아이도트, 국제 의료영상 AI 학술대회 ‘MIDL 2026’ 참가 예정

[한국경제TV 양재준 부국장]
의료 인공지능 전문기업 아이도트(AIDOT Inc.)가 2026년 대만에서 열리는 의료영상 인공지능 학술대회 Medical Imaging with Deep Learning 2026(MIDL 2026)에 참가해 국내 주요 대학병원 연구진과 공동으로 수행한 의료 인공지능 연구 논문 2편을 발표할 예정이다.

이번 발표는 인프라가 제한된 임상 환경에서의 온디바이스 인공지능 구동과, 해부학적 지식 이해를 기반으로 한 미세 병변 탐지 성능 향상에 초점을 맞추고 있다.

첫 번째 논문은 자궁경부암 스크리닝 시스템 Cerviray AI의 온디바이스 최적화 연구로, 고려대안암병원 송재윤·김성민 교수 및 분당서울대병원 서동훈 교수 연구팀과 공동으로 수행됐다.

연구진은 기존 딥러닝 모델의 고성능 GPU 의존성을 낮추기 위해 지식 증류 기술을 활용해 ViT-Base 모델을 ViT-Tiny로 축소하고, 사후 학습 양자화 기법을 적용했다.

이를 통해 최적화된 모델은 삼성 갤럭시 탭 S7 CPU 환경에서 이미지당 3.4초의 단말기 독립적 추론 속도를 달성했다.

이는 네트워크나 고비용 서버가 부족한 중저소득 국가 및 1차 진료기관에서도 자궁경부암 스크리닝에 AI를 활용할 수 있는 가능성을 제시한다.

또한 병원 내 기기에서 AI를 구동함으로써 데이터 외부 전송에 따른 보안 우려를 줄일 수 있다는 점에서도 의미가 있다.

두 번째 논문은 비조영 CT 영상 내 요로결석 분할 성능 개선을 위한 연구로, 한양대병원 윤영은·오재훈 교수 및 분당서울대병원 이동건 교수 연구팀과 협력해 개발한 다단계 미세조정 기법을 다룬다.

요로결석은 병변의 크기가 작고 복셀의 희소성이 높아 단순한 시각적 특징 학습만으로는 탐지 성능에 한계가 있었다.

연구진은 VISTA3D 모델을 기반으로 요로결석과 관련된 장기에 대한 장기 인지 학습을 먼저 수행한 뒤, 해당 지식을 결석 분할로 전이하는 전략을 적용했다.

이를 통해 AI가 주변 해부학적 맥락을 이해하는 과정이 미세 병변 탐지 성능 향상에 기여할 수 있음을 제시할 예정이다.

아이도트는 향후 해당 연구 성과를 자사의 요로결석 탐지 솔루션 URO dot AI에 적용해 요로결석 탐지 성능을 고도화할 계획이다.

최한솔 아이도트 최고기술책임자는 “이번 연구는 의료 현장의 실질적인 문제를 해결하기 위해 주요 임상 기관들과 긴밀히 협력한 결과”라며 “앞으로도 모바일 임상 기기 최적화와 인공지능의 해부학적 이해도를 높이는 연구를 지속해 신뢰할 수 있는 진단 보조 솔루션을 고도화하겠다”고 밝혔다.

양재준 부국장 jjyang@wowtv.co.kr