딥노이드, 생성형 의료AI 상용화… "에이전트 AI 승부수" 작성일 07-13 33 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">의료 AI 서비스 기업 비전 발표… 'M4CXR' 생성형 AI 의료 기기로 국내·해외 공략</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="84AVNvhDvP"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="813bcf851a800fd5f1c3b7fa2b1ad9af540a34c40883a150b75d1b8eaab29c1a" dmcf-pid="68cfjTlwv6" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/13/552796-pzfp7fF/20260713130241099pxjd.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="VJXcGbztSM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/13/552796-pzfp7fF/20260713130241099pxjd.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="205f75b8b08c82181e28bdc245a628f868c664bdd5ffc0873c23b1ad66f79b66" dmcf-pid="P6k4AySrv8" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] 딥노이드가 생성형 인공지능(AI) 기반 디지털의료기기 흉부 판독 보조 서비스를 앞세워 국내 시장 확보에 나선 데 이어 다음 승부처로 에이전틱 인공지능(AI) 시장을 지목했다.</p> <p contents-hash="234c7125532c22c959ee6e12dc658adc042973bef63b938f8988c8eeab072d82" dmcf-pid="QPE8cWvmy4" dmcf-ptype="general">최우식 딥노이드 대표는 13일 서울 웨스틴조선호텔에서 열린 '2026 딥노이드 미디어 데이' 기조연설에서 "생성형 AI 기반 디지털의료기기 'M4CXR'의 품목허가를 시작으로 생성형 의료AI 상용화를 본격화하고 매출을 낼 것"이라며 "생성형 AI에서 다음 승부는 스스로 추론하고 판단하는 에이전틱 AI에서 날 것"이라고 밝혔다. 이어 "상용화 제품이 나온 만큼 다음 단계로 나아가겠다"고 덧붙였다. </p> <p contents-hash="430da623976988f637bdef51a117940e72ab89ad6b47d106922793e7df6e7732" dmcf-pid="xQD6kYTsvf" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 생성형 AI 판독보조 본격화…국내 넘어 동남아·일본 노린다</strong></p> <p contents-hash="61356da518f8c8dcae5ac88310beed3623fb0b876278e60a364b5d9b884b8ccb" dmcf-pid="yQD6kYTsCV" dmcf-ptype="general">딥노이드는 2018년 사명을 바꾸고 2021년 8월 코스닥 시장에 상장한 국내 1세대 의료 AI 기업이다. 뇌동맥류 진단보조 솔루션 '딥뉴로(DEEP:NEURO)'와 폐질환 진단보조 솔루션 '딥체스트(DEEP:CHEST)'를 각각 국내 병원 21곳, 56곳에 공급해왔다. 두 제품 모두 영상 속 이상 부위의 특징을 추출해 분류하는 CNN(합성곱신경망) 방식의 1세대 AI 의료기기다.</p> <p contents-hash="25d1a00a7b8b3e481ee6a0175dc3e76e83ad407b3ef9cdb0fcb05ce4811ba5de" dmcf-pid="WxwPEGyOy2" dmcf-ptype="general">'M4CXR'은 이와 기술적으로 결이 다른 생성형 AI 기반 제품이다. 의료진이 작성하는 정식 판독 소견서를 대체하는 것이 아니라, AI가 예비 소견서 초안을 자동 생성해 영상의학과 전문의의 최종 판독을 돕는 판독보조 기기로 분류된다. 