한빛사 인터뷰
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
딥러닝을 의료 영상에 적용하여 높은 성능을 얻었다는 연구는 최근에는 너무 많아 일일히 소개하기 어려울 정도가 되었습니다. 하지만 이 연구가 시작되던 시기에는 “정말 될까?” 라던 질문이 더 많았던 시기였던 것으로 기억합니다. 그 당시 국내외 많은 그룹들이 상대적으로 서양에서 발생률이 높은 전립선암이나 유방암 등을 타겟으로 진단 모델을 개발하기 시작하였습니다. 저희는 우리나라가 세계적인 수준으로 건강검진 시스템이 잘 되어있다는 점, 특히 위 내시경 조직검사 데이터가 풍부하다는 것에 강점이 있다고 보고 위암 진단에 대한 연구를 시작하였습니다.
본 논문에 사용된 알고리즘은 2년 전에 이미 개발이 완료되었는데요. 내부 테스트 결과로 위암 진단에 한정해서 숙련된 병리 전문의의 수준에 도달했음을 확인한 이후에, “실제 임상 환경에서의 성능은 어떤지" 와 “어떤 임상적 효과가 있는지" 라는 질문에 집중하여 연구를 수행하였습니다. 이 질문들에 대한 답으로서, 전향적 연구와 옵저버 스터디를 통해 딥러닝 모델이 실제 임상 환경에서 효율성을 줄 수 있음을 보였습니다.
동향과 전망에 대해 느끼는 바로는, 딥러닝 기반의 모델들이 다양한 정량화 및 진단에서 높은 성능을 보인다는 논문은 이미 많이 나왔습니다. 따라서 앞으로는 본 논문처럼 실제 임상 진료에 적용되었을 때 어떤 임상적 효과를 줄 수 있는가에 대한 질문에 대한 답을 하는 연구들이 많아질 것으로 생각합니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다.
저는 뷰노의 의료영상R&D본부 병리팀에서 연구원으로서 일하고 있습니다. 병리팀은 김경덕 박사님을 팀장으로 진단보조, 형태계측 및 새로운 바이오마커에 대한 연구를 진행하고 있고, 해당 연구들은 AACR, ASCO 등의 학회에 발표되고 있습니다. 병리팀 뿐만 아니라 다양한 연구팀이 각각 X-ray, CT, MRI, Funduscopy 등의 영상을 통해 진단보조 및 바이오마커 발굴에 대한 연구를 수행하고 있습니다.
3. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
많은 알고리즘들이 연구 이후 상용화까지 이어지지 않는 경우가 많은데요, 저희 팀은 상용화를 위한 후속 과정들을 진행하고 있습니다. 훗날 실제 의료현장에서 활용되었을 때, 위암 진단의 효율성을 향상시킴으로써 위암 환자 치료에 기여할 수 있을 것이라는 점에 보람을 느낍니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
대규모의 진단보조 모델 및 새로운 바이오마커 발굴 등의 연구들의 현황을 보면, 대학이나 병원이 아닌 기업체에서 주도하고 있는 연구들이 많아지고 있습니다. 해당 연구들에 관심이 있는 사람이라면 훌륭한 연구를 수행중인 기업에도 눈을 돌려보면 좋을 것 같습니다.
5. 연구활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
이번 연구는 진단을 보조하는 내용이었지만, 후속 연구로서 바이오마커 발굴 및 새로운 진단 기준의 정립에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 후속 연구도 좋은 성과를 얻을 수 있도록 노력하겠습니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들....
먼저 연구가 시작될 수 있도록 만들어주신 두 교신저자 정규환 박사님과 김동일 선생님께 감사드립니다. 연구가 좋은 방향으로 갈 수 있도록 힘써주신 공동 1저자 장보근 교수님께도 감사드립니다. 논문에 각자의 역할로 기여해주신 모든 저자분들 및 옵저버 스터디에 쓰일 뷰어를 만들어준 개발팀 및 디자인팀, 통계에 관한 디스커션을 함께해준 이홍석 연구원께도 고마움을 전합니다.
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