AI로 암 진단? 딥노이드팀 연구, 유럽병리학회 눈길 사로잡았다

신장암과 대장암, 요로상피암 등 다양한 암종을 AI(인공지능) 기술로 진단할 수 있는 방법을 다룬 딥노이드 연구팀의 연구 성과가 유럽 병리학회의 눈길을 사로잡았다.

국내 1세대 의료AI 전문기업 딥노이드는 이 회사가 가톨릭대 의대 병리과 정요셉 교수팀과 공동 연구한 'AI를 활용한 암 진단 기술'에 대한 연구 초록 3편이 유럽 병리학회 'ECP 2024'에서 채택됐다며 12일 이같이 밝혔다.

ECP 2024는 유럽 병리학회가 주최하는 연례 학술대회로 병리학 분야에서 가장 큰 규모의 국제 학회 중 하나로 꼽힌다. 매년 최신 연구 결과와 혁신 기술이 발표되고 전 세계 병리학자와 연구원, 의료 관계자가 참가한다.

이번 딥노이드-가톨릭대 연구팀은 각 연구를 통해 AI 모델의 정확성을 높이고 임상 현장에서 실용성을 극대화하는 방안을 제안했다. 대장암 병리 이미지 분석 연구에서는 특징 추출기를 비교해 대장암의 정상 여부와 4가지 아형을 분류하는 등 AI 기반의 분류 기술이 대장암 진단의 정확성을 크게 높일 수 있음을 입증했다. 요로상피암 연구에서도 데이터가 불완전하거나 불명확하더라도 효과적으로 학습할 수 있는 MIL(다중 인스턴스 학습) 모델과 이미지 분류 시 정확도를 높이기 위해 사용하는 방식을 결합해 진단 성능을 더 향상시켰다.

신장암에 대해서도 대규모 데이터셋을 활용해 정상 여부와 3가지 아형을 정확히 분류하는 모델을 개발했다. 이 모델로 신세포 암종을 분류할 경우 평균 정확도가 92.81%에 달했다. 수치가 클수록 분류 성능을 높게 평가하는 AUC 지표는 93.54%, F1 스코어는 93.43%의 성능을 보였다는 게 딥노이드의 설명이다. 이 연구는 10개 기관에서 수집한 8000장 이상의 전체 슬라이드 이미지를 통해 학습됐다. 현재까지 국가 단위 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.

황국상 기자 gshwang@mt.co.kr