지난해 11월 생성형 AI 의료기기로는 처음으로 식약처 첨단기술군 혁신의료기기(제119호)로 지정된 데 이어, 지난달 26일 의료기기 3등급 품목허가를 획득했다. 혁신의료기기 지정과 품목허가 취득이 순차적으로 이뤄지면서 M4CXR은 규제 절차를 모두 마치고 본격적인 상용화 단계에 진입했다.</p> <p contents-hash="1d140df160f27ddf6dec95a62d5a4aab72c000816c73e0c6db03e8109dc729de" dmcf-pid="YMrQDHWIy9" dmcf-ptype="general">생성형 AI 의료기기는 그동안 할루시네이션(환각) 우려로 각국 규제 문턱을 넘지 못했다. 한국은 '생성형 인공지능 의료기기 허가·심사 가이드라인'을 마련해 선제 대응했고, 지난 4월 숨빗AI의 'AIRead-CXR'에 이어 이번 M4CXR이 국내 두 번째 생성형 AI 의료기기 허가 사례로 이름을 올렸다. M4CXR은 흉부 영상과 판독문 1000만 건 이상을 학습해 41개 이상의 이상 소견에 대한 예비 소견서를 평균 2.3초 만에 자동 생성, 전문의의 최종 판독을 보조한다.</p> <p contents-hash="9babe83cddd594922b5fa774141f3b2a822ae25641ebcd942a80c9eb9780d498" dmcf-pid="GRmxwXYCCK" dmcf-ptype="general">최 대표는 매출 전망에 대해 "병원이 AI를 도입할 때는 통상 한 달가량의 성능 검증 절차를 거친다"며 "대형 병원은 4분기부터 매출이 발생할 것으로 보고, 의원급까지 공급을 확대할 계획"이라고 말했다. 딥노이드는 별도 서버 설치 없이 계정 단위로 이용할 수 있는 클라우드 기반 PACS(의료영상저장전송시스템) 형태로 M4CXR을 공급해, 서버 구축이 어려운 개별 의원까지 저변을 넓힌다는 구상이다.</p> <p contents-hash="0672813a8bf4c5b0b1f519236ee41d2daa455b8579c1437c84f7b1a65e2e9329" dmcf-pid="HesMrZGhvb" dmcf-ptype="general">해외 진출은 일본과 동남아시아를 우선 공략 대상으로 삼았다. 최 대표는 "미국 의료 인공지능 시장에 진출한 회사는 제가 알기로는 아직 없다"며 "M4CXR은 흉부 X선에 대해서는 충분히 진단을 보조할 수 있다고 판단해, 우선 일본과 동남아시아를 중심으로 진출을 검토하고 있다"고 밝혔다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="cfa9081783cfeaf5884c4c1862ad2b0c7caf718e54bad276dff7d5f4de5be40c" dmcf-pid="XdORm5HllB" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/13/552796-pzfp7fF/20260713130242389meoq.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="4LliC31yyQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/13/552796-pzfp7fF/20260713130242389meoq.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="2950a6a7a2ffb78a16cc5216f7b505e7ece2d653aee959444f5adc464f19c411" dmcf-pid="ZJIes1XShq" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 책임 문제·할루시네이션 해결해야</strong></p> <p contents-hash="45c5cf2c64da5aa0751d1d22f102d3fdb7d58516402da7e4c69dcb201b08c282" dmcf-pid="5iCdOtZvCz" dmcf-ptype="general">딥노이드는 품목허가 취득을 위해 다기관·후향적 확증 임상시험을 수행했다. 