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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 열등하지 않음을 확인했다.

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 분야를 다룬다.

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 예측 성능을 높였다.

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. 최우식 딥노이드 대표는 "데이터를 활용하는 국내 1세대 AI 전문기업으로서 국가데이터 정책에 의견을 전할 수 있어 뜻깊은 자리였다"며 "앞으로도 의료·보안 등 다양한 분야에서 데이터 활용 기술을 고도화해 나가겠다"고 말했다.

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 △과형성 용종 △선종 △선암종 △신경내분비종양(NET) 등 5개 유형을 분류할 수 있도록 설계됐다.

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. 솔루션은 총기류, 탄약류, 폭발물, 도검류 등 위해물품 20종을 실시간으로 탐지한다.

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. 딥노이드는 일본 시장의 성장 가능성에도 주목하고 있다.

의료 AI 기업 딥노이드가 갑상선 세포 디지털 이미지만으로 BRAF 돌연변이 여부를 예측하는 연구 성과를 공개했다. 갑상선암 진단 과정에서 추가 분자검사가 필요한 환자를 가려내는 보조 도구로 AI 활용 가능성을 보여줬다는 평가다. 딥노이드는 가톨릭대학교 의정부성모병원, 성빈센트병원과 공동연구를 진행한 결과 갑상선 세침흡인세포검사(FNA) 디지털 이미지 분석만으로 BRAF 돌연변이 여부를 예측할 수 있는 가능성을 확인했다고 10일 밝혔다. BRAF 돌연변이는 갑상선암의 진단과 예후 예측, 치료 방향 결정에 영향을 주는 주요 유전적 변화다. 기존 FNA 검사는 세포 형태를 확인하는 데는 유용하지만 돌연변이 상태를 직접 확인하기는 어렵다는 한계가 있었다. 딥노이드는 이번 연구를 통해 AI가 판독이 까다로운 갑상선 불확정결절을 더 정교하게 분류하고, 분자검사가 필요한 환자를 선별하는 데 도움을 줄 수 있다고 설명했다. 일부 불필요한 추가 검사를 줄이는 데도 기여할 수 있다는 것이다. 연구팀은 갑상선 FNA 전체 슬라이드 이미지 263개를 활용해 분석을 진행했다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 국내 1세대 의료 인공지능(AI) 전문기업 딥노이드는 멀티모달 기반 의료 AI 파운데이션 모델 ‘MedZero-32B’ 개발을 본격화한다고 8일 밝혔다. 첨단 GPU 활용 지원 사업에 선정된데 따른 후속 행보다. 첨단 GPU 활용 지원 사업은 과학기술정보통신부가 추진하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하며 한국정보통신진흥협회(KAIT)가 운영하고 있다. 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' 개발을 추진할 방침이다. 'MedZero-32B'는 X-ray, CT, MRI 등 다양한 의료 영상을 아우르는 멀티모달 기반 파운데이션 모델이다. 딥노이드는 한국 의료 데이터를 활용해 국내 의료 현장에 최적화된 한국어·의학 지식 역량과 설명 가능성을 확보함으로써 국내 최초의 멀티모달 기반 의료 AI 파운데이션 모델 개발을 목표로 한다.

의료 AI 기업 딥노이드가 뇌 연령 추정 인공지능(AI) 연구 논문을 국제 학술지에 게재했다. 딥노이드는 자사 연구팀이 참여한 'SA-AVAE(Sex-Aware Adversarial Variational Autoencoder)' 관련 논문이 국제 학술지 'Internet of Things'에 등재됐다고 17일 밝혔다. 이번 연구는 생물학적 뇌 연령과 실제 나이의 차이를 추정하고, 이를 통해 신경퇴행성 뇌질환을 조기 예측하는 데 초점을 맞췄다. 딥노이드는 이번 논문 게재가 해당 프레임워크의 학술적 우수성과 기술적 혁신성을 국제적으로 인정받은 결과라고 설명했다. 연구의 핵심은 구조적 MRI(sMRI)와 기능적 MRI(fMRI) 데이터를 융합했다는 점이다. 기능적 MRI는 분석 난도가 높아 기존 연구에서 활용이 제한적이었지만, 이번 연구에서는 두 영상 모달리티에 담긴 정보를 정밀하게 분리·통합해 뇌 연령 추정 정확도를 높였다. 딥노이드에 따르면 'SA-AVAE' 프레임워크는 대규모 OpenBHB 데이터셋 검증에서 기존 연구 대비 최첨단 수준의 성능을 달성했다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 인공지능(AI) 소프트웨어 전문기업 딥노이드는 오는 18일부터 3일간 일산 킨텍스에서 진행되는 ‘세계 보안 엑스포 2026(SECON 2026)’에 참가한다고 12일 밝혔다. 올해로 25회를 맞은 이 행사는 아시아 최대 규모의 통합 보안 전시회다. 주요 업체들의 물리 보안과 사이버 보안 솔루션이 대거 전시되며, AI·빅데이터 등 IT 환경 변화에 따른 보안 분야 글로벌 트렌드와 신기술·신제품을 경험할 수 있는 정보 교류의 장으로도 꼽힌다. 딥노이드는 이번 전시회에 AI 위해물품 자동판독 솔루션 ‘스카이마루 딥시큐리티(SkyMARU DEEP:SECURITY)’를 선보일 예정이다. 항공, 항만, 여객터미널, 국경 및 민간 기업 등 주요 보안시설에서 높은 정확도로 위해물품을 탐지하는 솔루션이다. 위해물품 20종(총기류, 탄약류, 폭발물, 도검류 등)과 정보보안 위해물품 6종(USB, 외장저장장치 등)의 실시간 탐지가 가능해 효율적인 보안 워크플로우 구축을 돕는다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드는 자사 뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 AI 솔루션 ‘딥뉴로(DEEP:NEURO)’를 활용한 뇌동맥류 검출 보조 연구가 ECR 2026(European Congress of Radiology 2026)에서 구연 발표 초록으로 채택됐다고 26일 밝혔다. ECR은 유럽영상의학회(European Society of Radiology)가 주관하는 국제적인 영상의학 학술대회로 오는 3월 4일부터 8일까지 오스트리아 빈에서 열린다. RSNA와 함께 세계 양대 영상의학 학술대회로 손꼽히는 행사로, 전세계 영상의학 전문의와 방사선사, 산업 관계자 등이 참여해 최신 연구 성과와 혁신 기술을 공유한다. 본 연구는 자기공명혈관조영술(MRA)에서 두개내 동맥류 검출 시 ‘딥뉴로’ 보조판독이 의사의 진단 성능과 판독 효율에 미치는 영향을 평가했다. 연구에는 총 6명의 판독자가 참여했으며 △뇌혈관 전문의 2명 △뇌혈관 전공의 2명 △타 분야 전문의 2명으로 구성됐다.