[비즈니스포스트] 최우식 딥노이드 대표이사가 생성형 인공지능 기반 흉부 엑스레이 판독 보조 솔루션 ‘M4CXR’을 앞세워 의료 인공지능 사업의 수익화에 속도를 낸다.

최 대표는 M4CXR의 의료기기 품목허가를 출발점으로 올해 말 의료 특화 기반모델 ‘메드제로’를 공개해 2027년부터 병원 내 여러 시스템을 연결해 진료와 행정 업무흐름을 지원하는 인공지능 에이전트 서비스의 사업화를 본격화한다.

최 대표는 13일 서울 중구 웨스틴조선서울에서 열린 ‘2026 딥노이드 미디어데이’에서 “의료 인공지능 회사들이 지금까지 개발 성과를 크게 실적으로 연결하지 못한 것이 현실”이라며 “딥노이드는 이제 숫자로 보여드릴 수 있도록 할 것”이라고 말했다.

딥노이드는 의료영상 판독과 진단을 보조하는 인공지능 솔루션을 개발하는 국내 1세대 의료 분야 인공지능 기업이다.

의료 분야에서는 인공지능 기반 뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 솔루션인 ‘딥뉴로’와 폐 이상 소견 검출 솔루션 ‘딥체스트’ 등을 상용화했다. 산업 분야에서는 공항 보안 엑스레이 판독과 제조 현장의 불량 여부를 검사하는 머신비전 사업도 하고 있다.

딥노이드는 이날 생성형 인공지능 기반 디지털의료기기 M4CXR의 식품의약품안전처 품목허가를 계기로 의료 분야 인공지능 사업을 본격적인 상용화 단계로 전환하겠다는 계획을 내놨다.

M4CXR은 1천만 건 이상의 흉부 엑스레이 영상과 판독문을 학습해 41개 이상의 이상 소견을 분석하고 예비소견서를 자동으로 작성하는 제품이다. 판독 결과를 생성하는 데 평균 2.3초가 걸린다.

기존 의료 인공지능 제품이 5~10개 질환을 탐지해 이상이 있는 위치를 표시하는 데 그쳤다면 M4CXR은 이상 소견을 분석한 뒤 의료진이 검토할 수 있는 판독문 초안까지 작성한다.

최 대표는 의료 인공지능이 수익을 내려면 단순히 질환을 찾아 알려주는 것을 넘어 의료진의 업무를 직접 줄여줘야 한다고 바라봤다.

대화와 정보 검색에 머물렀던 생성형 인공지능이 문서와 보고서, 프로그램 코드를 작성하기 시작하면서 비용을 지불하는 고객이 나타난 것처럼 의료 인공지능도 실제 업무를 수행해야 상업적 가치를 인정받을 수 있다는 것이다.

최 대표는 “사람들이 돈을 내려면 결국 무언가를 대신 해줘야 한다”며 “M4CXR은 흉부 엑스레이를 입력하면 41개 이상의 이상 소견을 분석하고 판독문까지 생성한다”고 설명했다.

딥노이드는 M4CXR이 영상의학과 전문의 부족과 수도권 및 대형병원에 편중된 판독 인프라, 반복적인 흉부 영상 판독 업무를 줄이는 데 기여할 것으로 기대하고 있다.

4CXR이 정상 소견을 먼저 걸러내고 예비소견서를 생성하면 의료진은 인공지능이 작성한 내용을 검토한 뒤 최종 판독을 확정하게 된다. 의료진이 모든 영상을 처음부터 확인하고 판독문을 직접 작성하던 기존 업무방식을 바꾸는 것이다.

임상적 유효성 평가에서 M4CXR 예비소견서의 적합도는 96.6%로 나타났다. 10년 이상 경력의 흉부 세부전공 영상의학과 전문의 적합도인 97.6%와 비교해도 밀리지 않은 수준으로 평가됐다.

이날 딥노이드 미디어데이에 함께한 김성현 휴먼영상의학센터 대표원장은 “M4CXR은 의료진을 대체하는 것이 아니라 병원 업무방식을 개선하는 똑똑한 보조 역할을 한다”며 “전문의가 반복적 업무를 덜고 이상 소견 판단이라는 본연의 역할에 집중하도록 돕는다”고 말했다.

딥노이드는 딥뉴로와 딥체스트를 상용화하며 확보해둔 병원 영업망을 M4CXR 확산에 활용한다. 

국내 주요 의료영상저장전송시스템 기업과 제휴와 전국 단위 병원 네트워크를 바탕으로 M4CXR을 의료 현장에 공급한다는 계획을 세웠다.

해외에서는 미국보다 일본과 동남아시아 시장을 우선 공략하기로 했다.

미국 식품의약국의 허가를 거쳐 미국 시장에 진출하려면 상당한 시간이 필요한 만큼 일본과 동남아시아에서 먼저 M4CXR의 해외 사업화 사례를 확보한다는 전략이다.

