- 세포 형태 정보만으로 분자 이상 가능성 예측… 세포검사와 분자검사 사이 진단 공백 보완 역할 - “공동연구 성과 바탕으로 디지털 병리 기반 정밀의료 AI 확장할 것” [이미지] 갑상선 세침흡인세포검사(FNA) 세포 디지털 이미지를 이용해 BRAF 돌연변이를 분류하는 과정 국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드(대표이사 최우식)는 딥노이드가 가톨릭대학교 의정부성모병원 및 성빈센트병원과의 공동연구를 통해 갑상선 세포 디지털 이미지만으로 BRAF 돌연변이 여부를 예측해 내는 연구 성과를 이뤄냈다고 10일 밝혔다. BRAF 돌연변이는 갑상선암에서 진단, 예후 예측, 치료 선택에 영향을 미치는 중요한 유전적 변화다. 기존 세침흡인세포검사(이하 FNA)는 세포의 형태 평가는 가능하지만 돌연변이 상태를 직접 확인할 수 없다는 한계가 있었다. 이번 연구는 AI를 통해 판독이 까다로운 갑상선 불확정결절을 보다 정교하게 분류하고, 분자검사가 필요한 환자를 선별

- 과기부 지원사업 선정, 국내 최초 멀티모달 기반 의료 AI 파운데이션 모델 'MedZero-32B' 개발 가속 - “구글 ‘MedGemma’ 능가하는 독자적인 파운데이션 모델 개발할 것” [이미지] 딥노이드의 멀티모달 기반 의료 AI 파운데이션 모델 ‘MedZero’ 로고 국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드(대표이사 최우식)는 ‘첨단 GPU 활용 지원 사업’에 선정됨에 따라 멀티모달 기반 의료 AI 파운데이션 모델 ‘MedZero-32B’ 개발을 본격화한다고 8일 밝혔다. ‘첨단 GPU 활용 지원 사업’은 과학기술정보통신부가 추진하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하며, 한국정보통신진흥협회(KAIT)가 운영한다. 딥노이드는 컨소시엄이 아닌 단독으로 사업에 참여해 H200 GPU 256장(서버 32대)을 온전히 확보했다. 딥노이드는 이를 기반으로 대규모 학습 환경을 구축해 멀티모달 기반 의료 AI 파운데이션 모델 'MedZero-32B'