딥노이드 흉부 엑스레이(CXR) 판독 소견서 초안 생성 모델 'M4CXR'의 리포트 작성 예시(사진=딥노이드)

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딥노이드는 정연주 부산대병원 교수 연구팀이 진행한 흉부 엑스레이(CXR) 판독 소견서 초안 생성 모델 'M4CXR'의 성능 평가에 대한 연구 초록 3편이 ESTI 2025에 채택됐다고 10일 밝혔다. ESTI는 유럽흉부영상의학회가 주관하는 국제 영상의학 학술대회다. 올해 학술대회는 오는 12일(이하 현지시간)부터 14일까지 사흘간 노르웨이 베르겐에서 열린다.

이번 연구는 딥노이드의 M4CXR 모델을 활용해 판독 소견서 초안 생성 성능 평가를 통한 진단 보조 도구로서 임상 활용 가능성 확인, 다중 뷰 접근방식 학습을 통한 인공지능(AI) 진단 성능 비교, 기존 진단 보조 AI 모델과의 성능 비교 등을 다뤘다. 채택된 초록은 학회 기간 중 구연 발표와 포스터 발표로 공개한다.

M4CXR은 딥노이드가 올해 개발한 생성형 AI 기반 흉부 엑스레이 진단·판독 모델이다. 현재 식품의약품안전처의 임상시험 관련 절차를 진행하고 있다.

구연 발표를 맡은 정연주 부산대병원 교수는 “M4CXR모델이 결절, 간유리음영, 폐경화, 폐기종, 무기폐, 흉수 등 주요 영상 소견에 대해 수용 가능한 수준의 진단 정확도를 보였다”면서 “이는 특정 임상 환경에서 생성형 AI 기반 모델이 보조 진단 도구로 활용될 가능성을 시사한다”고 말했다.

조홍근 딥노이드 AI연구소 선임연구원은 “기존 흉부 영상 진단 보조 AI 모델이 5~10개 정도 주요 소견만 분석하는 반면, M4CXR은 40종 이상의 소견에 대해 판독 소견서를 자동 생성할 수 있다”면서 “이는 보다 정확한 진단을 가능하게 하고, 임상 현장의 진료 프로세스를 효율적으로 개선하는 데 기여할 것”이라고 말했다.

송윤섭 기자 sys@etnews.com

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