1세대 의료 인공지능(AI) 전문 딥노이드(대표 최우식)는 '제50차 대한암학회 학술대회(KCA 2024)에서' 최우수 포스터상을 받았다고 21일 밝혔다.
딥노이드는 다중 인스턴스 학습(MIL)에 기반한 신세포암종(RCC) 유형 분류 방법에 대해 발표했다. 검출 정확도를 높임과 동시에 수월한 조직학적 아형 분류로 신세포암종의 진단 정확성과 효율성을 향상하기 위한 것이다.
연구사업 주관기관인 가톨릭대학교 의정부성모병원을 비롯해 10개 기관에서 수집한 7000장 이상의 전체 슬라이드 이미지(WSIs)를 활용해 학습을 진행했다. 국가 단위 데이터셋으로는 가장 큰 규모라는 설명이다.
모델을 통해 신세포암종을 분류할 경우 정확도(ACC)는 97%에 달한다고 전했다. 수치가 클수록 분류 성능을 높게 평가하는 AUC는 0.987, F1 스코어는 97%의 성능을 보였다. F1 스코어는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 지표 중 하나로, 높을수록 예측이 정확하다고 판단한다.
이번 연구에 참여한 윤홍준 딥노이드 AI연구소 팀장은 “전체 조직 슬라이드 라벨만으로도 유의미한 성과를 달성할 수 있음을 입증했다”라며 “실제 임상 현장에서 사용했을 때 신세포암 진단의 정확성과 효율성을 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다.
장세민 기자 semim99@aitimes.com
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