인공지능 기반 디지털 병리 이미지 분석 및 암 진단 전문 의료 기업 딥바이오(대표 김선우, 딥바이오)는 이달 19일부터 24일(현지시간)까지 미국 로스앤젤레스에서 진행되는 '제111회 미국캐나다병리학회(USCAP) 학술대회'에서 자사의 딥러닝 기술을 활용한 암 진단 및 예후예측 연구 5건을 발표했다고 밝혔다. 

딥바이오는 지난 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 연구들을 발표했다.
 
곽태영 딥바이오 최고기술책임자(CTO)는 “올해는 암 진단 및 생존분석 분야에서 최초로 시도한 연구들의 성과를 공유하게 돼 더욱 뜻깊다"며 "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.

김선우 딥바이오 대표는 “최근 국내에서도 디지털 병리에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 지난 2018년부터 꾸준히 참가하고 있는 세계 최대 병리학 학회에서 다수의 딥러닝 기반 암 진단 연구 결과를 발표하게 돼 의미 있다"며 "암 진단부터 예후 예측, 치료에 이르기까지 자사의 딥러닝 기술이 새로운 패러다임을 제시할 수 있도록 연구를 지속하겠다”고 말했다.