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 지난달 12일 게재됐다.
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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) △글리슨 등급 분류는 0.89(QWK) △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 보여줘 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 말했다.
