딥노이드, ‘뇌 연령 추정 AI 연구 논문’ 국제 학술지 등재

김경아 2026. 3. 17. 09:04
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국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드는 이 회사 연구팀이 참여한 'SA-AVAE(Sex-Aware Adversarial Variational Autoencoder, 성별 인식 적대적 변분 오토인코더)' 관련 연구 논문이 국제 학술지 'Internet of Things'에 게재됐다고 17일 밝혔다.

딥노이드 최우식 대표는 "초고령화 사회에서 치매·파킨슨병 등 신경퇴행성 뇌질환의 조기 발견과 예방은 개인과 사회 모두에게 매우 중요한 과제"라며 "자사가 보유한 뇌 영상 분석 기술을 바탕으로 뇌 연령 추정 등 사회적 수요가 많은 연구를 이어가며 의료 AI 시장에서 기술적 경쟁력을 강화해 나갈 것"이라고 전했다.

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'신경퇴행성 뇌질환' 조기 발견에 기여 기대...의료 AI 기술 경쟁력 강화
구조적 MRI와 기능적 MRI 데이터를 융합, 뇌 연령 추정 정확도 높여
좌측부터 국제 학술지 ‘Internet of Things’와 등재 논문. 딥노이드 제공.

[파이낸셜뉴스] 국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드는 이 회사 연구팀이 참여한 'SA-AVAE(Sex-Aware Adversarial Variational Autoencoder, 성별 인식 적대적 변분 오토인코더)' 관련 연구 논문이 국제 학술지 ‘Internet of Things’에 게재됐다고 17일 밝혔다.

‘Internet of Things’는 엘스비어(Elsevier)가 발행하는 국제 학술지로 IF(Impact Factor) 지수 7.6에 해당한다.

이번 논문 게재는 'SA-AVAE’ 프레임워크가 학술적 우수성과 기술적 혁신성을 갖춘 연구로서 국제적으로 인정받았음을 의미한다.

특히 이번 성과는 생물학적 뇌 연령(Biological Brain Age)과 실제 나이(Chronological Age)의 차이를 추정하고, 신경퇴행성 뇌질환을 조기 예측하는 데 기여할 수 있어 의미가 깊다.

이번 연구의 혁신은 분석의 어려움으로 기존 연구에서 잘 활용되지 않았던 기능적 MRI(fMRI)를 구조적 MRI(sMRI)와 함께 융합한 데 있다. ‘SA-AVAE’ 프레임워크는 두 영상 모달리티에 담긴 정보를 정밀하게 분리·통합함으로써 뇌 연령 추정의 정확도를 높였으며, 대규모 OpenBHB 데이터셋을 활용한 검증에서 기존 연구 대비 최첨단(SOTA) 수준의 성능을 달성했다.

해당 프레임워크가 임상 현장에 적용될 경우, 신경퇴행성 뇌질환을 보다 이른 시점에 예측하고 선제적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 뇌 연령을 기반으로 신경퇴행성 뇌질환의 위험도를 평가할 수 있음에 따라, 의료 AI 시장의 성장에도 긍정적인 영향을 줄 것으로 보인다.

딥노이드 최우식 대표는 “초고령화 사회에서 치매·파킨슨병 등 신경퇴행성 뇌질환의 조기 발견과 예방은 개인과 사회 모두에게 매우 중요한 과제”라며 “자사가 보유한 뇌 영상 분석 기술을 바탕으로 뇌 연령 추정 등 사회적 수요가 많은 연구를 이어가며 의료 AI 시장에서 기술적 경쟁력을 강화해 나갈 것”이라고 전했다.

한편, 딥노이드는 뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 AI 솔루션 ‘딥뉴로(DEEP:NEURO)’의 개발사다. ‘딥뉴로’는 2023년 혁신의료기술로 선정된 데 이어 이듬해 건강보험 비급여 코드를 획득했다. 현재 국내 다수의 의료기관에 설치돼 실제 임상 현장에서 활용되고 있다.

kakim@fnnews.com 김경아 기자

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