딥노이드 ‘M4CXR’ 관련 연구 3편, ESTI 2025서 초록 채택… 생성형 AI 기반 판독 소견서 초안 생성 모델 성능 주목

- 생성형 AI 기반 판독 소견서 초안 생성 모델 ‘M4CXR’, 진단 보조 소프트웨어로서 임상 적용 가능성 제시

- 흉부 엑스레이(CXR) 진단 정확성과 진료 프로세스 효율성 제고 기대

[이미지] M4CXR 리포트 생성 예시

국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드(대표이사 최우식)와 부산대학교병원 정연주 교수 연구팀이 진행한 흉부 엑스레이(CXR) 판독 소견서 초안 생성 모델 ‘M4CXR’의 성능 평가에 대한 연구 초록 3편이 ESTI 2025(31st Annual Scientific Meeting of European Society of Thoracic Imaging)에서 채택됐다.

ESTI는 유럽흉부영상의학회(European Society of Thoracic Imaging)가 주관하는 국제적인 영상의학 학술대회다. 이는 세계적으로 영향력 있는 대회 중 하나로 오는 12일부터 14일까지 노르웨이 베르겐에서 열린다.

해당 연구는 딥노이드의 M4CXR 모델을 활용해 ▲판독 소견서 초안 생성 성능 평가를 통한 진단 보조 도구로서 임상 활용 가능성 확인 ▲다중뷰 접근방식 학습을 통한 AI 진단 성능 비교 ▲기존 진단 보조 AI 모델과의 성능 비교 등을 다뤘다. 채택된 초록은 학회 기간 중 구연 발표 및 포스터 발표를 통해 공개될 예정이다.

구연 발표를 맡은 부산대학교병원 정연주 교수는 M4CXR모델이 “결절, 간유리음영, 폐경화, 폐기종, 무기폐, 흉수 등 중요한 영상 소견에 대해 수용 가능한 수준의 진단 정확도를 보였다”며 “이는 특정 임상 환경에서 생성형 AI 기반 모델이 보조 진단 도구로 활용될 가능성을 시사한다”고 밝혔다.

딥노이드 AI연구소 조홍근 선임연구원은 “기존의 흉부 영상 진단 보조 AI 모델들이 5~10개 정도의 주요 소견에 한정되어 있는 반면, M4CXR은 40종 이상의 소견에 대해 판독 소견서를 자동 생성할 수 있다는 점에서 차별화된다”며 “이는 보다 정확한 진단을 가능하게 하고, 임상 현장의 진료 프로세스를 효율적으로 개선하는 데 기여할 것으로 기대된다. 향후 더욱 다양한 병변에 대한 적용 가능성을 확인하기 위한 후속 연구도 이어갈 예정”이라고 말했다.

한편, 딥노이드는 올해 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 진단·판독 모델 ‘M4CXR’을 개발, 식품의약품안전처의 임상시험 관련 절차를 진행 중이다. 딥노이드는 기존 영상 데이터 기반 AI 판독 솔루션을 넘어, 국내 최초이자 최고 성능의 생성형 AI 기반 의료기기 출시를 목표로 차세대 생성형 AI 솔루션 개발을 적극 추진하고 있다.