딥바이오, MICCAI의 신장 병리 이미지 분석 대회서 수상 쾌거

AI 기반 디지털 병리 분야의 선도 기업으로서 기술력과 글로벌 경쟁력 입증

딥바이오(Deep Bio)는 세계적인 의료 영상 처리 학회 MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)가 주관한 신장 병리 이미지 분석 대회 ‘KPIs (Kidney Pathology Image Segmentation) 2024 챌린지’에서 2위를 차지했다. 이번 성과를 통해 딥바이오는 인공지능 기반 디지털 병리 분야의 선도 기업으로서 기술력과 글로벌 경쟁력을 다시 한번 입증했다.

MICCAI는 매년 전 세계의 의료 영상 처리 및 컴퓨터 지원 중재 기술 분야 연구자, 엔지니어, 임상의들이 한자리에 모여 최신 기술을 공유하는 권위 있는 학회다. 딥바이오가 입상한 KPIs 챌린지는 신장 병리 이미지 분석 기술의 발전을 위한 중요한 대회로 많은 주목을 받았다.

만성 신장 질환(Chronic Kidney Disease, CKD)은 전 세계 약 10%가 고통받고 있고 있는 질환으로, 사망자 수는 유방암과 전립선암을 합친 것보다 많다. 이러한 높은 발병률로 인해 조기 진단과 치료의 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 병리 이미지 데이터는 정상 조직에 집중돼 있어 질병 상태를 제대로 파악할 수 있는 데이터 확보에 한계가 있었다.

이번 KPIs 챌린지는 설치류의 신장 병리 데이터를 이용해 다양한 만성 신장 질환 상태를 분석하고, 이를 기반으로 신장 조직을 분할하는 딥러닝 알고리즘 개발을 촉진하는 것을 목표로 했으며, 이번 대회에서 딥바이오는 슬라이드 단위에서 dice score 94.48과 f1-score 87.96을 기록하며 2위를 달성했다.

다이스 스코어(Dice score)는 병리 이미지 분석의 정확도를 나타내는 지표로, 값이 1에 가까울수록 실제값과 예측값의 유사도가 높다는 의미다. 에프원 스코어(F1-score)는 정밀도와 재현율을 조화롭게 평가하는 지표로, 값이 1에 가까울수록 예측의 정확도와 일관성이 높음을 의미한다. 즉 딥바이오의 알고리즘은 이 두 지표에서 높은 성과를 기록하며, 신장 조직을 다양한 조건과 상태에도 불구하고 매우 정확하게 분할하여 정확하고 일관된 알고리즘 모델을 제시했음을 시사한다.

김선우 딥바이오 대표는 “만성 신장 질환은 초기 증상이 없어 조기 진단이 어렵고, 적절한 치료가 이루어지지 않으면 말기 신부전으로 진행될 수 있어 매우 위험한 질환입니다.”라며 “이번 성과는 딥러닝 기반 의료 이미지 분석 기술이 만성 신장 질환 같은 복잡한 질병의 조기 진단과 치료에 크게 기여할 수 있음을 입증한 중요한 사례입니다. 앞으로도 의료 현장에서 더 많은 가능성을 열어줄 수 있기를 기대합니다.”라고 밝혔다.

한편, 딥바이오의 이번 연구 결과는 추후 학술지에 논문으로 게재될 예정이다. 딥바이오는 전립선암 분석 AI 솔루션과 유방암 분석 AI 솔루션 외에도 항암제 순응도에 맞는 환자군을 식별하는 동반진단 알고리즘(CDx AI 솔루션)을 개발하고 있다. 또한 비소세포폐암(NSCLC), 방광암 등의 암종에 대한 제품군을 확장하고, 진단, 치료, 예후 예측을 아우르는 암 전주기 AI 솔루션을 제공하는 기업으로 성장하기 위해 연구개발에 박차를 가하고 있다.