중동 전립선암 AI 진단 모델 유효성 검증
인공지능(AI) 기반 암 진단 기술은 병리학 분야에서 빠르게 발전하고 있으나, 특정 인구 집단, 특히 중동 지역에서의 검증 연구는 부족합니다. 본 연구는 전립선암 진단 및 글리슨 등급 분류를 위한 AI 모델의 외부 유효성을 중동 코호트에서 최초로 검증했습니다. 연구팀은 이라크 쿠르디스탄 지역의 2013년부터 2024년까지 185명의 환자로부터 얻은 339개의 전립선 조직 유리 슬라이드를 디지털화했습니다. 각 슬라이드는 세 가지 다른 디지털 병리 스캐너로 스캔되어 총 1,017개의 전체 슬라이드 이미지(WSI) 데이터셋을 구축했습니다. 분석 결과, AI 모델과 병리학자 간의 등급 분류 일치도는 병리학자 간 일치도와 유사한 수준(Cohen의 가중 카파 0.801 대 0.799)을 보였습니다. 또한, 세 가지 스캐너에서 모든 AI 모델의 교차 스캐너 일치도가 높게 나타났습니다(카파 > 0.90). 이러한 견고한 성능은 저비용 소형 스캐너에서도 확인되어, 디지털화되지 않은 환경에서의 유효성 검증 연구 및 제한된 샘플량을 가진 실험실에서의 비용 효율적인 AI 도입 가능성을 시사합니다. 공개된 데이터셋은 AI 병리 기술의 광범위한 채택을 위한 추가 연구를 지원할 것입니다.