이번 학술대회에서 최세영 교수는 ‘방광 종양 분류를 위한 컨볼루션 신경망(CNN) 모델 선정 및 인간과의 비교 연구(Selection of convolutional neural network model for bladder tumor classification of cystoscopy images and comparison with humans)’와 ‘생화학적 재발을 넘어서: 전립선암 근치적 절제술 후 PET 양성 림프절에 대한 구제 치료(Beyond Biochemical Recurrence: Salvage for PET Positive Lymph Node after Radical Prostatectomy)’라는 제목의 초록을 발표해 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정됐다.
방광 종양 분류 연구에서는 인공지능(AI)을 활용해 방광 내시경 사진에서 종양을 정확하게 분류하는 방법을 개발하고, 이를 의과대학생과 비뇨의학과 전문의의 진단 능력과 비교했다. 연구 결과, 인공지능(AI) 모델 역시 높은 정확도를 보였으며, 특히 경험이 적은 의사들이 방광암을 진단하는 데 큰 도움이 될 수 있음을 시사했다고 병원측은 설명했다.
또한, 전립선암 구제 치료 연구에서는 전립선암 수술 후 생화학적으로 재발한 환자들을 대상으로 PET 검사에서 양성으로 나타난 림프절을 제거하거나 방사선 치료를 통해 어떻게 치료 효과를 극대화할 수 있는지를 분석했다. 두 가지 치료법을 비교한 결과, 방사선 치료가 특정 재발 환자들에게 더 나은 결과를 나타내어 전립선암 재발 관리에 중요한 정보를 제공했다.
김국주 기자
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