홍콩 AI, 갑상선암 진단 정확도 혁신적 성과
홍콩의 연구팀이 개발한 인공지능(AI) 기술이 갑상선암의 병기 및 위험도를 분류하는 데 높은 정확도를 보이며 주목받고 있다. 이 연구는 홍콩대학교 의과대학, InnoHK 연구소, 런던 위생열대의학원(London School of Hygiene and Tropical Medicine) 연구진이 공동으로 진행했다.
오픈소스 언어모델 기반으로 데이터 분석
이번 연구에 사용된 AI 모델은 4개의 오픈소스 대형 언어모델을 활용해 임상 기록, 병리 보고서, 수술 기록 등 의료 문서를 분석하도록 설계되었다. 분석 결과는 미국 암위원회(AJCC) TNM 암 병기 체계와 미국 갑상선학회(ATA)의 분류 체계를 기준으로 병기와 위험도를 평가한다. 이 모델은 공개된 병리 보고서와 내분비외과 전문의가 제작한 가상 사례로 검증되었다.
높은 정확도와 비교 테스트 결과
학술지 npj Digital Medicine에 게재된 연구 결과에 따르면, AI 모델은 AJCC 병기 분류에서 92.9%에서 98.1%, ATA 위험 분류에서 88.5%에서 100%의 정확도를 기록했다. 연구진은 ChatGPT 등 다른 AI 기술과 비교 테스트를 수행해 유사한 성능을 확인하며 해당 모델의 신뢰성을 입증했다.
임상 적용과 시간 절감 가능성
이전까지 암 병기와 위험도 분류는 많은 시간이 소요되는 수작업으로 진행돼 왔다. 그러나 AI 기술은 이를 자동화해 임상 준비 시간을 절반으로 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다. 더불어, 이번 모델은 오프라인에서도 작동 가능하며, 민감한 환자 정보를 외부에 공유하지 않는 특성을 갖추고 있어 다양한 의료 환경에서 적용될 준비가 되어 있다.
앞으로의 적용 계획
연구팀은 AI 도구의 임상 사용화를 앞두고 데이터셋을 확장하여 추가 검증을 진행할 계획이다. 이 기술은 질병 진단 및 관리 효율성을 크게 향상시키며, 홍콩에서는 이미 유사한 AI 기반 진단 기술이 등장해 주목받고 있다.
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