From 95a887cd5150b581ea5810aea4d7888333aacdf5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 16:32:32 +0900 Subject: [PATCH 01/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20Introduction=20?= =?UTF-8?q?=EC=B2=AB=20=EB=AC=B8=EB=8B=A8=20=EA=B5=90=EC=B2=B4=20=E2=80=94?= =?UTF-8?q?=20=EC=B9=98=ED=99=98=20=EB=8C=80=EC=83=81=EC=9D=98=20=EB=B9=84?= =?UTF-8?q?=EC=9A=A9=20=EB=B9=84=EB=8C=80=EC=B9=AD=EC=9D=84=20=EC=95=9E?= =?UTF-8?q?=EC=9C=BC=EB=A1=9C?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 주저자 제안 반영. 기존 첫 문단은 "예측된다"에서 바로 "그러나 대체는 아니다"로 넘어가 *왜 대체하려 하는가*를 말하지 않았다. IHC·조직파괴 분자검사의 비용·소요시간 부담과 H&E의 저렴함·상시성을 먼저 세워, 논문 제목의 치환비용 논지를 첫 문단에서 깐다. - CLAM은 분야 기원이 아니라 weakly-supervised WSI 확산 기점으로 기술 (CLAM 2021은 Coudray 2018·Kather 2019보다 뒤이고 본 논문의 사용 방법이다) - 인용은 [CITE-I1..I8] 빈칸 + 채울 목록 표. 문헌은 주저자가 직접 확정한다. 후보 slug는 research/REFERENCE_LIST.md 실재 항목만 기재, 지어낸 인용 없음 - 전립선·방광·뇌·IHC 비용·분자검사 임상역할 5자리는 저장소에 문헌 없음(확보 필요) - 미해결 2건을 문단 아래 주석으로 남김: 성숙한 분야 표현 삭제, 파운데이션 모델 누락 영문 정본(DRAFT_ML4H_v2_full.md)은 미반영 — 국문 확정 후 반영한다. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 17 ++++++++++++++++- 1 file changed, 16 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index d992a29..2312a28 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -20,7 +20,22 @@ ## 1. Introduction -H&E 조직 이미지에서 종양의 분자 상태를 예측하는 연구는 이미 성숙한 분야다. 미세위성 불안정성·유전자 변이·발현 아형이 딥러닝으로 예측되어 왔고[Coudray 2018; Kather 2019, 2020; Naik 2020], 병리 파운데이션 모델이 그 성능을 끌어올리면서 분자 아형과 약물 감수성으로까지 확장되었다[Fernandez-Romero 2026; Dawood 2024]. 이 표적들이 *예측된다*는 명제 자체는 널리 입증되었다. +조직병리 H&E 이미지를 AI로 예측하려는 연구는 여러 장기에서 이루어져 왔다. CLAM 계열의 weakly-supervised multiple-instance learning이 확산되면서[CITE-I1], 전립선[CITE-I2]·유방[CITE-I3]·방광[CITE-I4]·뇌[CITE-I5] 등으로 연구가 넓어졌다. 그중에서도 이미지에서 조직의 분자 상태를 예측하려는 요구는 계속되어 왔다. 그 이유는 대체 대상 쪽에 있다. 분자 상태를 확인하는 통상적 방법인 IHC 염색이나 조직파괴적 분자검사는 대체로 비싸고 오래 걸리는 반면, H&E 염색은 상대적으로 저렴하고 통상 진료에서 이미 촬영된다[CITE-I6]. 그런데 이 분자검사들은 여러 암종에서 조기 발견·예후 예측·치료 방향 결정에 중요한 역할을 한다[CITE-I7]. 값싼 영상이 비싼 검사를 대신할 수 있다면 얻는 것이 크다는 뜻이다. 그리고 H&E로부터 분자 상태를 학습·예측할 수 있다는 것 자체는 반복적으로 입증되어 왔다[CITE-I8]. + +> **인용 채울 자리 (주저자 직접 확정 · 지어내지 않음).** 후보는 `research/REFERENCE_LIST.md` 에 실재하는 slug 만 적었다. +> +> | 표식 | 뒷받침해야 할 내용 | 후보 slug | +> |---|---|---| +> | `[CITE-I1]` | weakly-supervised WSI 학습과 CLAM 계열 MIL의 확산 | `lu-2021-clam` · `ilse-2018-abmil` | +> | `[CITE-I2]` | 전립선암 H&E AI 예측 연구 | **없음 — 확보 필요** | +> | `[CITE-I3]` | 유방암 H&E AI 예측 연구 | `couture-2018-npjbc` · `farahmand-2022-modpathol` · `gamble-2021-commsmed` · `shamai-2024-commsmed` · `tafavvoghi-2024-jpi` | +> | `[CITE-I4]` | 방광암 H&E AI 예측 연구 | **없음 — 확보 필요** | +> | `[CITE-I5]` | 뇌종양 H&E AI 예측 연구 | **없음 — 확보 필요** | +> | `[CITE-I6]` | IHC·조직파괴 분자검사의 비용·소요시간 부담 (H&E 대비) | **없음 — 확보 필요** | +> | `[CITE-I7]` | 분자검사가 조기 발견·예후·치료 방향 결정에서 갖는 임상적 역할 | **없음 — 확보 필요** | +> | `[CITE-I8]` | H&E로부터 분자 상태 예측이 반복 입증됨 | `coudray-2018-natmed` · `kather-2019-msi` · `kather-2020-actionable` · `naik-2020-natcommun` · `schmauch-2020-he2rna` | +> +> ⚠️ **미해결 2건 (주저자 판단 대기).