메디칼타임즈=이인복 기자X레이나 CT 등 영상 분야을 기반으로 활약하던 의료 인공지능(AI) 기업들이 이제는 근본적 의학인 병리학으로 전장을 넓혀가고 있다.세계 최대 병리학회를 통해 신기술을 공개하고 우수성을 검증받으며 새로운 분야를 개척하고 있는 것. 실제로 24일까지 미국에서 진행되는 미국캐나다병리학회(USCAP)에서는 국내외 AI기업들이 잇따라 성과를 내놓으며 이목을 끌었다.세계 최대 병리학회 참여한 AI기업들…페이지 등 신제품 공개23일 의료산업계에 따르면 지난 19일부터 오는 24일까지 미국 로스엔젤레스에서 온·오프라인 등 하이브리드로 진행되는 미국캐나다병리학회에서 AI 기업들이 잇따라 참여해 성과를 거둔 것으로 확인됐다.올해 미국캐나다병리학회에서 AI기업들의 약진이 눈에 띄었다.올해로 무려 111회 개최 역사를 지닌 미국캐나다병리학회는 전 세계에서 매년 4천여명의 전문가들이 참여하는 세계 최대 병리학회. 병리학의 역사를 바꾸는 수많은 연구들이 이 곳에서 발표됐다.그만큼 글로벌 제약사들의 관심도 높은 것이 사실이다. 아스트라제네카나 릴리, 머크 등이 매년 메인 스폰서로 참여해 자사의 임상 결과들을 쏟아내는 이유도 여기에 있다.이번 미국캐나다병리학회에서 눈에 띄는 부분은 이러한 글로벌 제약사를 넘어 AI기업들이 대거 미국캐나다병리학회에 참여했다는 점이다. 영상의학을 넘어 병리학으로 AI의 영역이 넓어지고 있다는 것을 볼 수 있는 대목이다.이번에 미국캐나다병리학회에서 가장 눈에 띄는 기업은 역시 전 세계적으로 병리학 분야 AI 진단 소프트웨어를 이끌고 있는 페이지(Paige)다.페이지는 전립선 분야를 필두로 AI 진단 소프트웨어로는 세계에서 유일하게 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받은 기업. 세계적으로 병리학 AI 분야에서 손꼽히는 이유다.그만큼 페이지는 이번 학회에서 유방암 전이를 진단하는 사상 첫 AI인 '페이지 유방 림프절(Paige Breast Lymph Node)'을 내놓으며 주목을 받았다. 그것도 이례적으로 메인 스폰서를 자처하며 판을 크게 벌였다.페이지 유방 림프절은 딥러닝 기반의 AI를 통해 매우 작은 미세 전이까지 잡아내는 AI 소프트웨어로 98%의 정확도로 모든 크기의 전이를 감지할 수 있다.또한 암이 의심되는 슬라이드의 모든 영역을 별도의 색깔로 강조 표시하는 페이지의 독점 기술인 티슈맵(TissueMap)을 접목시켜 전문의들의 정확한 진단을 돕는다.특히 이번에 새롭게 업그레이드된 티슈맵을 통해 양성 림프절이 의심되는 사례를 별도로 강조 표시할 수 있는 것도 장점이다.슬라이드마다 세심하게 전이 여부를 파악해야 하는 전문의로서는 페이지 유방 림프절이 표시해 주는 영역만 빠르게 점검하는 것만으로 로딩을 크게 줄일 수 있다는 의미다.페이지 설립자인 데이비드(David Klimstra) 박사는 "유방암 전이를 정확하게 감지하고 진단하는 것은 환자를 위해 무엇보다 중요한 일이지만 병리과 전문의에게는 일일이 슬라이드를 꼼꼼히 파악해야 하는 매우 힘든 작업"이라며 "페이지 유방 림프절을 활용한다면 대량의 림프절 조직을 빠르게 분석하는데 매우 효율적인 도구가 될 것"이라고 말했다.이어 그는 "특히 현재 상용화된 전립선 AI와 동일한 기술을 활용한다는 점에서 약간의 기능 추가로 페이지 유방 림프절 소프트웨어를 활용할 수 있다"며 "페이지 제품의 활용성과 가치를 크게 높여줄 것"이라고 내다봤다.