“딥노이드 AI 병리진단 고도화”…AI 폐암진단 97% 정확도→임상시장 확대 분석

디지털 병리학 혁신의 전선에서 딥노이드와 가톨릭의대 의정부성모병원이 선보인 인공지능(AI) 기반 진단 모델의 임상적 실효성이 국제적으로 입증됐다. 글로벌 Q1급 학술지인 미국 병리학 저널(The American Journal of Pathology)과 폐암 특화 임상종양학 저널(Lung Cancer)에 딥노이드-의정부성모 공동 연구 논문이 연이어 게재되며, 국내 의료 AI기술의 실질적 성과가 국제적 무대에서 조명되고 있다.

이번 연구의 본질은 전체 슬라이드 이미지(WSI, Whole Slide Image) 기반 AI 알고리즘의 정밀 진단 능력이다. 연구진은 숙련된 패치 기반 모델과 달리, 슬라이드 전체를 하나의 정보 단위로 활용하는 아키텍처로 난소암 및 폐암 진단에 도전했다. 외부 검증 결과, 난소암 진단에선 WSI 기반 모델이 AUC 0.87을 기록해 패치 대비 약 9% 높은 성능을 나타냈다. 폐암 다기관 임상에서는 정확도 97%, AUC 0.97에 이르는 압도적 효율을 보였다. 특히, 전국 200여 병리과의 규모 있는 정도관리 데이터를 학습에 적용함으로써, 복수 진단환경에서도 높은 범용성과 신뢰성을 확보한 것으로 분석됐다.

기존 패치 기반 모델이 가지는 부분적 정보 한계를 극복함과 동시에, 별도의 세부 주석 없이 슬라이드 전체 학습이 가능한 점은 의료 현장의 실질적 업무 효율성 제고로 이어질 것이라는 평이 지배적이다. 세포병리학회 수준의 데이터 협력과 표준화된 대규모 임상 검증을 거치며, AI 진단의 현장 적용 및 보편적 확산 가능성이 비로소 실증된 셈이다.

정요셉 의정부성모병원 교수는 다양한 병증 영역으로의 AI 진단 확장성을 언급하며 진단 정확도·효율성 증대에 대한 지속적 연구 의지를 밝혔다. 딥노이드 윤홍준 팀장 역시 “전국 단위 임상 데이터와 국제학술지 등재라는 객관적 검증이 이뤄졌다”고 강조했다. 일각에선 이번 연구를 계기로 국내 AI 병리진단 생태계가 실질적 임상 시장 진입을 가속화할 뿐 아니라, 데이터 표준화와 고도화 연구의 허브로 부상할 것으로 내다보고 있다.