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딥노이드는 뇌 MRI 영상을 자동으로 분석하는 소프트웨어 의료기기 '딥뉴로 브레인세그(DEEP:NEURO BrainSeg)'가 식품의약품안전처 인허가 절차를 완료했다고 28일 밝혔다. 딥뉴로 브레인세그는 뇌 MRI에서 주요 해부학적 구조를 자동으로 분할하고 영역별 부피와 기준 대비 백분위 정보를 제공한다. 이전 검사와 현재 검사 영상을 비교해 시간에 따른 구조 변화를 추적하고, 파킨슨증 평가에 활용되는 정량 지표인 MRPI도 자동 산출한다. 기존 뇌 MRI 정량 분석은 숙련된 인력이 직접 구조를 구분하고 계측하는 작업이 필요했다. 딥노이드는 이를 자동화해 판독에 필요한 작업을 줄이고 분석 결과를 표준화할 수 있다고 설명했다. 분석 결과는 통합 리포트로 제공되며 의료기관 PACS와 연동된다. 의료진이 판독 결과를 확인하고 환자에게 설명·상담하는 과정에도 활용할 수 있다. 이번 허가로 딥노이드의 뇌 영상 AI 사업 영역도 넓어졌다. 기존 '딥뉴로' 제품군이 MRA 영상을 활용한 뇌혈관 병변 검출에 초점을 맞췄다면, 브레인세그를 통해 MRI 기반 뇌 구조 정량 분석까지 영역을 확장했다.

딥노이드는 포항세명기독병원과 생성형 AI 기반 흉부 엑스레이 예비 소견서 작성 솔루션 'M4CXR'을 비롯한 의료 AI 솔루션 3종의 공급 계약을 체결했다고 24일 밝혔다. M4CXR이 정부 지원사업이 아닌 병원의 자체 구매를 통해 민간 종합병원에 공급되는 것은 이번이 처음이다. 흉부 엑스레이 영상을 분석해 예비 소견서를 생성하고 의료진의 초기 판독을 지원하는 솔루션이다. 포항세명기독병원은 745병상을 운영하는 경북 동해안 지역 거점 종합병원이다. 병원은 의료 AI 솔루션을 활용해 응급·중증 환자의 영상 판독 속도와 대응 역량을 높일 계획이다. 이번 계약에는 M4CXR과 함께 뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 솔루션 '딥뉴로'와 흉부 엑스레이 기반 다중 폐질환 검출 솔루션 '딥체스트'가 포함됐다. 딥노이드는 뇌와 흉부 영상의 판독을 지원하는 의료 AI 제품군을 병원에 통합 공급한다. 포항세명기독병원 관계자는 "이번 도입은 병원이 추진하는 스마트 종합병원 전환의 한 축"이라며 "응급·중증 환자 대응 역량을 높이는 데 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.

의료 AI 기업 딥노이드가 원격판독 운영 플랫폼에 대한 의료기기 인허가를 획득하며 AI 솔루션 공급을 넘어 의료 운영 플랫폼 사업 확대에 나선다. 딥노이드는 원격판독 운영 플랫폼 'AxonFlow(엑손플로우)'가 식품의약품안전처로부터 1등급 소프트웨어 의료기기 인허가를 획득했다고 6일 밝혔다. AxonFlow는 병원과 건강검진센터의 원격판독 업무를 지원하는 플랫폼이다. 판독 배정부터 소견서 작성, 정산, 사용자 인증 등 원격판독 운영에 필요한 기능을 통합 제공한다. 회사 측은 이번 인허가를 통해 단순 AI 진단 솔루션 공급을 넘어 의료기관 운영 전반을 지원하는 서비스 사업으로 영역을 확대할 기반을 마련했다고 설명했다. AxonFlow는 딥노이드의 자체 의료 AI뿐 아니라 외부 AI 솔루션과도 연동할 수 있도록 설계됐다. 이를 기반으로 판독 AI와 병원 운영 시스템을 연결하고, 향후 AI 에이전트 기반 의료 서비스까지 확장한다는 계획이다. 딥노이드는 앞으로 AxonFlow를 중심으로

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 2021년 코스닥 상장 당시만 해도 딥노이드에 대한 시장 주목도는 상당했다. 아직 개화 전이었던 국내 의료 AI 분야의 혁신을 앞당길 장본인이 될 것이란 기대감까지 나왔다. 상장 5년이 지난 최근에는 상황이 많이 변했다. 상장 당시 미래 성장 시나리오로 내걸었던 추정 손익계산서는 5년간 한 번도 지켜지지 않았고, 실제 실적과의 괴리는 매년 커졌다. 대표 제품으로 내걸었던 ‘M4CXR’의 상용화 시기가 늦어지는 등 회사 측이 내건 마일스톤 달성엔 매번 변수가 생겼다. 이 과정에서 주주들은 회사의 사업 계획에 대해 신뢰를 잃어갔다. 딥노이드는 지난 2021년 8월 기술특례 상장 방식으로 코스닥에 입성했다. 당시 확정 공모가는 4만2000원, 이에 따른 공모 시가총액은 1800억원선이었다. 기술특례 상장의 경우 아직 이익이 나지 않는 기업의 밸류에이션은 미래 실적 추정치를 기반으로 수행한다. 상장예비심사 청구 직전년도인 2020년에 매