** ① 이전 판의 첫 문장 "이미 성숙한 분야다"가 빠졌다 — 분야를 성숙했다고 인정해야 다음 문단의 "그러나 대체는 아니다" 반전이 선다. ② 병리 **파운데이션 모델** 언급이 이 문단에서 빠졌다. 본 연구는 UNI·Virchow2·UNI2-h를 쓰고 §R5 전체가 다중 FM 비교이므로, 인트로에 없으면 독자가 Methods에서 FM을 처음 만난다. 그러나 예측된다는 것이 곧 분자검사를 임상적으로 대체해도 된다는 것을 뜻하지는 않는다. 예측 성능만 보고하는 관행은 대체가 초래하는 임상적 비용, 즉 잘못된 예측이 잘못된 치료를 배정할 때 발생하는 손실을 말하지 않는다. 같은 AUROC라도 그 오차가 어떤 치료 결정에서 발생하느냐에 따라 임상적 대가는 전혀 다르다. 이 간극이 이 논문의 자리다. From 7b2cba9cadc0210f8a080b297b3472c8272821dd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 16:37:28 +0900 Subject: [PATCH 02/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20Introduction=20?= =?UTF-8?q?=EC=B2=AB=20=EB=AC=B8=EB=8B=A8=20=EC=9D=B8=EC=9A=A9=20=EB=B0=B0?= =?UTF-8?q?=EC=A0=95=20=E2=80=94=20=EB=84=93=EC=9D=B4=20=EA=B7=BC=EA=B1=B0?= =?UTF-8?q?=207=ED=8E=B8=20=EB=93=B1=EC=9E=AC?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 주저자 문헌 배정. 인용 본문은 [CITE-I1..I8] 빈칸 유지, 문헌은 주저자가 확정한다. - REFERENCE_LIST.md 에 7편 신규 등재 (phenotype-prediction 11→18편) - I2-I4 는 분야가 여러 장기에서 활발했다는 넓이 근거. 학회 초록도 이 용도로 유효 - I5 파운데이션 모델 문장 복원 — 본 연구가 UNI/Virchow2/UNI2-h 를 쓰고 R5 전체가 다중 FM 비교인데 인트로에 FM 언급이 없어 독자가 Methods 에서 처음 만나던 문제 - I6(IHC 비용·소요시간)·I7(분자검사 임상역할) 미확보. 이 문단 논지를 떠받치는 자리이고 수치 주장이 실리므로 정식 논문 필요 - lee-2023-receptor-status 는 본 연구 유방 앵커와 주제가 가장 가까움. Related work 선행연구 배치 여부 검토 대상으로 표기 --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 30 +++++++++++++++-------------- research/REFERENCE_LIST.md | 9 ++++++++- 2 files changed, 24 insertions(+), 15 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index 2312a28..e79211b 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -20,24 +20,26 @@ ## 1. Introduction -조직병리 H&E 이미지를 AI로 예측하려는 연구는 여러 장기에서 이루어져 왔다. CLAM 계열의 weakly-supervised multiple-instance learning이 확산되면서[CITE-I1], 전립선[CITE-I2]·유방[CITE-I3]·방광[CITE-I4]·뇌[CITE-I5] 등으로 연구가 넓어졌다. 그중에서도 이미지에서 조직의 분자 상태를 예측하려는 요구는 계속되어 왔다. 그 이유는 대체 대상 쪽에 있다. 분자 상태를 확인하는 통상적 방법인 IHC 염색이나 조직파괴적 분자검사는 대체로 비싸고 오래 걸리는 반면, H&E 염색은 상대적으로 저렴하고 통상 진료에서 이미 촬영된다[CITE-I6]. 그런데 이 분자검사들은 여러 암종에서 조기 발견·예후 예측·치료 방향 결정에 중요한 역할을 한다[CITE-I7]. 값싼 영상이 비싼 검사를 대신할 수 있다면 얻는 것이 크다는 뜻이다. 그리고 H&E로부터 분자 상태를 학습·예측할 수 있다는 것 자체는 반복적으로 입증되어 왔다[CITE-I8]. +조직병리 H&E 이미지를 AI로 예측하려는 연구는 여러 장기에서 이루어져 왔다. CLAM 계열의 weakly-supervised multiple-instance learning이 확산되면서[CITE-I1], 비뇨기암[CITE-I2]·유방암[CITE-I3]·췌장암[CITE-I4] 등에서 연구가 활발히 이루어졌고, 병리 파운데이션 모델이 그 성능을 끌어올렸다[CITE-I5]. 