에이비스, 차세대 ‘IHC 정량분석 AI’로 KoSAIM서 우수 포스터상 수상

서울시 산하 서울 AI 허브 기업인 에이비스가 대한의료인공지능학회(KoSAIM) 2025년도 정기학술대회에서 우수 포스터상(Certificate of Merit)을 수상했다고 12일 밝혔다.

이번 수상은 에이비스의 인공지능(AI)연구팀(장성용, 이대홍)과 가톨릭의대 병리과 정요셉 교수가 공동 연구한 ‘트랜스포머 모델 기반의 차세대 AI 모델을 활용한 IHC(면역조직화학) 정량분석 정확도 향상' 연구의 기술적 성과를 공식적으로 인정받은 결과다.

IHC(면역조직화학) 염색은 암 진단에서 필수적인 병리 검사지만, 슬라이드 내의 수많은 세포 중 진단에 중요한 '종양 세포'만을 정확히 선별해 정량화하는 것은 매우 까다롭다. CNN 등 기존 딥러닝 AI 모델은 암세포와 주변의 비(非)암세포(면역세포, 정상 세포 등)를 명확히 구분하는 데 한계가 있어, 정량분석 값의 정확도와 신뢰도가 떨어지는 문제가 있었다.

에이비스 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 최신 AI 기술인 '비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT)' 아키텍처에 기반한 AI 모델을 개발했다. 이를 통해 AI가 복잡한 조직 환경 속에서도 개별 세포핵을 '종양 세포(tumor)'와 '비종양 세포(non-tumor)'로 명확하게 선별, 정량분석의 정확도를 향상시켰다.

연구팀은 대표적인 IHC 정량분석 지표인 'Ki-67'의 위암(gastric carcinoma) 조직 샘플 239개를 대상으로 개발 모델의 성능을 검증했다. 그 결과, 기존 CNN 기반의 AI 모델(YOLOv9)은 병리학자의 수동 계측 결과보다 13~21%포인트(p)나 낮은 점수를 기록하며 큰 오차를 보였다.

반면, 에이비스의 모델은 병리학자가 직접 분석 영역을 설정한 'free-hand' 방식에서 그 차이를 단 1.2%p까지 줄이는 데 성공했다. 사실상 전문가의 분석 결과와 거의 일치하는 수준으로, ViT 모델이 복잡한 IHC 정량분석에 매우 효과적임을 입증한 것이라는 설명이다.

에이비스는 이번 대한의료AI학회 우수 포스터상 수상을 통해 서울 AI 허브의 혁신 생태계와 연계된 기술 경쟁력을 전 세계에 알리고, 정밀의료 분야에서의 글로벌 파트너십을 한층 확대해 나갈 계획이다.

이대홍 에이비스 대표는 "이번 수상은 에이비스의 차세대 AI 기술력이 국내 최고 권위의 의료인공지능 학회에서 인정받았다는 점에서 의미가 크다"라며, "자체 개발된 병리 AI 특화 아키텍처를 통해 기존 기술의 한계를 극복하고, 실제 병리 진단 현장에서 신뢰할 수 있는 AI 기반 병리 정량분석 솔루션을 제공하기 위해 연구개발에 더욱 매진하겠다"고 말했다.

김경아 기자
kimka@chosunbiz.com