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딥노이드·의정부성모병원 공동 연구 'SCI 등재 Q1급' 국제학술지 2곳에 게재
파이낸셜뉴스 2025.05.22 08:32 댓글 0
전체 슬라이드 이미지 기반 AI 진단 모델 우수성 입증
美병리학연구학회(ASIP) 공식 저널 ‘AJP’, 임상종양학 저널 ‘Lung Cancer’ 등재
난소암·폐암 AI 진단 시 전체 슬라이드 이미지 기반 적용, 높은 정확도 입증
[파이낸셜뉴스] 국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드와 가톨릭의대 의정부성모병원의 공동 연구 논문이 과학논문인용색인(SCI) 등재 국제학술지 ‘The American Journal of Pathology(AJP)’와 ‘Lung Cancer’에 게재됐다. 두 저널은 모두 해당 학문 분야 상위 25%에 해당하는 Q1급 학술지다.
22일 딥노이드에 따르면 해당 논문은 전체 슬라이드 이미지 기반 인공지능(AI) 진단 모델 활용 가능성을 다뤘다. 연구팀은 이번 연구를 통해 전체 슬라이드 이미지 기반 구조(architecture)를 정밀 조정(fine tuning)한 모델이 패치 기반 모델보다 더 높은 진단 성능을 발휘함을 입증했다.
또한 서로 다른 암종을 대상으로 복수 세포진(난소암)과 흉막삼출액(폐암)을 각각 분석에 활용했으며, 세포병리학회를 통해 전국 200여개 병리과에서 수집된 고품질 정도관리단위 데이터를 기반으로 학습과 검증을 통해 임상 적용 가능성과 범용성을 입증했다.
미국병리학연구학회(ASIP) 공식 저널 AJP에 게재된 난소암 연구에서 전체 슬라이드 이미지 기반 알고리즘 모델이 이 외부 검증에서 AUC 0.87을 기록하며 패치 기반 모델 대비 약 9% 우수한 결과를 보였다. 특히 이 모델은 별도의 패치 주석 없이도 학습이 가능해 실용성이 높고, 의료진 판독과 상호보완적으로 활용할 수 있다.
폐암 특화 임상종양학 저널 ‘Lung Cancer’에 게재된 폐암 진단 연구의 경우, 연구팀은 전국 다기관 데이터를 바탕으로 전체 슬라이드 이미지를 분석 단위로 설정하고, 해당 기반 알고리즘을 적용해 기존 이미지 패치 기반 모델보다 향상된 성능과 분석 효율성을 확인했다.
이번 AI 폐암 진단 연구에서 정확도 97%, AUC 0.97의 성과를 기록, 전체 슬라이드 이미지 기반 알고리즘 적용 시 패치 기반 모델 대비 약 13% 향상된 성능을 확인했다.
공동연구팀 가톨릭의대 의정부성모병원 정요셉 교수는 “이번 연구를 통해 AI 기반 진단의 실효성을 객관적인 데이터로 확인했다”며, “난소암, 폐암 이외에도 더욱 다양한 병증 진단에 적용을 통해 일선에서 의료진을 도와 진단 정확도와 효율을 높일 수 있도록 연구를 지속할 것” 이라고 전했다.
딥노이드 윤홍준 팀장은 “이번 연구는 전국 단위의 정도관리 데이터를 기반으로 한 학습과 검증으로 전체 슬라이드 이미지 기반 모델의 임상 적용 가능성과 범용성을 동시에 입증한 것”이라며 “유수의 국제학술지 등재를 통해 연구 결과를 객관적으로 입증 받아 기쁘고 이에 힘입어 심도 깊은 연구를 이어 나갈 것”이라고 말했다.
한편, 이번 연구의 일환으로 본 공동연구팀은 흉수 폐암 및 유방암 전이, 복수 대장암 및 위암전이, 갑상선 세침흡인 및 요세포 검체 등 세포병리분야 AI 총 6편의 논문의 출판을 완료하고 2편을 추가로 앞두고 있으며 관련 특허도 출원한 바 있다.
