기초 모델 및 지능형 AI 시대의 계산 병리학: 임상 통합 및 실제 적용 가능성에 대한 국제 전문가의 의견

Computational Pathology in the Era of Emerging Foundation and Agentic AI -- International Expert Perspectives on Clinical Integration and Translational Readiness

최근 기초 모델 및 지능형 AI 기술의 발전으로 계산 병리학 분야가 빠르게 진화하고 있습니다. 예측적인 작업(진단, 예후, 치료 반응 등)에서 벤치마크 데이터 세트에 대한 성능 향상이 보고되면서 임상 적용에 대한 큰 기대가 높아지고 있습니다. 그러나 실제 적용은 경제적, 기술적, 행정적 어려움으로 인해 지연되고 있습니다. 본 논문은 기존의 기술 아키텍처 및 성능 비교에 대한 논의를 넘어, 새로운 AI 시스템이 의료 현장에 책임감 있게 통합될 수 있는 방안을 모색합니다. 이를 위해 실제 임상적 유용성과 분석 능력, 기술적 성숙도, 운영 준비 상태, 경제적 및 규제적 측면을 고려합니다. 국제 전문가 그룹의 의견을 바탕으로, 현재의 기술 수준과 환자 치료 환경에서의 실제 적용을 위한 장벽을 실질적으로 평가합니다.

Recent breakthroughs in artificial intelligence through foundation models and agents have accelerated the evolution of computational pathology. Demonstrated performance gains reported across academia in benchmarking datasets in predictive tasks such as diagnosis, prognosis, and treatment response have ignited substantial enthusiasm for clinical application. Despite this development momentum, real world adoption has lagged, as implementation faces economic, technical, and administrative challenges. Beyond existing discussions of technical architectures and comparative performance, this review considers how these emerging AI systems can be responsibly integrated into medical practice by connecting deployable clinical relevance with downstream analytical capabilities and their technical maturity, operational readiness, and economic and regulatory context. Drawing on perspectives from an international group, we provide a practical assessment of current capabilities and barriers to adoption in patient care settings.