인공지능 기반 디지털 병리 이미지 분석 및 암 진단 전문 의료 선두기업 ㈜딥바이오(대표 김선우, 이하 딥바이오)가 이달 19일부터 24일(현지시간)까지 미국 로스앤젤레스에서 진행되는 제 111회 미국캐나다병리학회(USCAP) 학술대회에서 자사의 딥러닝 기술을 활용한 암 진단 및 예후예측 연구 5건을 발표했다.
딥바이오는 21일, 22일 양일에 걸쳐 현장 포스터 발표 세션에서 전립선암 유방암, 폐암 등 다양한 암 영역과 관련된 연구 성과를 공유했다. 특히 ▲헤마톡실린(hematoxylin) 염색 이미지만으로 학습시킨 딥러닝을 활용한 암의 조직학적 특징 분석, ▲전립선암 진단 모델이 추출한 특징 기반 유방암 예후 예측 연구 등 최초로 시도된 연구에 있어 행사에 참석한 각국의 병리학자와 전문의 및 디지털 병리 기업 관계자들의 이목이 집중됐다.
곽태영 딥바이오 최고기술책임자(CTO)는 “올해는 암 진단 및 생존분석 분야에서 최초로 시도한 연구들의 성과를 공유하게 돼 더욱 뜻깊다. 특히 자사의 핵심 연구 분야인 전립선암의 조직학적 특징을 바탕으로 다른 암종인 유방암의 예후를 유효하게 예측했다는 점은 자사의 딥러닝 모델이 향후 다양한 암 영역 진단 또는 예후 예측 연구에 적용될 수 있다는 점을 시사한다”고 말했다.
올해 USCAP에 채택된 딥바이오의 초록은 ▲헤마톡실린(hematoxylin) 염색 슬라이드에서의 인공지능 전립선암 진단 모델 성능 분석, ▲전립선암 진단 모델로 추출한 특징을 기반으로 한 유방암 생존 분석, ▲유방암 절제조직에 대한 자동화된 조직학적 등급 부여, ▲FCRN과 암 영역 분할 신경망을 이용한 Ki-67 지표 자동 추정 ▲불확실성 고려를 통한 딥러닝 기반의 폐암 진단 성능 개선 연구이다.
