인공지능(AI) 기반 디지털 병리 및 병리 진단기업 딥바이오(대표 김선우, 이하 딥바이오)가 스탠퍼드 의대와 협력해 진행한 자사의 전립선암 AI 분석 알고리즘인 딥디엑스 프로스테이트(DeepDx Prostate)에 대한 외부 검증 연구에서 높은 정확도를 확인했다고 6일 밝혔다.

연구팀은 전립선 전절제 수술 검체에서 전립선암을 감지하고 등급을 매기는 딥디엑스 프로스테이트의 성능을 평가했다. 해당 알고리즘은 국내 두 병원에서 수집된 전립선 코어 바늘 생검(Core Needle Biopsy, CNB) 이미지로 훈련된 것으로, 연구팀은 다른 기관의 전립선 전절제 수술 검체에서 알고리즘의 성능을 평가했다.

연구 결과, 알고리즘은 전립선 전절제 수술 검체에서 암의 유무를 감지하는 데 0.997의 민감도와 0.88의 특이도를 기록했다. 또한 비뇨 전문 병리학자와의 일치도에서도 높은 성과를 보였으며, ▲암의 유무에 대한 Cohen의 카파 값은 0.91(UWK, Unweighted Cohen’s Kappa: 0.91), ▲글리슨 등급 분류는 0.89(QWK, Quadratically Weighted Kappa, 0.89), ▲위험 그룹 식별(정상 혹은 저위험등급[GG1], 중간위험 [GG 2-3], and high-risk [GG 4-5])은 QWK 0.89를 기록했다. 이 알고리즘은 다양한 데이터셋과 조직 유형에서 견고한 성능을 보여주어 다양한 의료 환경에서의 광범위한 임상 적용 가능성을 나타냈다.

이번 연구는 ‘전립선 전절제 수술 검체에서 전립선암의 글리슨(Gleason) 등급을 위한 인공지능 모델의 외부 검증’이라는 제목으로 영국 비뇨기과학회의 학회지(British Journal of Urology International)에 지난달 12일 게재됐다.

딥바이오의 김선우 대표는 “전립선암 수술 검체의 병리 검사는 많은 시간과 노력이 필요하다”며 “딥바이오의 전립선암 AI 분석 알고리즘을 임상에서 활용한다면 병리 검사의 효율과 성능에서 뚜렷한 효과를 기대할 수 있다”고 말했다.

전 스탠퍼드 연구진이자 현 유타대학(University of Utah) 부교수인 보그다나 슈미트 박사는 "이 연구를 통해 딥디엑스 프로스테이트는 제품이 널리 임상 적용될 잠재력을 입증했다”며 “딥디엑스의 주요 기능은 전립선암의 신속하고 정확한 등급 평가에 도움을 주어 효과적인 치료 계획을 수립하는 데 기여할 것이다"라고 말했다.