딥노이드, KCR 2026서 흉부·뇌 질환 AI 임상 데이터 발표

의료 AI 기업 딥노이드는 9일부터 12일까지 킨텍스에서 열리는 대한영상의학회 학술대회(KCR 2026)에서 연구 초록 8편(구연 3편, 포스터 5편)이 채택됐다고 밝혔다. 채택된 연구는 흉부와 뇌 영역에서 AI 기반 판독 보조가 진단 정확도와 판독 효율성에 미치는 영향을 다룬 임상 데이터를 포함한다. 흉부 분야에서는 서울대병원과 공동 진행한 AI 이중판독 연구, 보라매병원 응급실 흉부 X-ray 판독문 초안 활용 연구 등 4편이 포함됐다. 뇌 분야에서는 은평성모병원과 협력한 딥뉴로 기반 미세 병변 관련 연구가 포함됐다.

BioPulse 해설

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AI 판독 보조: 영상의학 영상에서 병변 후보를 자동 검출해 의료진의 진단 판단을 돕는 소프트웨어 기능
이중판독: 한 영상을 서로 다른 판독자(또는 사람과 AI)가 각각 읽어 결과를 비교·검증하는 방식
비전언어 모델: 이미지와 텍스트를 함께 학습해 영상 내용을 설명하거나 판독문을 생성할 수 있는 인공지능 모델
판독 효율성: 동일한 영상 검사를 처리하는 데 걸리는 시간과 인력 부담을 줄이는 정도를 나타내는 개념

의료 영상 AI는 학회 발표나 논문을 통해 임상 현장 적용 가능성을 검증받는 절차를 거치는 것이 일반적이며, 대형 병원과의 공동 연구는 이러한 검증의 신뢰도를 높이는 수단으로 활용된다. 흉부 X-ray나 뇌 영상 판독은 판독 인력 부담이 큰 영역으로 꼽혀 AI 보조 도구 도입 논의가 꾸준히 이어져 왔다. 학회 초록 채택은 연구가 학문적 기준을 통과했다는 의미이며, 실제 임상 도입이나 규제 승인과는 별개의 절차로 진행된다.

Why it matters의료 AI 기업이 학회에서 임상 데이터를 공개하는 사례가 쌓일수록 판독 보조 기술의 신뢰성과 실제 진료 적용 가능성을 판단할 근거가 축적된다.

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