국내 1세대 의료 AI 기업 딥노이드가 생성형 의료 AI 상용화를 본격 선언했다. 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 예비소견서 생성 솔루션 'M4CXR'의 디지털의료기기 품목허가를 계기로 의료기기 기업을 넘어 솔루션·인프라·AI 에이전트를 아우르는 '의료 AI 서비스 기업'으로 도약하겠다는 청사진을 제시했다. 최우식 딥노이드 대표는 13일 서울 웨스틴조선호텔에서 열린 '2026 딥노이드 미디어데이'에서 "딥노이드는 더 이상 스스로를 의료기기 회사로만 규정하지 않는다"며 "M4CXR을 시작으로 흉부 CT와 MRI까지 모달리티를 넓히고, 의료 AI 에이전트 서비스까지 확장해 의료 AI 서비스 기업으로 거듭나겠다"고 밝혔다. 딥노이드의 핵심 제품인 M4CXR은 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 판독 보조 솔루션이다. 1000만 건 이상의 흉부 X-ray 영상과 판독문을 학습해 41개 이상 소견을 판독하고 평균 2.3초 만에 예비소견서를 자동 생성한다. 지난해 생성형 AI 의료기기 최초로

딥노이드가 생성형 AI 기반 의료기기 상용화에 속도를 낸다. 딥노이드는 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 예비 소견서 생성 솔루션 'M4CXR'이 식품의약품안전처로부터 의료기기 3등급 품목허가를 획득했다고 26일 밝혔다. M4CXR은 흉부 X-ray 영상을 생성형 AI 기술로 분석하고 정상 소견과 흉부 질환 관련 이상 소견 41종에 대해 판독문 형태의 예비 소견서를 자동 생성하는 디지털의료기기다. 지난해 11월에는 생성형 AI 기반 의료기기로는 처음으로 식약처 첨단기술군 혁신의료기기로 지정됐다. 이번 허가는 의료 영상 AI가 단순 병변 탐지를 넘어 실제 임상 현장에서 활용 가능한 판독 지원 단계로 발전하고 있다는 점에서 의미가 있다는 설명이다. 딥노이드는 M4CXR의 품목허가를 위해 다기관 후향적 확증 임상시험을 수행했다. 영상의학과 전문의가 작성한 판독소견서와 M4CXR이 생성한 예비 소견서 간 부적격 진단 비율 차이를 평가한 결과, M4CXR의 성능이 영상의학과 전문의 판독 대비

딥노이드가 암 병리 AI 연구 영역을 다양한 암종과 분자·유전 수준 예측으로 넓히고 있다. 단순 병변 판독 보조를 넘어 병리 영상 기반 진단 근거 제시와 유전자 변이 예측까지 연구 범위를 확장하는 모습이다. 딥노이드는 자사의 암 병리 AI 연구 초록 4편이 'KCA 2026'에서 포스터 발표로 채택됐다고 18일 밝혔다. KCA는 대한암학회가 주관하는 국내 최대 규모 암 연구 학술대회다. 올해 행사는 오는 25일부터 이틀간 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 열린다. 국제학술대회 형태로 진행되며 국내외 연구자가 참여해 암 연구 성과와 최신 기술을 공유한다. 이번에 채택된 초록은 서로 다른 암종을 다루지만 공통적으로 디지털 병리·세포검사 영상을 분석하는 AI 모델 연구다. 주석 부담을 낮추는 학습 방식, 판독 근거를 제시하는 해석 가능성, 형태 정보 기반 분석을 넘어 분자·유전 수준 예측까지 확장하려는 시도가 담겼다. 주요 연구는 대장암, 갑상선암, 요세포검사, 유방암 조직병리

의료 AI 기업 딥노이드가 서울대학교병원과 공동으로 영아 뇌 발달 연령을 추정하는 AI 연구 성과를 국제 학술지에 게재했다. 딥노이드는 자사 연구팀과 서울대학교병원 영상의학과 최영훈 교수가 공동 진행한 '영아 뇌 발달 연령 추정' 연구 논문이 국제 학술지 'Journal of Magnetic Resonance Imaging(JMRI)'에 게재됐다고 16일 밝혔다. JMRI는 와일리가 발행하는 자기공명영상(MRI) 분야 국제 학술지다. 이번 연구는 별도의 특수 촬영 없이 임상 현장에서 일반적으로 쓰이는 MRI 영상을 활용해 영아의 뇌 발달 정도를 추정하는 AI 기술 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 있다. 연구팀은 표준 MRI 영상인 T1 강조영상과 T2 강조영상의 비율을 계산해 수초화 신호를 부각했다. 수초화는 영아기 뇌 발달을 보여주는 주요 생물학적 지표 중 하나다. 연구팀은 이 비율 영상을 딥러닝 모델의 입력값으로 활용하고, 여러 과제를 동시에 학습하는 멀티태스크 구조를 적용해

