딥노이드, 의료 AI 연구 7편 학술대회 채택...영상 판독·암 진단 기술 공개

KoSAIM 2026서 구연 1편·포스터 6편 발표

판독 소견 시각화 'GLINT' 소개...뇌 MRI·병리 연구 성과도 공개

사진=딥노이드

딥노이드가 의료영상 판독과 암 관련 지표 예측에 인공지능(AI)을 활용한 연구 성과를 공개한다. 흉부영상에서 판독 소견의 위치를 시각화하는 기술을 비롯해 뇌 자기공명영상(MRI)과 병리 분야까지 연구 범위를 확대하며 의료 AI의 임상 활용 가능성을 모색하고 있다.

20일 딥노이드는 자사 연구팀의 연구 초록 7편이 대한의료인공지능학회 정기학술대회 'KoSAIM 2026'에 채택됐다고 밝혔다.

이번 학술대회는 오는 23일부터 24일까지 서울 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린다. 딥노이드는 구연 발표 1편과 포스터 발표 6편을 통해 흉부영상과 뇌 MRI, 디지털·세포 병리 분야의 연구 결과를 소개한다.

구연 발표에서는 의료영상과 판독문을 연결하는 비전언어 AI 기술 'GLINT'를 공개한다. 흉부 엑스레이(X-ray)와 컴퓨터단층촬영(CT) 영상에서 판독문에 언급된 소견의 위치를 찾아 표시하는 기술이다. 별도의 위치 표시 데이터 없이도 소견을 판별하고 해당 부위를 시각화할 수 있도록 설계됐다.

포스터 발표 6편은 뇌 MRI와 병리 분야에 집중됐다. 뇌 MRI 분야에서는 파운데이션 모델을 활용해 백질 고신호강도(WMH) 병변의 분할 성능을 높인 연구를 발표한다. 이는 퇴행성 뇌질환 관련 제품으로 확장할 수 있는 기반 기술이다.

디지털 병리 분야에서는 일반 염색 슬라이드만으로 대장암과 위암의 면역항암 치료 관련 지표인 미세위성 불안정성(MSI)을 예측한 연구를 소개한다. 일반 염색 영상을 면역조직화학(IHC) 염색 이미지로 변환하는 가상 염색 기술 'SheafStain'과 병리 영상 생성 기술 'STREAM'도 발표한다.

세포 병리 분야에서는 갑상선 세포검사 슬라이드를 이용해 BRAF 유전자 변이를 예측한 연구와 병리 전체 슬라이드 영상 및 진단명만으로 학습해 요세포검사에서 방광암의 악성 여부를 판별하는 연구를 공개한다.

딥노이드는 학술대회 기간 전시 부스를 운영하고 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 예비소견서 생성 솔루션 'M4CXR', 뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 솔루션 '딥뉴로(DEEP)', 뇌 MRI 정량 분석 솔루션 '딥뉴로 브레인세그(DEEP 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.