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디지털 병리 저장공간 문제 해결하는 AI 압축기술 개발 가톨릭대학교 서울성모병원과 고려대학교 안암병원을 중심으로 하는 다기관 국제 연구팀이 최근 디지털 병리 이미지의 진단 정확도를 유지하면서도 데이터 용량을 현저히 줄일 수 있는 새로운 적응형(Adaptive) 압축 프레임워크를 개발했다. 서울성모병원 병리과 이성학 교수ㆍ고려대학교 안암병원 병리과 안상정 교수 공동 연구팀 (제1저자 펜실베니아대학교 생물통계학과 이종현 박사)이 개발하여 ‘아다슬라이드(AdaSlide)’라고 명명한 해당 기술은 최근 디지털 병리 진단이 확대됨에 따라 동반되는 만성적인 저장공간 문제 해결에 일조할 것이라는 평가다. ▲(좌측부터) 서울성모병원 병리과 이성학 교수, 고려대학교 안암병원 병리과 안상정 교수 최근 이미지 스캔 기반의 디지털 병리 진단 시스템이 임상 전반에 확대되면서, 발생한 데이터의 보관과 처리가 중요한 화두로 떠오르고 있다. 기존에는 슬라이드를 실물로 보관하기 위한 공간과 환경 문제가 이슈였다면, 이제는 병리 진단을 위해 요구되는 고해상도 이미지 데이터 관리가 병원의 큰 부담으로 떠오르고 있다. 디지털 병리 시스템을 도입한 병원에서는 환자 한 명당 약 3~4기가바이트(GB), 매년 수백 테라바이트(TB)의 데이터를 보관하기

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