그중에서도 이미지에서 조직의 분자 상태를 예측하려는 요구는 계속되어 왔다. 그 이유는 대체 대상 쪽에 있다. 분자 상태를 확인하는 통상적 방법인 IHC 염색이나 조직파괴적 분자검사는 대체로 비싸고 오래 걸리는 반면, H&E 염색은 상대적으로 저렴하고 통상 진료에서 이미 촬영된다[CITE-I6]. 그런데 이 분자검사들은 여러 암종에서 조기 발견·예후 예측·치료 방향 결정에 중요한 역할을 한다[CITE-I7]. 값싼 영상이 비싼 검사를 대신할 수 있다면 얻는 것이 크다는 뜻이다. 그리고 H&E로부터 분자 상태를 학습·예측할 수 있다는 것 자체는 반복적으로 입증되어 왔다[CITE-I8]. -> **인용 채울 자리 (주저자 직접 확정 · 지어내지 않음).** 후보는 `research/REFERENCE_LIST.md` 에 실재하는 slug 만 적었다. +> **인용 채울 자리.** 후보는 `research/REFERENCE_LIST.md` 등재 slug 만 쓴다. 지어낸 인용 없음. > -> | 표식 | 뒷받침해야 할 내용 | 후보 slug | -> |---|---|---| -> | `[CITE-I1]` | weakly-supervised WSI 학습과 CLAM 계열 MIL의 확산 | `lu-2021-clam` · `ilse-2018-abmil` | -> | `[CITE-I2]` | 전립선암 H&E AI 예측 연구 | **없음 — 확보 필요** | -> | `[CITE-I3]` | 유방암 H&E AI 예측 연구 | `couture-2018-npjbc` · `farahmand-2022-modpathol` · `gamble-2021-commsmed` · `shamai-2024-commsmed` · `tafavvoghi-2024-jpi` | -> | `[CITE-I4]` | 방광암 H&E AI 예측 연구 | **없음 — 확보 필요** | -> | `[CITE-I5]` | 뇌종양 H&E AI 예측 연구 | **없음 — 확보 필요** | -> | `[CITE-I6]` | IHC·조직파괴 분자검사의 비용·소요시간 부담 (H&E 대비) | **없음 — 확보 필요** | -> | `[CITE-I7]` | 분자검사가 조기 발견·예후·치료 방향 결정에서 갖는 임상적 역할 | **없음 — 확보 필요** | -> | `[CITE-I8]` | H&E로부터 분자 상태 예측이 반복 입증됨 | `coudray-2018-natmed` · `kather-2019-msi` · `kather-2020-actionable` · `naik-2020-natcommun` · `schmauch-2020-he2rna` | +> | 표식 | 뒷받침해야 할 내용 | 배정 | 성격 | +> |---|---|---|---| +> | `[CITE-I1]` | weakly-supervised WSI 학습과 CLAM 계열 MIL의 확산 | `lu-2021-clam` · `ilse-2018-abmil` | 정식 | +> | `[CITE-I2]` | 비뇨기암(전립선·방광) H&E AI 연구 | `paik-2025-urologic-dp` · `cho-2026-prostate-br` | 정식·프리프린트 | +> | `[CITE-I3]` | 유방암 H&E WSI AI 연구 | `lee-2025-brca-recurrence` · `lee-2024-murss` · `lee-2023-receptor-status` | 정식·정식·학회초록 | +> | `[CITE-I4]` | 췌장 등 타 장기로의 확장 | `lee-2022-pdac-survival` | 학회초록 | +> | `[CITE-I5]` | 병리 파운데이션 모델이 성능을 끌어올림 | `cho-2026-g2l` · `chen-2024-uni` | 정식 | +> | `[CITE-I6]` | IHC·조직파괴 분자검사의 비용·소요시간 부담 (H&E 대비) | **미확보 — 우선순위 높음** | | +> | `[CITE-I7]` | 분자검사의 조기 발견·예후·치료 방향 결정 역할 | **미확보 — 우선순위 높음** | | +> | `[CITE-I8]` | H&E로부터 분자 상태 예측이 반복 입증됨 | `coudray-2018-natmed` · `kather-2019-msi` · `kather-2020-actionable` · `naik-2020-natcommun` · `schmauch-2020-he2rna` | 정식 | > -> ⚠️ **미해결 2건 (주저자 판단 대기).** ① 이전 판의 첫 문장 "이미 성숙한 분야다"가 빠졌다 — 분야를 성숙했다고 인정해야 다음 문단의 "그러나 대체는 아니다" 반전이 선다. ② 병리 **파운데이션 모델** 언급이 이 문단에서 빠졌다. 본 연구는 UNI·Virchow2·UNI2-h를 쓰고 §R5 전체가 다중 FM 비교이므로, 인트로에 없으면 독자가 Methods에서 FM을 처음 만난다. +> `I2`–`I4` 는 **분야가 여러 장기에서 활발했다는 넓이 근거**다. 학회 초록도 이 용도로는 유효하다. +> ⚠️ `I6`·`I7` 두 자리가 이 문단의 논지(비용 비대칭)를 떠받친다. 여기가 비면 문단의 근거가 빈다. 특정 수치 주장을 실을 자리이므로 **정식 논문이 필요하다.** +> ⚠️ `cho-2026-g2l` AAAI 게재연도, `cho-2026-prostate-br` 최종 게재처 미확정. +> ⚠️ `lee-2023-receptor-status` 는 유방 수용체(HER2/ER/PR) 예측으로 본 연구 유방 앵커와 주제가 가장 가깝다. 