딥노이드가 생성형 의료 인공지능(AI) 사업을 본격화한다. 흉부 엑스레이(X-ray) 판독 솔루션을 시작으로 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI) 등으로 적용 범위를 넓혀 의료 데이터를 축적하고, 이를 기반으로 병원 업무 전반을 연결하는 의료 AI 플랫폼으로 사업을 확장하겠다는 전략이다.
딥노이드(315640) 는 13일 서울 웨스틴조선호텔에서 미디어데이를 열고 생성형 의료 AI 사업 전략을 공개했다.
최우식 딥노이드 대표는 “연내 생성형 AI 기반 흉부 엑스레이 판독 솔루션인 ‘M4CXR’의 건강보험 수가 진입 절차를 추진할 계획”이라며 “임상 현장에서 실효성이 입증되면 늦어도 3년 안에는 비급여 또는 건강보험 수가 적용이 가능할 것으로 기대한다”고 설명했다. 그는 “수가 적용 전에는 병원과 구독 계약을 통해 공급하고, 이후에는 건당 과금 체계로 전환하는 방안을 검토하고 있다”고 부연했다.
M4CXR은 생성형 AI를 활용해 흉부 엑스레이 판독문을 자동으로 작성하는 솔루션이다. 기존 AI가 병변 위치를 표시하는 수준이었다면 M4CXR은 판독 초안을 작성하고 정상 소견을 우선 분류해 의료진의 반복 업무를 줄이는 데 초점을 맞췄다.
현장에서 생산성 향상 효과도 확인됐다. 약 5개월간 M4CXR을 임상에 적용한 김성현 영상의학과 전문의는 “AI가 판독문 초안을 작성해 의사는 수정과 검토에 집중할 수 있게 돼 체감상 판독 생산성이 두 배 정도 높아졌다”면서 “복잡한 중환자실 흉부 엑스레이도 판독문이 자동으로 작성되면서 업무 부담이 크게 줄었다”고 설명했다.
딥노이드는 권역 사업 등을 기반으로 대형병원 도입을 확대해 이르면 올해 4분기부터 관련 매출이 발생할 것으로 보고 있다.
회사의 최종 목표는 의료 AI 플랫폼 구축이다. M4CXR을 시작으로 CT와 MRI 등으로 제품군을 확대해 의료 데이터를 축적하고, 생성형 AI가 작성한 판독문은 국제 의료 표준 용어체계인 스노메드 CT(SNOMED CT)로 표준화해 의료 특화 AI 기반 모델인 메드제로(MedZero) 학습에 활용한다.
이후 의료영상저장전송시스템(PACS), 전자의무기록(EMR), 처방전달시스템(OCS) 등 병원 시스템을 의료 AI 에이전트로 연결해 판독부터 의무기록 작성, 병원 행정까지 지원하는 플랫폼으로 발전시키겠다는 구상이다.
최 대표는 “병원에는 PACS와 EMR, OCS 등 다양한 시스템이 있지만 서로 단절돼 있어 업무 비효율이 크다”며 “에이전트 AI를 활용하면 병원 시스템을 하나로 연결해 업무 흐름을 개선할 수 있다”고 분석했다. 이어 “궁극적으로는 데이터 생태계와 인프라를 확보해 의료 AI 플랫폼 사업으로 확장하는 것이 목표”라고 제시했다.