[mdtoday=조성우 기자] 에이비스는 최근 서울에서 개최된 디지털 병리학 분야 국제 학회인 ASDP 2024(제1회 아시아 디지털 병리학회 연례 학회), KSP 2024(대한병리학회 제1회 국제 학술대회) 등 2곳의 주요 국제 학회에 참석해 자사의 인공지능 기반 병리 분석 최신 연구 성과를 발표했다고 8일 밝혔다.
에이비스는 서울에서 열린 ‘ASDP 2024’에서 두 가지 혁신적인 연구를 발표했다. 첫 번째 연구는 방광암 환자의 재발 위험을 예측하기 위해 AI를 활용한 ‘중심부 종양 침윤 림프구의 인공지능 보조 평가’라는 주제로, 고려대학교 구로병원의 이종원 교수와 서울아산병원 병리과 연구진들과 함께 ‘PathoAiD-Hibe’ 솔루션을 활용해 AI 모델을 통해 종양 중심부의 TIL(Tumor-Infiltrating Lymphocytes, 종양 침윤 림프구) 비율이 높은 환자에서 재발 위험이 낮다는 결과를 발표했다. 이 연구는 AI 보조 분석이 병리학적 검사를 보다 객관적이고 일관되게 수행할 수 있는 방법을 제시했다.
두 번째 연구는 ‘갑상선 중심 바늘 생검 슬라이드 이미지의 분류’로, 갑상선 결절의 진단 정확도를 향상시키기 위해 개발된 다중 인스턴스 학습 기반 AI 모델에 관한 것이었다. 특히, 여포형 종양에서의 갑상선 결절의 수술 전 진단은 불확정성 범주에 속하는 경우가 많은데, 해당 기술은 이를 해결해 기존 진단 방법보다 높은 정확도 및 F1 스코어 등을 달성하였다. 이 연구는 ‘PathoAiD-Thyroid Dx’ 솔루션을 활용해 향후 인허가 획득을 목표로 한 임상시험 진행을 앞두고 있다.
에이비스는 KSP 2024에서도 두 편의 주요 연구를 선보였다. 첫 번째 연구는 ‘다중 클래스 대장 생검 슬라이드 이미지 분류’에 대한 내용으로, AI가 대장암 생검 이미지의 다양한 병변을 정확하게 분류할 수 있음을 입증했으며, 의료진이 보다 효율적으로 진단할 수 있도록 지원하는 해석 가능한 히트맵을 제공했다. ‘PathoAiD-Colon Dx’ 솔루션을 활용한 이 연구 역시 현재 인허가 획득을 목표로 한 임상시험 진행을 앞두고 있다.
마지막으로 발표된 연구는 ‘원위부 간외 담관암 암종의 림프절 외 확장에서의 상피로부터 중간엽으로의 전이’ AI 보조 분석으로, ENE(림프절 외 확장)가 간외 담관암의 예후에 미치는 영향을 AI를 통해 분석하고 그 중요성을 확인했다. ENE가 예후에 미치는 부정적 영향과 EMT(상피중간엽 전이) 마커의 변화가 발견됐으며, AI가 복잡한 병리학적 분석에 기여할 수 있는 가능성을 보여주었다.
에이비스 관계자는 “이번 두 학회를 통해 자사의 AI 기반 디지털 병리 솔루션이 의료 환경에서 신뢰할 수 있는 진단 도구로 자리 잡을 가능성을 다시 한번 입증했다”라고 전했다.
이어 “현재 보유한 솔루션들을 바탕으로 우선 갑상선암, 대장암 진단 솔루션의 인허가 획득을 준비하고 있으며 이번 연구 성과는 이러한 과정을 가속화하는데 기여할 것으로 예상된다”고 덧붙였다.
메디컬투데이 조성우 (ostin0284@mdtoday.co.kr)
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