의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이는 국내 대학 연구팀과 협업해 SCI급 학술지 MDPI 캔서즈에 전립선암 진단에 도움을 주는 AI 기반 생검 조직 이미지 영상 분할 방법에 대한 논문을 게재했다고 1일 밝혔다.
논문에서 제이엘케이는 원천기술을 기반으로 세계적으로 암 사망원인 5위에 해당하는 전립선암을 정확하게 진단하고 예후를 향상시킬 수 있는 영상분석 딥러닝 모델을 구현했다.
연구의 주요 목표는 전립선암 영역의 세분화를 기반으로 병리의사가 진단을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 자동 주석 시스템을 구축하는데 있다.
생검 조직 이미지에서 종양샘의 성장 패턴을 구별하는 것은 병리의사에게 번거로운 작업이다. 암 진단을 개선하고 병리의사의 업무량을 줄이기 위해서는 딥러닝 기술이 필요하다.
이번 연구는 전립선 생검의 전체 슬라이드 영상을 분석하고 딥러닝 기법을 통해 스트로마, 양성, 암 조직 성분을 구별하는 것을 목표로 진행됐다. 전체 슬라이드 이미지에서 암 영역과 비암성 영역을 분할하기 위해 조직병리학적 이미지셋에 대한 전이 학습을 사용하는 딥러닝 모델을 구현했다.
이를 통해 병리의사가 전체 슬라이드 이미지에서 암 영역을 구분할 수 있도록 해 전립선 암 진단 능력을 향상시키고 예후에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 회사는 설명했다.
제이엘케이 최흥국 최고지식책임자(CKO)는 “연구가 상용화를 통해 임상에 적용돼 환자에 대한 보다 정확한 진단과 예후 개선 측면에서 실질적인 도움이 되기를 바란다”고 말했다.
정현정기자 iam@etnews.com
