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AI, 100%의 민감도 및 50% 이상의 특이도 달성

도쿄, (2021년 11월 16일)—병리학자들의 작업 부하를 간소화할 잠재력이 있는 AI 기반 병리 진단 도구를 제작하기 위한 Olympus의 진행 합작 연구 프로그램¹ 결과가 Japan Society of Digital Pathology Study 연례 회의에서 발표되었습니다. 이 진단 도구는 분석된 모든 위 생검 병리 검체에 대해 100%의 민감도²와 50% 이상의 특이도³를 달성했습니다.

진단 도구에 대한 수요

계속되는 병리학자 부족 현상은 AI 기반 병리 진단 도구에 대한 수요로 이어졌습니다. Olympus는 Office of Innovation^*을 통해 AI 기반 병리 진단 도구를 개발할 목적으로 2017년 일본의 Kure Medical Center and Chugoku Cancer Center 와 협업을 시작했습니다. 초기 테스트 단계에서⁴, AI는 368개의 위 생검 병리 슬라이드 이미지를 사용해 훈련되었습니다.

두 번째 연구 단계⁵는 다용성을 검증하고 AI 도구의 정확도를 개선한다는 목표 하에 2020년 11월에 시작되었으며, 진단 도구를 일본 내 6개 병원으로 확장했습니다. 특히, 이 도구가 두께 및 색상이 다양한 병리 슬라이드에서 정확하게 작동하느냐를 테스트하는 것이 중요했습니다.

이 프로그램의 목표는 2023년까지 병리학자들을 지원할 수 있는 AI 병리 진단 소프트웨어를 제공하는 것입니다.

예비 결과

AI 기반 병리 도구는 병리 이미지 분석에 최적화된 합성곱 신경망(convolutional neural network)⁶(CNN)을 사용합니다. 이 기술은 병리 도구를 통해 선암(adenocarcinoma)⁷ 대 비선암(non-adenocarcinoma) 조직을 이미지로 식별할 수 있게 합니다. AI는 훈련을 거친 후, 연구에 참여한 6개 기관의 병리 전체 슬라이드 이미지 1,200개를 사용하여 테스트되었습니다. AI는 각 이미지를 선암 또는 비선암으로 분류했습니다. 이 AI 도구는 6개 시설 전체의 슬라이드에 대해 100%의 민감도와 50% 이상의 특이도를 달성할 수 있었습니다. 이러한 결과의 견고함은 Olympus는 향후 AI 도구의 상용화를 추진할 수 있을 것으로 보입니다.

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Olympus 정보

Olympus는 의료, 생명 과학, 산업 장비 업계, 카메라 및 오디오 제품 부문을 위해 제작하는 솔루션에 열정을 품고 있습니다. Olympus는 100년 이상 질병의 발견, 예방 및 치료를 돕고 과학 연구를 지원하며 공공 안전을 보장하고 이 세상의 모습을 담아냄으로써 사람들이 더 건강하고 안전하며 더 많은 것을 성취하며 살아갈 수 있도록 하는 데 주력해 왔습니다.

Olympus는 1919년 창업 당시부터 현미경을 제조해왔습니다. 오늘날, 당사의 생명 과학 사업은 폭넓은 임상 연구, 교육용 및 첨단 연구용 현미경, 현미경 시스템을 통해 생명 과학 전문가들의 늘어나는 요구와 기대를 만족하고 뛰어넘는 데 전념하고 있습니다. 더 알아보려면 www.Olympus-LifeScience.com 을 방문하세요.

National Hospital Organization Kure Medical Center and Chugoku Cancer Center 정보

Kure Medical Center and Chugoku Cancer Center는 서일본의 핵심 병원 중 한 곳입니다. 병리과에서는 매일 수많은 병리 진단을 수행할 뿐 아니라 Hiroshima University와 Kure Medical Association Hospital과 협력하여 지역사회 의료의 병리 진단을 수행하고 있습니다. 또한, 종양 병리학 실험실을 통해 디지털 병리학 분야를 포함한 최첨단 학술 연구를 진행하고 있습니다. 아울러 National Hospital Organization Pathology Council의 회원 병원으로서, 임상병리 연구를 활발히 수행 중입니다.

¹National Hospital Organization Kure Medical Center and Chugoku Cancer Center, National Hospital Organization Osaka National Hospital, National Hospital Organization Shikoku Cancer Center, National Hospital Organization Nagasaki Medical Center, Hiroshima Memorial Hospital, Kure Medical Association Hospital.

²양성으로 진단된 양성 표본의 비율

³음성으로 진단된 음성 표본의 비율

⁴첫 번째 단계 자세히 알아보기 https://www.olympus-global.com/news/2018/nr00869.html

⁵두 번째 단계 자세히 알아보기 https://www.olympus-global.com/news/2020/nr01948.html

⁶이미지 분석을 위한 딥러닝 기술로 광범위하게 사용되는 방법으로, 분석 대상 기능을 효율적으로 학습할 수 있습니다.

⁷암의 한 종류로, 위 생검에서 대부분의 암은 선암으로 밝혀집니다

미디어 연락처:
Hilary Banda
(781) 419-3624
Hilary.Banda@olympus.com

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^*당사의 X(X표) INNOVATION 프로그램의 고급 기술을 통해 기업 및 학술 단체와 협업

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