영상의학과 전문의가 작성한 판독 소견서와 M4CXR이 생성한 예비 소견서 간 부적격 진단 비율 차이를 평가한 결과, M4CXR의 적합도는 96.6%로 10년 이상 경력의 흉부 세부전공 전문의 적합도(97.6%)와 비교해 열등하지 않은 수준으로 확인됐다. 하위군 분석에서도 기관별·연령군별로 비열등성이 일관되게 나타났다. 외래·응급·검진·입원 등 4개 임상 환경에서도 동일한 결과가 도출됐다.</p> <p contents-hash="be22b72cddace3b748817ca7ebe37eb4f5028c56ffdfbcd39fbeedd8bdced41f" dmcf-pid="1nhJIF5Ty7" dmcf-ptype="general">김성현 휴먼영상의학센터 대표원장은 M4CXR의 가장 큰 장점으로 '노멀(NORMAL) 필터링' 기능을 꼽았다. 그는 "건강검진 흉부 X선을 100장 판독하면 그중 95장가량은 특이 소견이 없는 노멀"이라며 "이 노멀 소견을 AI가 걸러주면, 결과적으로 100장 중 95%에 해당하는 업무량이 줄어드는 셈"이라고 말했다. 다만 그는 "노멀로 분류된 영상도 결국 사람이 다시 보고 검증(밸리데이션)하는 절차는 필요하다"며 "그렇게 되더라도 100장 중 실제로 눈여겨봐야 할 5장에 집중할 수 있다면 생산성은 크게 오를 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="16f5028a0362d9ffdc92549fc3348ff7822f0df97ea957c3294f079fe08daaf8" dmcf-pid="tCpO36fzCu" dmcf-ptype="general">판독문 작성 부분에서 그는 "M4CXR은 국제 표준 임상용어 체계인 SNOMED CT를 활용해 구조화된 판독문을 함께 생성한다"며 "이렇게 만들어진 판독문은 즉시 데이터베이스로 전환할 수 있어 정밀한 검색과 질의, 통계 산출이 가능해진다는 점이 가장 큰 장점"이라고 강조했다. 이어 "의료진이 쓰는 판독문은 보통 자연어 문장 형태라 나중에 데이터를 검색하거나 통계를 내기 어려웠다"며 "동일한 특징을 가진 환자 집단, 이른바 '코호트'를 찾아내려 해도 자연어 판독문으로는 검색이 되지 않는다"고 설명했다. 그는 판독문 자동 생성에 대해 "임상 의사가 꼭 짚어야 하는 핵심 소견을 정확히 지적하는 능력은 아직 레지던트 2~3년 차 수준"이라고 평가했다.</p> <p contents-hash="3a3baf79f6f2793f459d8f7c402111af7f39e0aa7a1f57aeb5758b5d42446473" dmcf-pid="FhUI0P4qTU" dmcf-ptype="general">김성현 대표원장은 기술적 결함보다 더 근본적인 걸림돌로 '책임 소재' 문제를 꼽았다. 그는 할루시네이션 우려에 대해 "발생률은 0.2% 정도로, 임상 현장에서 문제가 될 만큼 심각한 수준은 아니다"며 "생성형 AI가 자체적으로 판독을 수행하게 되면 의료사고에 대한 책임 문제가 뒤따른다"고 말했다. 이어 "누가 책임질 것인지에 대한 국가 차원의 법적 기준이나 의료계 컨센서스가 아직 마련되지 않은 점이 가장 큰 걸림돌이 될 것"이라고 지적했다.</p> <p contents-hash="7f5a471c9002df8e14d4032dcde3f10a270758386bff2059c9e7af0f79e50a02" dmcf-pid="3luCpQ8Byp" dmcf-ptype="general"><strong>◆ "에이전트로 가는 초석"…메드제로 파운데이션 모델</strong></p> <p contents-hash="b9e47e1a4dec95f1af0159681b9b5f15051430ebd4d4765501141d54bfe4b373" dmcf-pid="0S7hUx6bS0" dmcf-ptype="general">M4CXR은 자체 개발한 생성형 AI 파운데이션 모델을 기반으로 한다. 현지훈 딥노이드 CTO는 "M4CXR은 저희가 자체적으로 개발한 모델을 사용하고 있다"며 "지난해 국제 학술대회 NeurIPS에서 발표한 자체 기술 '레드제로(RadZero)'와, 기존에 논문으로 공개했던 M4CXR 모델을 결합한 형태가 현재 상용화된 제품에 탑재돼 있다"고 설명했다. M4CXR은 이미지·언어 결합 모델(LLaVA) 구조를 따라 영상을 인식하는 '비전 인코더'와 이를 언어모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 '프로젝터', 실제 문장을 생성하는 대형언어모델(LLM)로 구성된다. 