딥바이오는 자사의 글리슨 그레이딩 시스템을 활용한 딥러닝 기반의 전립선암 병리 진단 기술이 7일 NET(New Excellent Technology) 신기술인증을 획득했다고 9일 밝혔다. 

NET 신기술 인증은 국내기업 및 연구기관, 대학 등에서 개발한 신기술을 조기에 발굴해 그 우수성을 인증함으로써 개발된 신기술의 상용화와 기술거래를 촉진하기 위해 산업통상자원부가 부여하는 인증 제도다.  

딥바이오는 인공지능 중에서도 CNN(Convolutional Neural Networks) 방식을 이용해 병리 조직 이미지를 분석함으로써 의료진의 진단을 보조하는 기술을 개발해오고 있다. 

NET 신기술 인증을 받은 고유 플랫폼 기술은 뉴럴 네트워크 기반의 인공지능 기술로 ‘딥러닝 기반 질병 진단 인공지능 기술’, ‘인공지능 질병 진단 결과 시각화 기술’, ‘조직 병리 슬라이드 이미지 색인 기술’ 및 ‘딥러닝 기반 가상 어노테이터 개발 기술’의 네 가지다. 해당 기술들은 전립선암 조직 슬라이드의 디지털 병리 이미지를 분석해 암을 찾아내고 전립선암의 영역 및 글리슨 등급에 기반해 전립선암의 중증도를 표시한다. 또한 전체 조직 중 암세포의 비율과 글리슨 등급별 비율을 보여준다. 

암 진단에 있어 조직병리 진단은 종양의 악성도를 측정하고 이를 근거로 의료진이 향후 환자에게 적절한 치료방침을 결정하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 세계적으로 병리 전문의가 부족하고 진단 과정에서 전문의들 간 의견 차이가 발생하는 경우도 있어 진단의 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 인공지능 기술이 필요한 분야다. 

김선우 딥바이오 대표는 “이번 NET 인증은 자사의 딥러닝 기반 암 진단 기술의 혁신성과 경쟁력이 다시금 입증받는 계기가 됐다”며 “해당 기술들은 의료진의 진단 보조를 도와 업무의 효율성을 높이는 것은 물론 불필요한 검사나 수술 감소에 기여할 것으로 예상하며 또한 이후 예후예측에 접목해 환자 개개인의 특성을 고려한 개인 맞춤 치료를 제공하고 나아가 건강보험 재정 건전화에 도움이 될 수 있을 것으로 기대되는 만큼 본 기술들의 상용화를 위해 적극적으로 노력하겠다”고 말했다.