[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 AI 전문기업 딥노이드가 병리 전문의의 판독 프로세스를 모사한 인공지능 연구 모델을 통해 대장 내시경 생검 조직을 분류하는 연구 성과를 거뒀다.

28일 딥노이드는 대장 내시경 검사로 확보한 조직 이미지를 분석해 주요 병변 유형을 구분하는 연구 논문이 국제 학술지 'Journal of Korean Medical Science(JKMS)'에 게재됐다고 밝혔다. 이번 연구는 딥노이드 연구팀과 가톨릭대학교 의과대학 병리과 연구진의 공동연구로 수행돼 AI가 전문의의 대장 조직 분류 과정을 보조할 수 있음을 검증했다.

게재된 학술지 JKMS는 대한의학회와 대한의사협회가 발행하는 국제 의학 저널이다. MEDLINE과 PubMed를 비롯해 Web of Science(SCIE) 등 주요 데이터베이스에 등재돼 있으며 인용지수(IF) 2.3을 기록하고 있다.

연구팀은 전문의의 판독 과정을 모방해 자동 분류를 수행하는 2단계 앙상블 파이프라인을 개발해 연구에 적용했다. 전체 슬라이드 이미지(WSI) 기반의 CLAM 모델과 타일 이미지 기반의 EfficientNet 모델을 결합한 형태다.

해당 파이프라인은 8987명의 환자로부터 수집한 1만 8922개의 대장 조직 전체 슬라이드 이미지를 학습해 ▲비종양 ▲과형성 용종 ▲선종 ▲선암종 ▲신경내분비종양 등 5가지 판독 유형을 분류해 낸다.

특히 분류 유형 중 신경내분비종양은 전체 대장암 악성 종양 중 약 0.49%에 불과한 희귀 병변이다. 그동안 AI를 활용한 자동 분류 연구가 흔치 않았다. 다중 아형 분류 모델 중 신경내분비종양을 함께 분류해 낸 사례는 이번 연구가 학술적으로 보고된 최초 사례라는 게 사측 설명이다.

아울러 이번 연구는 특정 기관의 데이터에만 의존하지 않고 총 6개 의료 기관의 데이터를 활용해 검증을 진행함으로써 실제 의료 현장에서의 적용 가능성을 높였다.

딥노이드 최우식 대표는 "이번 연구 성과는 디지털 병리 분야에서 AI 솔루션 적용 가능성을 확인한 계기"라며 "앞서 공개한 갑상선 세포검사 AI 연구 성과에 이어, 앞으로도 병리 분야 연구를 연속성 있게 확대하며 병리 기반 AI 솔루션 개발 행보를 지속해 나가겠다"라고 말했다.

한편, 딥노이드는 지난 4월 갑상선 세포 디지털 이미지를 활용해 BRAF 유전자 변이 가능성을 예측하는 병리 분야 연구 성과를 공개한 바 있다. 딥노이드는 향후 다양한 분야를 아우르는 디지털 병리 연구개발을 지속하며 기술 경쟁력을 강화할 계획이다.