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공동연구팀은 지난 9월 ‘조직, 세포병리 진단에서 AI를 활용한 암 진단 솔루션 공동개발’ 계약을 체결했다. 고 교수가 개발한 딥 러닝 AI 알고리즘을 활용해 ‘세포핵 이미지 분리 기술’을 개발한 공동연구팀은 최근까지 프로그램 업그레이드 등 딥러닝 모델 개선을 진행해 왔다. 이를 통해 90%에 육박하는 세계 최고 수준의 정확도를 가진 진단 프로그램의 원천기술을 확보했다고 비엘사이언스는 밝혔다.
세포핵에는 개인별 유전정보가 담겨있다. 따라서 특정 질환 유무에 따른 세포핵의 차이를 분석하면 질환의 발병 정도, 최적의 치료법, 예후 등에 대한 신뢰성 높은 정보 제공이 가능한 차세대 진단분석 기술이다. 그러나, 인종, 유전적, 연령별, 성별, 질환별 등 개인간 세포 차이가 커서 객관화 된 데이터로 활용하기가 매우 어렵다. 또한 전체 세포 이미지에서 세포핵 이미지를 분리해 내는 과정이 핵심이다.
공동연구팀은 다양한 세포간 차이를 표준화하고, 객관화 시킨 AI 이미지 분석 기술을 개발해 세포에서 핵을 정확하게 구분하는 세포핵 분할 딥러닝 모델을 개발했다. 특히 비엘사이언스는 자사가 확보한 15만례 이상의 질환 및 정상인 세포 이미지를 활용해 프로그램의 정확성 및 신뢰성을 향상시키는 데이터베이스 구축을 완료했다.
비엘사이언스 관계자는 “세포 전체 이미지에서 세포핵 이미지를 분리해 내는 정확도가 핵심인데 현재 세계 최고 수준의 프로그램은 80% 초반대다. 우리가 공동연구를 통해 개발한 ‘AI 세포핵 분할 딥러닝 모델’은 정확도가 90%에 육박해 세계 최고 수준을 한참 상회하는 결과를 얻었다”며 “해당 모델 및 관련 원천기술은 현재 특허 출원을 진행중에 있으며, 내년에 개최에는 AI 세계학회에서 연구성과를 공개하고 상업화에 박차를 가하겠다.”고 밝혔다.
