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AI 모델 성능 비교 |
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딥노이드는 성빈센트병원, 의정부성모병원과 공동 연구한 'AI 기반의 갑상선 세침흡인 세포 검사 결과'가 미국 갑상선 협회(ATA) 공식 학술지(Thyroid)에 게재됐다고 2일 밝혔다.
갑상선 세침흡인 세포 검사(이하 갑상선 FNAC)는 갑상선 결절의 악성 여부를 판단하기 위한 검사다. 빠르고 간단하게 결과를 얻을 수 있어 갑상선 질환 진단 시 널리 사용된다.
공동연구팀은 이번 연구를 통해 갑상선 FNAC에서 인공지능(AI)을 활용할 경우 진단 정확도가 높아짐을 입증했다. AI를 활용하지 않고 진단했을 때의 민감도, 특이도, 정확도는 각각 87.3%, 90.6%, 88.9% 수준이었으나, AI를 적용했을 때 진단 결과는 95.2%, 96.3%, 95.8%로 모든 성능이 향상됐다. 현재까지 발표된 국내외 연구 중 가장 높은 수준이다.
연구를 진행한 황기수 딥노이드 연구원은 “AI는 병리학과 세포학 분야에 더 많이 적용되는 추세이고, 유의미한 결과를 보여주고 있다”라며 “실제 의료현장에서 병리학자를 도와 진단 효율을 높일 수 있도록 해당 분야에 대한 연구를 지속해서 이어갈 예정”이라고 말했다.
한편, 이번 AI 모델은 세포병리 정도관리사업을 통해 수집된 전국 200개 병리실험실의 데이터로 학습됐다.
송혜영 기자 hybrid@etnews.com
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