최우식 딥노이드 대표 "의료AI 파운데이션 모델, 구글 메드젬마 앞섰다" 작성일 07-16 61 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="UktsaVKpIv"> <div contents-hash="0c499332105983ede80389cab02d53cca693663d52e59d03aace59094430df46" dmcf-pid="uEFONf9UwS" dmcf-ptype="general"> <div> 이 기사는 2026년07월15일 08시35분에 <strong>팜이데일리 프리미엄 콘텐츠</strong>로 선공개 되었습니다. </div> </div> <p contents-hash="6a3ff08589458261393272385dfedf722a054fb6eaf5dc214ae42016ec422727" dmcf-pid="7D3Ij42uDl" dmcf-ptype="general">[이데일리 김승권 기자] "2022년 말 '챗GPT'를 처음 접하고 엄청난 충격을 받았습니다. 그 직후 회사의 모든 개발 방향성을 생성형 AI로 전환(피보팅)하는 대전환을 시도했습니다. 연말에 선보일 의료 특화 파운데이션 모델 '메드제로'는 이미 주요 벤치마크 테스트에서 구글의 의료용 AI '메드젬마'를 앞서고 있습니다."</p> <p contents-hash="0f78d608abeff013e4b843b4429bd9a51137b21cb59cce594b4348166210bcfa" dmcf-pid="zw0CA8V7Ih" dmcf-ptype="general">최우식 딥노이드(315640) 대표는 13일 회사 측 생성형AI 모델 정부 승인 관련 행사 후 이데일리와의 인터뷰에서 구글과의 경쟁 구도에 대해 이같이 설명했다. 사실상 구글에서 대규모 자본을 투자해 의료 전용 파운데이션 모델을 출시한 상황에서 진검승부를 예고한 것이다. 그에 말에는 올 연말부터 본격적인 실적으로 증명될 것이라고 자신했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="01002e9f2b9a64c8befa6a2096c25183645f43ac65c78fab2088a1784513612d" dmcf-pid="qrphc6fzOC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="최우식 딥노이드 대표 모습 (사진=김승권 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/Edaily/20260716083955175ngic.png" data-org-width="398" dmcf-mid="0qHR9HWIOy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/Edaily/20260716083955175ngic.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 최우식 딥노이드 대표 모습 (사진=김승권 기자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="1221bfa1c9964c8939d346b68fb6fe0407dfc843fd69414405be1dd182012d0d" dmcf-pid="BmUlkP4qOI" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 딥노이드, 신무기는 파운데이션 모델...구글도 앞섰다?</strong></p> <p contents-hash="fc397d6a6098605cad0dbd00d5ea659b4a405dd21b1686c425c968685163f695" dmcf-pid="bO7vDx6bIO" dmcf-ptype="general">딥노이드가 하반기 반등을 위해 야심 차게 준비 중인 신무기는 다중 양상(멀티모달) 의료 특화 파운데이션 모델인 '메드제로(MED ZERO)'다. 이 모델은 텍스트 데이터 약 4조(4 Trillion) 개의 토큰과 1페타바이트(PB) 규모의 방대한 각종 의료 영상 및 문헌 데이터를 집중적으로 학습했다. 올 초부터 개발에 착수해 현재 공정률 50%를 넘겼으며, 연말 공식 출시를 앞두고 있다.</p> <p contents-hash="bcff37e088ba00422e70853aa0cbd91ff8c150018c8e0fdd74390214226a521d" dmcf-pid="KIzTwMPKOs" dmcf-ptype="general">주목할 만한 점은 매개변수(파라미터) 규모다. 메드제로는 320억 개(32B)의 파라미터 규모로 개발되고 있다. 최 대표는 "의료 현장은 환자의 민감한 개인정보를 다루기 때문에 퍼블릭 클라우드보다는 병원 내부 서버를 활용하는 폐쇄형 온프레미스(On-premise) 환경이 필수적"이라며 "32B 규모는 병원 내부에 구축해 안정적이면서도 신속하게 구동하기에 가장 최적화된 사이즈"라고 설명했다.</p> <p contents-hash="b1d05943071e3c4e6e7e9ceb56973f57513580486c89ce7e49ddbf2391b7bee9" dmcf-pid="9CqyrRQ9sm" dmcf-ptype="general">메드제로의 성능은 이미 글로벌 빅테크를 위협하는 수준까지 올라왔다. 