[프라임경제] 인공지능 기반 디지털 병리 및 병리진단기업 딥바이오(이하 딥바이오)가 스탠포드 의대와 협력해 자사의 전립선암 AI분석 알고리즘인 딥디엑스 프로스테이트(DeepDx Prostate)에 대한 외부 검증 연구를 발표했다.
해당 연구는 '전립선 전절제 수술검체에서 전립선암의 글리슨(Gleason) 등급을 위한 인공지능 모델의 외부 검증'이라는 제목으로 1929년 창간된 영국 비뇨기과학회의 학회지(British Journal of Urology International)에 지난 12일 게재됐다.
이 연구는 전립선 전절제 수술검체에서 전립선암을 감지하고 등급을 매기는 딥디엑스 프로스테이트의 성능을 평가했다. 이 알고리즘은 국내 두 병원에서 수집된 전립선 코어 바늘 생검(Core Needle Biopsy, CNB) 이미지로 훈련됐다.
연구자들은 다른 기관의 전립선 전절제 수술 검체에서 위 알고리즘의 성능을 평가하였고, 추가적인 미세 조정 없이도 우수한 성과를 입증했다.
연구 결과, 알고리즘은 전립선 전절제 수술 검체에서 암의 유무를 감지하는 데 0.997의 민감도와 0.88의 특이도를 기록했다.
또한 비뇨전문병리학자와의 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 적용가능성을 나타냈다.
김선우 딥바이오 대표는 "전립선암 수술검체의 병리검사는 많은 시간과 노력이 필요하다"며 "딥바이오의 전립선암 AI 분석 알고리즘을 임상에서 활용한다면 병리검사의 효율과 성능에서 뚜렷한 효과를 기대할 수 있다"고 전했다.
본 연구논문의 제1저자인, 전 스탠포드 연구진이자 현재는 유타대학(University of Utah)에 부교수로 재직중인 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"이라고 말했다.
한편, 딥바이오는 병리학에서 진단의 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 AI 기술을 발전시키는 데 전념하고 있으며, 바늘코어 생검(Core Needle BIopsy, CNB) 검체 대상으로 한 딥디엑스 프로스테이트의 AI 알고리즘은 99%의 민감도와 97%의 특이도를 보여준다.
