딥바이오는 세계적인 의료 영상 처리 학회 MICCAI가 주관한 신장 병리 이미지 분석 대회 ‘KPIs (Kidney Pathology Image Segmentation) 2024 챌린지’에서 2위를 차지했다고 22일 밝혔다.
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.
회사에 따르면 만성 신장 질환(CKD)은 전 세계 약 10%가 고통받는 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 대회에서 딥바이오는 슬라이드 단위에서 다이스 스코어(Dice score) 94.48과 에프원 스코어(F1-score) 87.96을 기록하며 2위를 달성했다. 다이스 스코어는 병리 이미지 분석의 정확도를 나타내는 지표로, 값이 1에 가까울수록 실제값과 예측값의 유사도가 높다는 의미다. 에프원 스코어는 정밀도와 재현율을 조화롭게 평가하는 지표로, 값이 1에 가까울수록 예측의 정확도와 일관성이 높음을 의미한다.
딥바이오의 알고리즘은 이 두 지표에서 높은 성과를 기록하며, 신장 조직을 다양한 조건과 상태에도 불구하고 매우 정확하게 분할해 정확하고 일관된 알고리즘 모델을 제시했다고 회사 측은 설명했다.
김선우 딥바이오 대표는 “만성 신장 질환은 초기 증상이 없어 조기 진단이 어렵고, 적절한 치료가 이뤄지지 않으면 말기 신부전으로 진행될 수 있어 매우 위험한 질환”이라며 “이번 성과는 딥러닝 기반 의료 이미지 분석 기술이 만성 신장 질환 같은 복잡한 질병의 조기 진단과 치료에 크게 기여할 수 있음을 입증한 중요한 사례”라고 했다.
한편 딥바이오의 이번 연구 결과는 추후 학술지에 논문으로 게재될 예정이다.
김예나 기자 yena@hankyung.com
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.
회사에 따르면 만성 신장 질환(CKD)은 전 세계 약 10%가 고통받는 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 대회에서 딥바이오는 슬라이드 단위에서 다이스 스코어(Dice score) 94.48과 에프원 스코어(F1-score) 87.96을 기록하며 2위를 달성했다. 다이스 스코어는 병리 이미지 분석의 정확도를 나타내는 지표로, 값이 1에 가까울수록 실제값과 예측값의 유사도가 높다는 의미다. 에프원 스코어는 정밀도와 재현율을 조화롭게 평가하는 지표로, 값이 1에 가까울수록 예측의 정확도와 일관성이 높음을 의미한다.
딥바이오의 알고리즘은 이 두 지표에서 높은 성과를 기록하며, 신장 조직을 다양한 조건과 상태에도 불구하고 매우 정확하게 분할해 정확하고 일관된 알고리즘 모델을 제시했다고 회사 측은 설명했다.
김선우 딥바이오 대표는 “만성 신장 질환은 초기 증상이 없어 조기 진단이 어렵고, 적절한 치료가 이뤄지지 않으면 말기 신부전으로 진행될 수 있어 매우 위험한 질환”이라며 “이번 성과는 딥러닝 기반 의료 이미지 분석 기술이 만성 신장 질환 같은 복잡한 질병의 조기 진단과 치료에 크게 기여할 수 있음을 입증한 중요한 사례”라고 했다.
한편 딥바이오의 이번 연구 결과는 추후 학술지에 논문으로 게재될 예정이다.
김예나 기자 yena@hankyung.com
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