딥노이드, 대장 병리 AI 논문 `JKMS` 게재

AI 요약

딥노이드는 병리 전문의 판독 프로세스를 모사한 인공지능(AI) 연구 모델로 대장 내시경 생검 조직을 분류하는 연구 논문이 국제 학술지 Journal of Korean Medical Science(JKMS)에 게재됐다고 28일 밝혔습니다. 딥노이드 연구팀과 가톨릭대 의대 병리과 연구진이 공동으로 수행한 연구에서는 8987명 환자로부터 수집한 1만8922개 대장 조직 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 학습해 비종양(NT), 과형성 용종(HYP), 선종(ADM), 선암종(ADC), 신경내분비종양(NET) 등 5가지 판독 유형을 자동 분류하는 '2단계 앙상블 파이프라인'을 개발했습니다. NET은 전체 대장암 악성 종양 중 약 0.49%의 희귀 병변으로 다중 아형 분류 모델에서 이를 함께 분류한 연구는 이번이 처음이며, 연구진은 6개 의료 기관 데이터를 활용해 실제 의료 현장 적용 가능성도 확인했습니다.