'의료AI' 연구 주목…딥노이드, 유럽학술대회 초록 채택

[서울=뉴시스]송종호 기자 = 딥노이드가 개발한 생성형 인공지능(AI) 기반 판독 소견서 초안 생성 모델 'M4CXR'이 진단 보조 소프트웨어로서 임상 적용 가능성을 제시했다.

의료 AI 전문기업 딥노이드는 부산대학교병원 정연주 교수 연구팀이 진행한 'M4CXR'의 성능 평가에 대한 연구 초록 3편이 ESTI 2025에서 채택됐다고 10일 밝혔다.

ESTI는 유럽흉부영상의학회(European Society of Thoracic Imaging)가 주관하는 국제적인 영상의학 학술대회다. 이는 세계적으로 영향력 있는 대회 중 하나로 오는 12일부터 14일까지 노르웨이 베르겐에서 열린다.

해당 연구는 딥노이드의 M4CXR 모델을 활용해 ▲판독 소견서 초안 생성 성능 평가를 통한 진단 보조 도구로서 임상 활용 가능성 확인 ▲다중뷰 접근방식 학습을 통한 AI 진단 성능 비교 ▲기존 진단 보조 AI 모델과의 성능 비교 등을 다뤘다. 채택된 초록은 학회 기간 중 구연 발표 및 포스터 발표를 통해 공개될 예정이다.

구연 발표를 맡은 부산대학교병원 정연주 교수는 M4CXR모델이 "결절, 간유리음영, 폐경화, 폐기종, 무기폐, 흉수 등 중요한 영상 소견에 대해 수용 가능한 수준의 진단 정확도를 보였다"며 "이는 특정 임상 환경에서 생성형 AI 기반 모델이 보조 진단 도구로 활용될 가능성을 시사한다"고 밝혔다.

딥노이드 AI연구소 조홍근 선임연구원은 "기존의 흉부 영상 진단 보조 AI 모델들이 5~10개 정도의 주요 소견에 한정돼 있는 반면, M4CXR은 40종 이상의 소견에 대해 판독 소견서를 자동 생성할 수 있다는 점에서 차별화된다"며 "이는 보다 정확한 진단을 가능하게 하고, 임상 현장의 진료 프로세스를 효율적으로 개선하는 데 기여할 것으로 기대된다. 향후 더욱 다양한 병변에 대한 적용 가능성을 확인하기 위한 후속 연구도 이어갈 예정"이라고 말했다.

한편, 딥노이드는 올해 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 진단·판독 모델 ‘M4CXR’을 개발, 식품의약품안전처의 임상시험 관련 절차를 진행 중이다.


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