가성비 의료AI 상용화 나선 딥노이드… 고가 GPU 중심 시장 흔드나

퓨리오사 AI 결합해 GPU 비용·전력 부담 완화
의료진 예비 판독 소견서 자동 생성·진단 지원

의료 인공지능(AI) 기업 딥노이드가 식품의약품안전처 허가를 받은 생성형 의료 AI 솔루션 'M4CXR'을 앞세워 본격적인 시장 공략에 나선다. 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU)를 적용해 의료기관의 AI 인프라 구축·운영 비용을 낮추고 제품 보급을 확대한다는 구상으로, 기존 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 기반한 의료AI를 상대로 치열한 경쟁을 예고했다.

최우식 딥노이드 대표가 13일 서울 웨스틴조선호텔에서 열린 미디어 데이에서 기존 의료AI와 'M4CXR' 간의 차이점을 설명하고 있다. / 김동명 기자

딥노이드는 13일 웨스틴조선 서울에서 미디어데이를 개최하고 M4CXR을 포함한 핵심 AI 솔루션을 시연하고 생성형 의료AI의 임상 활용 및 상용화 전략을 공개했다. 이날 미디에데이에서는 최우식 딥노이드 대표가 'M4CXR로 생성형 의료AI 상용화를 열다'를 주제로 기조연설을 진행하며, 김성현 휴먼영상의학센터 대표원장이 의료현장에서의 활용 경험을 소개했다. 딥노이드 협력사인 퓨리오사AI도 의료AI 하드웨어와 소프트웨어, 임상현장을 연결하는 국산 AI 생태계 구축 방안을 공유했다.

M4CXR은 흉부 엑스레이(X-ray) 영상을 분석해 의료진이 참고할 수 있는 예비 판독소견서를 자동으로 생성하는 소프트웨어 의료기기다. 기존 의료영상 AI가 특정 병변의 의심 위치나 이상 확률을 표시하는 데 집중했다면, M4CXR은 영상 정보를 토대로 판독문 초안을 문장 형태로 제시하는 것이 특징이다.

M4CXR은 혁신의료기기로 지정됐으며 최근 식약처 품목허가 'D 제허 26-18호'를 확보했다. 제품 허가를 통해 임상 연구와 실증을 넘어 국내 의료기관을 대상으로 영업할 수 있는 제도적 기반을 마련한 것이다. M4CXR은 1000만건 이상의 흉부 X-ray 영상과 판독문을 학습해 41개 이상의 이상 소견을 판독하고, 판독 결과를 평균 2.3초 만에 예비소견서 형태로 자동 생성한다.

딥노이드 의료AI는 단순 검사 판독이 아닌 판독 소견서를 자연어 문장으로 만들어 판독문을 의료진에게 제공한다. / 딥노이드

최 대표는 "딥노이드 M4CXR은 영상의학 전문의 부족, 수도권·대학병원에 편중된 판독 인프라, 다량의 흉부 영상 검사에 따른 판독 부담 등 의료 현장의 구조적 과제에 대한 해법이 될 수 있다"라며 "생성형 의료 AI가 병원 현장에서 실질적인 편익을 만들어내는 상용화의 상징적 출발이 될 것이다"고 말했다.

딥노이드는 M4CXR의 상용화 과정에서 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 활용한다. 양사는 올해 1월 업무협약을 체결하고 M4CXR과 RNGD를 연계한 국내외 사업화, 기술 최적화, 파일럿 프로젝트, 공동 사업개발과 국가과제 참여를 추진하기로 했다. 딥노이드는 의료기관 도입과 기술 지원을, 퓨리오사AI는 NPU 공급과 추론 최적화 인프라 구축을 담당하는 구조다.

양사의 협력은 업무협약을 넘어 실제 실증 단계까지 진행됐다. 정보통신산업진흥원(NIPA)의 'AI반도체 응용실증지원 사업' 1차년도 사업을 통해 M4CXR을 RNGD에서 구동하고 상급종합병원을 포함한 임상환경에서 안정적인 운영 가능성을 검증했다. 딥노이드는 이를 바탕으로 2차년도에는 적용 범위를 흉부 컴퓨터단층촬영(CT)으로 확대한 'M4CT' 개발과 검증을 추진하고 있다.

국산 NPU 도입은 생성형 의료AI의 비용 구조를 개선하기 위한 전략으로 풀이된다. 생성형 AI는 기존 병변 탐지형 AI보다 많은 연산을 요구해 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 서버 인프라가 필요하다. 의료기관 입장에서는 AI 소프트웨어 사용료뿐 아니라 서버 구매비, 전력비, 유지보수비가 도입 장벽이 될 수 있다.

딥노이드와 퓨리오사AI는 RNGD 적용을 통해 고가 GPU 중심의 의료AI 인프라를 NPU 기반으로 전환하고, 비용 효율성과 운영 안정성을 높인다는 계획이다. 특히 환자 영상정보를 외부 클라우드로 전송하기 어려운 의료기관에서는 병원 내부에 서버를 설치하는 온프레미스 방식의 수요가 예상된다. 딥노이드가 M4CXR과 NPU 서버를 결합한 패키지형 제품을 구축할 경우 소프트웨어 단독 판매보다 의료기관 도입 편의성을 높일 수 있다.

김진수 퓨리오사AI 사업개발 이사는 "온프레미스부터 프라이빗·퍼블릭 클라우드까지 아우르는 RNGD 기반 추론 인프라를 통해 의료기관의 데이터를 안정적으로 운영할 수 있도록 지원하고 있다"며 "양사가 유기적인 협력을 통해 'K-메디컬 생태계'를 구축, 국산 기술 기반의 의료 AI 인프라를 확산해 나가겠다"고 했다.

딥노이드는 M4CXR이10개 수준의 소견을 알려주는 기존 의료AI와 달리 41개 이상의 소견을 찾아내 판독소견서 초안을 생성할 수 있다고 주장했다. / 김동명 기자

아울러 의료 특화 파운데이션 모델 '메드제로(MedZero)'도 소개됐다. 메드제로는 엑스레이, CT, MRI 등 다양한 의료 영상을 아우르는 멀티모달 기반 파운데이션 모델이다.딥노이드는 한국 의료 데이터를 활용해 국내 의료 현장에 최적화된 한국어·의학 지식 역량과 설명 가능성을 갖춘 국내 최초의 멀티모달 의료 AI 파운데이션 모델 개발을 목표로 한다.

최 대표는 "올해 하반기 다양한 의료 영상을 아우르는 멀티모달 기반 파운데이션 모델 메드제로가 본격 도입되면 병원 매출이 발생할 것으로 보인다"며 "그간 연구에만 집중했다면 이제 숫자를 통한 실적으로 증명해 나아가겠다"고 했다.

이어 "딥노이드는 스스로를 의료기기 회사로만 규정하지 않는다"며 "M4CXR을 시작으로 흉부CT와 MRI까지 모달리티를 강화해 솔루션과 인프라, 의료 AI 에이전트를 아우르는 종합 서비스 기업으로 거듭나는 것이 딥노이드의 최종 목표다"고 말했다.

김동명 기자

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