Lunet : AI의 92 % 정확도는 암 치료에 도움을줍니다. 의사보다 높습니다.

암 조직에서 종양 침윤 림프구 분포에 따라 3 가지 면역 특성 (3-IP)-(위로부터) 면역 활성, 면역 배제, 면역 결핍으로 분류됩니다 : 면역 학적 특성에 따라 환자의 면역 항암 반응 생존율은 다양합니다.  제가 할수 있어요.
암 조직에서 종양 침윤 림프구 분포에 따라 3 가지 면역 특성 (3-IP)-(위로부터) 면역 활성, 면역 배제, 면역 결핍으로 분류됩니다 : 면역 학적 특성에 따라 환자의 면역 항암 반응 생존율은 다양합니다. 제가 할수 있어요.

인공 지능 (AI) 기업 루넷은 암 치료 보조 AI 솔루션의 정확도가 92.4 %로 의사 그룹 평균 80.5 %보다 높다고 11 일 밝혔다.

루닛은 13 일부터 18 일까지 열리는 미국 캐나다 병리 학회 (USCAP)에서 ‘루닛 스코프 IO’솔루션에 사용 된 AI 바이오 마커의 정확성과 실용성에 관한 연구 논문을 발표 할 예정이다.

Lunit Scope IO는 환자 조직 슬라이드 분석을 통해 암성 종양 침윤 림프구 (TIL)의 분포를 세 가지 면역 학적 특성으로 분류합니다. 각 특성에 따라 면역 항암 치료의 예후를 확인할 수있어 치료에 도움이 될 수 있습니다. 이는 세계에서 가장 큰 두 암 학회 중 하나 인 AACR과 ASCO에서 발표했으며 그 의미를 인정 받았습니다.

USCAP에서 제시 한 연구는 Lunit Scope IO가 환자의 3-IP를 높은 정확도로 분류 할 수있는 정도를 병리학 자와 비교하고 확인하는 것을 목표로합니다. 이번 연구는 삼성 의료원, 분당 서울대 병원, 아주대 병원 병리 연구팀의 데이터를 활용하여 진행되었으며 루넷 인공 지능 플랫폼과 병리학 자의 분석 결과를 직접 비교했다.

비소 세포 성 폐암 환자의 조직 슬라이드를 3-IP로 분류 한 결과 병리학 전문가 그룹은 평균 80.5 % 일치를 보였고, Lunet AI 플랫폼은 92.4 %의 정확도로 3-IP 분류에 성공했습니다. 뛰어난 성능을 제공합니다. 입증되었습니다.

이는 인공 지능을 이용한 정확한 분류를 통해 환자의 화학 요법에 대한 반응을 예측하고보다 효과적인 맞춤형 치료를 제공 할 수 있음을 의미한다.

이번 연구를 총괄하는 아주 대학교 병원 병리학과 김석휘 교수는“조직 분석을 통한 3-IP 분류는 항암제에 대한 반응을 예측하는데 매우 중요한 요소이다. 이는 환자의 치료 과정 및 생존율과 직접적인 관련이 있으므로 정확한 분류가 중요합니다. 그는 말했다.

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그는 “이 연구에서 검증 된 Lunet 스코프 IO의 정확성은 인공 지능이 향후 환자 치료에 크게 사용될 수 있음을 시사한다”고 덧붙였다.

루넷 서범석 대표는“전 세계적으로 병리학 및 화학 요법 분야에서 인공 지능이 사용되면서 관련 투자가 폭발적으로 증가하고있다”고 말했다. “Lunit은이 분야의 글로벌 리더이며 Lunet AI는 화학 요법의 새로운 바이오 마커입니다. 제품으로 사용할 수 있도록 성능을 지속적으로 개발하고 연구하겠습니다.”





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