MEDI:GATE NEWS 온코소프트, LLM 활용 정확도 높인 방사선 암치료 기술 개발

기사입력시간 24.11.08 14:44최종 업데이트 24.11.08 14:44

(왼쪽부터) 연세암병원 박상준 교수, 美 메사추세스종합병원 오유진 박사, 온코소프트 김진성 대표이사 (사진=온코소프트) 온코소프트는 연세암병원 방사선종양학과 박상준 교수, 예종철 교수, 미국 메사추세스종합병원(MGH, Massachusetts General Hospital) 오유진 박사와 협력해 방사선치료의 정확도를 2.36배 높일 수 있는 AI 기반 종양 컨투어링 기술을 개발했다고 7일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 발표됐다. 방사선치료는 고선량의 방사선을 암세포에 조사해 사멸시키는 방식이지만, 주변의 정상 조직이 손상될 위험이 따른다. 이에 따라 암세포는 효과적으로 타격하면서도 정상 조직은 보호할 수 있는 정밀한 치료계획 수립이 중요하다. 이를 위해 온코소프트는 CT 등 영상 데이터를 활용해 암조직 주변의 정상 장기의 윤곽을 구별하는 AI 기반 자동 컨투어링 소프트웨어 ‘온코스튜디오’를 개발해 방사선치료 계획을 지원해 왔다. 회사 측에 따르면 GPT와 같은 거대언어모델 (LLM, Large Language Model)을 기반으로 멀티모달 AI 모델 (Multimodal AI model)을 구축해 기존 영상 정보 외에도 환자의 병기, 질병 위치, 수술 방법 등 언어 기반의 임상 정보를 반영한 치료계획 수립이 가능해졌다. 공동 연구팀의 성능 검증 결과, 외부 평가와 방사선종양학과 전문의로 구성된 전문가 평가에서 기존 AI 모델 대비 각각 1.9배와 2.36배 높은 점수를 기록했다. 특히 치료 타깃인 종양 볼륨(CTV, Clinical Target Volume)의 일치도를 평가한 외부 검증에서도 기존 모델보다 1.9배 높은 정확도를 보였다. 연구팀은 "멀티모달 AI를 활용했을 때 영상만으로는 왼쪽, 오른쪽 유방암을 정확하게 판단하기 어렵지만, 임상정보를 통해 보다 정확한 종양의 위치과 모양을 구획화할 수 있는 장점을 가지고 있다. 유방암 뿐만 아니라 전립선암의 방사선 치료 타깃 설정에서도 유사한 결과를 보였다"고 설명했다. 출처=네이처. 기존 영상만 활용하는 AI 모델과 LLM과 영상을 함께 활용하는 멀티모달 AI의 비교. 온코소프트 김진성 대표는 “영상 데이터뿐 아니라 텍스트 기반 임상정보까지 반영한 새로운 AI 기술로 방사선치료 계획의 정밀도와 안전성을 더욱 높일 수 있다"라며 "기존 온코스튜디오가 제공하는 정상 장기 윤곽 컨투어링 기술에 더해 이제는 종양 볼륨(CTV) 컨투어링까지 가능해지며, 이를 기반으로 진행하고 있는 해외기관과의 다기관 공동연구의 결과를 통해 새로운 방사선 암치료의 길을 열 수 있을 것"이라고 말했다.

제보 공유

온코소프트, LLM 활용 정확도 높인 방사선 암치료 기술 개발

연세암병원 방사선종양학과 박상준 교수, 예종철 교수, 미국 메사추세스종합병원 오유진 박사 공동 연구

(왼쪽부터) 연세암병원 박상준 교수, 美 메사추세스종합병원 오유진 박사, 온코소프트 김진성 대표이사 (사진=온코소프트)

온코소프트는 연세암병원 방사선종양학과 박상준 교수, 예종철 교수, 미국 메사추세스종합병원(MGH, Massachusetts General Hospital) 오유진 박사와 협력해 방사선치료의 정확도를 2.36배 높일 수 있는 AI 기반 종양 컨투어링 기술을 개발했다고 7일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 발표됐다.

방사선치료는 고선량의 방사선을 암세포에 조사해 사멸시키는 방식이지만, 주변의 정상 조직이 손상될 위험이 따른다. 이에 따라 암세포는 효과적으로 타격하면서도 정상 조직은 보호할 수 있는 정밀한 치료계획 수립이 중요하다. 이를 위해 온코소프트는 CT 등 영상 데이터를 활용해 암조직 주변의 정상 장기의 윤곽을 구별하는 AI 기반 자동 컨투어링 소프트웨어 ‘온코스튜디오’를 개발해 방사선치료 계획을 지원해 왔다.

회사 측에 따르면 GPT와 같은 거대언어모델 (LLM, Large Language Model)을 기반으로 멀티모달 AI 모델 (Multimodal AI model)을 구축해 기존 영상 정보 외에도 환자의 병기, 질병 위치, 수술 방법 등 언어 기반의 임상 정보를 반영한 치료계획 수립이 가능해졌다.

공동 연구팀의 성능 검증 결과, 외부 평가와 방사선종양학과 전문의로 구성된 전문가 평가에서 기존 AI 모델 대비 각각 1.9배와 2.36배 높은 점수를 기록했다. 특히 치료 타깃인 종양 볼륨(CTV, Clinical Target Volume)의 일치도를 평가한 외부 검증에서도 기존 모델보다 1.9배 높은 정확도를 보였다.

연구팀은 "멀티모달 AI를 활용했을 때 영상만으로는 왼쪽, 오른쪽 유방암을 정확하게 판단하기 어렵지만, 임상정보를 통해 보다 정확한 종양의 위치과 모양을 구획화할 수 있는 장점을 가지고 있다. 유방암 뿐만 아니라 전립선암의 방사선 치료 타깃 설정에서도 유사한 결과를 보였다"고 설명했다.

출처=네이처. 기존 영상만 활용하는 AI 모델과 LLM과 영상을 함께 활용하는 멀티모달 AI의 비교.

온코소프트 김진성 대표는 “영상 데이터뿐 아니라 텍스트 기반 임상정보까지 반영한 새로운 AI 기술로 방사선치료 계획의 정밀도와 안전성을 더욱 높일 수 있다"라며 "기존 온코스튜디오가 제공하는 정상 장기 윤곽 컨투어링 기술에 더해 이제는 종양 볼륨(CTV) 컨투어링까지 가능해지며, 이를 기반으로 진행하고 있는 해외기관과의 다기관 공동연구의 결과를 통해 새로운 방사선 암치료의 길을 열 수 있을 것"이라고 말했다.

오탈자 신고 스크랩 인쇄 제보 공유

임솔 기자 (sim@medigatenews.com)의료계 주요 이슈 제보/문의는 카톡 solplusyou

이 기자의 다른 기사 보기

댓글보기(0)