넓이 인용으로 두되, Related work 에서 선행연구로 한 문장 세울지 검토할 것. -그러나 예측된다는 것이 곧 분자검사를 임상적으로 대체해도 된다는 것을 뜻하지는 않는다. 예측 성능만 보고하는 관행은 대체가 초래하는 임상적 비용, 즉 잘못된 예측이 잘못된 치료를 배정할 때 발생하는 손실을 말하지 않는다. 같은 AUROC라도 그 오차가 어떤 치료 결정에서 발생하느냐에 따라 임상적 대가는 전혀 다르다. 이 간극이 이 논문의 자리다. 우리는 cost-of-substitution 프레임을 제안한다. 예측 오류를 치료 라우팅의 오분류 비용으로 환산해, 각 분자 축에서 H&E가 값싸게 대체될 수 있는지 아니면 분자검사가 필수인지를 묻는다. 기준은 예측 가능성이 아니라 대체 안전성이다. 이 프레임은 약물 반응을 예측하지 않으며, 마커에서 치료 배정으로 가는 치환비용만 조작화하고, 약물 구조를 입력으로 받지 않는다. diff --git a/research/REFERENCE_LIST.md b/research/REFERENCE_LIST.md index 144226d..46943a9 100644 --- a/research/REFERENCE_LIST.md +++ b/research/REFERENCE_LIST.md @@ -4,7 +4,7 @@ > 자동생성(paper-info.yaml 기준) + 갭(인용됐으나 미분석)은 §마지막. 최종갱신 2026-07-17. -## §Intro/Related — H&E→분자 예측(선행·스쿱) (phenotype-prediction, 11편) +## §Intro/Related — H&E→분자 예측(선행·스쿱) (phenotype-prediction, 18편) | 상태 | 문헌 | 연도 | venue | 제목 | |---|---|---|---|---| @@ -19,6 +19,13 @@ | brief | kather-2019-msi | 2019 | Nature Medicine | Deep learning can predict microsatellite instability | | brief | couture-2018-npjbc | 2018 | npj Breast Cancer | Image analysis with deep learning to predict breast | | brief | coudray-2018-natmed | 2018 | Nature Medicine | Classification and mutation prediction from non-smal | +| brief | paik-2025-urologic-dp | 2025 | Prostate International | AI-driven digital pathology in urological cancers: c | +| brief | lee-2025-brca-recurrence | 2025 | Scientific Reports | Assessing the risk of recurrence in early-stage brea | +| brief | lee-2024-murss | 2024 | Bioengineering | MurSS: A multi-resolution selective segmentation mod | +| brief | cho-2026-g2l | 2026 | AAAI (accepted) | G2L: From Giga-Scale to Cancer-Specific Large-Scale | +| brief | cho-2026-prostate-br | 2026 | arXiv 2603.20273 | Efficient AI-Driven Multi-Section WSI Analysis for B | +| brief | lee-2023-receptor-status | 2023 | Cancer Res 83(7_Suppl) AACR | Predicting protein receptor status from H&E-stained | +| brief | lee-2022-pdac-survival | 2022 | Cancer Res 82(12_Suppl) AACR | A deep learning based pancreatic adenocarcinoma surv | ## §Related/Paper B — H&E→약물·cell-line (morphology-drug, 9편) From d0683749a80d0e9293b5a364fbcad125ade08878 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 16:39:07 +0900 Subject: [PATCH 03/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20Introduction=20?= =?UTF-8?q?=EC=B2=AB=20=EB=AC=B8=EB=8B=A8=20=E2=80=94=20=EB=94=94=EC=A7=80?= =?UTF-8?q?=ED=84=B8=EB=B3=91=EB=A6=AC=20=EA=B0=9C=EB=A1=A0=C2=B7=EC=A7=80?= =?UTF-8?q?=EC=8B=9D=EC=A6=9D=EB=A5=98=20=EC=9D=B8=EC=9A=A9=20=EC=B6=94?= =?UTF-8?q?=EA=B0=80?