갑상선암과 디지털병리



연세의대 강남세브란스병원 병리과
임 범 진


사회의 모든 영역에서 인공지능 관련 연구와 기술의 적용이 급속도로 이루어지고 있다. 의료 영역에서는 영상의학이 이 분야에서 가장 앞서나가 이미 상용화 단계에 이른 플랫폼도 존재한다. 인공지능을 이용한 병리진단 연구는 영상의학에 비해 상대적으로 느린 속도로 이루어지고 있는데 이는 영상의학의 경우 영상 자료 생성과 보존이 거의 완전히 디지털화 되어 있는 반면, 병리 슬라이드의 영상화는 거의 이루어지지 않고 있었기 때문이다. 2010년대에 전체 슬라이드 이미지(whole slide image, WSI)를 획득할 수 있는 virtual slide scanner가 상용화된 이후 병리 슬라이드의 영상화가 차차 진행되고 있고, 이에 따라 WSI를 이용한 병리 진단에서의 인공지능 활용방안에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.

디지털화 된 병리영상을 바탕으로 인공지능을 이용해 갑상선암을 진단하거나 더 나아가 예후를 예측하려는 연구 역시 세계적으로 활발히 이루어지고 있으며 본인이 소속한 연세대학교 강남세브란스병원도 갑상선암 진단용 인공지능 소프트웨어 개발을 목표로 계명대학교 동산의료원, 강남차병원과 협력하여 갑상선암 병리 슬라이드의 디지털화 및 데이터셋 구축 연구를 수행하고 있다.

이 분야 역시 “garbage in, garbage out”의 원리가 그대로 적용되므로 정확한 진단에 기반한 체계적인 어노테이션 수행이 사업 성패의 핵심이다. 우리 연구팀에서는 갑상선암의 아형과 양성 갑상선의 다양한 조직소견들 중 필수 항목을 선정하고 일관성 있는 기준에 따라 어노테이션을 수행하였으며(그림) 이를 중요임상정보와 결합시킨 데이터셋을 제작하여 현재까지 3천 건 이상의 증례를 수집하였다. 향후 이 데이터셋을 바탕으로 갑상선암 진단용 소프트웨어를 개발하고자 한다.