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딥노이드, 대장 조직 AI 분석 연구 국제학술지 게재…희귀암 분류까지 구현
딥노이드는 대장 조직 이미지를 AI로 분석해 주요 병변 유형을 구분하는 연구 논문이 국제 의학 저널 Journal of Korean Medical Science(JKMS)에 게재됐다고 28일 밝혔다.
이번 연구는 딥노이드 연구팀과 가톨릭대학교 의과대학 병리과 연구진의 공동 연구로 진행됐다. 대장 내시경 검사로 확보한 조직 이미지를 AI가 분석해 병리 전문의의 조직 분류 과정을 보조할 수 있는지를 검증하는 데 초점을 맞췄다.
연구팀은 병리 전문의 판독 프로세스를 모방한 '2단계 앙상블 파이프라인'을 개발했다. 전체 슬라이드 이미지(WSI) 기반 CLAM 모델과 타일 이미지 기반 EfficientNet 모델을 결합한 구조다.
해당 모델은 8987명의 환자에게서 확보한 18922개의 대장 조직 전체 슬라이드 이미지를 학습했다. 이를 바탕으로 △비종양 △과형성 용종 △선종 △선암종 △신경내분비종양(NET) 등 5개 유형을 분류할 수 있도록 설계됐다.
특히 신경내분비종양은 전체 대장 악성 종양 가운데 약 0.49% 수준의 희귀 병변으로 알려져 있다. 딥노이드는 다중 아형 분류 모델에서 신경내분비종양까지 함께 자동 분류한 사례는 이번 연구가 처음이라고 설명했다.
이번 연구는 6개 의료기관 데이터를 활용해 검증도 진행했다. 특정 병원 데이터에만 의존하지 않고 실제 의료 현장 적용 가능성을 확인했다는 점도 의미로 꼽힌다.
최우식 딥노이드 대표는 "이번 연구는 디지털 병리 분야에서 AI 솔루션 적용 가능성을 확인한 사례"라며 "갑상선 세포검사 AI 연구에 이어 병리 기반 AI 연구개발을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.
김평화 기자 peace@mt.co.kr
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