최우식 딥노이드 대표 “생성형AI, 병원 현장서 편익 만들어 낼 것”

▲최우식 딥노이드 대표가 13일 서울 중구 웨스틴조선 서울에서 열린 ‘2026 딥노이드 미디어 데이’에서 발표하고 있다. (이상민 기자 imfactor@)

“M4CXR의 품목허가는 생성형AI가 병원 현장에서 실질적인 편익을 만들어내는 상용화의 상징적인 출발점이 될 것입니다.”

최우식 딥노이드 대표는 13일 서울 중구 웨스틴조선 서울에서 열린 ‘2026 딥노이드 미디어 데이’에서 이같이 말했다. 딥노이드는 지난달 국내에서 두 번째로 생성형AI 기반 흉부 X-ray 예비 판독문 생성 솔루션 ‘M4CXR’를 품목허가를 받았다. 이 제품은 1000만 건 이상의 흉부 X-ray 영상과 판독문을 학습해 41개 이상의 이상 소견을 판독하고, 판독 결과를 평균 2.3초 만에 예비소견서 형태로 자동 생성한다.

최 대표는 “M4CXR은 영상의학 전문의 부족과 수도권·대형병원에 집중된 판독 인프라, 급증하는 흉부 영상 판독 업무 부담을 해결하는 데 도움이 될 것”이라며 “의료AI가 의료진의 판독을 효과적으로 보조하는 단계로 발전하면서 병원 현장에 실질적인 편익을 제공할 수 있게 됐다”고 말했다.

딥노이드의 다음 과제는 상용화다. 회사는 기존 ‘딥뉴로’와 ‘딥체스트’를 상용화하며 축적한 경험을 바탕으로 국내 1위 의료영상저장전송시스템(PACS) 기업과의 협력, 전국 병원 네트워크를 활용해 의료 현장 도입을 확대한다는 전략이다. 여기에 안정적으로 운영되는 인프라까지 갖춰야 진정한 상용화가 가능하다는 판단이다.

최 대표는 “생성형AI 서비스를 안정적으로 운영하려면 AI 모델뿐 아니라 인프라도 중요하다"며 “지난해부터 퓨리오사AI의 AI 반도체 ‘RNGD(레니게이드)’를 M4CXR에 적용해 개발했고 의료 환경에 최적화된 클라우드와 서비스 인프라도 대부분 구축을 마쳤다”고 설명했다.

딥노이드는 이날 의료 특화 파운데이션 모델 ‘메드제로(MedZero)’도 공개했다. 메드제로는 X-ray, 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI) 등 다양한 의료 영상을 학습하는 멀티모달 기반 모델로, 진단 보조와 예비 판독문 생성을 넘어 병원 업무를 지원하는 의료AI 에이전트 서비스로 확장하는 기반이 된다.

최 대표는 “수익을 창출하는 의료AI 기업으로 성장하기 위해서는 인프라 구축이 중요하다. PACS와 연동하고 GPU·NPU 환경에서도 안정적으로 사용할 수 있는 서비스를 구축 중이고 의료에 특화된 클라우드 인프라도 대부분 개발을 완료했거나 마무리 단계에 있다”며 “메드제로를 기반으로 병원 워크플로우를 개선하는 의료AI 서비스 기업으로 사업을 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

▲딥노이드 관계자들이 질의응답에 답하고 있다. (이상민 기자 imfactor@)

이날 메디컬 세션에서는 영상의학과 전문의인 김성현 휴먼영상의학센터 대표원장이 M4CXR의 임상적 효용을 소개했다.

김 원장은 “영상검사 과정에서 가장 큰 병목은 판독이다. 흉부 X-ray는 100건 중 약 95건이 정상인데 반복적인 정상 판독에 많은 시간과 집중력이 소모돼 이상소견 발견에 쓰여할 에너지가 분산된다”며 “인력은 한정적이고 판독 수요는 증가하고 있다”고 설명했다.

이어 “M4CXR은 정상 소견을 우선 분류하고 예비 판독문까지 자동으로 생성해 의료진의 반복 업무를 줄여준다”며 “전문의는 이상 소견 판독에 집중할 수 있어 생산성과 판독 일관성을 높일 수 있다. 특히 건강검진센터나 대형병원처럼 흉부 X-ray 물량이 많은 의료기관에서 활용도가 높을 것”이라고 평가했다.

다만 생성형AI 확산을 위해서는 책임 소재를 명확히 해야 한다고 지적했다. 김 원장은 “앞으로 의료AI 활용이 확대될수록 의료사고 발생 시 기업과 의료진 가운데 누가 책임을 질 것인지에 대한 기준이 필요하다”며 “책임 소재를 명확히 하는 것이 해결해야 할 중요한 과제”라고 말했다.