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - 첫 문장에 인용이 없던 문제 해소: nam-2020-digitalpath-intro (디지털 병리 확산) - 지식 증류를 FM 문장에 병기: kim-2023-rckd - REFERENCE_LIST.md 2편 추가 등재 (phenotype-prediction 18→20편) - 인용 표에 저자 중복 주석 추가 — 9자리 중 5자리가 동일 그룹 산출물 --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 26 ++++++++++++++------------ research/REFERENCE_LIST.md | 4 +++- 2 files changed, 17 insertions(+), 13 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index e79211b..e3b4853 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -20,25 +20,27 @@ ## 1. Introduction -조직병리 H&E 이미지를 AI로 예측하려는 연구는 여러 장기에서 이루어져 왔다. CLAM 계열의 weakly-supervised multiple-instance learning이 확산되면서[CITE-I1], 비뇨기암[CITE-I2]·유방암[CITE-I3]·췌장암[CITE-I4] 등에서 연구가 활발히 이루어졌고, 병리 파운데이션 모델이 그 성능을 끌어올렸다[CITE-I5]. 그중에서도 이미지에서 조직의 분자 상태를 예측하려는 요구는 계속되어 왔다. 그 이유는 대체 대상 쪽에 있다. 분자 상태를 확인하는 통상적 방법인 IHC 염색이나 조직파괴적 분자검사는 대체로 비싸고 오래 걸리는 반면, H&E 염색은 상대적으로 저렴하고 통상 진료에서 이미 촬영된다[CITE-I6]. 그런데 이 분자검사들은 여러 암종에서 조기 발견·예후 예측·치료 방향 결정에 중요한 역할을 한다[CITE-I7]. 값싼 영상이 비싼 검사를 대신할 수 있다면 얻는 것이 크다는 뜻이다. 그리고 H&E로부터 분자 상태를 학습·예측할 수 있다는 것 자체는 반복적으로 입증되어 왔다[CITE-I8]. +조직병리 H&E 이미지를 AI로 분석하려는 연구는 디지털 병리의 확산과 함께 여러 장기에서 이루어져 왔다[CITE-I1]. CLAM 계열의 weakly-supervised multiple-instance learning이 퍼지면서[CITE-I2], 비뇨기암[CITE-I3]·유방암[CITE-I4]·췌장암[CITE-I5] 등에서 연구가 활발히 이루어졌고, 지식 증류와 병리 파운데이션 모델이 그 성능을 끌어올렸다[CITE-I6]. 그중에서도 이미지에서 조직의 분자 상태를 예측하려는 요구는 계속되어 왔다. 그 이유는 대체 대상 쪽에 있다. 분자 상태를 확인하는 통상적 방법인 IHC 염색이나 조직파괴적 분자검사는 대체로 비싸고 오래 걸리는 반면, H&E 염색은 상대적으로 저렴하고 통상 진료에서 이미 촬영된다[CITE-I7]. 그런데 이 분자검사들은 여러 암종에서 조기 발견·예후 예측·치료 방향 결정에 중요한 역할을 한다[CITE-I8]. 값싼 영상이 비싼 검사를 대신할 수 있다면 얻는 것이 크다는 뜻이다. 그리고 H&E로부터 분자 상태를 학습·예측할 수 있다는 것 자체는 반복적으로 입증되어 왔다[CITE-I9]. > **인용 채울 자리.** 후보는 `research/REFERENCE_LIST.md` 등재 slug 만 쓴다. 지어낸 인용 없음. > > | 표식 | 뒷받침해야 할 내용 | 배정 | 성격 | > |---|---|---|---| -> | `[CITE-I1]` | weakly-supervised WSI 학습과 CLAM 계열 MIL의 확산 | `lu-2021-clam` · `ilse-2018-abmil` | 정식 | -> | `[CITE-I2]` | 비뇨기암(전립선·방광) H&E AI 연구 | `paik-2025-urologic-dp` · `cho-2026-prostate-br` | 정식·프리프린트 | -> | `[CITE-I3]` | 유방암 H&E WSI AI 연구 | `lee-2025-brca-recurrence` · `lee-2024-murss` · `lee-2023-receptor-status` | 정식·정식·학회초록 | -> | `[CITE-I4]` | 췌장 등 타 장기로의 확장 | `lee-2022-pdac-survival` | 학회초록 | -> | `[CITE-I5]` | 병리 파운데이션 모델이 성능을 끌어올림 | `cho-2026-g2l` · `chen-2024-uni` | 정식 | -> | `[CITE-I6]` | IHC·조직파괴 분자검사의 비용·소요시간 부담 (H&E 대비) | **미확보 — 우선순위 높음** | | -> | `[CITE-I7]` | 분자검사의 조기 발견·예후·치료 방향 결정 역할 | **미확보 — 우선순위 높음** | | -> | `[CITE-I8]` | H&E로부터 분자 상태 예측이 반복 입증됨 | `coudray-2018-natmed` · `kather-2019-msi` · `kather-2020-actionable` · `naik-2020-natcommun` · `schmauch-2020-he2rna` | 정식 | +> | `[CITE-I1]` | 디지털 병리·computer-aided