흉부 X선이라는 단일 모달리티에서 예비 소견서를 '생성'해 판독을 보조하는 역할에 특화돼 있다.</p> <p contents-hash="bab0c98f2927dccaa6dbdeeb6ba8a38e30fe1d44f0de14c39a9ab02bddbc71cd" dmcf-pid="pvzluMPKy3" dmcf-ptype="general">딥노이드는 이날 M4CXR의 다음 단계로 의료 특화 파운데이션 모델 '메드제로(MedZero)' 개발 로드맵을 공개했다. M4CXR이 흉부 X선 한 가지 영상만으로 예비 소견서를 '생성'해 판독을 보조하는 모델이라면, 메드제로는 X선과 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI) 등 여러 의료 영상과 방대한 의학 지식을 함께 학습해 '추론(reasoning)'이 가능한 모델을 지향한다.</p> <p contents-hash="61be345ca2851ce7d6be41749ed1aea1a840d6ed3afacc54d0cc89fcf6d0e227" dmcf-pid="UTqS7RQ9vF" dmcf-ptype="general">모달리티 확장 로드맵도 발표했다. 흉부 영역은 X선에서 CT·MRI로, 뇌 영역은 딥뉴로를 뇌혈관조영술(MRA)에서 CT혈관조영술(CTA)·MRI로 넓혀갈 계획이다. 이 연장선에서 흉부 CT 예비 소견서 생성 솔루션 'M4CT'의 데모 버전도 이날 함께 공개했다.</p> <p contents-hash="5c85d60d95f2c73ec75649b532311d56eabe20c587587e54db57cccb8e6ede8f" dmcf-pid="uyBvzex2lt" dmcf-ptype="general">최 대표는 "지금 기준으로도 구글의 메드젬마보다 모든 영역에서 성능이 앞선다"며 "완성도 있게 튜닝돼 나오면 한국의 에이전틱 의료 AI 시장을 선도할 수 있을 것"이라고 말했다. 그는 이어 "메드제로는 별도 인허가나 수가 체계와 무관하게 연말쯤 병원 현장에 바로 적용할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="017d7592c2409334d3ba0e049d52d66876ade5cb55103d779fbad7f3d82fddf8" dmcf-pid="7WbTqdMVW1" dmcf-ptype="general">현지훈 딥노이드 AI 연구소장은 "메드제로는 올해 개발에 착수해 현재 진행률은 약 50% 수준"이라며 "남은 단계는 비전-언어 모델(VLM)을 탑재하는 얼라인먼트 학습과, 회사에서 '추론 모델'이라 부르는 단계, 그리고 챗GPT와 유사한 대화형 응답 기능을 학습시키는 단계"라고 밝혔다. 최종 모델은 올해 12월 공개될 예정이다.</p> <p contents-hash="8d0e060ace4d12099a0c7d6b6a28f2d11a6a6bfbcd6edc8e6b310ca39e6f8e7d" dmcf-pid="zYKyBJRfl5" dmcf-ptype="general">한편 딥노이드는 상용화 전략과 함께 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 협력한 의료 AI 인프라 구축 사례도 공개했다. 양사는 정보통신산업진흥원(NIPA)의 'AI반도체 응용실증지원 사업' 일환으로, 국산 2세대 추론용 반도체 '레니게이드'에 M4CXR AI 모델 에이전트 응답 부문에서 실증을 진행했다. 김진수 퓨리오사에이아이 사업개발 이사는 "결과적으로 엔비디아 H100 대비 2배 이상의 전성비를 달성했고, 서비스 신뢰성 측면에서도 기존 GPU와 큰 성능 차이가 없다는 결과를 확인했다"고 말했다. 양사는 후속 과제로 흉부 CT 판독 소견서 생성 모델의 NPU 적용도 준비하고 있다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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