국내 1세대 의료인공지능 전문기업 딥노이드는 가톨릭대학교의과대학 병리과 정요셉 교수팀이 공동연구한 ‘AI를 활용한 암 진단 기술’에 대한 연구 초록 3편이 유럽 병리학회(European Congress of Pathology, ECP 2024)에서 채택됐다고 12일 밝혔다.

딥노이드, 유럽 병리학회서 연구 초록 3편 발표
딥노이드, 유럽 병리학회서 연구 초록 3편 발표


ECP 2024(European Congress of Pathology)는 유럽 병리학회가 주최하는 연례 학술대회로, 병리학 분야에서 가장 큰 규모의 국제 학회 중 하나다. 매년 최신연구 결과와 혁신적인 기술이 발표되며, 전 세계 병리학자 및 연구원, 의료 관계자가 모여 지식을 공유하고 네트워킹을 할 수 있는 중요한 자리이다.

이번 연구들은 신장암, 대장암, 요로상피암 등 다양한 암종에 대해 AI 기술을 적용한 진단 방법의성능과 가능성을 제시한다. 공동연구팀은 각 연구를 통해 인공지능 모델의 정확성을 높이고, 임상 현장에서의 실용성을 극대화할 수 있는 방안을 제안했다.
대장암 병리 이미지 분석 연구에서는 특징 추출기(Feature Extraction)를 비교하여, 대장암의 정상 여부와 4가지 아형을 분류 등 AI 기반의 분석 기술이 대장암 진단의 정확성을 크게 향상시킬 수 있음을 입증했다. 요로상피암 연구의 경우 데이터가 불완전하거나 불명확한 상황에서도 효과적으로 학습할 수 있는 다중 인스턴스 학습(MIL) 모델과 이미지 분류 시 정확도를 높이기 위해 사용하는 Sub-center Arcface Loss를 결합해 진단성능을 더욱 향상시켰다.

신장암 연구는 대규모 데이터셋을 활용해 정상 여부 및 3가지 아형(Subtype)을 정확하게 분류하는 모델을 개발했다. 본 모델을 통해 신세포암종을 분류할 경우 평균 정확도(ACC)는 92.81%, 수치가 클수록 분류 성능을 높게 평가하는 AUC는 93.54%, F1 Score는93.43%의 성능을 보였다. F1 Score는 높을수록 예측이 정확하다고 판단한다. 해당 연구는 10개 기관에서 수집한 8,000장 이상의 전체 슬라이드이미지(WSIs)를 활용해 학습됐으며, 이는 현재까지 국가단위 데이터 세트로는 가장 큰 규모다.

정요셉 가톨릭대학교 의과대학 병리과 교수는 “이번 연구는 AI 기술이 암 진단 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지를 실질적으로 보여주는 중요한 성과”라며 “특히, 신장암 연구는 국내 다기관에서 방대한 양의 데이터를 수집하여 학습 및 검증을 진행함으로써 공개 데이터를 통해 객관적인 결과를 낸 논문으로 평가받아 의미가 크다”고 전했다.

윤홍준 딥노이드 팀장은 “이번 학회에서 발표한 연구들은 AI를 활용한 암 진단 기술의 혁신적인 가능성을 보여준다"며 "앞으로도 지속적인 연구 개발을 통해 더 많은 의료 솔루션에 AI 기술을 적용할 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔다.

이번 연구 발표는 딥노이드가 글로벌 의료 시장에서 AI 기반의 암 진단 솔루션을 확장하는 데 중요한 이정표가 될 것으로 기대하고 있다.

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