pathology 의 확산 | `nam-2020-digitalpath-intro` | 정식(리뷰) | +> | `[CITE-I2]` | weakly-supervised WSI 학습과 CLAM 계열 MIL의 확산 | `lu-2021-clam` · `ilse-2018-abmil` | 정식 | +> | `[CITE-I3]` | 비뇨기암(전립선·방광) H&E AI 연구 | `paik-2025-urologic-dp` · `cho-2026-prostate-br` | 정식·프리프린트 | +> | `[CITE-I4]` | 유방암 H&E WSI AI 연구 | `lee-2025-brca-recurrence` · `lee-2024-murss` · `lee-2023-receptor-status` | 정식·정식·학회초록 | +> | `[CITE-I5]` | 췌장 등 타 장기로의 확장 | `lee-2022-pdac-survival` | 학회초록 | +> | `[CITE-I6]` | 지식 증류·파운데이션 모델이 성능을 끌어올림 | `cho-2026-g2l` · `kim-2023-rckd` · `chen-2024-uni` | 정식 | +> | `[CITE-I7]` | IHC·조직파괴 분자검사의 비용·소요시간 부담 (H&E 대비) | **미확보 — 우선순위 높음** | | +> | `[CITE-I8]` | 분자검사의 조기 발견·예후·치료 방향 결정 역할 | **미확보 — 우선순위 높음** | | +> | `[CITE-I9]` | H&E로부터 분자 상태 예측이 반복 입증됨 | `coudray-2018-natmed` · `kather-2019-msi` · `kather-2020-actionable` · `naik-2020-natcommun` · `schmauch-2020-he2rna` | 정식 | > -> `I2`–`I4` 는 **분야가 여러 장기에서 활발했다는 넓이 근거**다. 학회 초록도 이 용도로는 유효하다. -> ⚠️ `I6`·`I7` 두 자리가 이 문단의 논지(비용 비대칭)를 떠받친다. 여기가 비면 문단의 근거가 빈다. 특정 수치 주장을 실을 자리이므로 **정식 논문이 필요하다.** +> `I1`·`I3`–`I5` 는 **분야가 여러 장기에서 활발했다는 넓이 근거**다. 학회 초록도 이 용도로는 유효하다. +> ⚠️ `I7`·`I8` 두 자리가 이 문단의 논지(비용 비대칭)를 떠받친다. 넓이 주장이 아니라 **구체적 사실 주장**이 실리므로 정식 논문이 필요하다. > ⚠️ `cho-2026-g2l` AAAI 게재연도, `cho-2026-prostate-br` 최종 게재처 미확정. -> ⚠️ `lee-2023-receptor-status` 는 유방 수용체(HER2/ER/PR) 예측으로 본 연구 유방 앵커와 주제가 가장 가깝다. 넓이 인용으로 두되, Related work 에서 선행연구로 한 문장 세울지 검토할 것. +> ⚠️ `lee-2023-receptor-status` 는 유방 수용체(HER2/ER/PR) 예측으로 본 연구 유방 앵커와 주제가 가장 가깝다. 넓이 인용으로 두되, Related work 에 선행연구로 한 문장 세울지 검토할 것. +> ⚠️ **저자 중복.** `paik` `lee-*` `cho-*` 는 주저자 본인 참여 논문이고, `nam-2020`·`kim-2023-rckd` 도 공저자가 겹친다. 첫 문단 인용 9자리 중 5자리가 동일 그룹 산출물이다 — 게재 단계에서 심사자가 확인할 수 있는 사항으로 인지해 둔다. 우리는 cost-of-substitution 프레임을 제안한다. 예측 오류를 치료 라우팅의 오분류 비용으로 환산해, 각 분자 축에서 H&E가 값싸게 대체될 수 있는지 아니면 분자검사가 필수인지를 묻는다. 기준은 예측 가능성이 아니라 대체 안전성이다. 이 프레임은 약물 반응을 예측하지 않으며, 마커에서 치료 배정으로 가는 치환비용만 조작화하고, 약물 구조를 입력으로 받지 않는다. diff --git a/research/REFERENCE_LIST.md b/research/REFERENCE_LIST.md index 46943a9..0f7d78a 100644 --- a/research/REFERENCE_LIST.md +++ b/research/REFERENCE_LIST.md @@ -4,7 +4,7 @@ > 자동생성(paper-info.yaml 기준) + 갭(인용됐으나 미분석)은 §마지막. 최종갱신 2026-07-17. -## §Intro/Related — H&E→분자 예측(선행·스쿱) (phenotype-prediction, 18편) +## §Intro/Related — H&E→분자 예측(선행·스쿱) (phenotype-prediction, 20편) | 상태 | 문헌 | 연도 | venue | 제목 | |---|---|---|---|---| @@ -26,6 +26,8 @@ | brief | cho-2026-prostate-br | 2026 | arXiv 2603.20273 | Efficient AI-Driven Multi-Section WSI Analysis for B | | brief | lee-2023-receptor-status | 2023 | Cancer Res 83(7_Suppl) AACR | Predicting protein receptor status from H&E-stained | | brief | lee-2022-pdac-survival | 2022 | Cancer Res 82(12_Suppl) AACR | A deep learning based pancreatic adenocarcinoma surv | +| brief | nam-2020-digitalpath-intro | 2020 | J Pathol Transl Med | Introduction to digital pathology and computer-aided | +| brief | kim-2023-rckd | 2023 | Bioengineering | RCKD: Response-based cross-task knowledge distillati | ## §Related/Paper B — H&E→약물·cell-line (morphology-drug, 9편) From 1c4d5171f0a35577ab549dee998223fd93bd6880 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 16:39:29 +0900 Subject: [PATCH 04/20] =?UTF-8?q?docs:=20=EC=9D=B8=EC=9A=A9=20=EC=A3=BC?= =?UTF-8?q?=EC=84=9D=20=EC=A0=95=EC=A0=95=20=E2=80=94=20=EC=9E=90=EA=B8=B0?= =?UTF-8?q?=EC=9D=B8=EC=9A=A9=20=EB=B2=94=EC=9C=84=EB=A5=BC=20=EC=A0=80?= =?UTF-8?q?=EC=9E=90=20=EC=B0=B8=EC=97=AC=20=EC=97=AC=EB=B6=80=EB=A1=9C=20?= =?UTF-8?q?=EC=A0=95=ED=99=95=ED=9E=88=20=EA=B5=AC=EB=B6=84?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit nam-2020·kim-2023-rckd 는 주저자가 저자가 아니므로 자기인용에서 제외. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index e3b4853..b6598d6 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -40,7 +40,7 @@ > ⚠️ `I7`·`I8` 두 자리가 이 문단의 논지(비용 비대칭)를 떠받친다. 넓이 주장이 아니라 **구체적 사실 주장**이 실리므로 정식 논문이 필요하다. > ⚠️ `cho-2026-g2l` AAAI 게재연도, `cho-2026-prostate-br` 최종 게재처 미확정. > ⚠️ `lee-2023-receptor-status` 는 유방 수용체(HER2/ER/PR) 예측으로 본 연구 유방 앵커와 주제가 가장 가깝다. 넓이 인용으로 두되, Related work 에 선행연구로 한 문장 세울지 검토할 것. -> ⚠️ **저자 중복.** `paik` `lee-*` `cho-*` 는 주저자 본인 참여 논문이고, `nam-2020`·`kim-2023-rckd` 도 공저자가 겹친다. 첫 문단 인용 9자리 중 5자리가 동일 그룹 산출물이다 — 게재 단계에서 심사자가 확인할 수 있는 사항으로 인지해 둔다. +> ⚠️ **자기인용 범위.** `paik-2025` `lee-2022/2023/2024/2025` `cho-2026-*` 는 주저자가 저자로 참여한 논문이다(9자리 중 `I3`·`I4`·`I5` 와 `I6` 일부). `nam-2020`·`kim-2023-rckd` 는 주저자가 저자가 아니다. 게재 단계에서 자기인용 비중을 한 번 점검한다. 우리는 cost-of-substitution 프레임을 제안한다. 예측 오류를 치료 라우팅의 오분류 비용으로 환산해, 각 분자 축에서 H&E가 값싸게 대체될 수 있는지 아니면 분자검사가 필수인지를 묻는다. 기준은 예측 가능성이 아니라 대체 안전성이다. 이 프레임은 약물 반응을 예측하지 않으며, 마커에서 치료 배정으로 가는 치환비용만 조작화하고, 약물 구조를 입력으로 받지 않는다. From 2d05d462996cde4bc8c765f3eadbd682644d7632 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 16:40:27 +0900 Subject: [PATCH 05/20] =?UTF-8?q?docs:=20=EC=9D=B8=EC=9A=A9=20=EC=A3=BC?= =?UTF-8?q?=EC=84=9D=EC=97=90=EC=84=9C=20=EC=9E=90=EA=B8=B0=EC=9D=B8?= =?UTF-8?q?=EC=9A=A9=20=EB=B9=84=EA=B3=A0=20=EC=82=AD=EC=A0=9C?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 1 - 1 file changed, 1 deletion(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index b6598d6..b20d5c0 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -40,7 +40,6 @@ > ⚠️ `I7`·`I8` 두 자리가 이 문단의 논지(비용 비대칭)를 떠받친다. 넓이 주장이 아니라 **구체적 사실 주장**이 실리므로 정식 논문이 필요하다. > ⚠️ `cho-2026-g2l` AAAI 게재연도, `cho-2026-prostate-br` 최종 게재처 미확정. > ⚠️ `lee-2023-receptor-status` 는 유방 수용체(HER2/ER/PR) 예측으로 본 연구 유방 앵커와 주제가 가장 가깝다. 