딥노이드는 1세대 의료 AI 기업으로서 입지를 다져왔으나, 사업 구조 면에서 몇 가지 치명적인 리스크를 안고 있습니다.

첫째는 의료 현장의 낮은 침투율과 규제 장벽입니다. 아무리 뛰어난 AI 판독 솔루션을 보유하고 있더라도, 병원 현장에서의 실제 도입과 건강보험 수가 적용 여부는 별개의 문제입니다. 특히 생성형 AI 기반의 흉부 X-ray 판독 솔루션(M4CXR) 등 신규 파이프라인이 임상을 통과하더라도, 실제 보험 급여화가 지연되거나 비급여 시장 진입에 실패할 경우 매출 성장은 기대에 크게 못 미칠 수 있습니다.

둘째로 사업 다각화에 따른 집중력 분산 우려입니다. 딥노이드는 의료 AI뿐만 아니라 산업용 AI(머신비전 등) 분야로도 사업을 확장하고 있습니다. 이는 리스크 분산으로 보일 수도 있지만, 자원이 한정된 기업 입장에서는 연구개발 역량이 분산되어 핵심 분야에서의 경쟁력을 잃는 결과를 초래할 수 있습니다.

셋째는 기술적 진입 장벽의 약화입니다. 최근 오픈 소스 AI 모델의 발전으로 인해 기본적인 의료 영상 분석 기술의 평준화가 이루어지고 있습니다. 딥노이드만의 독보적인 데이터 확보나 알고리즘의 우위가 증명되지 않는다면, 후발 주자들에게 시장을 잠식당할 위험이 큽니다. 매도의견입니다.