딥바이오 YAAGGS 연구 결과, 네이처 파트너 저널 디지털 메디슨지 게재
2021/06/29 10:55 입력
트위터로 기사전송 페이스북으로 기사전송
약하게 학습된 AI 딥러닝 기술 활용, 세계 최고 수준에 근사한 정확성 갖춰
딥바이오 YAAGGS.jpg
Deep Bio Logo VT

㈜딥바이오(대표 김선우, 이하 딥바이오)는 자사가 개발한 새로운 인공지능 기반 전립선암 중증도 진단 시스템(Yet Another Automated Gleason Grading System, 이하 YAAGGS) 관련 연구 결과가 최근 국제 학술지 ‘네이처 파트너 저널 디지털 메디슨(npj Digital Medicine)’에 게재됐다고 29일 밝혔다.


딥바이오가 개발한 YAAGGS는 약하게 학습된 AI 딥러닝 기술을 활용해 전립선암의 중증도를 진단하는 새로운 시스템이다. 해당 연구는 슬라이드 단위로 이미 존재하는 병원 진단문만을 활용해 고성능의 전립선암 중증도 진단 딥러닝 모델을 학습하는 학습 기법을 제안하고, YAAGGS의 성능평가를 진행했다. 성능 평가에는 한양대병원과 고려대구로병원에서 수집한 7,600개의 H&E(Hematoxylin and eosin) 염색 전립선 바늘생검(prostate needle biopsies) 조직 슬라이드 데이터가 사용됐다.


YAAGGS의 암 유무 판별 성능 평가 결과, 모델 성능을 나타내는 ROC-AUC값이 0.983으로 확인됐으며, 민감도 93.6%, 특이도 96.0%, 정확도 94.7%로 나타났다. 암의 중증도 진단 성능 평가 결과 정답과의 유사도를 나타내는 일치도 계수(Cohen’s kappa score) 및 가중 일치도 계수(quadratic-weighted kappa score) 역시 각각 0.650, 0.897로 나타나 새로 개발된 시스템의 성능이 병리 전문의 진단 수준과 유사함을 시사했다.


딥러닝 기반 자동 중증도 진단 시스템의 개발에는 대규모의 중증도 등급별 영역 어노테이션(Annotation)이 필수적이며, 이를 완전히 수작업으로 구축하는 경우 구축 기간이 길고 비용이 높다는 문제가 있다. 그러나 새롭게 개발된 YAAGGS에 적용된 기술을 활용하면 다양한 질환에 대한 진단 모델을 빠르게 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

[ 강수영 기자 news@medicalilbo.com ]
강수영 기자 기자의 다른 기사 보기
기사제보 및 보도자료 news@medicalilbo.com
▒▒ 의료일보 ▒▒(www.medicalilbo.com) - copyright ⓒ ▒▒ 의료일보 ▒▒. 무단전재 & 재배포 금지
댓글달기
  • 많이본기사
  • 화제의 뉴스

화제의 포토

화제의 포토더보기

    화제의동영상

    화제의 동영상
    • 회사소개
    • 광고안내
    • 제휴·광고문의
    • 기사제보
    • 정기구독신청
    • 고객센터
    • 저작권정책
    • 회원약관
    • 개인정보취급방침
    • 이메일주소무단수집거부
    • RSS
    • 의료일보 www.medicalilbo.com | 설립일 : 2009년 9월 7일 | Ω 06653 서울시 서초구 서초동 1589-14 신성오피스텔 B동 407호
      사업자등록번호 : 105-07-38362 | 등록번호 : 서울시 다 09845
      전화 : 02) 333-3739, 363-3730 광고문의 : 02) 333-3739 | 팩스 02) 363-3730 |  news@medicalilbo.com
      Copyright ⓒ 2009 medicalilbo.com All right reserved.
      ▒▒ 의료일보 ▒▒의 모든 콘텐츠(기사)는 저작권법의 보호를 받습니다. 무단 전재·복사·배포 등을 금합니다.