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딥노이드, 생성형 의료 AI 'M4CXR' 상용화 본격화…"의료 AI 서비스 기업으로 도약"
알파경제
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딥노이드는 13일 서울 웨스틴 조선 서울 오키드홀에서 '2026 딥노이드 미디어 데이'를 열고 M4CXR 상용화 전략과 의료 AI 사업 비전을 공개했다.
이날 행사는 딥노이드 최우식 대표의 기조연설을 비롯해 휴먼영상의학센터 김성현 대표원장의 M4CXR의 임상적 효용 발표, 퓨리오사에이아이 김진수 사업개발 이사의 안정적인 의료 AI 운영 인프라 실증 사례 발표 등 세 개 세션으로 진행됐다.
딥노이드에 따르면 M4CXR은 생성형 AI 의료기기로는 최초로 혁신의료기기 지정을 받은 데 이어 디지털의료기기 품목허가를 획득하며 상용화 단계에 진입했다.
최우식 대표는 "M4CXR은 1000만 건 이상의 흉부 X-ray 영상과 판독문을 학습해 41개 이상의 이상 소견을 판독하고 평균 2.3초 만에 예비소견서를 자동 생성한다"며 "M4CXR이 영상의학 전문의 부족과 수도권·대형병원 중심의 판독 인프라, 대량의 흉부 영상 판독 부담 등 의료 현장의 구조적 과제를 해결하는 데 기여할 수 있을 것"이라고 기대했다.
그러면서 "M4CXR의 품목허가는 생성형 의료 AI가 병원 현장에서 실질적인 편익을 만들어내는 상용화의 상징적인 출발점이 될 것"이라고 말했다.
딥노이드는 M4CXR의 현장 안착 기반으로 선행I 제품인 딥뉴로(DEEP:NEURO)와 딥체스트(DEEP:CHEST)를 통해 축적한 운영 노하우를 제시했다. 국내 1위 PACS 기업과의 제휴 및 전국 병원 네트워크를 활용해 의료기관 도입을 확대한다는 계획이다.
또한 상용화를 위해서는 AI 모델 성능뿐 아니라 안정적인 운영 인프라도 중요하다고 보고 퓨리오사에이아이의 AI 반도체 'RNGD(레니게이드)'를 M4CXR에 적용하는 실증도 진행하고 있다고 밝혔다.
이와 함께 의료 특화 파운데이션 모델 'MedZero(메드제로)'도 소개했다. 메드제로는 X-ray, CT, MRI 등 다양한 의료 영상을 활용하는 멀티모달 기반 파운데이션 모델이다. 딥노이드는 한국 의료 데이터를 활용해 국내 의료 현장에 최적화된 한국어·의학 지식 역량과 설명 가능성을 갖춘 국내 최초의 멀티모달 의료 AI 파운데이션 모델을 구현한다는 목표다.
흉부 분야는 X-ray에서 CT와 MRI까지 확대하고, 뇌 분야 역시 딥뉴로를 MRA에서 CTA와 MRI까지 확장하는 로드맵도 제시했다. 진단 보조를 넘어 예비소견서 생성, 의료진의 업무 수행을 지원하는 Agentic AI 서비스까지 발전시킨다는 구상이다.
최 대표는 "딥노이드는 더 이상 스스로를 의료기기 회사로만 규정하지 않는다"며 "M4CXR을 시작으로 흉부 CT와 MRI까지 모달리티를 넓히고 의료 AI 에이전트 서비스로 나아가겠다"고 밝혔다.
그러면서 "솔루션과 인프라, 에이전트를 아우르는 의료 AI 서비스 기업으로 거듭나는 것이 딥노이드의 방향"이라고 덧붙였다.
메디컬 세션을 맡은 김성현 대표원장은 M4CXR의 임상적 효용을 소개했다.
김 원장은 "M4CXR이 영상 확인부터 소견 분석, 판독문 작성까지 전 과정을 전문의가 직접 수행하던 과정을 예비소견서를 자동 생성하고 전문의 검토·확정하는 구조로 워크플로우를 전환해 정상 소견을 선별하고 반복 업무를 줄여준다"고 설명했다.
임상적 유효성 평가에서는 영상의학과 전문의 판독소견서와 M4CXR 예비소견서를 비교한 결과 M4CXR 적합도가 96.6%를 기록해 10년 이상 경력의 흉부 세부전공 전문의 적합도인 97.6%와 비교해 열등하지 않은 것으로 확인됐다고 발표했다.
다만 김 원장은 "개인적으로는 좀 더 떨어지는 것으로 보인다"며 "M4CXR의 예비소견서는 레지던트 2-3년차 정도의 수준"이라고 밝혔다.
그는 "생성형 AI를 도입하면 판독 효율과 임상 대응 속도가 향상돼 골든타임 확보에 도움이 되고, 업무 자동화는 물론 이상 소견이 있는 증례나 교차 검증이 필요한 사례에 의료진이 더 집중할 수 있다"고 말했다.
이어 "AI 활용 확대와 함께 감독과 검증 체계도 반드시 병행돼야 한다"며 "AI 초안에 의학적 오류가 포함되는 환각(hallucination) 현상, 의료사고 발생 시 책임 소재, 위음성(False Negative)에 대한 법적 기준 미비, AI에 대한 과도한 의존 등은 앞으로 해결해야 할 과제"라고 지적했다.
의료 AI 인프라 세션에서는 퓨리오사에이아이 김진수 이사가 M4CXR을 비롯한 생성형 의료 AI의 안정적인 운영을 지원하는 AI 반도체 기반 인프라를 소개했다.
양사는 정보통신산업진흥원(NIPA)의 'AI 반도체 응용실증지원 사업'을 통해 M4CXR과 퓨리오사에이아이의 2세대 추론용 AI 반도체 RNGD를 결합한 현장 실증을 진행했다.
실증 결과 M4CXR과 RNGD 조합은 엔비디아 H100 대비 2배 이상의 전력 대비 성능을 확보했으며, 포팅 과정에서도 M4CXR의 성능 저하는 발생하지 않았다. 이를 바탕으로 대부분의 실측 데이터와 현장 평가에서 GPU를 대체할 수 있을 것으로 판단했다.
김진수 사업개발 이사는 "양사가 유기적인 협력을 통해 K-메디컬 생태계를 구축하고 국산 기술 기반의 의료 AI 인프라를 확산해 나가고자 한다"고 말했다.