[헬스코리아뉴스 / 박원진] 디지털 병리 진단의 최대 걸림돌이었던 '데이터 저장 공간' 문제를 획기적으로 해결할 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 서울성모병원 이성학 교수와 고려대 안암병원 안상정 교수 공동 연구팀은 진단 품질은 유지하면서 이미지 용량을 최대 90%까지 절감하는 적응형 압축 프레임워크 '아다슬라이드(AdaSlide)'를 개발했다고 22일 밝혔다.

◆"중요한 곳만 남긴다"... AI가 스스로 판단하는 압축 기술

기존 디지털 병리 이미지는 환자 1명당 3~4GB에 달해 병원마다 막대한 보관 비용이 발생했다. 연구팀이 개발한 '아다슬라이드'는 AI가 슬라이드 내에서 암세포 밀집 지역 등 진단 중요도가 높은 곳은 원본 화질을 보존하고, 지방 조직이나 배경 같은 영역은 고배율로 압축하는 방식을 취한다.

◆용량 90% 줄여도 전문의 판독 결과 '동일'

해당 기술은 저장 용량을 65%에서 최대 90%까지 줄였음에도 진단 성능은 원본과 동등한 수준을 유지했다. 특히 전문의 5명이 참여한 '시각적 튜링 테스트'에서 숙련된 의사들도 원본과 압축 복원 이미지를 통계적으로 유의미하게 구별해내지 못할 정도로 완벽한 품질을 자랑했다.

◆31개 암종 데이터 학습, '네이처 커뮤니케이션즈' 게재

이번 연구는 31개 암종의 방대한 데이터셋을 활용해 범용성을 입증했으며, 세계적 권위지인 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 게재되며 그 학술적 가치를 인정받았다.

◆의료 빅데이터 관리의 '새 지평'

서울성모병원 이성학 교수는 "AI가 스스로 중요한 정보를 판단해 보존하는 '의미 기반 관리'의 새로운 방향성을 제시한 것"이라고 평가했다. 고려대 안암병원 안상정 교수 역시 "데이터 저장 비용 문제를 해결해 디지털 병리 확산의 토대를 마련했다"고 의미를 부여했다.