AI로 유방암 병리 진단 자동화… 학부생 제1저자 참여 성과
컴퓨터공학과 이수현 교수(사진 좌), 김준서 학부생(사진 우)
인공지능(AI)을 활용해 유방암 병리 진단을 자동화하는 기술이 개발됐다.
가천대 컴퓨터공학과 DAC(Data Science & AI Convergence) 연구실 소속 김준서학생(4학년, 지도교수 이수현)이 이 연구에 제1저자로 참여했다. 이 논문은 유방암과 종양학 분야에서 세계적으로 영향력 있는 SCIE급(Q1, IF 6.1) 국제 학술지 ‘Breast Cancer Research’에 ‘Predicting Nottingham Grade in Breast Cancer Digital Pathology Using a Foundation Model’이라는 제목으로 지난 19일 게재됐다.
연구팀은 유방암 조직 슬라이드 이미지를 분석해 Nottingham 등급(1~3등급)을 자동으로 예측하는 인공지능 모델을 제안했다. 이 모델은 병리학에 특화된 사전학습 모델인 ‘UNI’와 MIL(Multiple Instance Learning)이라는 구조를 결합해, 기존에 전문가가 직접 눈으로 판독하던 병리 진단 과정을 자동화한 것이 특징이다
이 모델은 암유전체 데이터베이스(TCGA)와 디지털 병리 이미지 데이터셋(BRACS)으로 학습하고 검증됐으며, 특히 구분이 어려운 1등급과 2등급의 판별 정확도를 높이는 데 기여했다. 최종 테스트에서 F1-score(예측 정확성과 민감도)가 0.731과 AUC(분류성능) 0.835의 성능을 기록, 유방암 등급을 비교적 정확하고 안정적으로 예측했다.
또한 예측 결과가 환자의 생존률 및 유전자 발현 정보와 어떤 관련이 있는지를 분석해, 해당 모델의 임상적 의미와 생물학적 타당성도 함께 입증했다.
DAC 연구실은 가천대길병원의 실제 의료데이터를 기반으로 의생명 빅데이터 융합 연구를 수행 중이며, 컴퓨터 비전, 데이터 품질 개선, 대형언어모델(LLM), 약물 부작용 분석 등 다양한 분야에서 활발한 연구를 이어가고 있다.
□ DAC LAB 홈페이지: http://dac.gachon.ac.kr/