전남대 2학년 의대생이 유방암 구분 인공지능 모델 개발

유방 상피내암과 침윤암 구분 머신 러닝…진단 정확도 71.4%

(광주=뉴스1) 박준배 기자 = 전남대학교 2학년 의대생이 유방암을 구분할 수 있는 인공지능 모델을 개발해 국제학술지에 발표했다.

28일 전남대에 따르면 의학과 2학년 박재혁씨는 유방자기공명영상을 활용한 라디오믹스 영상 분석 결과를 토대로 침윤암이 상피내암으로 저평가됐는지 여부를 예측하는 인공지능 모델을 머신러닝 알고리즘을 이용해 개발했다.

지금까지 유방질환에서 많이 사용되는 핵생검은 조직의 일부를 얻는 방법으로 침윤암이 저평가될 수 있다는 단점이 있었다.

박씨를 제1저자로 한 연구팀이 개발한 모델은 자기공명영상을 이용해 수술 전에 저평가여부를 예측해 침윤암을 비교적 정확하게 진단할 수 있게 해준다.

실제로 연구팀이 개발한 모델의 진단 정확도는 71.4%, AUC(Area Under the Curve) 0.767의 성능을 나타냈다.

박씨는 의예과 2학년 당시 박일우 영상의학교실 교수가 지도한 '의료 인공지능 코딩캠프'에 참여한 후 인공지능의료영상연구실에서 꾸준히 연구를 진행해 왔다.

이 연구에 관한 논문은 임효순, 박일우 교수를 교신저자로, 박재혁 학부생과 티엔 누엔 석사, 이효재 교수(전남대병원 영상의학과)를 공동 1저자로, 국제학술지 Frontiers in Oncology (영향력지수 6.244)에 실렸다.

박일우 교수는 "이번 연구결과는 의료 분야에서의 인공지능의 보조적 활용 잠재력을 보여준다"며 "향후 진료현장에서 임상의들의 진단 결정과 치료 선택에 도움을 줄 것"이라고 말했다.

nofatejb@news1.kr

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