이에 따라 페이지는 이날 공개된 페이지 유방 림프절에 대한 자세한 정보를 제공하기 위해 오는 30일 별도의 웨비나 행사를 통해 전 세계 병리학자들을 만날 예정이다.루닛·딥바이오 등 국내 기업들도 약진…세계적 기업들과 나란히이처럼 글로벌 기업들이 신제품 공개 등을 통해 AI분야의 선도 모델을 제시하는 미국캐나다병리학회에서 국내 기업들도 자리를 차지하고 이들과 어깨를 나란히 해 이목을 끌고 있다.루닛이 이번 학회를 통해 검증받은  AI 바이오마커 루닛 스코프 IO국내 AI분야 양대 주자로 꼽히는 루닛이 대표적인 경우.루닛은 이번 학회에서 암 호나자에 치료에 AI를 통한 바이오마커 활용 가능성을 입증한 연구 성과 2건을 발표하며 공격적 행보를 보였다.루닛은 이번 연구에서 AI 바이오마커인 '루닛 스코프 IO(Lunit SCOPE IO)'를 통해 16개 암종의 암조직을 검출한 후 종양의 순도를 측정했다. 그 결과, 기존 평가 방식인 '차세대 유전체 분석(NGS, Next Generation Sequencing)'과 비교해 유사하거나 일치하는 결과를 확보하는데 성공했다.NGS가 전체 암 조직에 대한 순도 측정이 사실상 불가능한 한계점을 가지고 있다는 점에서 NGS 진행 시 루닛 스코프 IO를 동시에 활용할 경우 암 환자에게 보다 정확한 치료 옵션을 제공할 수 있다는 의미다.이와 함께 루닛은 또 하나의 AI 바이오마커 '루닛 스코프 PD-L1(Lunit SCOPE PD-L1)'에 대한 연구 결과도 이번 학회를 통해 공개했다.루닛 스코프 PD-L1은 기존 바이오마커인 PD-L1에 800여 개의 조직 슬라이드와 40만 개의 암 세포를 학습한 AI를 적용한 제품.  이번 연구에서는 3명의 병리과 전문의가 비소세포폐암 환자 479명의 PD-L1 발현 정도를 AI 없이 판독한 경우와 AI의 도움을 받아 판독한 경우를 비교했다. 그 결과, AI 없이 판독한 경우 병리학자 간 면역항암제 치료 반응 예측 일치도는 81.4%인데 반해 AI를 활용한 경우는 90.2%로 일치도 결과가 유의미하게 높아졌다. 또한 실제 환자를 대상으로 한 치료 반응 예측에서도 AI를 통한 면역항암제 치료 반응 예측이 더 정확한 것으로 나타났다.옥찬영 루닛 최고의학책임자(CMO)는 "이번 학회에서 발표한 AI 바이오마커 관련 2가지 연구는 AI가 암 치료에 활용될 경우 예측되는 긍정적인 결과를 잘 보여준 셈"이라며 "특히 이번 학회는 기존 방식과는 달리 처음으로 AI를 통해 종양 순도를 성공적으로 측정한 결과를 선보였다는 점에서 의미가 있다"고 평가했다.미국종양학회(ASCO) 등을 통해 잇따라 병리학 기반 AI 개발 성과를 선보이고 있는 딥바이오도 이번 학회에서 딥러닝 기술을 활용한 암 진단 및 예후예측 연구를 연이어 발표해 관심을 끌었다.딥바이오는 이번 학회에서 헤마톡실린(hematoxylin) 염색 이미지만으로 학습시킨 딥러닝을 활용한 암의 조직학적 특징 분석 결과와 전립선암 진단 모델이 추출한 특징 기반 유방암 예후 예측 연구 등 최초로 시도된 연구를 내놓으며 이목을 집중시켰다.곽태영 딥바이오 최고기술책임자(CTO)는 "올해는 암 진단 및 생존 분석 분야에서 최초로 시도한 연구 성과를 공유할 수 있어 더욱 뜻깊다"며 "특히 딥바이오의 핵심 연구 분야인 전립선암의 조직학적 특징을 바탕으로 다른 암종인 유방암의 예후를 유효하게 예측했다는 점은 자사의 딥러닝 모델이 향후 다양한 암 영역 진단 또는 예후 예측 연구에 적용될 수 있다는 점을 시사한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자딥바이오(대표 김선우)가 이달 19일부터 24일(현지시간)까지 미국 로스앤젤레스에서 진행되는 제 111회 미국캐나다병리학회(USCAP) 학술대회에서 자사의 딥러닝 기술을 활용한 암 진단 및 예후예측 연구 5건을 발표했다고 밝혔다.