딥노이드, 'KCA 2026'서 초록 4편 채택…"암 병리 AI 연구 역량 입증"

[프라임경제] 국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드(315640)는 자사의 암 병리 AI 연구 초록 4편이 KCA 2026(Korean Cancer Association 2026)에서 포스터 발표로 채택됐다고 18일 밝혔다.

KCA는 대한암학회(Korean Cancer Association)가 주관하는 국내 최대 규모의 암 연구 학술대회로 오는 25일부터 양일간 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 열린다. 이번 대회는 국제학술대회 형태로 진행되며, 전세계 연구자가 참여해 최신 연구 성과와 혁신 기술을 공유한다.

채택 초록의 각 내용은 서로 다른 암종을 다루지만, 공통적으로 디지털 병리·세포검사 영상을 분석하는 AI 모델을 통해 △주석 부담을 낮추는 학습 방식 △판독 근거를 제시하는 해석 가능성 △형태 정보 기반 분석을 넘어 분자·유전 수준 예측까지 확장하려는 시도를 담고 있다. 

특히 단순한 성능 향상을 넘어 실제 임상 및 연구 현장의 난제를 겨냥한 연구로 학문적 의의를 인정받았다.

각 초록은 △암 병리 AI의 기반 모델 구조를 개선한 하이브리드 백본 'MVHybrid'를 통해 대장암 분자·형태 예측 성능을 높인 연구 △갑상선 미세침흡인(FNA) 세포검사 영상에서 약지도학습으로 BRAF 유전자 변이를 예측한 연구 △세포 단위 주석 없이 슬라이드 단위 라벨만으로 요세포검사의 악성 여부를 진단 보조하는 약지도학습 연구 △환자 정보 노출 없이 합성 병리 이미지를 만들 수 있는지를 검증한 유방암 조직병리 생성모델 비교평가 연구 등을 다뤘다.

최우식 딥노이드 대표는 "이번 초록 발표는 딥노이드가 단일 제품을 넘어 다양한 암종과 병리 AI 핵심 과제 전반에서 연구를 확장하고 있음을 보여준다"며 "국내 암 연구를 대표하는 학술 무대에서 의료진·연구자들과 직접 교류하며 임상 현장의 실제 문제를 함께 풀어갈 협력 기회를 넓혀가겠다"고 전했다.

한편 딥노이드는 지난 4월 갑상선 세포 디지털 이미지를 활용해 BRAF 유전자 변이 가능성을 예측하는 병리 분야 연구 성과를 공개한데 이어, 5월에는 대장암 진단과 관련해 병리 전문의의 판독 프로세스를 모사한 AI 연구 모델 논문을 국제 학술지 'Journal of Korean Medical Science(JKMS)'에 게재한 바 있다.