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병원/의원

가톨릭대학교 정보융합진흥원, 디지털병리 AI 해커톤 개최

수술 전 디지털병리 이미지 활용한 갑상선암 경부 림프절 전이 예측 AI 모델 개발 해커톤 열려

가톨릭대학교 가톨릭중앙의료원 정보융합진흥원이 ‘2023년 디지털병리 AI 해커톤’을 개최했다.

가톨릭대학교 가톨릭중앙의료원은 가톨릭대학교 산학협력단과 CODiPAI(Collaborative Open Digital Pathology Artificial Intelligence) 사업단이 주최하고, 네이버 클라우드 플랫폼과 대한병리학회 디지털병리연구회의 후원과 어반데이터랩의 협력을 통해 해커톤을 개최했다고 23일 밝혔다.

이번 해커톤은 수술 전 디지털병리 이미지를 활용한 갑상선암의 경부 림프절 전이 예측 AI 모델을 개발하는 경진대회로, 일반인을 대상으로 참가자 접수를 진행해 총 34팀(66명)이 참가, 지난 9월 2일 예선과 9월 16일 본선을 진행했다.



예선에서는 참가팀들의 분석 계획에 대해 타당성 및 완성도, 모델 실현화 가능성, 기대 효과 등으로 서면 심사가 진행돼 총 22팀이 본선에 진출했다. 

본선은 사전 온라인 설명회를 통해 대회 오리엔테이션과 대회용 데이터 및 베이스라인 코드를 설명하는 시간을 가졌으며, 본선 진출자의 Q&A도 함께 진행했다. 

이번 해커톤의 심사는 참가자 개별 환경에서 학습시킨 인공지능 모델에 대한 F1-Score(정밀도와 재현율의 조화평균으로 계산되는 성능 측정 지표로 모델의 성능을 예측하고 결과를 평가하는데 사용)로 순위가 결정되었고, 총 4팀의 수상팀이 선정됐다. 

우선 최우수상에 선정된 BOA팀(팀장: 박은우)은 포항공과대학교 학생으로 구성됐으며, 윤곽선 검출로 전처리 후 순환신경망 모델을 적용해 결과를 도출했다. 

이어 우수상에 선정된 에이비스팀(팀장: 이대홍)은 에이비스의 직장인으로 구성된 팀이며, 이미지에서 보여지는 tissue(병리조직)를 검출하는 전처리 후 4개의 모델을 앙상블하여 결과를 도출해냈다. 

더불어 공동 장려상인 D&K팀(팀장: 한동현)은 경기대학교 학생으로 구성됐고, 병리 이미지를 패치로 추출해 전처리 및 학습 후에 비정상 검출 방법을 적용해 결과를 도출했으며, 공동 장려상인 미래가안보연 팀(팀장: 안영빈)은 서울대학교 병원 소속으로 픽셀 샘플링 및 특정 패치를 선정하는 전처리 진행 후 ResNet50 과 Attention MIL 등을 통해 예측을 시도했다. 

한편, 시상식은 10월 19일 가톨릭대학교 서울성모병원 별관 205호에서 상장 및 부상 수여와 수상팀의 인공지능 모델에 대한 발표가 진행됐다. 

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