# 파이헬스케어, ‘망막 복합질환 분리 진단 AI’ IEEE 학술대회 논문 채택

> 美 조지아주립대 중개의학연구센터와 공동연구
> 최신 '희소 전문가 혼합' 구조 적용
> 여러 안과 질환 동시 발생 시 상호 간섭 없이 독립 진단

- 매체: 수원일보 — 수원·화성·용인 경기남부 뉴스 · 1989년 창간 37년, 경기도 제1호 인터넷신문(등록번호 경기 아 00001)
- 기자: 천의현 기자
- 발행: 2026-09-30T15:51:29+09:00 · 수정: 2026-09-30T15:51:29+09:00
- 섹션: 경제
- 원문(캐노니컬): https://www.suwonilbo.kr/news/articleView.html?idxno=L260930154528f2a8
- 인용 표기: 수원일보, “파이헬스케어, ‘망막 복합질환 분리 진단 AI’ IEEE 학술대회 논문 채택”, 2026-09-30, https://www.suwonilbo.kr/news/articleView.html?idxno=L260930154528f2a8

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(사진: 파이헬스케어와 미국 조지아주립대학교 신경영상·데이터사이언스 중개의학연구센터가 공동 개발한 다중 망막 질환 진단 인공지능 연구 논문이 'IEEE MLSP 2026'에 최종 채택됐다. 사진은 다중 망막 질환 진단 인공지능 연구 논문.)

(사진: 파이헬스케어와 미국 조지아주립대학교 신경영상·데이터사이언스 중개의학연구센터가 공동 개발한 다중 망막 질환 진단 인공지능 연구 논문이 'IEEE MLSP 2026'에 최종 채택됐다. 사진은 다중 망막 질환 진단 인공지능 연구 논문. /파이헬스케어 제공)

의료 인공지능(AI) 전문기업 주식회사 파이헬스케어(대표이사 이영규)는 미국 조지아주립대학교 신경영상·데이터사이언스 중개의학연구센터(총괄소장 빈스 칼훈·예동해 교수 연구팀)와 공동 개발한 다중 망막 질환 진단 인공지능 연구 논문이 신호처리·머신러닝 분야의 세계적 권위 학회인 'IEEE MLSP 2026(신호처리를 위한 머신러닝 국제 워크숍)'에 최종 채택됐다고 30일 밝혔다.

이번에 채택된 연구는 '현저성 유도 희소 전문가 라우팅을 통한 망막 공존 질환 분리(Disentangling Co-occurring Retinal Pathologies with Saliency-Guided Sparse Expert Routing)'에 관한 논문이다.

◇ 임상 현장의 난제 '공존 질환 상호 간섭'…차세대 MoE 구조로 극복

실제 임상 현장에서는 고령 환자나 만성질환자의 안저 영상에서 당뇨망막병증과 녹내장, 황반변성, 망막전막 등 여러 질환이 동시에 관찰되는 '공존 질환' 사례가 매우 빈번하다.

그러나 기존의 딥러닝 분류 모델은 여러 병변의 특징을 하나의 신경망 공간에서 뭉뚱그려 처리하면서 병변 간 간섭과 신호 혼선이 발생해 정확도가 저하되는 기술적 한계가 존재했다.

파이헬스케어와 조지아 중개의학연구센터 공동 연구팀은 이를 해결하기 위해 차세대 초거대 AI의 핵심 기술인 '희소 혼합 전문가(MoE)' 구조를 안과 의료영상에 최적화해 새롭게 구현했다.

해당 아키텍처는 안저 사진의 정상적인 기본 해부학적 배경은 항상 켜져 있는 '공유 전문가'가 전담 처리하도록 분리하고, 실제 병변이 의심되는 영역(토큰)만 정밀하게 추출해 8개의 전문 신경망 중 가장 판별력이 높은 상위 2개 전문가에게 동적으로 배정한다.

이를 통해 한 사람의 눈에 당뇨망막병증과 녹내장이 함께 나타나더라도, 각 질환 특화 전문가들이 독립적이면서도 유기적으로 협업해 병변을 상호 간섭 없이 정확히 분리 판독할 수 있도록 했다.

◇ 공인 벤치마크 세계 최고 성능(SOTA) 달성 및 상용화 타당성 검증

연구팀의 모델은 안과 다중 질환 진단의 글로벌 표준 벤치마크인 'ODIR-2019' 데이터셋 평가에서 평균 AUC(곡선 아래 면적) 0.912, 매크로 F1 점수 0.653을 기록하며 기존 최고 성능 모델(DKCNet)을 뛰어넘고 세계 최고 수준의 성능(SOTA)을 달성했다.

특히 데이터 불균형이 심해 판독 난도가 높은 황반변성(AUC 0.953), 망막전막(AUC 0.941), 녹내장(AUC 0.919) 등 희귀 병변에서도 압도적인 검출력을 기록했다.

상용화 및 수익성 측면에서도 뛰어난 경쟁력을 증명했다. 97.85M 파라미터 수준의 경량 구조로 설계되어 표준 그래픽카드(RTX 3090) 기준 이미지 1장당 처리 시간이 5.23밀리초(ms, 약 0.005초)에 불과하다. 이는 고가의 대형 서버 없이도 중소 병·의원의 안저 카메라나 저비용 온디바이스 장비에 직접 탑재해 즉시 상용화할 수 있는 수준이다.

특히 파이헬스케어는 이번 연구에서 입증된 고정밀 다중 병변 분리 기술을 자사의 대표 안과 AI 플랫폼인 ‘닥터아이(X-EYE)’뿐만 아니라, 망막 혈관 및 미세 신경구조 바이오마커 기반의 인지장애·치매 조기 선별 솔루션인 ‘X-dementia-M’ 파이프라인에 전격 적용한다.

이를 통해 고비용 MRI나 PET 검사 이전 단계에서 간단한 안저 촬영만으로 치매 조기 위험군을 신속하게 선별할 수 있는 비침습적 스크리닝 시장을 선점할 계획이다.

이영규 파이헬스케어 대표이사는 “세계적 연구기관인 조지아 중개의학연구센터와의 국제 공동 연구를 통해 실제 1차 진료 현장에서 의료진이 큰 어려움을 겪던 ‘다중 복합 망막 질환’ 판독의 병목 문제를 구조적·수학적으로 해결해 냈다"며 "이번 연구 성과는 파이헬스케어의 대표 안과 AI 플랫폼인 닥터아이 시리즈는 물론, 안구 바이오마커 기반 치매 조기 선별 AI인 ‘X-dementia-M’을 포함한 오큘로믹스 다중모달 솔루션의 글로벌 의료기기 인허가와 미국·아시아 등 글로벌 시장 상용화에 결정적인 기술적 교두보가 될 것” 이라고 말했다.

한편, 이번 공동 연구 성과는 미국 조지아주 애틀랜타에서 개최되는 '2026 IEEE MLSP' 학술대회 현장에서 전 세계 연구진과 의료기기 관계자들을 대상으로 정식 발표된다. 파이헬스케어는 이번 학회 발표를 기점으로 글로벌 제휴선 확대 및 현지 임상 파트너십 구축에 박차를 가할 방침이다.

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