AI 기반 위 조직검사 시드니 분류 자동화

업데이트된 시드니 시스템은 위염 조직 등급 분류에 널리 사용되지만, 일상적인 위 조직 검사에서 모든 속성을 완전하게 분류하는 것은 시간이 많이 소요되며 병리학자 간의 편차가 발생합니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 위 조직 검사에서 시드니 시스템의 5가지 속성을 포괄적이고 재현성 있게 분류하는 인공지능(AI) 시스템을 개발했습니다. 개발된 SydneyMTL은 50,765개의 전체 슬라이드 이미지로 학습된 약지도 다중 작업 다중 인스턴스 학습 프레임워크입니다. 이 모델은 단핵 세포 침윤, 호중구 활동, 선 위축, 장 상피화생 및 헬리코박터 파일로리 밀도를 동시에 예측하며, 근육층판 부재 시 위축을 '해당 없음'으로 분류하는 기능을 포함합니다. SydneyMTL은 24명의 전문 병리학자 라벨과 합의 기반 골든 데이터셋을 기준으로 평가되었습니다. 그 결과, 24명의 병리학자에 대해 평균 89.1%의 관대한 정확도를 달성했으며, 후향적 데이터셋에서 24명 중 21명의 판독자에게서 80% 이상의 일치율을 보였습니다. 또한, 무작위 교차 연구에서 AI 지원은 병리학자 간 일치도를 향상시키고 시드니 시스템 전체 등급 분류 시간을 34.2% 단축했습니다. 이 연구는 AI가 위 조직 검사에서 업데이트된 시드니 시스템의 조직학적 속성을 보다 재현성 있고 효율적으로 분류할 수 있음을 보여줍니다. SydneyMTL은 다중 병리학자 검증, 합의 기반 평가, 그리고 평가 불가능한 위축에 대한 명확한 처리를 통해 일상적인 디지털 병리 진단에 현실적인 의사 결정 지원 접근 방식을 제공합니다.