딥바이오는 21일, 22일 양일에 걸쳐 현장 포스터 발표 세션에서 전립선암 유방암, 폐암 등 다양한 암 영역과 관련된 연구 성과를 공유했다.특히 ▲헤마톡실린(hematoxylin) 염색 이미지만으로 학습시킨 딥러닝을 활용한 암의 조직학적 특징 분석, ▲전립선암 진단 모델이 추출한 특징 기반 유방암 예후 예측 연구 등 최초로 시도된 연구로 주목을 받았다.곽태영 딥바이오 최고기술책임자(CTO)는 "올해는 암 진단 및 생존분석 분야에서 최초로 시도한 연구들의 성과를 공유하게 돼 더욱 뜻깊다"며 "특히 자사의 핵심 연구 분야인 전립선암의 조직학적 특징을 바탕으로 다른 암종인 유방암의 예후를 유효하게 예측했다는 점은 딥러닝 모델이 향후 다양한 암 영역 진단 또는 예후 예측 연구에 적용될 수 있다는 점을 시사한다"고 말했다.올해 USCAP에 채택된 딥바이오의 초록은 ▲헤마톡실린(hematoxylin) 염색 슬라이드에서의 인공지능 전립선암 진단 모델 성능 분석, ▲전립선암 진단 모델로 추출한 특징을 기반으로 한 유방암 생존 분석, ▲유방암 절제조직에 대한 자동화된 조직학적 등급 부여, ▲FCRN과 암 영역 분할 신경망을 이용한 Ki-67 지표 자동 추정 ▲불확실성 고려를 통한 딥러닝 기반의 폐암 진단 성능 개선 연구다.김선우 딥바이오 대표는 "최근 국내에서도 디지털 병리에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 지난 2018년부터 꾸준히 참가하고 있는 세계 최대 병리학 학회에서 다수의 딥러닝 기반 암 진단 연구 결과를 발표하게 돼 의미 있다"며 "암 진단부터 예후 예측, 치료에 이르기까지 자사의 딥러닝 기술이 새로운 패러다임을 제시할 수 있도록 연구를 지속하겠다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자딥바이오(대표 김선우)가 미국 캐나다 병리학회(USCAP) 및 미국 암 연구 학회(AACR) 학술대회에 딥러닝 기술을 활용한 암 진단 및 예후예측 관련 연구 초록 총 10편이 채택됐다고 22일 밝혔다. 먼저 3월 19일부터 24일까지 미국 로스앤젤레스에서 개최되는 세계 최대 규모의 병리학회인 미국 캐나다 병리학회(USCAP) 연례 학술대회에서는 총 5개의 연구 결과를 발표한다. 연구는 자사의 주요 암 영역인 전립선암을 비롯해 유방암, 폐암 분야에서 딥러닝을 활용한 진단 및 생존분석을 다루고 있다.채택된 초록은 ▲면역 염색 슬라이드에서의 전립선암 진단 인공지능, ▲유방암 절제조직에 대한 자동화된 조직학적 등급 부여, ▲전립선암 진단 모델로 추출한 특징을 통한 유방암 생존 분석, ▲FCRN과 암 영역 분할 신경망을 이용한 Ki-67 지표 자동 추정 ▲불확실성 고려를 통한 딥러닝 기반의 폐암 진단 성능 개선 총 5개다.또한 오는 4월 미국 뉴올리언스에서 진행되는 미국암연구학회(AACR) 학술대회에서는 딥러닝을 이용한 분자 아형 정량화 분석을 포함한 환자의 생존 예측 분석 연구 결과를 공유한다. 특히 특정 암이 아닌 다양한 암에 범용으로 적용할 수 있는 생존 분석 연구 내용도 함께 소개된다. 곽태영 딥바이오 최고기술책임자(CTO)는 "올해 주요 연구 분야였던 전립선암을 포함해 유방암, 폐암 등 다양한 암종에 관한 연구 성과를 공유하게 돼 의미가 있다"며 "정밀 의료의 현실화를 위해 딥러닝 기술을 발전시켜 나가겠다”고 말했다. 