세계 최대 영상의학회, 딥노이드 의료AI 연구초록 5편 채택 작성일 11-20 36 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qCuEnzlwHG"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="126897d05304ee96896aeb58e7d4ce03b66b45e7e1e9312b941a4616d57e922c" dmcf-pid="BFxYOR0H5Y" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/20/moneytoday/20251120103040158xmoj.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="zBXn65EoYH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/20/moneytoday/20251120103040158xmoj.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="ce540ae2c7387d8246c6cab37c7769f83444fa4305048b491859ef80f3fe8d95" dmcf-pid="b3MGIepXGW" dmcf-ptype="general"><br>의료AI(인공지능) 전문기업 딥노이드의 의료AI 연구초록이 세계 최대 영상의학회에서 채택됐다.</p> <p contents-hash="2a6734f9785d535475c116b2ba3808b279b4c6d1575d492a04041090992ef538" dmcf-pid="K0RHCdUZty" dmcf-ptype="general">딥노이드는 이달 30일부터 내달 4일까지 5일간 미국 시카고 맥코믹플레이스에서 북미영상의학회 주관으로 열리는 RSNA 2025 학술대회에서 자사의 연구초록 5편이 채택됐다고 20일 밝혔다. 북미영상의학회는 1915년 설립된 세계 최대 규모 영상의학회로 전 세계 157개국에서 5만1000여 이상의 회원이 활동한다. 지난해 RSNA 학술대회에는 전 세계 7000여 기업들과 3만8000여명이 참가했다.</p> <p contents-hash="91861c0b1a79844667cbd01dfc2462fc968b73da386113cfadba7b3e96dc9f41" dmcf-pid="9peXhJu55T" dmcf-ptype="general">이번에 채택된 초록은 총 5편으로, 각 내용은 서로 다른 모달리티를 다루고 있지만 모두 의료 AI 모델의 △신뢰성 △해석 가능성 △임상적 재현성을 다루며 이를 고도화하려 한다는 공통점이 있다. 단순히 AI 모델의 성능 향상 연구를 넘어 실제 임상 문제 해결과 실사용 가능성을 입증한 연구였다는 평가다.</p> <p contents-hash="a4e2036dd99dfbf2025a9024d9a7beafcda317f896c0d109edfe7a2634ab47d8" dmcf-pid="2UdZli711v" dmcf-ptype="general">각 초록은 △흉부 엑스레이 중 PA와 AP 촬영에서 나타나는 성능 격차 문제를 해결하기 위한 이중 학습(Dual-Task Learning) 구조 연구 △비전언어모델(VLM) 기반 흉부 엑스레이 판독 오류 탐지를 위한 AI 보조 이중 판독(Double Reading) 연구 △비전언어모델로 생성한 히트맵을 통한 흉부 엑스레이 판독문의 시각화 성능 평가 및 임상적 활용성 검증 △범용 세그멘테이션 AI 모델(SAM)에 추가 학습을 통한 뇌동맥류 자동 탐지 및 분할 모델 개발 및 성능 비교 연구 △딥:렁(DEEP:LUNG) 폐결절 CADx 시스템의 진단 성능 평가를 위한 다기관 임상시험을 다뤘다. </p> <p contents-hash="a7bcd0cee24104862196f70056efb9601e659111d51a83656b5c0a324f14b706" dmcf-pid="VuJ5SnztGS" dmcf-ptype="general">딥노이드는 내달 1일(현지 시간) 학회 프로그램 중 하나로 한국보건산업진흥원이 주관하는 'RSNA 2025 세미나'의 발표도 진행한다. 딥노이드 AI연구소 AI선행기술팀 최교윤 선임 연구원이 '차세대 모달리티'를 주제로 강연을 펼칠 예정이다. </p> <p contents-hash="63e7f692f8327422689a8263f64f3034b2e424960913208d2d6c1d110a3b65a7" dmcf-pid="f7i1vLqFtl" dmcf-ptype="general">딥노이드는 이번 RSNA에서 전시 부스를 운영한다. 부스에서는 글로벌 의료인, 병원 관계자, AI 연구자 등을 대상으로 △뇌혈관 질환 진단 보조 AI 솔루션 '딥:뉴로(DEEP:NEURO)' △생성형 AI 기반 흉부 엑스레이 판독 소견서 초안 생성 솔루션 'M4CXR' 등 의료 AI 솔루션 2종을 직접 소개 및 시연한다. 부스 운영을 통해 학술적 성과 공유와 글로벌 시장 진출을 위한 초석을 다져가겠다는 전략이다.</p> <p contents-hash="c1b075d03c657483495cdf2446dcd72baa089f507f15d4252e9c787f6df40bac" dmcf-pid="4zntToB35h" dmcf-ptype="general">최우식 딥노이드 대표는 "이번 다수의 초록 채택은 의료 AI 트렌드를 주도하는 글로벌 무대인 'RSNA'에서 딥노이드의 기술력이 국제적으로 인정받았다는 의미"라며 "이번 학회를 통해 글로벌 잠재 고객과 직접 소통하고 피드백을 확보하는 한편, 해외 연구기관과의 협력 기회도 적극적으로 모색하겠다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="098f4373e987d7bacc7f3bac27e75c5188d75093bb1921935adca8a67a2db80b" dmcf-pid="8qLFygb05C" dmcf-ptype="general">황국상 기자 gshwang@mt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 머니투데이 & mt.co.kr. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p> 관련자료 이전 조영구 "주식으로 21억 날려…내 삶 피폐해졌다" [소셜in] 11-20 다음 한의학연, 한약 자원 생산가공 공정 최적화 시스템 개발 11-20 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
