판독 정확도보다 생산성…딥노이드, M4CXR로 의료 AI 승부수

생성형 AI 기반 예비 판독문 공개…병변 탐지 넘어 의료진 업무 효율 개선에 초점

딥노이드가 생성형 인공지능(AI) 기반 흉부 X선 판독 솔루션 ‘M4CXR’을 공개하며 의료진의 판독 생산성을 새로운 경쟁력으로 전면에 내세웠다. 병변을 탐지하는 데 그치지 않고 예비 판독문을 자동 생성해 의료진의 판독 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다.

딥노이드는 13일 서울 웨스틴조선호텔에서 기자간담회를 열고 ‘M4CXR’을 소개했다. 지난 6월 식품의약품안전처 의료기기 3등급 품목허가를 받은 이 제품은 흉부 X선 영상을 분석해 41종 이상의 이상 소견에 대한 예비 판독문을 자동 생성한다.

ChatGPT 이후 의료 AI도 ‘예비 판독문’ 생성으로

기존 의료 AI는 주로 합성곱신경망(CNN)을 기반으로 폐결절이나 기흉 등 특정 병변을 탐지하고 위치를 표시하는 데 활용됐다. 진단을 보조하는 역할은 했지만, 판독문을 직접 작성하지는 않았다. M4CXR에 적용된 생성형 AI는 대규모언어모델(LLM)의 자연어 생성 능력을 활용해 영상 분석 결과를 바탕으로 예비 판독문을 작성할 수 있다.

최우식 딥노이드 대표는 챗GPT를 접한 이후 생성형 AI가 의료 AI의 방향을 바꿀 수 있다고 판단했으며, 병변을 찾아주는 AI를 넘어 의료진이 실제 활용할 수 있는 AI 서비스를 만드는 것이 목표라고 밝혔다.

M4CXR은 영상 분석 결과와 함께 예비 판독문을 생성하고 국제 의료 용어 표준인 ‘SNOMED CT’ 기반의 구조화된 결과도 제공한다. 회사는 판독 결과를 표준 코드 형태로 저장해 데이터베이스화할 수 있으며, 환자 검색과 코호트 구축, 임상 연구 등 의료 데이터 활용도를 높일 수 있다고 설명했다.

딥노이드 자문을 맡고 있는 김성현 휴먼영상의학센터 대표원장은 코드 기반으로 관리되기 때문에 의료진용 용어를 환자가 이해하기 쉬운 표현이나 다른 언어로 변환하는 것도 가능하다고 설명했다.

‘정확도’에서 ‘생산성’으로…의료 AI 경쟁력의 변화

국내 의료 AI 기업들은 그동안 병변을 얼마나 정확하게 찾아내는지를 경쟁력으로 내세워 왔다. 민감도와 특이도, 임상 성능, 학술 논문, 국내외 인허가 등이 주요 경쟁 요소였다. 딥노이드는 이번 발표에서 병변 검출 정확도보다 의료진의 판독 생산성을 전면에 내세웠다.

김성현 대표원장은 아무리 정확하고 성능이 좋은 AI라도 의료진의 업무를 실질적으로 덜어주지 못하면 의료 현장에서 활용되기 어렵다며, 생성형 AI의 핵심 가치는 판독 생산성을 높이는 데 있다고 말했다.

그는 생성형 AI가 정상 소견을 먼저 선별하는 ‘노멀 필터링(Normal filtering)’과 예비 판독문 생성을 통해 전문의가 이상 소견 판독에 집중할 수 있도록 돕는다고 설명했다. 또한 흉부 X선 검사의 목적은 모든 질환을 확진하는 것이 아니라 이상 가능성을 선별하는 데 있다며, 정상 영상을 먼저 걸러주고 전문의가 이상 소견에 집중하도록 하는 것이 생성형 AI의 가장 큰 의미라고 덧붙였다.

회사는 임상적 유효성 평가에서 M4CXR의 판독 성능이 전문의 수준에 근접했다고 설명했다. 회사가 공개한 자료에 따르면 M4CXR의 부적격 진단 비율 기준 적합도는 96.6%로, 10년 이상 경력의 흉부 세부 전공 전문의(97.6%)와 유사한 수준이었다.

다만 김 대표원장은 현재 기술 수준에 대해 체감상 영상의학과 레지던트 2~3년 차 정도이며, 할루시네이션 가능성이 남아 있는 만큼 전문의의 최종 검증은 여전히 필요하다고 평가했다.

딥노이드는 향후 생성형 AI 기술을 CT 등 다른 영상 진단 분야로 확대 적용할 계획이다.

M4CXR은 지난달 식품의약품안전처 품목허가를 받은 이후 현재 의료기관을 대상으로 영업을 진행하고 있다. 실제 계약은 아직 체결되지 않았으며, 생성형 AI를 활용한 판독 생산성 향상 효과를 의료 현장에서 입증하는 것이 향후 사업 확대의 관건이 될 것으로 보인다.