#난소암 #폐암 #딥노이드 #AI진단
kakim@fnnews.com 김경아 기자
Copyrightⓒ 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.
美병리학연구학회(ASIP) 공식 저널 ‘AJP’, 임상종양학 저널 ‘Lung Cancer’ 등재
난소암·폐암 AI 진단 시 전체 슬라이드 이미지 기반 적용, 높은 정확도 입증
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| 패치 이미지 기반과 전체 슬라이드 이미지 기반 프로세스 비교 및 히트맵. 딥노이드 제공. |
[파이낸셜뉴스] 국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드와 가톨릭의대 의정부성모병원의 공동 연구 논문이 과학논문인용색인(SCI) 등재 국제학술지 ‘The American Journal of Pathology(AJP)’와 ‘Lung Cancer’에 게재됐다. 두 저널은 모두 해당 학문 분야 상위 25%에 해당하는 Q1급 학술지다.
22일 딥노이드에 따르면 해당 논문은 전체 슬라이드 이미지 기반 인공지능(AI) 진단 모델 활용 가능성을 다뤘다. 연구팀은 이번 연구를 통해 전체 슬라이드 이미지 기반 구조(architecture)를 정밀 조정(fine tuning)한 모델이 패치 기반 모델보다 더 높은 진단 성능을 발휘함을 입증했다.
또한 서로 다른 암종을 대상으로 복수 세포진(난소암)과 흉막삼출액(폐암)을 각각 분석에 활용했으며, 세포병리학회를 통해 전국 200여개 병리과에서 수집된 고품질 정도관리단위 데이터를 기반으로 학습과 검증을 통해 임상 적용 가능성과 범용성을 입증했다.
미국병리학연구학회(ASIP) 공식 저널 AJP에 게재된 난소암 연구에서 전체 슬라이드 이미지 기반 알고리즘 모델이 이 외부 검증에서 AUC 0.87을 기록하며 패치 기반 모델 대비 약 9% 우수한 결과를 보였다. 특히 이 모델은 별도의 패치 주석 없이도 학습이 가능해 실용성이 높고, 의료진 판독과 상호보완적으로 활용할 수 있다.
폐암 특화 임상종양학 저널 ‘Lung Cancer’에 게재된 폐암 진단 연구의 경우, 연구팀은 전국 다기관 데이터를 바탕으로 전체 슬라이드 이미지를 분석 단위로 설정하고, 해당 기반 알고리즘을 적용해 기존 이미지 패치 기반 모델보다 향상된 성능과 분석 효율성을 확인했다.
이번 AI 폐암 진단 연구에서 정확도 97%, AUC 0.97의 성과를 기록, 전체 슬라이드 이미지 기반 알고리즘 적용 시 패치 기반 모델 대비 약 13% 향상된 성능을 확인했다.
공동연구팀 가톨릭의대 의정부성모병원 정요셉 교수는 “이번 연구를 통해 AI 기반 진단의 실효성을 객관적인 데이터로 확인했다”며, “난소암, 폐암 이외에도 더욱 다양한 병증 진단에 적용을 통해 일선에서 의료진을 도와 진단 정확도와 효율을 높일 수 있도록 연구를 지속할 것” 이라고 전했다.
딥노이드 윤홍준 팀장은 “이번 연구는 전국 단위의 정도관리 데이터를 기반으로 한 학습과 검증으로 전체 슬라이드 이미지 기반 모델의 임상 적용 가능성과 범용성을 동시에 입증한 것”이라며 “유수의 국제학술지 등재를 통해 연구 결과를 객관적으로 입증 받아 기쁘고 이에 힘입어 심도 깊은 연구를 이어 나갈 것”이라고 말했다.
한편, 이번 연구의 일환으로 본 공동연구팀은 흉수 폐암 및 유방암 전이, 복수 대장암 및 위암전이, 갑상선 세침흡인 및 요세포 검체 등 세포병리분야 AI 총 6편의 논문의 출판을 완료하고 2편을 추가로 앞두고 있으며 관련 특허도 출원한 바 있다.
#난소암 #폐암 #딥노이드 #AI진단
kakim@fnnews.com 김경아 기자
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