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내시경사진 분석하는 AI 개발 성공...위암여부 판단
|강남세브란스병원‧셀바스 AI 진단 모델 개발…정확도 98.5%
|김지현 교수, "조기위암 진단 및 치료방침 결정 도움"
황병우 기자
기사입력: 2019-10-08 11:00:00
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국내의료진이 내시경 사진을 분석해 조기위암을 발견하고 종양의 침범 깊이를 예측하는 인공지능(이하 AI) 모델이 개발했다.
강남세브란스병원 소화기내과 김지현 교수
강남세브란스병원 소화기내과 김지현, 윤홍진 교수 등 연구팀은 인공지능 전문기업 셀바스 AI와 함께 기존 영상 분류 인공지능 모델을 기반으로 조기위암 최적화 모델을 개발했다고 8일 밝혔다.
연구팀은 영상 분류에 널리 사용되는 인공지능 모델인 'VGG-16'을 기반으로 새로운 모델을 개발하고 1만1539장의 내시경 사진을 통해 800개의 조기위암 병변을 학습시켰다.
개발된 인공지능 모델의 조기위암 발견 정확도는 98.5%였으며, 종양의 침범 깊이 예측 정확도는 85.1%로 나타났다.
연구를 진행한 김지현 교수는 "조기위암은 종양의 침범 깊이에 따라 수술 없이 내시경 절제술만으로도 완치가 가능하다"며 "새로 개발된 AI 모델의 예측 정확도라면 조기위암의 진단 및 치료 방침 결정에 도움이 될 것"이라고 말했다.
또한 셀바스 AI측은 "종양의 침범 깊이 예측 등 위암 진단 보조 기술로 AI 기술을 응용하는 새로운 방법론을 제시해 세계적인 논문에 게재된 것을 뜻 깊게 생각한다"며 "AI 연구개발을 통해 인공지능 기술로 의료기술 발전에 앞장서도록 하겠다"고 밝혔다.
한편, 이번 연구 결과는 국제 학술지 '임상의학저널(Journal of Clinical Medicine)' 최근호에 게재됐다.
연구팀은 영상 분류에 널리 사용되는 인공지능 모델인 'VGG-16'을 기반으로 새로운 모델을 개발하고 1만1539장의 내시경 사진을 통해 800개의 조기위암 병변을 학습시켰다.
개발된 인공지능 모델의 조기위암 발견 정확도는 98.5%였으며, 종양의 침범 깊이 예측 정확도는 85.1%로 나타났다.
연구를 진행한 김지현 교수는 "조기위암은 종양의 침범 깊이에 따라 수술 없이 내시경 절제술만으로도 완치가 가능하다"며 "새로 개발된 AI 모델의 예측 정확도라면 조기위암의 진단 및 치료 방침 결정에 도움이 될 것"이라고 말했다.
또한 셀바스 AI측은 "종양의 침범 깊이 예측 등 위암 진단 보조 기술로 AI 기술을 응용하는 새로운 방법론을 제시해 세계적인 논문에 게재된 것을 뜻 깊게 생각한다"며 "AI 연구개발을 통해 인공지능 기술로 의료기술 발전에 앞장서도록 하겠다"고 밝혔다.
한편, 이번 연구 결과는 국제 학술지 '임상의학저널(Journal of Clinical Medicine)' 최근호에 게재됐다.
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