국내 의료 AI 기업 딥노이드가 국가데이터처와 만나 공공데이터 활용 정책에 대한 산업계 의견을 전달했다. 딥노이드는 지난 10일 서울 본사에서 안형준 국가데이터처장과 최우식 딥노이드 대표가 회동하고 국가데이터 정책 관련 논의를 진행했다고 11일 밝혔다. 이번 회동은 국가데이터처가 이달 1일부터 시행 중인 '2025년 기준 경제총조사'에 대한 기업 참여를 독려하고, 산업 현장에서 필요로 하는 국가데이터 정책 의견을 청취하기 위해 마련됐다. 딥노이드는 국내 1세대 의료 AI 기업으로 데이터 분석 역량을 인정받아 의견 개진 대상으로 선정됐다. 딥노이드는 이날 양질의 국가데이터 구축 필요성에 공감하며 데이터 수집·정제 단계에서의 표준화와 품질관리 중요성을 강조했다. 데이터가 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초기 구축 단계부터 정확성과 일관성이 확보돼야 한다는 취지다. 또 국내 AI 산업 발전을 위해 기업과 학계의 연구개발을 고려한 합리적인 공공데이터 활용 정책이 필요하다는 의견도 전달했다.

딥노이드가 병리 전문의의 판독 과정을 모사한 AI 연구 모델로 대장 내시경 생검 조직을 분류하는 연구 성과를 국제 학술지에 발표했다. 딥노이드는 대장 조직 이미지를 AI로 분석해 주요 병변 유형을 구분하는 연구 논문이 국제 의학 저널 Journal of Korean Medical Science(JKMS)에 게재됐다고 28일 밝혔다. 이번 연구는 딥노이드 연구팀과 가톨릭대학교 의과대학 병리과 연구진의 공동 연구로 진행됐다. 대장 내시경 검사로 확보한 조직 이미지를 AI가 분석해 병리 전문의의 조직 분류 과정을 보조할 수 있는지를 검증하는 데 초점을 맞췄다. 연구팀은 병리 전문의 판독 프로세스를 모방한 '2단계 앙상블 파이프라인'을 개발했다. 전체 슬라이드 이미지(WSI) 기반 CLAM 모델과 타일 이미지 기반 EfficientNet 모델을 결합한 구조다. 해당 모델은 8987명의 환자에게서 확보한 18922개의 대장 조직 전체 슬라이드 이미지를 학습했다. 이를 바탕으로 △비종양 △과형

AI 소프트웨어 전문기업 딥노이드가 국내 최대 과학문화행사에서 보안 AI 기술 성과를 공개했다. 공항과 정부기관 등 주요 보안시설에 적용된 위해물품 자동판독 솔루션을 앞세워 공공 안전 분야 AI 활용 사례를 알렸다. 딥노이드는 지난 24일부터 26일까지 일산 킨텍스에서 열린 '2026 대한민국 과학축제 in 경기'에서 보안 AI 성과 전시를 마쳤다고 28일 밝혔다. 이번 행사는 과학기술정보통신부가 주최하는 국내 최대 규모 과학문화행사다. 딥노이드는 공공 안전 분야 성과 기업으로 참여했다. 국가연구개발사업 성과관 내 NEXT WAVE ZONE에 부스를 마련하고 AI 위해물품 자동판독 솔루션 'SkyMARU DEEP:SECURITY'와 보안요원 교육·평가 프로그램 'DEEP:FENSE'를 선보였다. 'SkyMARU DEEP:SECURITY'는 X-ray 영상을 AI가 분석해 위해물품을 자동으로 판독하는 솔루션이다. 국내 14개 공항과 정부기관, 민간 기업 등 주요 보안시설에 적용됐다.

딥노이드가 일본 최대 의료영상 전시회에 참가해 현지 시장 공략에 나선다. 딥노이드는 오는 17일부터 3일 간 일본 요코하마 파시피코 요코하마에서 열리는 'ITEM 2026'에 참가한다고 14일 밝혔다. ITEM은 일본방사선학회 학술대회의 일환으로 열리는 의료영상 기술 전시회다. 의료영상 장비와 주변기기, AI 기반 의료 솔루션이 대거 소개되는 일본 대표 행사로 꼽힌다. 딥노이드는 이번 전시에서 뇌혈관 질환 진단 보조 AI 솔루션 '딥:뉴로'와 생성형 AI 기반 흉부 X선 판독 소견서 초안 생성 솔루션 'M4CXR'를 시연할 예정이다. 회사는 이를 통해 의료 AI 핵심 기술 경쟁력을 알리고 일본 시장 진출 기반을 다진다는 계획이다. 특히 딥:뉴로는 업그레이드 버전으로 공개된다. 자체 웹 뷰어를 구현했고 새로운 UI·UX를 적용했다. 뇌 질환에 특화한 위험도 항목도 추가했다. 회사는 이를 통해 임상 현장에서 의료진의 의사결정을 더 정밀하게 지원할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 딥노이드