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AI를 사용한 고위험 자궁내막암의 검사

브리티시 컬럼비아 대학교의 연구팀이 AI를 사용해 자궁내막암 환자의 치료를 개선할 수 있는 발견을 발표했다고 합니다. 연구진은 수천 개의 암세포 이미지에서 패턴을 찾아내어 전통적인 병리학 및 분자 진단으로는 발견되지 않았을 고위험 자궁내막암 하위 유형을 식별했습니다. 연구진은 자궁내막암을 분자적 특성에 따라 4가지 하위 유형으로 분류했으며, 각 유형이 환자에게 다른 위험을 초래한다는 것을 확인했습니다. 그 후, 연구팀은 분자 진단 도구를 개발하여 하위 유형을 정확히 구별했습니다. 그러나 자궁내막암의 가장 널리 퍼진 분자 하위 유형은 여전히 식별하기 어려운 특징이 많아 연구진은 고급 AI 방법을 사용하여 범주를 세분화했습니다. 연구팀은 딥 러닝 AI 모델을 개발하여 2,300개 이상의 암 조직 이미지를 분석한 결과, 생존율이 낮은 새로운 하위 그룹을 찾아냈습니다. 이 AI 기반 접근 방식은 병리학자가 발견하지 못하는 패턴을 식별할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 연구팀은 AI 도구를 전통적인 분자 및 병리학 진단과 함께 임상 실무에 통합하는 방법을 연구하고 있습니다. 이 접근 방식은 비용 효율적이고 여러 지역에 걸쳐 배포하기 쉽다는 장점이 있으며, 이를 통해 병리학자와 의료 서비스 제공자는 농촌 및 외딴 지역에서도 AI를 활용하여 정확한 진단을 내릴 수 있습니다. 연구팀은 이 AI 기반 접근 방식이 자궁내막암의 진단 및 치료 방법을 혁신적으로 변화시킬 수 있기를 기대하고 있습니다.