구강 병변 진단을 위한 인공 지능 (AID-OraL)

상부 호흡소화관의 편평세포암종은 전 세계적으로 가장 흔한 암 중 하나이며, 구강이 가장 빈번한 발생 부위입니다. 구강 편평세포암종(OCSCC)은 주로 높은 국소 또는 전이성 재발률과 이차 원발성 종양의 빈번한 발생으로 인해 이환율과 사망률의 주요 원인입니다. 인두 편평세포암종과 달리, 구강 편평세포암종의 발암 과정에는 인유두종바이러스(HPV)가 관여하지 않습니다.

일부 경우, OCSCC는 백반증과 적반증과 같은 구강 전구악성질환(OPMDs)에서 발생하며, 이는 전 세계적으로 3-5%의 발생률을 보입니다. OPMDs의 악성 변환률은 3%에서 50%까지 다양하여 이들의 현저한 이질성을 반영합니다. 악성 변환 위험이 높은 환자를 식별하기 위해 여러 임상적, 조직학적, 분자적 요인이 제안되었지만, 현재까지 충분한 임상 유용성을 입증한 것은 없습니다. 다른 경우, OCSCC는 원격에 위치한 OPMDs가 있거나 확립된 위험 요인, 특히 담배와 알코올 사용이 있는 환자에서 임상적으로 정상인 구강 점막에서 발생합니다.

현재, OPMDs의 악성 변환을 예방하기 위한 화학예방 또는 예방 전략이 표준 치료법으로 확립된 것은 없습니다. 따라서 OCSCC의 예후를 개선하기 위해서는 고위험 OPMDs를 더 잘 식별하고 가능한 한 조기에 진단할 수 있는 도구의 개발이 필요합니다. OPMDs의 조기 발견은 OCSCC의 이차 예방에 필수적입니다. 그러나 육안 검사와 촉진에 기반한 전통적인 구강 검사는 제한된 민감도를 가지며, OPMDs의 임상적 인식은 여전히 어려운 과제입니다. 결과적으로, OPMDs의 조기 발견과 위험 계층화를 향상시키기 위한 개선된 방법에 대한 명백한 필요성이 있습니다.

주요 목표:

인공지능(AI)을 사용하여 구강 내 암성 병변의 진단을 돕는 도구를 개발합니다. 이 도구는 현재 구강 전문의 커뮤니티의 요구를 충족시키는 데 유망하게 보입니다.