[서울=뉴시스]송종호 기자 = 의료 인공지능(AI) 기업 딥노이드가 국내 의료AI 학술대회에서 흉부 영상과 뇌 자기공명영상(MRI), 병리 분야의 연구 성과를 인정받아 3건의 학술상을 수상했다.

딥노이드는 자사 연구팀이 지난 24일 폐막한 대한의료인공지능학회 정기학술대회 'KoSAIM 2026(Korean Society of Artificial Intelligence in Medicine 2026)'에서 '최우수 구연발표상' 1건과 '우수 포스터상' 2건을 수상했다고 28일 밝혔다.

KoSAIM은 대한의료인공지능학회가 주관하는 정기학술대회로, 영상의학, 병리학, 생체신호, 전자의무기록(EMR) 등 다양한 의료 데이터에 AI를 접목한 연구 성과를 공유하는 행사다.

딥노이드는 이번 학술대회에서 흉부 영상, 뇌 MRI, 병리 등 여러 분야에 걸쳐 연구 초록 7편을 발표했다. 이 가운데 흉부 영상 분야에서 최우수 구연발표상을, 뇌 MRI와 병리 분야에서 각각 우수 포스터상을 받았다.

최우수 구연발표상은 이번 학술대회 구연 발표 부문에서 1위에 해당하는 상으로, 딥노이드 AI연구소 이성은, 박준현, 윤한나, 김현웅, 박종권 연구원이 수상했다.

수상 연구는 판독문만으로 소견의 유무와 위치를 함께 학습하는 의료영상 비전언어 AI 기술 'GLINT'다. GLINT는 판독문의 각 문장과 영상 속 해당 영역 간의 대응 관계를 스스로 학습해, 위치 표시 데이터 없이도 흉부 엑스레이(X-ray)·컴퓨터단층촬영(CT) 영상에서 소견 판별과 위치 표시를 함께 수행한다.

비교 평가 과제 전반에서 기존 모델보다 높은 성능을 보였으며, 다양한 의료영상 AI 과제의 기반 모델로도 우수한 성능을 나타내 'M4CXR’·‘M4CT'의 판독 정확성과 판단 근거 제시 능력을 높이는 기반 기술로 활용될 수 있다.

발표를 진행한 이성은 연구원은 "AI가 판단과 함께 그 근거가 되는 영역을 보여줄 때 의료진이 더 신뢰하고 활용할 수 있는 만큼, 판독 정확성을 높이는 의료영상 기반 모델과 판단 근거 제시 기술을 발전시켜 실제 판독 솔루션에 적용하는 연구를 이어가겠다"고 말했다.

우수 포스터상은 ▲파운데이션 모델을 활용해 뇌 MRI 백질 고신호강도(WMH) 병변의 분할 성능을 높인 연구(이다혜, 오관석 연구원) ▲고품질 병리 영상 생성 기술 'STREAM'(조원준, 정대기, 임형열, 윤홍준 연구원)이 받았다.

최우식 딥노이드 대표는 "흉부 영상과 뇌 자기공명영상(MRI), 병리 등 여러 분야의 연구가 고르게 수상했다는 점에서 의미가 크다"고 말했다.

이어 "학계에서 검증받은 연구 성과를 실제 판독 현장에서 쓰이는 서비스로 연결해, 에이전트 AI 기반 의료 서비스 기업으로서의 경쟁력을 높여 나가겠다"고 덧붙였다.


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