딥노이드(315640)는 정요셉 가톨릭대학교 의과대학 병리과 교수팀이 공동연구한 ‘인공지능(AI)을 활용한 암 진단 기술’ 연구 초록 3편이 ‘유럽병리학회(ECP) 2024’에서 채택됐다고 12일 밝혔다. ECP는 유럽병리학회가 주최하는 연례 학술대회다.
이번 연구는 AI 모델에서 신장암, 대장암, 요로상피암 등 다양한 암종의 진단 정확성을 높이고 임상 현장에서 실용성을 극대화할 수 있는 방안을 제시했다. 대장암 병리 이미지 분석 연구에서는 ‘특징 추출기’를 비교해 대장암의 정상 여부와 네 가지 아형을 분류하는 등 AI 기반 분석 기술이 대장암 진단의 정확성을 크게 향상시킬 수 있음을 입증했다.
요로상피암 연구는 데이터가 불완전하거나 불명확한 상황에서도 효과적으로 학습할 수 있는 다중 인스턴스 학습(MIL) 모델과 이미지 분류 시 정확도를 높이기 위해 사용하는 아크페이스 로스(Arcface Loss)를 결합해 진단 성능을 향상시켰다.
신장암 연구는 대규모 데이터를 활용해 정상 여부 및 세 가지 아형을 정확하게 분류하는 모델을 개발했다. 해당 모델로 신세포암종을 분류할 경우 평균 정확도(ACC)는 92.81%로 나타났다. 이 연구는 10개 기관에서 수집한 8000장 이상의 슬라이드 이미지(WSIs)를 활용해 학습했다. 국가 단위 데이터셋으로는 가장 큰 규모다.
정 교수는 “이번 연구는 AI 기술이 암 진단 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지 실질적으로 보여주는 중요한 성과”라며 “특히 국내 여러 기관에서 수집한 방대한 양의 데이터로 학습 및 검증을 진행한 신장암 연구는 공개 데이터로 객관적인 결과를 도출한 논문으로 평가받아 의미가 크다”고 설명했다.
윤홍준 딥노이드 팀장은 “이번 학회에서 발표한 연구들은 AI를 활용한 암 진단 기술의 혁신적인 가능성을 보여준다”며 “딥노이드가 글로벌 시장에서 AI 기반 암 진단 솔루션을 확장하는 데 중요한 이정표가 될 것”이라고 말했다.
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