“CT 영상 AI, 세계 대회 석권”…딥노이드, 3D 기술 우위 확정

3D 비전-언어(Vision-Language) 모델이 의료 영상 분야의 패러다임을 재편하고 있다. 의료 인공지능 전문기업 딥노이드는 국제 의료영상 대회 ‘VLM3D 챌린지’에서 자가지도학습 기반 다중 이상소견 탐지와 다중 이상소견 분류 분야 1위, 영상의학 판독문 자동 생성 부문 3위를 기록했다. 업계는 이번 성과를 AI 기반 의료 진단 경쟁력 격차를 가르는 변곡점으로 평가한다.

딥노이드 연구진(박종권·최교윤·윤병무)으로 이뤄진 ‘M4CT’팀은 자체 개발한 3D 비전-언어 모델 솔루션 ‘M4CT’로 총 3개 부문에 출전했다. 흉부 CT-판독문 데이터셋(CT-RATE)을 활용한 이번 대회는 모델의 이상소견 위치 탐지와 분류, 판독문 생성 등 다면평가 구도였다. M4CT는 자가지도학습(Self-Supervised Learning) 방식을 적용, 기존 지도학습 대비 다양한 이상 소견에 더욱 정밀하게 대응한다는 평가를 받았다.

특히 다중 이상소견(동시에 여러 병변을 탐지·분류) 분야에서 AI의 판독 정확도는 기존 2D X-ray 기반 기술 대비 한층 향상된 것으로 나타났다. 판독문 자동 생성 부문에서도 의료용 생성 AI의 실제 임상 활용 가능성을 입증했다. 딥노이드는 이러한 기술을 기반으로 흉부 X-ray 영상 판독기기 ‘M4CXR’의 다기관 임상시험을 진행 중이며, 올해 말 인허가 취득을 목표로 하고 있다.

글로벌 시장에서는 미국·유럽 AI기업들의 병원 데이터셋 기반 3D 영상 판독 경쟁이 치열하다. 이에 비해 딥노이드는 대용량 데이터 기반의 멀티모달(영상+텍스트) AI 생성 기술력과 임상시험 경험에서 차별화된 우위를 확보했다는 해석이 나온다.

이와 함께 국내외 의료기기 인허가와 실제 임상 적용 과정에서 데이터 활용의 투명성, 환자 정보 보호 등 규제 환경이 주요 변수가 될 전망이다. 전문가들은 “AI 기반 3D 의료영상 판독기가 진료현장에 본격 도입될 경우 환자 진단의 정확성과 의료진 업무 효율 모두 비약적으로 향상될 수 있다”고 분석한다.

산업계는 딥노이드의 이번 기술이 의료영상 분야 실제 시장에 얼마나 빠르게 안착할 수 있을지 주목하고 있다. 기술과 인허가, 데이터 윤리의 균형이 한국 디지털 헬스케어 산업이 한 단계 도약하는 분수령이 되고 있다는 평가다.