딥노이드, 갑상선암 BRAF 돌연변이 AI로 예측

AI 요약

딥노이드는 가톨릭대 의정부성모병원·성빈센트병원과 공동연구를 통해 갑상선 세침흡인세포검사(FNA) 세포의 디지털 이미지만으로 BRAF 돌연변이 여부를 예측하는 연구 성과를 10일 발표했습니다. 연구팀은 263개 갑상선 FNA 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 분석해 최고 AUROC 0.784를 기록했으며, 씬프렙(ThinPrep)과 이지프렙(EasyPrep)으로 제작된 슬라이드 2종을 모두 활용해 AI 모델의 범용성도 확인했습니다. 연구는 불확정결절을 보다 정교하게 분류하고 분자검사가 필요한 환자를 선별해 임상에서 의료인의 판단을 보조하고 불필요한 추가 검사를 줄이는 데 기여할 수 있음을 보였고, 연구 초록은 USCAP 2026에서 공개됐으며 AFCS 2026에서 구연발표될 예정이고 향후 학술대회 발표와 논문 게재를 순차 공개할 계획이라고 회사는 밝혔습니다.