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미국 Mahmood 연구소, 희귀암 진단을 위한 딥러닝 툴 개발

미국 브리검여성병원(Brigham and Women’s Hospital)의 ‘마무드(Mahmood) 연구소’는 ‘SISH(Self-Supervised Image Search for Histology)’라는 새로운 딥러닝 알고리즘을 개발

• SISH는 유사한 암 사례를 식별하기 위해 대규모 병리학 이미지 데이터세트를 검색하도록 스스로 학습하는 알고리즘으로, △병리학 영상에서 유사한 특징을 식별해 그 정보를 기반으로 질환의 정확한 유형을 발견 △의사와 임상의들이 각 환자에게 가장 효과적인 치료를 결정하도록 지원
• 지난 10여 년에 걸쳐 ‘전체 슬라이드 이미징(WSI)’을 통해 종양 샘플 저장이 디지털화되면서, 디지털 병리학 데이터세트는 WSI에서 생성된 기가픽셀 크기의 이미지를 쉽게 저장할 수 있게 된 반면 대용량 데이터로 인해 데이터 쿼리(querying)가 어려워진 상황
• 이러한 가운데 브리검여성병원에서 일반 암 및 희귀 암과 관련해 해석 가능한 질병 하위유형 정보를 검색하는 SISH의 속도 및 역량을 테스트한 결과, 환자 22,000여 명의 ‘전체 슬라이드 이미지(WSI)’가 포함된 데이터베이스에서 이미지를 신속 정확하게 검색하는 데에 성공