전통적으로 병리학은 고도로 훈련된 전문가가 수많은 조직 슬라이드를 현미경으로 관찰하고 분석하는 과정을 통해 이루어졌다. 이 과정은 시간과 노동력이 많이 드는 고정밀 작업이다.

하지만 워싱턴주립대학교(WSU)의 연구팀이 개발한 인공지능 딥러닝 모델은 이러한 전통적인 방식에 근본적인 질문을 던진다. 이 AI는 인간 병리학자보다 더 빠르게, 때로는 더 정확하게 병리 징후를 포착하며, 의료 진단의 새로운 기준을 세우고 있다. 이는 단지 기계가 인간을 돕는 수준을 넘어, 진단과 연구의 속도와 정밀도를 동시에 향상시키는 중대한 기술적 전환이다.

이 딥러닝 모델은 인간이 수 시간에 걸쳐 해야 했던 병리학적 분석을 몇 분 안에 수행할 수 있으며, 그 정확성 또한 놀랍다. 연구에 따르면, 이 AI는 기존의 모델보다 더 빠르게 병변을 식별했을 뿐 아니라, 때로는 인간 전문가조차 놓쳤던 이상 징후까지 감지했다.

특히, 후생유전학(epigenetics)처럼 조직 변화를 정밀하게 분석해야 하는 분야에서 이 AI는 결정적인 역할을 한다. 수천 개의 조직 이미지를 분석해야 하는 대규모 연구에서는 사람이 수개월 이상 걸리는 일을 AI는 단 몇 주 안에 끝낼 수 있다. 이러한 속도는 과학적 발견을 앞당기고, 조기 진단과 예방에도 기여할 수 있는 잠재력을 내포하고 있다.

이 AI의 핵심은 딥러닝 구조에 있다. 단순히 데이터를 분석하는 것이 아니라, 실수를 통해 학습하고, 그 실수를 다시 반복하지 않도록 스스로를 조정하는 능력을 갖췄다.

‘오차 역전파(backpropagation)’라는 원리를 통해, AI는 잘못된 예측을 발견하면 네트워크 전체에 걸쳐 가중치를 수정하고 성능을 개선한다. 이는 사람의 뇌가 경험을 통해 사고방식을 바꾸는 방식과 유사하며, 시간이 갈수록 AI의 판단 능력은 더 정교해진다. 이러한 자기학습 능력은 질병의 패턴이 점점 복잡해지는 현대 의료 환경에서 특히 중요한 기술이다.

병리학에서 사용되는 조직 슬라이드는 하나하나가 ‘기가픽셀(gigapixel)’ 단위의 방대한 해상도를 가진다. 이는 사람 눈뿐 아니라, 일반적인 컴퓨터 시스템에도 큰 부담이 되는 데이터 크기다.

WSU 연구진은 이를 해결하기 위해 AI가 이미지를 작은 타일 단위로 분석하고, 이를 다시 저해상도 이미지와 결합해 문맥을 인식할 수 있도록 설계했다. 이는 마치 현미경으로 세포를 확대해서 관찰하다가, 필요할 땐 전체 조직의 구조를 한눈에 보는 작업과 유사하다. 고해상도 이미지와 전체 조직 흐름을 동시에 파악하는 능력은 정확한 진단의 핵심이 된다.

현재 이 딥러닝 모델은 수의학 분야에서도 활발히 사용되고 있다. WSU 연구진은 사슴과 엘크의 조직 샘플을 분석하는 데 이 AI를 적용하고 있으며, 이 실험은 인간 의료로의 확장을 위한 시험대 역할을 한다.

암이나 유전자 관련 질병과 같은 난해한 병리 진단에서도, 이 AI는 이미 강력한 도구로 자리잡고 있다. 무엇보다 중요한 점은, 이 AI가 다른 최신 시스템들과 비교했을 때도 가장 뛰어난 성능을 보여주었다는 사실이다. 이는 단지 연구용 소프트웨어가 아닌, 실제 의료 현장에서 활용 가능한 실질적 기술이라는 점을 입증한다.

