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국내 1세대 의료 AI 기업 딥노이드(대표이사 최우식)는 자사 연구팀이 참여한 뇌혈관 분할 AI 국제 벤치마크 연구 논문이 의료 AI 전문 국제학술지 'NEJM AI'에 게재됐다고 19일 밝혔다.

'NEJM AI'는 세계적인 권위의 의학 학술지 NEJM(New England Journal of Medicine)을 발행하는 NEJM 그룹의 의료 AI 전문 저널이다. 의학계 최상위 그룹의 저널에 연구가 실렸다는 점에서 임상 신뢰성 측면의 상징성이 크다.

이번 연구는 국제 벤치마크 챌린지 'TopCoW'의 종합 결과를 담고 있다. 이는 뇌의 주요 동맥이 고리 형태로 연결된 '윌리스 고리(대뇌동맥륜)'를 CTA(컴퓨터단층혈관조영술) 영상과 MRA(자기공명혈관조영술) 영상에서 자동으로 분할·분류하는 알고리즘의 성능을 겨루는 대회다. 그동안 윌리스 고리는 뇌졸중·뇌동맥류 등 중증 신경혈관 질환의 위험도와 예후에 영향을 미치지만, 개인차가 커 그동안 전문가의 수작업 판독에 의존해 왔다.

이번 챌린지에는 전 세계 6개 대륙에서 250명 이상이 참가 등록했으며, 최종 25개 팀이 알고리즘을 제출했다. 딥노이드는 세부 과제별로 △검출 부문 2위 △분할 부문 3위 △분류 부문 4위 등 상위 성적을 기록하며 공동저자로 참여했다. 논문 저자 소속 기관 중 국내 기업은 딥노이드가 유일하다.

이번 챌린지는 해당 분야 최초의 공개 벤치마크라는 점에서 의미가 크다. 그동안 윌리스 고리 해부학적 분할은 데이터가 비공개이거나 MR 단일 모달리티에만 국한돼 알고리즘 간 객관적 비교가 어려웠다. 반면 이번 챌린지는 동일 환자의 MR·CT 혈관조영 영상을 한 쌍으로 묶고, 13개 뇌혈관 구획을 3차원 영상의 최소 단위인 '복셀(voxel)' 단위까지 정밀하게 표시한 데이터를 처음으로 공개했다. 복셀은 화소(pixel)를 3차원으로 확장한 개념으로, 혈관을 선으로 단순화하지 않고 입체 격자 단위로 구분해 정답 데이터의 정밀도를 높였다. 이로써 이 분야의 표준 평가 기준을 마련했다.

또한, 이번 연구는 단순 정확도 경쟁에 그치지 않고 분할 결과를 실제 임상 과제로 연결해 검증했다. 뇌동맥류 12개 증례 중 10~12건의 위치를 정확히 판별했고, 태아형 후대뇌동맥 분류에서도 정밀도·재현율 80% 안팎을 기록했다. 뇌졸중·뇌동맥류 진단 보조와 수술 전 계획 수립을 자동화·표준화할 수 있는 근거를 제시한 것이다.

이번 성과는 학술적 인정에 그치지 않는다. 챌린지에서 검증된 뇌혈관 분할 기술은 딥노이드의 뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 AI 솔루션 '딥뉴로(DEEP:NEURO)'에 실제 적용되고 있다. 딥노이드는 뇌동맥류 검출 등으로 축적한 뇌 영상 AI 역량을 토대로, 이번 연구에서 확인된 통합 모델·위상학적 최적화 기법을 제품 고도화와 뇌 파운데이션 모델과 이를 활용한 의료 AI 에이전트로 확장해 나갈 계획이다.

최우식 딥노이드 대표는 "이번 국제 연구에서 검증된 뇌혈관 분할 기술은 이미 딥노이드의 뇌 영상 AI 제품 '딥뉴로'에 적용돼 실제 임상 현장에서 활용되고 있다"며 "이러한 성과를 발판으로 뇌 파운데이션 모델 등 후속 연구로 확장하며 뇌 영상 AI 분야의 경쟁력을 이어가겠다"고 밝혔다.

한편 딥노이드는 이번 챌린지에서 검증된 기술과 같은 원천기술이 적용된 디지털 의료기기 '딥뉴로(DEEP:NEURO)'의 제품 고도화를 추진하고 있다. 딥뉴로는 2023년 혁신의료기술로 선정된 데 이어, 이듬해 건강보험 비급여 코드를 획득한 바 있다.

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