딥노이드, 대장 병리 AI 연구 공개…전문의 판독 과정 모사

의료 인공지능(AI) 전문 기업 딥노이드(대표이사 최우식)가 병리 전문의의 판독 흐름을 참고해 대장 내시경 생검 조직을 분류하는 AI 연구 결과를 발표했다. 

회사는 해당 논문이 국제 학술지 ‘Journal of Korean Medical Science(JKMS)’에 게재됐다고 28일 밝혔다. 연구는 딥노이드 연구진과 가톨릭대학교 의과대학 병리과 연구진의 공동연구로 진행됐다.

이번 연구는 대장 내시경 검사로 확보한 조직 이미지를 AI가 분석해 주요 병변 유형을 분류할 수 있는지를 평가한 후향적 이미지 데이터 기반 연구다. 연구팀은 2016년 1월부터 2018년 2월까지 8,987명의 환자로부터 수집한 1만 8,922개의 대장 조직 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 학습 데이터로 활용했다.

AI 모델은 ▲비종양(NT) ▲과형성 용종(HYP) ▲선종(ADM) ▲선암종(ADC) ▲신경내분비종양(NET) 등 5개 유형을 분류하도록 설계됐다.

연구팀은 병리 전문의가 전체 슬라이드를 먼저 확인한 뒤 세부 조직을 확대해 판독하는 흐름을 참고해 ‘2단계 앙상블 파이프라인’을 개발했다. 전체 슬라이드 이미지 기반 CLAM 모델과 세부 타일 이미지 기반 EfficientNet 모델을 결합한 구조다.

논문에 따르면, 해당 모델의 micro F1-score는 86.57%, macro F1-score는 83.83%를 기록했다. 희귀 병변인 신경내분비종양(NET)의 F1-score는 87.18%였다.

특히 연구팀은 단일 기관 데이터만 사용하지 않고 6개 의료기관 데이터를 활용해 외부 검증을 수행했다고 설명했다. 또한 저품질 슬라이드 이미지를 자동으로 걸러내는 필터링 과정도 모델에 포함했다.

연구팀은 기존 대장 병리 AI 연구에서 상대적으로 드물었던 신경내분비종양(NET)을 포함한 다중 분류 모델의 가능성을 확인했다고 설명했다.

다만 이번 연구는 후향적 이미지 데이터 기반으로 수행됐으며, 실제 임상 환경에서의 추가 검증이 필요하다.

최우식 딥노이드 대표는 “이번 연구는 디지털 병리 분야에서 AI 적용 가능성을 확인한 사례”라며 “앞서 공개한 갑상선 세포 검사 AI 연구에 이어 병리 분야 연구를 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.