최 대표는 "구글의 대표적인 의료 모델인 메드젬마와 비교했을 때, 의료 영상 이해와 판독문 생성 등 4개 주요 평가 영역에서 메드제로가 압도적으로 우수한 성능을 기록하고 있다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="cdcb87d3bc68f0c8eb30a6aae8a3b4a0faa99b535b77da83d60313f1414af16d" dmcf-pid="2hBWmex2wr" dmcf-ptype="general">최 대표가 메드제로를 통해 궁극적으로 그리는 청사진은 '의료 AI 에이전트'다. 현재 대부분의 병원에는 의료영상저장전송시스템(PACS), 전자의무기록(EMR), 처방전달시스템(OCS) 등 다양한 소프트웨어가 제조사별로 쪼개져 파편화된 채 운영 중이다. 이를 하나의 시스템으로 통합하거나 전면 교체하는 것은 대형 병원의 막대한 데이터 구조상 사실상 불가능하다.</p> <p contents-hash="c06a089231d60c26c7ec528b4cac0a1910c4e6552f8a6de8b0f852a456bd9ea2" dmcf-pid="VlbYsdMVIw" dmcf-ptype="general">최 대표는 "기존 소프트웨어들을 뜯어고치는 대신 그 상위에 메드제로 기반의 '에이전트'를 얹는 방식을 채택했다"며 "모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 최신 기술을 활용하면, 각기 다른 제조사의 소프트웨어를 유기적으로 엮어 병원의 진료 및 행정 워크플로우를 획기적으로 개선할 수 있다"고 설명했다. 단순한 챗봇을 넘어 실질적인 병원 행정의 비효율성을 바로잡는 능동적인 조력자 역할을 하겠다는 것이다.</p> <p contents-hash="6b91f9a145342b1253420ee9cf6a798e90c4abdf53804c2f919a7d65ae5c4836" dmcf-pid="fSKGOJRfID" dmcf-ptype="general">사업화 문턱도 한층 낮아졌다. 기존의 흉부 엑스레이 AI 판독 보조 솔루션인 'M4CXR'은 식약처 품목허가를 받는 데만 1년 반이라는 긴 시간이 소요됐다. 반면 메드제로는 진단 보조 외에도 병원의 행정 및 워크플로우 효율화에 방점이 찍혀 있어, 까다로운 인허가 절차 없이 병원 현장에 즉각 적용이 가능하다. 건강보험 수가 적용 여부와도 무관해 내년부터 빠른 속도로 사업화 확대가 가능할 전망이다.</p> <p contents-hash="28f1b003c0d82f94c1917739553da399c150a7c6dca8f75f4b35b26971aee264" dmcf-pid="4v9HIie4IE" dmcf-ptype="general">생성형 AI의 고질적 한계로 지적되는 막대한 '운영 비용' 문제도 돌파구를 찾았다. 딥노이드는 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI와 손을 잡고 차세대 추론 특화 신경망처리장치(NPU)인 '레니게이드'를 도입했다. 품귀 현상을 빚는 값비싼 외산 GPU 대신 전용 NPU를 활용함으로써 서비스 운영비를 대폭 낮췄다. 대형 병원뿐만 아니라 중소형 동네 의원에서도 부담 없이 의료 AI를 도입할 수 있는 강력한 인프라를 구축한 셈이다.</p> <p contents-hash="8a873cbf07209e95299282683359fc3302b5f1820c531b9994f618a6265d7ffd" dmcf-pid="8T2XCnd8rk" dmcf-ptype="general">최 대표는 "아무리 신기하고 훌륭한 AI 기술이라도 단순히 묻고 답하는 수준이라면 비용을 지불할 주체(병원)가 지갑을 열지 않는다"라며 "현재 자사의 솔루션은 영상 판독에 1~2초면 끝날 정도로 압도적인 생산성을 확보했다. 결국 향후 글로벌 헬스케어 시장의 승부는 실질적인 효율을 가져다주는 '에이전트 AI'에서 갈릴 것"이라고 단언했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0df590fc841fd2363b8e11af94bfaf09489a97f377bdf8b03e2d725511305359" dmcf-pid="6yVZhLJ6sc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="딥노이드 의료AI 파운데이션 모델 (사진=딥노이드)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/Edaily/20260716083956442vdkf.png" data-org-width="507" dmcf-mid="pd9HIie4mT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/Edaily/20260716083956442vdkf.