딥노이드, 'RadZero’'연구 논문 ‘NeurIPS 2025’서 채택…"최첨단급 성능 검증"

비전-언어 모델이 흉부 엑스레이와 판독문의 관계를 학습해 유사도를 확률값으로 표현한 모습. ⓒ 딥노이드

[프라임경제] 국내 1세대 의료 인공지능(AI) 전문기업 딥노이드(315640)는 딥노이드 연구팀의 흉부 엑스레이(X-ray) 영상 분석 기술 'RadZero' 연구 논문이 국제 AI 학술대회 'NeurIPS(Neural Information Processing Systems) 2025'에서 채택됐다고 23일 밝혔다. 

'NeurIPS'는 AI 분야 세계 최고 권위의 학술대회로, 매년 전 세계에서 2만여 편의 논문이 투고돼 약 25% 내외의 논문만이 엄격한 심사를 거쳐 채택된다. 이는 딥노이드가 개발한 'RadZero' 기술이 학술적 우수성과 혁신성을 갖춘 연구로서 국제적으로 인정받았음을 보여준다. 

또한 이번 성과는 딥노이드 연구팀의 단독 연구 성과로 기업의 독자적인 기술력과 연구 경쟁력을 입증했다는 점에서 의미가 깊다.

딥노이드 연구팀은 오는 12월 미국 샌디에이고에서 연구 성과를 공개할 예정이다. 'RadZero'는 멀티모달 생성형 AI 기반 의료기기 'M4CXR'에 적용된 핵심 기술이다. 이는 비전-언어(Vision-Language) 기반 제로샷 멀티태스크 기능을 갖춘 프레임워크로, 판독소견서를 최소 의미 단위로 분해하고, 이를 엑스레이 이미지와 정밀하게 매칭하는 것이 특징이다.

이를 통해 △고해상도 영상 처리 △학습 데이터에 없는 병변을 텍스트만으로 인식하는 제로샷(Zero-shot) 분류 △병변 영역을 픽셀 단위로 표시하는 세그멘테이션(Segmentation) △텍스트 설명과 이미지 위치를 연결하는 시각적 그라운딩(Grounding) 등을 지원한다.

'RadZero'의 가장 큰 혁신은 AI 판독의 근거 제시 능력(Explainability)을 크게 향상시켰다는 점이다. 자체 개발한 ‘유사도 기반 교차 주의 비전-언어 모델(VL-CABS)’을 활용해 텍스트와 이미지의 연결 사유를 보다 명확히 설명할 수 있다. 

이를 통해 의료진은 AI 판독 결과의 근거를 직관적으로 확인할 수 있어 임상 현장에서 AI 기술 신뢰성이 크게 향상된다.

또한 'RadZero'는 4가지 제로샷 멀티태스크 성능에서 8개의 공개 벤치마크 데이터셋을 대상으로 평가한 결과 △분류 △그라운딩 △세그멘테이션 과제 전반에서 '최첨단(SOTA)'급 성과를 달성했다. 

특히 방대한 시간과 비용이 소요되는 별도의 라벨링 작업 없이도 분류, 세그멘테이션, 그라운딩을 동시에 수행하고, 실제 임상에서 접하기 어려운 희귀 질환까지 대응할 수 있어 기존 의료 영상 AI 학습 방식을 보완할 수 있을 것으로 평가된다.

박종권 딥노이드 AI선행기술팀 팀장은 "이번 NeurIPS 채택은 의료 AI에서 '설명 가능성'의 중요성을 확인하고, 딥노이드의 비전-언어 모델 기술이 국제적으로 인정받은 성과"라며 "'RadZero' 기술이 적용된 M4CXR이 향후 상용화를 통해 실제 의료 현장에 적용되어 진단 효율성과 정확성 개선에 기여할 것으로 기대한다"고 전했다.

한편, 딥노이드는 지난 8월 식약처로부터 M4CXR의 디지털의료기기 임상시험계획을 승인받았다. 현재 강북삼성병원, 보라매병원이 참여하는 다기관·후향적·확증적 임상시험을 통해 M4CXR의 임상적 유효성 및 안전성 검증을 진행 중이다.