실제로 딥바이오는 이와 같이 국제 학회에 딥러닝 기반 암 진단 연구 성과를 지속적으로 발표하며 해외 진출을 본격화하고 있다. 최근 인도, 프랑스, 미국 등 해외 디지털 병리 관련 업체들과 파트너십을 체결했으며, 스탠퍼드 의과대학, 하버드 다나파버 암 센터 및 미국 내 연구소들과 연구 협력도 활발하게 진행하고 있다. 김선우 딥바이오 대표는 "유수 글로벌 학회에서 의미 있는 연구 결과를 소개하며 딥러닝 기술의 유효성을 다시 한번 입증하게 됐다"며 "이러한 임상적 근거를 토대로 해외 시장 진출에 박차를 가하고 디지털 병리 도입에 적극 장서겠다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=정희석 기자 인공지능(AI) 기반 의료영상 진단기업 ‘루닛’(대표 백승욱)이 시장조사기관 CB Insights에서 세계 최초로 발표한 100대 AI 기업 랭킹 ‘The AI 100’에 국내 기업 중 유일하게 선정됐다. The AI 100은 전 세계 인공지능(AI) 기술 관련 신흥기업들을 대상으로 가장 영향력 있는 100개 기업을 선정한 리스트. 리스트는 후보 기업들의 제출 자료 및 인터뷰, 미국국립과학재단(National Science Foundation) 후원으로 구축한 자체 예측정보 알고리즘인 모자익 점수(Mosaic Score)를 토대로 선정됐다. 100대 AI 기업에는 ▲어펙티바(Affectiva) ▲블루 리버 테크놀로지(Blue River Technology) ▲딥 인스팅트(Deep Instinct) ▲센티엔트 테크놀러지(Sentient Technologies) 등 헬스케어· 신약 개발·비즈니스 인텔리전스·게임·제조 등 다양한 분야의 회사들이 포함됐다. 여기에는 1650개 이상 기업이 후보로 올라 단 6%에 해당하는 11개국 기업만이 선정됐다. 루닛은 유일한 국내기업으로 선정돼 헬스케어 관련 기업들 중에서는 탑 11, 의료 진단 AI 관련 기업들 중에서는 탑 7에 올랐다. 2013년 설립된 루닛은 딥 러닝 기반 범용 이미지 인식 기술을 헬스케어 분야에 적용한 의료영상분석시스템을 연구 개발하고 있다. 특히 2015년 세계 최대 이미지 인식 경연대회 ‘이미지넷 대규모 시각인식 챌린지’(ILSVRC)에서 물체분류·위치추정 분야 5위에 올랐다. 이어 2016년에는 병리학회 ‘USCAP’(United States & Canadian Academy of Pathology)에서 삼성서울병원과 공동 연구한 유방암 조직병리 사진 자동 분석 기술을 발표했다. 또 같은 해 의료영상기술학회인 ‘MICCAI 2016’에서 IBM·마이크로소프트를 제치고 유방암 종양 확산 스코어 자동 판독 알고리즘 대회에서 세계 1위를 차지했다. 이밖에 ‘북미영상의학회’(RSNA)에서는 IBM을 포함한 관련 기업들 중 가장 많은 4편의 연구 초록을 발표해 주목 받았다. 루닛은 개발 진행 중인 유방암·폐질환 진단기술에 대한 의학적 효용성을 객관적으로 입증하기 위해 협력 병원들과의 임상연구를 가속화할 계획이다. 더불어 개발된 AI 기술을 빠른 시일 내 임상에서 사용할 수 있도록 제품화 및 식약처 의료기기 승인을 진행할 예정이다. 이 회사 백승욱 대표는 “이번 The AI 100 수상으로 헬스케어 및 의료진단 분야 세계무대에서 기술력을 증명한 만큼 딥러닝 기반 이미지 인식 기술이 헬스케어 분야 의료혁신에 이바지할 수 있도록 계속해서 연구 개발에 매진하겠다”고 밝혔다.