딥노이드 뇌(腦) 신경영상 인공지능(AI) 솔루션이 전(全) 연령대를 아우르는 제품군으로 확장될 가능성이 확인됐다. 

딥노이드는 “서울대병원 영상의학과 최영훈 교수가 공동 진행한 연구 논문이 국제 학술지 ‘Journal of Magnetic Resonance Imaging(JMRI)’에 게재됐다”고 16일 밝혔다.

해당 연구는 별도 특수 촬영없이 기존 임상 MRI 영상을 이용해 생물학적 특성을 반영한 영아 뇌 발달 AI 기술의 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다.

이번 연구 핵심은 임상에서 통상적으로 쓰이는 두 종류 표준 MRI 영상 비율(T1w/T2w)을 계산해 수초화 신호를 부각한 데 있다.

이렇게 만든 비율 영상을 딥러닝 입력으로 활용하고, 여러 과제를 동시에 학습하는 멀티태스크 구조를 적용해 예측 정확도를 확보했다.

연구팀은 0~24개월 영아 629명의 내부 코호트 데이터로 AI 모델을 학습·검증했다. 비율 영상 기반 모델은 평균 약 1.5개월 수준의 오차로 발달 연령을 추정했으며, 보조 학습과 다중 스케일 기법을 적용한 모델에서는 오차가 약 1.2개월까지 낮아졌다.

특히 학습에 사용한 장비와 다른 제조사의 MRI 장비로 촬영한 외부 검증에서 약 1.16개월 오차를 보여, 장비 환경이 달라져도 일관된 성능을 유지할 가능성을 예비적으로 확인했다.

이번 성과는 기존 임상 MRI 영상만으로 영아 뇌 발달 정도를 추정하는 AI기술 기반을 마련한 것으로 딥노이드가 향후 영아 뇌 신경영상 AI 파이프라인 확장을 통해 전 연령대를 아우르는 제품화 가능성으로 이어 갈 수 있는 기술적 출발점이라는 점에서 사업적 가치를 지닌다.

딥노이드 최우식 대표는 “영아기는 뇌가 가장 빠르게 발달하는 시기인 만큼, 발달 정도를 추정할 수 있는 AI 기술 가치가 크다”며 “이번 연구를 출발점으로 향후 전 연령대를 아우르는 뇌 신경영상 AI 솔루션으로 제품군을 확장할 수 있기를 기대한다”고 말했다.

한편, 딥노이드는 뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 AI 솔루션 ‘딥뉴로(DEEP:NEURO)’를 개발했다. 딥뉴로는 지난 2024년 건강보험 비급여 코드를 획득하며 임상 현장에서 쓰이고 있다.