고려대 곽진태 교수 연구팀이 실제 병리과 의사처럼 단계별로 추론해 위암을 진단하는 AI 모델 'AUGUST'를 개발해 국제학술지 'npj 디지털메디슨'에 발표했다. 이 모델은 이전 단계의 진단 소견을 조건으로 다음 질문을 생성하는 순차적 질의응답 방식으로, 상위 진단(종양 유무)에 따라 하위 진단(악성도)이 결정되는 위장관 병리 특유의 의존적 진단 구조를 반영했다. 연구팀은 의정부성모병원에서 10년간(2014~2023년) 수집한 위장관 전체 슬라이드 이미지(WSI) 6913장과 질의응답 2만7069쌍으로 모델을 학습시킨 뒤 총 2만3000여장의 WSI로 검증했으며, 현재 의료 AI 분야 최고 수준으로 꼽히는 비전-언어 모델과 다중 인스턴스 학습(MIL) 알고리즘을 모두 웃도는 정확도와 일관성을 기록했다. 연구팀은 AUGUST가 병리 전문의의 진단 추론 과정을 투명하게 보여주는 보조 도구로 임상 현장에서 활용될 수 있을 것으로 기대했다.
- •고려대팀, 순차 질의응답 방식 위암진단 AI 'AUGUST' 개발
- •10년간 WSI 6913장·QA쌍 2만7069개로 학습, 2만3000여장 검증
- •기존 최고 수준 비전-언어모델·MIL 알고리즘 능가하는 정확도
- •npj 디지털메디신에 8월10일 게재
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‘의사처럼 생각하는’ 위암 진단 AI 개발…고려대 곽진태 교수팀, 단계적 추론으로 정확도 높여
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고려대학교(총장 김동원) 전기전자공학부 곽진태 교수 연구팀이 실제 병리과 의사처럼 단계별 추론을 거쳐 위암을 정확하게 진단하는 AI 모델 ‘AUGUST(Adaptive Unified Gastric diagnosis Using Sequential Tasks)’를 개발했다.디지털 병리 분야의 AI는 글자·사진 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하는 ‘다중모달 파운데이션 모델’로 진화해 왔다. 그러나 앞선 진단 결과를 바탕으로 다음 세부 진단을 이어가는 실제 의사들의 진단 추론 과정을 수행하지 못해 임상 현장 도입에 제한적이었다.특히
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