병리학 AI, 알고리즘과 임상 현장 격차 줄일 '청사진' 제시

인공지능(AI) 기술과 실제 병리학 임상 현장의 요구 사이 격차를 해소할 새로운 프레임워크가 제시됐다.

중국 의과대학 제1병원과 동북대학교 공동 연구팀은 병리학 분야의 최신 딥러닝 기술과 핵심 임상 과제를 체계적으로 연결하는 연구 결과를 국제학술지 '중국의학저널'에 지난 7월 22일 발표했다. 이 연구는 2020년부터 2025년까지 관련 분야를 분석한 종합 리뷰 논문이다.

연구팀은 '이중 관점 프레임워크'를 통해 특정 딥러닝 아키텍처를 진단 분류, 조직 분할, 예후 예측 등 필수적인 임상 요구에 맞춰 적용하는 로드맵을 소개했다. 가오싱화 교수는 "강력한 알고리즘을 만드는 것뿐만 아니라 임상적으로 유용하게 만드는 것이 중요하다"고 설명했다.

실제로 비전 트랜스포머와 같은 AI 모델은 구강 상피 이형성증 분류에서 94% 이상의 정확도를 달성했다. 또한 표준 염색 슬라이드에서 암 환자의 생존율을 직접 예측해 고비용의 유전자 검사 의존도를 낮출 수 있다. 미국 식품의약국(FDA)이 페이지 프로스테이트 AI 시스템을 승인한 것도 병리학의 디지털 시대를 보여주는 사례로 언급됐다.

병리학 AI 개발의 주요 장애물은 전문가가 직접 주석을 단 방대한 데이터가 필요하다는 점이다. 연구팀은 약한 지도 학습 및 자기 지도 학습과 같은 최신 기술이 이러한 데이터 의존도를 최소화하며 개발을 가속할 수 있다고 밝혔다.

추이샤오위 교수는 "우리의 목표는 병리학자의 전문성을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 AI 시스템 개발을 촉진하는 것"이라며 "모델 해석 가능성, 규제 승인, 여러 의료 센터 간 성능 검증과 같은 과제에 집중해야 한다"고 말했다.

연구팀은 이번 리뷰가 차세대 AI 도구를 개발하는 연구자와 이를 임상에 통합하려는 임상의 모두에게 중요한 자료가 될 것이라고 밝혔다. 궁극적으로 계산 병리학 도구를 임상 치료에 통합해 진단 정확도와 환자 결과를 개선하는 미래를 제시했다.