최 대표는 “미국은 진출하는 데 시간이 많이 걸린다”며 “M4CXR은 흉부 엑스레이 진단을 충분히 보조할 수 있다고 판단해 일본과 동남아시아를 중심으로 해외 진출을 생각하고 있다”고 말했다. 딥노이드는 병원 도입비용을 낮추기 위한 인공지능 반도체 기반 인프라도 구축하고 있다.

생성형 의료 인공지능은 기존 의료 인공지능보다 연산량이 많아 고가의 그래픽처리장치와 대규모 전력이 필요하다. 제품 성능이 우수하더라도 서버 구축과 운영비용이 높으면 4CXR의 병원 도입이 제한될 수 있다.

이에 딥노이드는 국내 대표적 AI반도체 업체인 퓨리오사AI의 2세대 추론용 칩 ‘레니게이드’를 M4CXR에 적용하는 실증을 진행했다.

실증 결과 M4CXR과 레니게이드의 조합은 엔비디아의 그래픽처리장치 H100과 비교해 전력 대비 성능이 2배 이상 높은 것으로 나타났다. 

딥노이드는 병원 내부에 서버를 설치하는 방식부터 전용 및 공용 클라우드까지 지원하는 추론 인프라를 구축해 의료기관의 비용과 데이터 보안 부담을 낮추기로 했다.

딥노이드는 M4CXR에 이어 올해 12월에는 의료 특화 기반모델 메드제로를 공개한다.

메드제로는 흉부 엑스레이와 컴퓨터단층촬영, 자기공명영상 등 다양한 의료 영상과 의학 문헌을 함께 학습하는 다중양식 기반모델이다.

딥노이드는 올해 초 메드제로 개발을 시작해 현재 전체 개발과정의 절반가량을 마쳤다. 앞으로 의료 영상과 언어를 연결하는 학습과 복잡한 의학적 추론 능력을 강화하는 작업을 진행한다.

M4CXR에는 딥노이드가 자체 개발한 의료영상 인공지능 모델이 적용됐다. 기존에 논문으로 발표한 M4CXR 모델과 자체 기반모델 ‘라드제로’를 결합한 형태다.

딥노이드는 메드제로를 기반으로 병원 내 의료영상저장전송시스템과 전자의무기록, 병원정보시스템, 처방전달시스템 등 서로 다른 소프트웨어를 연결하는 인공지능 에이전트를 개발한다.

기존 병원 시스템을 모두 교체하지 않고 여러 시스템의 상위 단계에 인공지능 에이전트를 적용해 진료와 행정 업무흐름을 연결하고 개선하겠다는 것이다.

최 대표는 병원장과 병원 관계자들을 만난 결과 질환 진단뿐 아니라 병원 행정과 업무흐름 개선에 대한 수요도 상당한 것으로 파악했다고 설명했다.

딥노이드는 의료진의 진단을 보조하는 기능에는 의료기기 품목허가와 수가 확보가 필요하지만 병원의 행정과 업무흐름을 개선하는 서비스는 별도의 의료기기 허가 없이 적용할 수 있어 사업화 속도를 높일 수 있다고 바라본다.

메드제로를 올해 말 공개한 뒤 2027년부터 병원 대상 실증과 사업화를 확대한다는 계획을 세웠다.

흉부 분야에서는 M4CXR에서 컴퓨터단층촬영 분석 제품 ‘M4CT’로 제품군을 넓힌다. 뇌 분야에서도 딥뉴로의 적용 범위를 자기공명혈관조영술에서 컴퓨터단층혈관조영술과 자기공명영상으로 확대한다.

산업용 인공지능 사업에서도 매출 확대를 추진한다.

딥노이드는 국내 공항 보안 엑스레이 인공지능 시장에서 사업을 확대하고 있으며 올해부터 기존 공급처를 대상으로 유상 유지보수 매출도 발생할 것으로 기대하고 있다. 해외 보안검색 기업과 협력해 원격 판독과 클라우드 기반 보안검색 서비스도 준비하고 있다.

최 대표는 딥노이드를 의료기기 개발회사에 머무르지 않고 의료 인공지능 솔루션과 인프라, 실행 수단을 함께 제공하는 '의료 인공지능 서비스 기업'으로 전환한다는 목표를 제시했다.

최 대표는 “2022년 말 챗GPT를 처음 본 뒤 회사의 방향성을 모두 전환해야겠다고 생각해 데이터와 인프라, 의료기기를 새로 준비했다”며 “제품이 나오기 시작했고 올해 말부터 하나둘씩 실적이 나올 것으로 보는데 승부는 실제 일을 처리하는 에이전트 인공지능 분야에서 날 것”이라고 말했다. 장은파 기자