메디웨일, MICCAI 2025서 글로벌 대회 주최 및 연구 초록 3편 발표

“망막 AI 분야 독보적 기술력 입증”

메디웨일이 세계 최고 권위의 의료영상처리 학술대회인 국제의료영상처리학회(MICCAI 2025)에서 머신러닝 모델 개발 대회를 주최하고, 총 3건의 연구 초록을 발표한다. 

이 중 2편은 임상의사가 주저자인 연구만 발표할 수 있는 CLINCCAI(Clinical Translation of Medical Image Computing and Computer-Assisted Interventions) 프로그램에 선정되며 연구의 임상적 가치를 입증했다.

MICCAI 2025는 전 세계 의료영상 전문가들이 참여하는 대표 학술행사로 9월 23일부터 27일까지 대전에서 개최된다.

이번 MICCAI에서 메디웨일은 자체 보유한 다기관 망막 데이터를 바탕으로 ‘MUCARD (MULTI CAMERA ROBUST DIAGNOSIS OF FUNDUS DISEASES)’ 대회를 주최한다. 이 대회는 다양한 제조사의 카메라로 촬영된 망막 이미지 간 품질 및 형식의 차이를 극복하고 일관된 성능을 발휘하는 머신러닝 모델을 개발하는 데 목적이 있다. 

이번 대회를 통해 전 세계 연구자들이 메디웨일의 데이터를 활용해 다양한 카메라 환경에서의 일반화 성능을 실험하게 된다. 메디웨일은 이번 연구 결과와 노하우를 공유하고 향후 발전적인 공동 연구 기회를 모색할 방침이다.

또한, 메디웨일은 △개인 맞춤형 망막 인공지능 예측 모델 소개 △닥터눈 CVD 판단 근거 분석 제시 △영상 선명도 - 예측 정확도 간 상관관계 분석에 대한 연구를 공개한다.

첫번째 초록은 환자의 나이와 성별 같은 기본 정보를 반영해 개인화된 망막 이미지 분석이 가능한 기초 인공지능 모델 ‘PRETI(Patient-Aware Retinal Foundation Model via Metadata)’를 소개한다. PRETI는 환자의 나이와 성별 같은 메타데이터를 함께 반영해 분석함으로써 예측의 정밀도를 높인 인공지능 모델이다. 다양한 환자에서도 일관된 예측력을 보여 메디웨일의 의료 인공지능 기술을 고도화할 수 있는 새로운 연구 개발 시도로 평가된다.

두번째 초록은 현재 병원에서 사용 중인 메디웨일의 심혈관 질환 예측 솔루션 ‘닥터눈 CVD’가 어떤 근거로 위험도를 예측하는지 ‘SHAP(Shapley Additive exPlanations)’ 기법을 통해 정량적으로 분석한 연구다. 이 연구는 인공지능의 판단 과정을 구체적으로 설명함으로써 닥터눈 CVD에 대한 신뢰를 높이고 규제 대응이나 의료진의 설명에도 도움이 되는 근거를 제공한다.

세번째 초록은 딥러닝 기술로 흐릿한 망막 이미지를 선명하게 만드는 영상 향상 기법이 망막으로부터 유추할 수 있는 환자의 나이와 성별과 같은 핵심 건강 지표를 왜곡할 수 있음을 분석했다. 선명한 망막 이미지에서 정확한 정보를 읽어내는 것이 신뢰할 수 있는 의료 인공지능의 핵심이라는 점을 강조한 연구로, 메디웨일이 실제 진료에 사용할 수 있는 인공지능을 개발하는 방향성과 잘 맞닿아 있다.

메디웨일 최태근 대표는 “세계적인 학술대회 MICCAI에서 메디웨일이 직접 챌린지를 주최하고 여러 연구 성과를 인정받아 매우 뜻깊다”며, “의료진이 신뢰하고 사용할 수 있는 인공지능을 만들기 위해 기술의 정확도는 물론, 더 많은 의료 현장에서 사용될 수 있도록 연구 개발을 꾸준히 이어가겠다”고 말했다.

메디웨일은 세계 최초로 간단한 눈 검사만으로 심혈관질환을 예방할 수 있는 의료 인공지능 솔루션을 개발하고 상용화한 기업이다. 2026년 미국 식품의약국(FDA) 드 노보(De Novo) 승인을 목표로 미국 시장 진출을 준비하고 있다.