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의료ㆍ병원

딥바이오·고려대 구로병원, 유방암 재발 위험 예측 AI 개발

딥바이오(대표 김선우)와 고려대학교 구로병원 병리과 김정열 교수 연구팀이 공동 개발한 인공지능 모델이 유전자 검사 없이 H&E 염색 병리 슬라이드만으로 유방암 재발 위험을 예측할 수 있음을 입증했다.해당 연구는 Nature Scientific Reports(IF 4.6) 2025년 10월 8일자에 게재됐다.

연구팀은 초기 유방암 환자 125명의 병리 슬라이드를 분석해 재발 위험을 저·중·고로 분류하는 딥러닝 모델을 구축했다. 그 결과, 유전자 발현검사(Oncotype DX)와 패치단위에서 87.75%의 일치율, 고위험군에서 91.2%의 예측 정확도를 기록했으며, 조직학적 등급과 상관계수 0.61의 높은 상관성을 보였다.

이번 연구를 이끈 김정열 교수(연구책임자)는 “AI가 병리 슬라이드만으로 유전자 검사 결과를 근사할 수 있다는 점은 정밀의료의 접근성을 한층 높이는 의미 있는 성과”라며“임상 현장에서 신속하고 경제적인 예후 예측이 가능해지면, 환자 맞춤 치료 결정에 실질적인 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
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분당서울대병원, 고위험 산모·신생아 진료·전원 공백 해소 협력 방안 논의 분당서울대병원은 지난 10월 17일 병원 대강당에서 「2025년 분당서울대병원 권역모자의료센터 네트워크 구축 심포지엄」을 개최했다. 이번 심포지엄은 ‘경기도 산모·신생아 안전분만 네트워크’를 주제로 열렸으며, 지역 간 의료 인프라 격차로 인한 진료·전원 공백 문제를 해결하기 위한 권역 단위의 실무 협력 방안을 논의하는 자리로 마련됐다. 첫 번째 세션에서는 ▲통계로 본 경기도 내 고위험산모신생아 진료 현황(이희영 경기도공공보건의료지원단장·분당서울대병원 임상예방의학센터장) ▲고위험산모신생아 치료 인프라 확충과 미래(분당서울대병원 소아청소년과 정영화 교수) ▲권역 고위험산모신생아 전원 네트워크 사업(분당서울대병원 산부인과 정다은 교수) ▲고위험산모신생아 모바일 전원 시스템 구축 사례(김용혁 에이식스티 대표이사)를 주제로 발표가 이어졌다. 이후 토론 세션에서는 경기도소방재난본부, 경기도 보건건강국, 분당서울대병원, 국민건강보험공단 일산병원, 고려대학교 안산병원, 가톨릭대학교 성빈센트병원 등 관련 기관 전문가들이 참여해 권역과 지역 간 협력 체계 강화 방안을 논의했다. 이번 심포지엄은 경기도 내 고위험 산모·신생아의 안전한 진료·전원 체계 시스템을 통합하고 효율적으로