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 딥노이드 의료AI 파운데이션 모델 (사진=딥노이드) </figcaption> </figure> <p contents-hash="7be21a624f93201398c1a4a96dd0e2f2f75450699d1706484b7f2143fd1f8cb9" dmcf-pid="PWf5loiPEA" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 日·동남아 시장 우선 타깃...블루오션 선점 기대</strong></p> <p contents-hash="687fa0d8bb2bf65a624c303edbf088e4b4be0fe53f613756f791e8f6f49015ed" dmcf-pid="QsuSEQ8BIj" dmcf-ptype="general">딥노이드는 연말 메드제로 공개를 기점으로 그동안 잠잠했던 '매출 시계'를 빠르게 돌린다는 계획이다. 당장 대형 병원들의 깐깐한 성능 검증 기간이 마무리되는 올 4분기부터는 흉부 엑스레이 솔루션 등에서 유의미한 수주와 매출이 발생할 것으로 내다보고 있다.</p> <p contents-hash="6dbd1e40d0840f930124cadf500e0a9c567fd741e2a63d49e9e6e0ea9aa0a0e1" dmcf-pid="xO7vDx6bmN" dmcf-ptype="general">글로벌 해외 시장 공략도 전략적으로 접근한다. 다수의 K-의료AI 기업들이 맹목적으로 좇는 미국 식품의약국(FDA) 승인에 목매지 않고, 당장 캐시플로우(현금흐름)가 나올 수 있는 실용적인 '현지화 타기팅' 전략을 택했다.</p> <p contents-hash="955471dd669c7fe351b5958ea08c84182319012ca48139e2f4222d4ae279da1c" dmcf-pid="y2kPqySrsa" dmcf-ptype="general">최 대표가 점찍은 글로벌 1차 타깃은 일본과 동남아시아 시장이다. 그는 "통상적으로 미국 시장 진출은 인허가부터 실제 임상 현장 도입까지 물리적인 시간이 지나치게 오래 걸린다"며 "딥노이드의 솔루션은 당장 임상에서 진단을 거뜬히 보조할 수 있는 실질적 효용성을 갖췄기 때문에, 인허가 장벽이 상대적으로 낮고 의료 인프라 자동화 수요가 폭증하고 있는 일본과 동남아시아를 우선 공략해 블루오션을 선점할 것"이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="922fb9ac4c4040f6ffe9a46e3ae36fbaafd2b7fc9bef5a86289e492648eec19a" dmcf-pid="WVEQBWvmrg" dmcf-ptype="general">본업인 의료 AI를 든든하게 뒷받침해 주는 '산업용 AI' 분야의 보이지 않는 약진도 핵심 관전 포인트다. 딥노이드는 현재 국내 공항 보안 엑스레이 AI 시장에서 압도적인 점유율 1위를 굳건히 지키고 있다. 국내 주요 기관과 기업의 스마트 팩토리, 보안 검색 라인에 이미 자사의 솔루션이 깊숙이 침투해 있다.</p> <p contents-hash="a4ee40a3aa5bd3e5ec46f48ffb8c12c52c12b1828f53c6d32503ce1d0164a937" dmcf-pid="YfDxbYTsIo" dmcf-ptype="general">글로벌 진출도 이미 시작됐다. 최근 스위스의 글로벌 장비 기업인 '스미스디텍션'과 끈끈한 파트너십을 체결했다. 최 대표는 "단순한 오프라인 장비 스크리닝을 넘어 클라우드 기반의 원격 보안 스크리닝 영역으로 핵심 기술을 확장하고 있다"며 "특히 올해부터는 산업용 보안 AI 부문에서 일회성 구축비를 넘어 꾸준한 '유상 유지보수' 매출이 본격적으로 발생하기 시작한다"고 설명했다. 특성상 하반기에 매출이 집중되는 산업용 AI의 특수성을 고려하면, 올해를 기점으로 탄탄한 흑자 전환의 토대가 마련될 전망이다.</p> <p contents-hash="5ab328ef8b8238574e5494fe07e2336b171511dfb26cc5214c5c2f65f013f7a1" dmcf-pid="G4wMKGyODL" dmcf-ptype="general">최 대표는 인터뷰를 마무리하며 "그동안 한국의 의료 AI 기업들이 뛰어난 기술력에도 불구하고 이를 숫자로 온전히 증명해 내지 못했다는 시장의 차가운 지적을 뼈저리게 알고 있다"며 "이제 딥노이드는 기술의 격변기를 묵묵히 이겨낸 만큼, 당장 올 하반기부터 실질적인 매출 지표와 뚜렷한 실적으로 시장의 물음에 답하는 기업이 되겠다"고 말했다.</p> <p contents-hash="6b87162050bec0a6ae4042f03c579c1a1595235d7046edaf9800060064db0657" dmcf-pid="H8rR9HWIDn" dmcf-ptype="general">김승권 (peace@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 구글, 7월 22일 안드로이드 앱스토어 '독점 해체'…20년 모바일 생태계 대전환 07-16 다음 “시속 22km” 장애물도 훌쩍 넘는다…사람보다 빠른 이 ‘로봇개’ 정체는 07-16 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
