Development of PitMo-AI, an Artificial Intelligence-Based Prognostic Prediction Model for Pituitary Neuroendocrine Tumors Using Digital Pathology Morphologic Information
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113828
과학기술정보통신부
한국연구재단
삼성서울병원
김현희
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
4,441만원
4,441만원
기초연구
기타
서울특별시 강남구
보건의료 > 임상의학 > 진단병리학
본 연구의 최종목표는 뇌하수체 신경내분비종양(Pituitary Neuroendocrine Tumor, PitNET)의 H&E(헤마톡실린-에오신) 슬라이드에 내재된 형태학적·분자유전학적 예후 신호를 발굴하고, 이를 통합 활용하여 기존 병리 지표보다 예후를 더 정밀하게 예측하는 AI 기반 디지털 병리 모델 'PitMo-AI'를 개발하는 것임.세부 목표는 다음과...
가. 연구 대상 및 통합 데이터베이스 구축2016~2024년 SMC에서 수술적 절제를 받은 PitNET 약 600례를 대상으로 함. 포함기준은 WHO 분류 기반 PitNET 확정 진단, H&E 및 주요 IHC(Ki-67, p53, ATRX) 가용, 3년 이상의 임상 추적자료 보유이며, 수술 전 방사선·약물치료력, 광범위 괴사·인공물·잉크 오염, 추적자료 불...
... 위상 제고에 기여함.나. 경제·산업적 효과: 국내 데이터 기반의 PitNET 특화 AI로 해외 범용 솔루션 의존도를 감소시키고 국내 디지털 병리 의료기기 산업의 자생력을 확보함. 의료기기 소프트웨어 인허가, 기술이전 등 산업화 경로 확장과 NGS 표적적 적용을 통한 의료비 절감으로 정밀의료 산업 생태계 강화에 기여함.다. 사회·임상적 효과: 고위험군 조기 선별과 환자 맞춤형 치료로 ...