인공지능 전문기업 딥노이드(대표 최우식)가 제50차 대한암학회 학술대회(KCA 2024)에서 최우수 포스터상(Best Poster Award)을 받았다고 21일 밝혔다.

대규모 국가 단위 데이터 세트를 이용한 다중 인스턴스 학습(MIL; Multiple Instance Learning)에 기반한 신세포암종(RCC)의 유형 분류 방법에 대한 연구다.

딥노이드가 포스어 발표한 이번 연구는 신세포암종의 검출 정확도를 높임과 동시에 좀 더 수월한 조직학적 아형 분류로 진단 정확성과 효율성을 향상하기 위해 진행됐다. 

학습 데이터는 이번 연구 사업의 주관기관인 MIL 가톨릭대학교 의정부성모병원을 비롯해 10개 기관에서 수집한 7,000장 이상의 전체 슬라이드 이미지(WSIs)를 활용했다.

연구 결과, 해당 모델의 신세포암종 분류 정확도(ACC)는 97.0%, AUC는 0.987, F1 Score는 97.0%의 성능을 보였다. AUC는 수치가 클수록 분류 성능을 높게 평가하며, F1 Score는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 지표 중 하나로 높을수록 예측이 정확하다고 판단한다.

딥노이드 AI 연구소 윤홍준 팀장은 “전체 조직 슬라이드 라벨만으로도 유의미한 성과를 달성할 수 있음을 입증했다”며, “이러한 결과는 실제 임상 현장에서 사용했을 때, 신세포암 진단의 정확성과 효율성을 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다.