"기술 인정"…딥노이드, 글로벌 의료AI 학회 참가

[서울=뉴시스]송종호 기자 = 딥노이드가 글로벌 의료영상 인공지능(AI) 학회에서 기술력을 인정받았다.

딥노이드는 프랑스 스트라스부르에서 열린 '국제의료영상처리학회(‘MICCAI) 2026'에서 뇌 백질 병변 분할 AI 논문을 발표했다고 2일 밝혔다.

또 딥노이드는 학회 공식 챌린지에서도 상위권에 올라, 흉부와 뇌 영상을 아우르는 판독 AI 기술 경쟁력을 입증했다. MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)는 의료영상 분석과 컴퓨터 보조 중재 분야를 대표하는 국제 학술대회이다. 올해 학회는 지난 9월 27일부터 이달 1일까지 열렸다.

이번 학회에서 딥노이드는 연구논문을 통해 뇌 백질 병변을 정밀하게 구분해 내는 AI 모델 'HiRAM(Hierarchical Region-Aware Multi-Granularity Mamba)'을 제안했다.

뇌 자기공명영상(MRI) 촬영 기법인 T2-FLAIR에서 밝게 나타나는 백질 고신호강도(WMH) 병변과 다발성경화증(MS) 병변은 뇌혈관 질환과 탈수초 질환을 진단하고 경과를 평가하는 데 활용되는 주요 영상 지표다.

하지만 이들 병변은 크기가 작고 여러 곳에 흩어져 있는 데다 경계도 불분명해 AI로 정확히 구분하기 어려웠다. HiRAM은 적은 연산량으로 넓은 영역의 영상 정보를 처리하는 '맘바(Mamba)' 구조를 기반으로, 병변을 내부·경계·배경의 세 영역으로 나눠 영역별 특성에 맞게 학습이 가능하다.

공개 데이터셋 2종으로 모델 성능을 검증한 결과, HiRAM은 기존 AI 모델 10종을 모두 앞섰다. 분할 정확도를 나타내는 다이스 계수(DSC)는 기존 최고 성능 모델보다 백질 고신호강도 병변에서 5.1%p, 다발성경화증 병변에서 3.3%p 높았다.

또한 딥노이드는 MICCAI 공식 챌린지에서 여러 부문 상위권에 오르며 의료영상 AI 기술력을 입증했다. MICCAI 공식 챌린지는 전 세계 연구팀이 동일한 데이터와 평가 기준을 바탕으로 의료영상 AI 성능을 겨루는 국제 경진대회다.

딥노이드는 뇌종양 분할 분야의 대표적인 챌린지인 'BraTS 2026'의 뇌 전이암 부문(BraTS-METS)에서 최종 2위를 차지했다. 뇌 MRI에서 전이암 병변을 세부 영역별로 분할하는 과제로, 학회 현장에서 구연 발표도 진행했다.

이외에도 3D 의료영상 비전-언어 AI 챌린지 'VLM3D'에서는 뇌 MRI 이상소견 분류 1위, 흉부 컴퓨터단층촬영(CT) 이상소견 분류 2위, 흉부 CT 판독문 생성 4위를 기록했다. 흉부 X-ray 결핵 AI 챌린지 'TREAT-MMTB'에서는 결핵 진단 2위와 결핵 공동 병변 검출·분할 3위를, 판독 소견 기반 3D CT 병변 분할 챌린지 'ReXGroundingCT'에서는 5위를 기록했다.

딥노이드의 이번 성과는 산업통상부 '글로벌 연계형 멀티모달 의료 특화 초거대 생성형 AI 기술개발' 과제의 지원을 받아 이뤄졌다.

최우식 딥노이드 대표는 "이번 MICCAI에서 흉부 X선부터 흉부 CT, 뇌 MRI까지 병변 검출·분할, 다중 질환 분류, 판독문 생성에 이르는 기술력을 국제 무대에서 고르게 검증받았다"고 말했다.

이어 "특정 영상에 국한되지 않고 여러 모달리티에서 고르게 성과를 낸 것은 판독 워크플로우 전반을 지원하는 에이전트 AI 기반 의료 서비스 기업이라는 딥노이드의 비전과 맞닿아 있다"고 덧붙였다.


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