딥노이드

딥노이드는 의료AI와 산업AI 두 축으로 사업을 운영하는 코스닥 상장 AI 솔루션 기업이다. 산업AI 부문은 공항 보안검색대 자동판독 솔루션 '딥 시큐리티', 제조 현장의 불량품·이물질 검사 솔루션 '딥 팩토리' 등을 앞세워 한국공항공사, 디스플레이·반도체·이차전지 제조업체 등에 공급하고 있다.

실제로 딥노이드는 현재 매출 대부분을 공항과 데이터센터, 제조업체에 제공하는 산업 AI 솔루션에서 내고 있다고 밝힌 바 있으며, 보안검색대 통과 물품 탐지를 돕는 '딥 시큐리티', 불량품이나 이물질을 검사하는 '딥 팩토리' 등이 핵심 제품이다.

의료AI 부문은 뇌동맥류 진단 보조 솔루션 'DEEP:NEURO', 흉부질환 보조 솔루션 'DEEP:CHEST', 폐결절 정보 제공 'DEEP:LUNG', 척추질환 진단 보조 'DEEP:SPINE' 등 20여 개 솔루션을 보유하고 있다.

최근 성장 전략의 중심은 거대언어모델(LLM) 기반 생성형 AI 판독 솔루션 'M4CXR'로, 흉부 X-ray 영상을 학습해 41개 이상의 이상 소견을 분석하고 평균 2.3초 만에 예비소견서를 자동 생성한다.

국내 의료영상 판독 시장은 보험 급여시장 4600억원, 국내 검진센터 5000억원, 외주판독 1200억원 등 약 1조원 수준으로 추정된다.

경쟁 구도상 루닛, 뷰노, 제이엘케이 등 국내 의료AI 상장사들이 유사한 영상판독 보조 시장에서 경쟁하고 있으며, 이들 다수가 딥노이드와 마찬가지로 기술특례상장 이후 법인세차감전손실 관련 유예기간 만료 이슈를 겪고 있다.

딥노이드는 판독 보조를 넘어 병원 워크플로우 전반을 연계하는 '의료 AI 에이전트'로 사업모델을 확장하겠다는 방향을 제시하고 있다. 고객 기반은 상급종합병원 중심의 의료기관과 공공기관·제조업체로 이원화되어 있어 두 축의 수주 사이클이 실적에 동시에 영향을 준다.

딥노이드의 연간 매출은 2022년 31.8억원, 2023년 19.3억원으로 축소된 뒤 2024년 108.5억원으로 급증했다가 2025년 74.7억원으로 다시 줄었다.

영업손실은 2022년 -61.6억원, 2023년 -67.3억원, 2024년 -101.0억원, 2025년 -105.6억원으로 매출 변동에도 불구하고 매년 확대되는 흐름을 보였다.

지배주주 순손실 역시 2022년 -53.3억원에서 2025년 -107.5억원으로 커졌으며, 2025년 영업이익률은 -141.3%에 달했다.

분기 흐름을 보면 2025년 2분기 매출 36.7억원, 영업손실 -2.3억원으로 손익 개선 조짐이 있었으나, 2025년 3분기 매출이 21.8억원으로 꺾이고 영업손실이 -30.4억원으로 급증하면서 반전됐다.

이후 2025년 4분기 매출 6.6억원, 2026년 1분기 매출 3.6억원까지 매출이 사실상 바닥을 찍었고, 같은 기간 영업손실은 각각 -37.2억원, -39.8억원으로 오히려 확대됐다.

2026년 2분기 매출은 13.1억원으로 일부 반등했지만 영업손실 -33.0억원은 여전히 매출 규모를 크게 웃돌아, 고정비 부담이 매출 감소를 그대로 손익에 반영시키는 구조를 보였다.

최근 네 개 분기(2025년 3분기~2026년 2분기) 합산 지배주주 순손실은 -143.2억원으로 2025년 연간 순손실(-107.5억원)을 이미 넘어선 규모다.

