MEDI:GATE NEWS 셀바스 AI, 전립선암 생존 예측 모델 연구 논문 대한암학회 학술지 게재

기사입력시간 20.10.27 16:38최종 업데이트 20.10.27 16:38

대한암학회 'Cancer Research and Treatment' 홈페이지 내 논문 게재 화면. 인공지능 기업 셀바스 AI가 강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철 교수와 함께 머신러닝을 활용한 전립선암 생존예측모델의 신뢰성을 외부 검증(External Validation)을 통해 확인해 이에 관한 논문이 대한암학회에서 발간하는 국제학술지 'Cancer Research and Treatment'에 게재됐다고 26일 밝혔다. 셀바스 AI와 강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철 교수 주도로 진행된 해당 연구에서는 전립선암으로 진단된 환자의 초기 치료법에 따른 생존율 예측 모델(SCaP calculator)을 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 기법을 활용해 수립했고 해당 예측 모형의 결과값을 외부 데이터를 활용해 분석함으로써 신뢰성을 검증했다. 이번 연구는 다양한 초기 치료 양식으로 인해 새로이 진단된 전립선암 환자의 개별 특성에 맞는 치료 방법을 결정하는 과정에서 겪는 어려움을 해소하기 위해 진행됐다. 기존의 선형 분석 모델로는 환자 개개인의 특성에 따른 치료 방법 결정 및 생존율의 영향을 예측하기 어려웠던 반면 인공신경망 알고리즘의 하나인 LSTM ANN(Long Short-term Memory ANN) 모델을 활용해 환자 특성을 고려한 생존 예측 모델을 수립했다. 해당 모델은 더욱 정확한 진단 및 생존율 예측이 가능하다는 점이 연구의 신뢰성 검증을 통해 확인됐다. 해당 인공지능 모델의 신뢰성을 평가하는데 사용된 곡선하면적(AUC)은 5년 기반 모델에서 거세저항성 전립선암 무진행 생존율(CRPC-free survival), 암-특이 생존율(cancer-specific survival) 및 전체 생존율을 대상으로 각 그룹별 0.962, 0.944, 0.884의 높은 수치를 보여 기존 개발 그룹에 비해 더욱 우수한 예측 결과를 도출했다. 강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철 교수는 "셀바스 AI의 뛰어난 인공지능 기술을 활용한 덕분에 각 환자 상황에 맞는 더 정확한 생존 예측 모델을 수립하고 추후 임상 현장에서도 해당 모델을 적용할 수 있는 가능성을 증명했다는 점에서 매우 의미 있는 일이다. 또한 서울아산병원, 아주대병원, 한림대병원에서 동일 환자군 자료로도 검증이 완료됐다. 추가적인 개발 및 연구를 통해 다양한 케이스에 해당 모델을 활용할 수 있을 것으로 기대된다"고 전했다. 셀바스 AI 이병수 NLP Lab 랩장은 "훌륭한 의료 전문기술 및 의료 데이터를 보유하고 있는 강남세브란스병원과의 협업을 통해 성공적으로 우리 알고리즘 모델의 신뢰성을 다시 확인할 수 있었다. 이번 연구 성과를 기반으로 지속해서 후속 연구를 진행해 더욱 정확한 의료서비스 제공을 지원하겠다"고 밝혔다.

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셀바스 AI, 전립선암 생존 예측 모델 연구 논문 대한암학회 학술지 게재

높은 신뢰성 검증을 통해 추후 임상 현장에서의 모델 활용 기대

대한암학회 'Cancer Research and Treatment' 홈페이지 내 논문 게재 화면.

인공지능 기업 셀바스 AI가 강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철 교수와 함께 머신러닝을 활용한 전립선암 생존예측모델의 신뢰성을 외부 검증(External Validation)을 통해 확인해 이에 관한 논문이 대한암학회에서 발간하는 국제학술지 'Cancer Research and Treatment'에 게재됐다고 26일 밝혔다.

셀바스 AI와 강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철 교수 주도로 진행된 해당 연구에서는 전립선암으로 진단된 환자의 초기 치료법에 따른 생존율 예측 모델(SCaP calculator)을 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 기법을 활용해 수립했고 해당 예측 모형의 결과값을 외부 데이터를 활용해 분석함으로써 신뢰성을 검증했다.

이번 연구는 다양한 초기 치료 양식으로 인해 새로이 진단된 전립선암 환자의 개별 특성에 맞는 치료 방법을 결정하는 과정에서 겪는 어려움을 해소하기 위해 진행됐다.

기존의 선형 분석 모델로는 환자 개개인의 특성에 따른 치료 방법 결정 및 생존율의 영향을 예측하기 어려웠던 반면 인공신경망 알고리즘의 하나인 LSTM ANN(Long Short-term Memory ANN) 모델을 활용해 환자 특성을 고려한 생존 예측 모델을 수립했다. 해당 모델은 더욱 정확한 진단 및 생존율 예측이 가능하다는 점이 연구의 신뢰성 검증을 통해 확인됐다.

해당 인공지능 모델의 신뢰성을 평가하는데 사용된 곡선하면적(AUC)은 5년 기반 모델에서 거세저항성 전립선암 무진행 생존율(CRPC-free survival), 암-특이 생존율(cancer-specific survival) 및 전체 생존율을 대상으로 각 그룹별 0.962, 0.944, 0.884의 높은 수치를 보여 기존 개발 그룹에 비해 더욱 우수한 예측 결과를 도출했다.

강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철 교수는 "셀바스 AI의 뛰어난 인공지능 기술을 활용한 덕분에 각 환자 상황에 맞는 더 정확한 생존 예측 모델을 수립하고 추후 임상 현장에서도 해당 모델을 적용할 수 있는 가능성을 증명했다는 점에서 매우 의미 있는 일이다. 또한 서울아산병원, 아주대병원, 한림대병원에서 동일 환자군 자료로도 검증이 완료됐다. 추가적인 개발 및 연구를 통해 다양한 케이스에 해당 모델을 활용할 수 있을 것으로 기대된다"고 전했다.

셀바스 AI 이병수 NLP Lab 랩장은 "훌륭한 의료 전문기술 및 의료 데이터를 보유하고 있는 강남세브란스병원과의 협업을 통해 성공적으로 우리 알고리즘 모델의 신뢰성을 다시 확인할 수 있었다. 이번 연구 성과를 기반으로 지속해서 후속 연구를 진행해 더욱 정확한 의료서비스 제공을 지원하겠다"고 밝혔다.

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

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