명 가능성을 높이는 기반 기술로 활용될 수 있다.

뇌 MRI와 병리(디지털 병리, 세포 병리) 분야에서 총 6편의 포스터 발표를 진행한다. 뇌 MRI 분야에서는 ▲파운데이션 모델을 활용해 백질 고신호강도(WMH) 병변 분할 성능을 높인 연구를 발표한다. 이는 퇴행성 뇌질환 관련 제품으로 확장할 수 있는 기반 기술이다.

디지털 병리에서는 ▲일반 염색 슬라이드만으로 대장암·위암의 면역항암 치료 지표인 미세위성 불안정성(MSI)을 예측한 연구 ▲일반 염색 슬라이드를 면역조직화학(IHC) 염색 이미지로 바꾸는 가상 염색 기술 ‘SheafStain’ ▲고품질 병리 영상 생성 기술 ‘STREAM’을 발표한다. 각각 고가 분자검사 사전 선별, 실제 염색을 대체하는 가상 바이오마커 평가, 학습 데이터 부족 완화에 활용될 수 있다.

세포 병리에서는 ▲갑상선 세포검사 슬라이드로 BRAF 유전자 변이를 예측하며 세포 병리 전용 파운데이션 모델의 성능 우위를 비교 입증한 연구 ▲병리 전체 슬라이드 영상과 진단명만으로 학습해 요세포검사에서 방광암 악성 여부를 가려내는 연구를 발표한다.

한편 딥노이드는 이번 학술대회에서 연구 발표와 함께 전시 부스를 운영한다. 부스에서는 의료인, 병원 관계자, AI 연구자 등을 대상으로 △생성형 AI 기반 흉부 X-ray 예비소견서 생성 솔루션 ‘M4CXR’ △AI 기반 뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 솔루션 ‘딥뉴로(DEEP:NEURO)’ △뇌 MRI 정량 분석 솔루션 ‘딥뉴로 브레인세그(DEEP:NEURO BrainSeg)’를 시연할 예정이다.

최우식 딥노이드 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.