딥러닝 기반 병리영상 분석기술을 통해 유방암 재발 위험을 예측할 수 있는 가능성을 열었다.
AI기반 디지털 병리 전문 기업 딥바이오와 고려대학교 구로병원 병리과 김정열 교수팀은 병리 슬라이드 이미지 만을 이용한 유방암 재발 예측 인공지능 모델을 개발, 기존 유전자 검사와 87.75%의 일치율을 확보했다고 밝혔다.
이번 연구는 초기 유방암 환자 125명의 병리 슬라이드를 기반으로 예후를 저·중·고위험군으로 분류하는 딥러닝 모델을 학습시켜 예측 정확도를 측정한 것이다. 특히 고위험군 환자 예측 정확도는 91.2%로 확인됐으며, 조직학적 등급과의 상관계수도 0.61로 높은 상관성을 보였다. 해당 연구 결과는 네이처 사이언티픽 리포트(Nature Scientific Reports)’ 10월 8일자에 게재됐다.
김정열 교수는 “AI가 병리 슬라이드만으로 유전자 검사 결과를 근사할 수 있다는 점은 정밀의료의 접근성을 한층 높이는 의미 있는 성과” 라며 “임상 현장에서 신속하고 경제적인 예후 예측이 가능해지면, 환자 맞춤 치료 결정에 실질적인 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
딥바이오 장혜윤 박사는 “AI가 병리 슬라이드 상의 미세한 형태학적 차이를 스스로 학습해 예후 예측까지 확장한 사례”라며 “향후 다기관 임상시험을 통해 예측 모델의 일반화 가능성과 신뢰성을 확보해 나갈 계획”이라고 설명했다.
김선우 딥바이오 대표는 “이번 연구는 AI 병리 기술이 실제 임상 의사결정에 기여할 수 있음을 보여준 사례”라며 “유방암을 비롯한 다양한 암종으로 연구를 확대해 정밀의료 혁신을 선도하겠다”고 전했다.
딥바이오는 2015년 설립 돼 딥러닝 및 암 병리진단에 대한 전문성을 두루 갖춘 의료인공지능개발기업으로 체외진단 의료기기 소프트웨어(IVD SaMD)를 개발하고 있다.
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