AI는 더 이상 실험실 안에 갇힌 기술이 아니다. 병리학에서의 AI는 인간의 눈과 손을 대체하기보다는, 그 한계를 보완하고 확장시키는 파트너로 자리매김하고 있다. 기계가 빠르고 정밀하게 분석한 데이터를 바탕으로, 인간 전문가가 보다 깊이 있는 해석과 판단을 할 수 있게 되는 것이다.

또한, 이는 단순한 기술 혁신에 그치지 않고, 의료 시스템 전반의 효율성과 형평성을 재구성할 수 있는 사회적 혁신으로 이어질 가능성도 내포한다. 궁극적으로, 병리학의 미래는 인간과 인공지능이 어떤 방식으로 협력하느냐에 달려 있다. 기술이 인간의 신뢰를 얻고, 인간이 기술을 올바르게 활용할 때 우리는 질병을 더 빨리, 더 정확하게 진단하고 예방할 수 있을 것이다.

Traditionally, pathology involves highly trained experts observing and analyzing numerous tissue slides under a microscope. This process is time-consuming and labor-intensive, requiring high precision.

However, the artificial intelligence deep learning model developed by Washington State University (WSU) challenges this traditional method fundamentally. This AI not only identifies pathological signs faster than human pathologists but also does so more accurately, setting a new standard for medical diagnosis. This breakthrough goes beyond simply assisting humans, enhancing both the speed and precision of diagnoses and research—a significant technological shift.

This deep learning model can perform pathological analysis in minutes, a task that used to take humans hours, with remarkable accuracy. Research shows that this AI not only identifies lesions more quickly than previous models but, in some cases, detects anomalies that even human experts missed.

Particularly in fields like epigenetics, which require precise analysis of tissue changes, this AI plays a crucial role. In large-scale studies that require analysis of thousands of tissue images, AI can complete the work in just a few weeks, whereas humans would typically take months. This speed has the potential to accelerate scientific discoveries and contribute to early diagnosis and prevention.

At the core of this AI lies its deep learning structure. It does more than just analyze data; it learns from its mistakes and adjusts itself to avoid repeating those errors.

Through a process called backpropagation, the AI detects incorrect predictions and adjusts the weights across its network, improving its performance. This is similar to how the human brain changes its way of thinking based on experience, and over time, the AI's decision-making capabilities become more refined. This self-learning ability is particularly important in modern healthcare, where disease patterns are becoming increasingly complex.

The tissue slides used in pathology are incredibly high-resolution, often in the gigapixel range. This massive data size is a significant burden not only for human eyes but also for typical computer systems.

To tackle this, the WSU research team designed the AI to analyze the images in smaller tile-sized segments, which are then combined with low-resolution images to allow the model to recognize context. This is similar to observing cells under a microscope and, when necessary, zooming out to view the structure of the entire tissue. The ability to simultaneously comprehend high-resolution images and the overall tissue structure is crucial for accurate diagnoses.

This deep learning model is already being used in the field of veterinary medicine. The WSU research team has applied this AI to analyze tissue samples from deer and elk, and these experiments serve as a testing ground for potential extensions into human healthcare.

In complex pathological diagnoses such as cancer or gene-related diseases, this AI has already proven to be a powerful tool. What’s most notable is that when compared to other cutting-edge systems, the WSU AI outperformed them all. This demonstrates that the technology is not just research software but a practical tool ready for real-world medical applications.

AI is no longer a technology confined to the laboratory. In pathology, AI is positioned not to replace human eyes and hands but to complement and extend their capabilities. With the data analyzed quickly and precisely by machines, human experts are empowered to make deeper interpretations and judgments.

Moreover, this advancement holds the potential to trigger social innovation that could reshape the efficiency and fairness of healthcare systems. Ultimately, the future of pathology depends on how humans and AI collaborate. When technology gains human trust and humans correctly leverage technology, we will be able to diagnose and prevent diseases more rapidly and accurately.