재무상태 측면에서는 2025년 12월 유상증자 효과로 자기자본이 2024년 190.4억원에서 2025년 284.8억원으로 늘었고 부채비율은 67.9%에서 42.0%로 낮아졌으나, 영업활동현금흐름은 2022~2025년 4개년 연속 마이너스(-37.1억원~-139.0억원)를 기록해 현금창출력 부재가 이어지고 있다.

국내 의료AI 영상판독 시장은 보험 급여시장, 검진센터, 외주판독을 합쳐 약 1조원 수준으로 추정되며, 판독 보조를 넘어선 생성형 AI 소견서 자동생성 영역은 아직 초기 단계다.

기존 CNN 기반 영상판독 보조 솔루션은 낮은 수가와 제한된 시장 규모라는 한계가 있었다는 지적이 나오는데, 딥노이드는 이 지점을 겨냥해 LLM 기반 생성형 판독 솔루션을 국내에서 처음으로 품목허가받았다고 밝혔다.

경쟁사인 루닛, 뷰노, 제이엘케이 등도 각자의 영상판독 AI 제품으로 국내외 시장을 공략하고 있으며, 이들 다수가 딥노이드와 함께 2020~2021년 기술특례상장 세대에 속해 법인세차감전손실 관련 관리종목 유예기간 만료 이슈를 순차적으로 겪고 있다.

산업AI 영역에서는 공항 보안, 반도체·디스플레이·이차전지 제조라인의 품질검사 자동화 수요가 꾸준하지만, 프로젝트성 수주 구조로 인해 분기별 매출 편차가 크다는 특징이 있다.

정부 차원에서는 보건복지부의 '권역책임의료기관 AI 기반 진료시스템 지원사업' 등 공공 재정을 통한 AI 도입 지원이 상급종합병원 공급 확대의 마중물로 작용하고 있다.

다만 의료AI 전반이 보험 수가 체계 편입, 임상 검증 기간, 병원별 도입 절차 등 상용화까지 소요되는 시간이 길다는 산업 특성이 있어, 매출 인식 시점을 둘러싼 불확실성은 업종 공통의 리스크로 남아 있다.

딥노이드는 2026년 7월 13일 미디어데이를 열고 M4CXR 상용화 전략과 함께 병원별 성능검증을 거쳐 4분기부터 관련 매출이 발생할 것으로 기대한다고 밝혔다.

실제로 M4CXR은 2026년 6월 말 식약처 품목허가 이후 8월 부산대병원, 8월 31일 화순전남대병원에 잇따라 공급계약을 체결하며 상급종합병원 임상 현장 도입을 확대하고 있다. 두 계약 모두 보건복지부의 권역책임의료기관 AI 기반 진료시스템 지원사업의 일환으로 이뤄졌다는 공통점이 있다.

회사는 8월 6일에는 에이전트 AI 기반 소프트웨어 의료기기 'AxonFlow'의 식약처 인허가 절차를 완료했다고 밝혔으며, 연말에는 의료 특화 파운데이션 모델 'MedZero'를 공개하고 CT·MRI 등으로 적용 모달리티를 넓힐 계획이라고 설명했다.

최우식 대표는 미디어데이에서 품목 하나당 매출 40~50억이라는 목표치를 제시하며 향후 서비스 확대에 따른 매출 규모를 시사했다.

회사는 2025년 12월 유상증자 자금 중 상당액을 의료AI 부문 연구개발과 임상, 영업·마케팅에 투입하고 베트남·필리핀 임상을 시작으로 2026년 미국·싱가포르, 2027년 유럽 임상까지 해외 인허가를 단계적으로 추진할 계획이라고 공시했다.

다만 이러한 계획은 회사 측이 제시한 목표이자 진행 중인 절차로, 실제 매출 반영 시점과 규모는 병원별 도입 속도와 보험 수가 정책에 따라 달라질 수 있다. 산업AI 부문에서도 공항·제조업체향 추가 수주 여부가 연간 매출의 또 다른 변수로 남아 있다.