미래 바이오헬스 산업을 이끌 신성장 동력원이자 차세대 진단 기술로 디지털 병리학이 주목받고 있습니다. 디지털 병리학은 현미경으로 관찰한 정보를 디지털 이미지로 변환하여 진단이나 치료, 연구 등에 활용하는 것을 말합니다. 디지털 병리학의 발전으로 더 빠르고 정확하게 환자의 상태를 진단할 수 있게 되었으며, 또한 진단의 정확성과 일관성을 높일 수 있게 되었습니다.
병리학에서 중요한 역할을 하는 염색 과정은, 병리학자가 염색된 핵, 비핵 물질 등을 확인하여 병변을 파악하는 과정입니다. 하지만 시간이 지나면서 염색이 빠져 데이터를 활용할 수 없게 되는 문제가 있습니다.
이에 따라, 계명대학교 이종하 교수 연구팀은 기계학습 기법인 GAN을 활용하여 염색 데이터를 복원하는 기술을 개발했습니다. 이를 통해 기존에 이용할 수 없던 데이터를 다시 활용할 수 있게 됩니다. 더불어, 부정확한 진단을 방지하는 역할도 수행한다. 이를 통해 빅 데이터를 활용한 보다 정확한 진단이 가능해지며, 이는 바이오 헬스 산업의 새로운 신장동력으로 작용할 것입니다.

지수광 기자

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