인공지능 전문기업 셀바스AI(대표 곽민철)는 강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철 교수와 함께 머신러닝을 활용한 전립선암 생존예측모델의 신뢰성을 외부 검증(External Validation)을 통해 확인, 이에 관한 논문이 대한암학회에서 발간하는 국제학술지 ‘Cancer Research and Treatment)’에 게재됐다고 26일 밝혔다. (논문명: External validation of the long short-term memory artificial neural network-based SCaP Survival Calculator for prediction of prostate cancer survival)
셀바스AI와 강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철 교수 주도로 진행한 이 연구는 전립선암으로 진단된 환자의 초기 치료법에 따른 생존율 예측 모델 (SCaP calculator)을 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 기법을 활용해 수립했다. 예측 모형의 결과값을 외부 데이터를 활용해 분석, 신뢰성을 검증했다.
이번 연구는 다양한 초기 치료 양식으로 새로 진단된 전립선암 환자의 개별 특성에 맞는 치료 방법을 결정하는 과정에서 겪는 어려움을 해소하기 위해 시행됐다. 기존의 선형 분석 모델로는 환자 개개인의 특성에 따른 치료 방법 결정 및 생존율의 영향을 예측하기 어려웠다. 이에 인공신경망 알고리즘 하나인 LSTM ANN(Long Short-term Memory ANN) 모델을 활용, 환자 특성을 고려한 생존 예측 모델을 수립했고, 이 모델은 더 정확한 진단 및 생존율 예측이 가능하다는 점이 연구의 신뢰성 검증을 통해 확인됐다.
해당 인공지능 모델의 신뢰성을 평가하는데 사용한 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 보였고, 기존 개발 그룹에 비해 더 우수한 예측 결과를 낳았다고 셀바스AI는 설명했다.
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 증명했다"면서 "아산병원, 아주대병원, 한림대병원에서 동일 환자군 자료로도 검증이 완료됐다. 추가 개발 및 연구를 통해 다양한 케이스에 해당 모델을 활용할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.
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셀바스AI 이병수 NLP Lab 랩장은 "훌륭한 의료 전문기술 및 의료 데이터를 보유하고 있는 강남세브란스병원과의 협업을 통해 성공적으로 우리 알고리즘 모델의 신뢰성을 다시 확인할 수 있었다"며 "이번 연구 성과를 기반으로 지속해서 후속 연구를 진행해 더 정확한 의료서비스 제공을 지원하겠다"고 말했다.
한편 셀바스 AI는 머신러닝 기술을 기반으로 의료, 금융, 자동차, 헬스케어, 교육 등 다양한 분야의 AI 관련 사업을 추진하는 인공지능 전문기업이다. 음성지능, 필기지능, 영상지능 등의 AI 코어(Core) 기술과 이 기술들을 융복합한 AI 컨버전스(Convergence) 기술을 보유하고 있다. 셀바스 AI의 모든 기술은 머신러닝 플랫폼을 기반으로 하고 있다.