본교 컴퓨터공학과 DAC (Data Science & AI Convergence) LAB(지도교수 이수현)과 컴퓨터공학과 4학년 학부생이 인공지능과 디지털 병리학을 융합한 연구로, SCIE급(Q1) 국제학술지 Breast Cancer Research에 논문을 게재하는 성과를 거두었다. 해당 저널은 유방암 및 종양학 분야에서 세계적으로 영향력 있는 학술지로, 2023년 JCR 기준 Oncology 분야 상위 15.1%에 해당하는 Q1 등급 저널이다.
이번 연구에는 김준서(컴퓨터공학과 4학년) 학생이 제1저자로 참여하였으며, 이수현 교수(DAC Lab)의 지도를 받아 수행되었다. 논문 제목은
“Predicting Nottingham Grade in Breast Cancer Digital Pathology Using a Foundation Model”이다.
본 연구는 유방암 조직 슬라이드 이미지를 기반으로 Nottingham 등급(1~3등급)을 자동 예측하는 인공지능 모델을 제안하였다. Vision Transformer 기반의 병리 특화 사전학습 모델(UNI)과 Multiple Instance Learning(MIL) 구조를 결합하여, 전문가의 수작업 판독에 의존하던 병리 진단 과정을 자동화한 것이 핵심이다.
모델은 TCGA 및 BRACS 데이터셋을 활용해 학습·검증되었으며, 특히 1등급과 2등급 간 경계 구분의 정확도를 향상시켰다. 최종 테스트에서 F1-score 0.731, AUC 0.835의 성능을 기록하였다. 또한, 예측 결과의 임상적 유효성을 검증하기 위해 환자의 생존률 및 유전자 발현 정보와의 연관성 분석을 수행하여, 모델의 생물학적 타당성도 입증하였다.
가천대학교 컴퓨터공학과 DAC LAB은 가천대길병원에서 생성되는 다양한 실제 의료데이터를 활용하여 의생명 빅데이터 융합 연구를 진행하고 있으며, 컴퓨터 비전, 데이터 품질 개선, LLM(Large Language Model), 약물부작용 및 바이오 연구 등 다양한 분야에서 연구를 진행하고 있다.
▲ 좌 이수현 교수, 우 김준서 학생
DAC LAB 홈페이지: http://dac.gachon.ac.kr/