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암 진단 전문 AI 기반 의료 기업 ㈜딥바이오(대표 김선우)는 2021년 미국 비뇨기과 학회(American Urological Association, AUA) 정기학술대회에서 스탠포드 의과대학 연구팀이 자사의 딥러닝 기반 전립선암 진단 보조 소프트웨어 ‘DeepDx® Prostate’에 대한 새로운 연구 결과를 공개했다고 밝혔다.
먼저 전립선암 유무 및 글리슨 등급 분류에 있어 DeepDx® Prostate의 성능을 확인하는 외부 검증 연구가 진행됐다.
연구팀은 150개의 전립선 절제술 검체를 500개의 타일로 나누고, 각 타일 내 종양 비율, 종양의 글리슨 등급 및 글리슨 패턴 4와 5의 비율 구분 항목에 따라 DeepDx® Prostate와 두 명의 요로병리학자의 분석을 각각 진행한 후, 분석 결과를 비교했다.
DeepDx® Prostate는 전립선 바늘생검(needle biopsies) 조직 이미지로 학습된 소프트웨어임에도 불구하고, 전립선 절제술 검체 조직 분석 연구에서 정답과의 유사도를 나타내는 일치도 계수*(Cohen’s kappa score) 값이 κ0.79(95% CI 0.75 - 0.82)로 나타나 두 명의 요로병리학자가 합의해 생성한 참조 표준과 전반적으로 높은 일치율을 보였다.
특히 양성과 음성을 구분할 때와 낮은 위험의 전립선 암(양성, GG 1 또는 GG2)과 고위험 전립선암(GG 3-5)을 분류할 때 각각 κ0.927, κ0.858의 일치도 값을 기록해 전문가 수준의 성능을 입증했다는 평가다.
DeepDx® Prostate는 전립선 절제술 검체 내 암 유무를 발견하는 데 있어 수술 전 MRI 검사와 조직병리학간의 일치도를 측정하는 연구에도 사용됐다.
연구에서는 전립선 절제술을 진행한 남성 30명의 검체가 사용됐으며, 검체 이미지들은 최첨단 3D 방식을 사용하여 MRI에 등록됐다. 종양을 찾아내고, 악성도 등급을 책정하는데 사용됐다.
소프트웨어가 종양의 크기와 관계없이 모든 암 영역을 확인하고 악성도를 등급별로 나타낸 반면, MRI는 전체 종양의 66%를 잡아내지 못했으며, 놓친 부분 중 37%는 임상적으로 유의한 종양이었다.
또한 관계자에 따르면 병리학자가 암의 유무를 확인하는 데만 표본당 평균 45분의 긴 시간이 소요된 반면, DeepDx® Prostate는 어노테이션(annotation)과 악성도 등급 구분에 걸리는 시간도 크게 단축하는 효과도 보였다.
김선우 딥바이오 대표는 “세계 최고 회원수를 가진 미국 비뇨기과 학회의 학술대회에서 DeepDx® Prostate 관련 연구 결과가 주목받으며 소프트웨어의 성능을 다시금 입증할 수 있는 계기가 됐다”며 "인공지능 기반 암 진단 보조 소프트웨어가 현재 병리학이 직면한 인력 부족 현상 및 병리학자간 진단 불일치를 해결할 수 있는 수단으로 주목받고 있는 만큼 국내외에서 지속적인 연구를 진행하며 DeepDx® Prostate의 성능 강화는 물론 사용 분야를 넓히기 위해 노력하겠다”고 말했다.
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- 최윤수 기자 jjysc0229@yakup.com
- 입력 2021.10.18 11:00 수정 2021.10.18 11:01
암 진단 전문 AI 기반 의료 기업 ㈜딥바이오(대표 김선우)는 2021년 미국 비뇨기과 학회(American Urological Association, AUA) 정기학술대회에서 스탠포드 의과대학 연구팀이 자사의 딥러닝 기반 전립선암 진단 보조 소프트웨어 ‘DeepDx® Prostate’에 대한 새로운 연구 결과를 공개했다고 밝혔다.
먼저 전립선암 유무 및 글리슨 등급 분류에 있어 DeepDx® Prostate의 성능을 확인하는 외부 검증 연구가 진행됐다.
연구팀은 150개의 전립선 절제술 검체를 500개의 타일로 나누고, 각 타일 내 종양 비율, 종양의 글리슨 등급 및 글리슨 패턴 4와 5의 비율 구분 항목에 따라 DeepDx® Prostate와 두 명의 요로병리학자의 분석을 각각 진행한 후, 분석 결과를 비교했다.
DeepDx® Prostate는 전립선 바늘생검(needle biopsies) 조직 이미지로 학습된 소프트웨어임에도 불구하고, 전립선 절제술 검체 조직 분석 연구에서 정답과의 유사도를 나타내는 일치도 계수*(Cohen’s kappa score) 값이 κ0.79(95% CI 0.75 - 0.82)로 나타나 두 명의 요로병리학자가 합의해 생성한 참조 표준과 전반적으로 높은 일치율을 보였다.
특히 양성과 음성을 구분할 때와 낮은 위험의 전립선 암(양성, GG 1 또는 GG2)과 고위험 전립선암(GG 3-5)을 분류할 때 각각 κ0.927, κ0.858의 일치도 값을 기록해 전문가 수준의 성능을 입증했다는 평가다.
DeepDx® Prostate는 전립선 절제술 검체 내 암 유무를 발견하는 데 있어 수술 전 MRI 검사와 조직병리학간의 일치도를 측정하는 연구에도 사용됐다.
연구에서는 전립선 절제술을 진행한 남성 30명의 검체가 사용됐으며, 검체 이미지들은 최첨단 3D 방식을 사용하여 MRI에 등록됐다. 종양을 찾아내고, 악성도 등급을 책정하는데 사용됐다.
소프트웨어가 종양의 크기와 관계없이 모든 암 영역을 확인하고 악성도를 등급별로 나타낸 반면, MRI는 전체 종양의 66%를 잡아내지 못했으며, 놓친 부분 중 37%는 임상적으로 유의한 종양이었다.
또한 관계자에 따르면 병리학자가 암의 유무를 확인하는 데만 표본당 평균 45분의 긴 시간이 소요된 반면, DeepDx® Prostate는 어노테이션(annotation)과 악성도 등급 구분에 걸리는 시간도 크게 단축하는 효과도 보였다.
김선우 딥바이오 대표는 “세계 최고 회원수를 가진 미국 비뇨기과 학회의 학술대회에서 DeepDx® Prostate 관련 연구 결과가 주목받으며 소프트웨어의 성능을 다시금 입증할 수 있는 계기가 됐다”며 "인공지능 기반 암 진단 보조 소프트웨어가 현재 병리학이 직면한 인력 부족 현상 및 병리학자간 진단 불일치를 해결할 수 있는 수단으로 주목받고 있는 만큼 국내외에서 지속적인 연구를 진행하며 DeepDx® Prostate의 성능 강화는 물론 사용 분야를 넓히기 위해 노력하겠다”고 말했다.
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