넓이 인용으로 두되, Related work 에 선행연구로 한 문장 세울지 검토할 것. -> ⚠️ **자기인용 범위.** `paik-2025` `lee-2022/2023/2024/2025` `cho-2026-*` 는 주저자가 저자로 참여한 논문이다(9자리 중 `I3`·`I4`·`I5` 와 `I6` 일부). `nam-2020`·`kim-2023-rckd` 는 주저자가 저자가 아니다. 게재 단계에서 자기인용 비중을 한 번 점검한다. 우리는 cost-of-substitution 프레임을 제안한다. 예측 오류를 치료 라우팅의 오분류 비용으로 환산해, 각 분자 축에서 H&E가 값싸게 대체될 수 있는지 아니면 분자검사가 필수인지를 묻는다. 기준은 예측 가능성이 아니라 대체 안전성이다. 이 프레임은 약물 반응을 예측하지 않으며, 마커에서 치료 배정으로 가는 치환비용만 조작화하고, 약물 구조를 입력으로 받지 않는다. From ecf8e1e1d596581ac2761f0ab9e0c9fd638da158 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 16:42:54 +0900 Subject: [PATCH 06/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20Introduction=20I7?= =?UTF-8?q?=C2=B7I8=20=EC=9D=B8=EC=9A=A9=20=ED=99=95=EB=B3=B4=20=E2=80=94?= =?UTF-8?q?=20=EB=B9=88=EC=B9=B8=200?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit I7 (분자검사 비용·소요시간): erfani-2023-rwanda-ihc-cost Bull WHO 101(1):10-19 doi:10.2471/BLT.22.288800 PMID 36593782 → IHC 바이오마커 분석 환자당 US$67.33 (진단비 $138.29의 48.7%) sharma-2025-her2-tat J Pathol Inform 19:100515 doi:10.1016/j.jpi.2025.100515 PMID 41070375 → HER2 IHC 평균 TAT 15.65일(관행) → 8.775일(디지털) I8 (분자검사의 임상적 역할): zhou-2024-tumor-biomarkers Signal Transduct Target Ther 9:132 doi:10.1038/s41392-024-01823-2 PMID 38763973 → 조기선별·진단·예후·재발감시·표적치료 포괄 리뷰 REFERENCE_LIST.md 에 신설 섹션 §Intro — 임상 맥락(clinical-context, 3편) 등재. 세 편 모두 원문에서 서지사항·DOI·PMID 대조 확인. 추정 인용 없음. 두 편은 유방암/HER2 대상이라 본 연구 앵커와 직접 맞물린다. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 6 +++--- research/REFERENCE_LIST.md | 13 +++++++++++++ 2 files changed, 16 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index b20d5c0..189311a 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -32,12 +32,12 @@ > | `[CITE-I4]` | 유방암 H&E WSI AI 연구 | `lee-2025-brca-recurrence` · `lee-2024-murss` · `lee-2023-receptor-status` | 정식·정식·학회초록 | > | `[CITE-I5]` | 췌장 등 타 장기로의 확장 | `lee-2022-pdac-survival` | 학회초록 | > | `[CITE-I6]` | 지식 증류·파운데이션 모델이 성능을 끌어올림 | `cho-2026-g2l` · `kim-2023-rckd` · `chen-2024-uni` | 정식 | -> | `[CITE-I7]` | IHC·조직파괴 분자검사의 비용·소요시간 부담 (H&E 대비) | **미확보 — 우선순위 높음** | | -> | `[CITE-I8]` | 분자검사의 조기 발견·예후·치료 방향 결정 역할 | **미확보 — 우선순위 높음** | | +> | `[CITE-I7]` | IHC·조직파괴 분자검사의 비용·소요시간 부담 (H&E 대비) | `erfani-2023-rwanda-ihc-cost` · `sharma-2025-her2-tat` | 정식 | +> | `[CITE-I8]` | 분자검사의 조기 발견·예후·치료 방향 결정 역할 | `zhou-2024-tumor-biomarkers` | 정식(리뷰) | > | `[CITE-I9]` | H&E로부터 분자 상태 예측이 반복 입증됨 | `coudray-2018-natmed` · `kather-2019-msi` · `kather-2020-actionable` · `naik-2020-natcommun` · `schmauch-2020-he2rna` | 정식 | > > `I1`·`I3`–`I5` 는 **분야가 여러 장기에서 활발했다는 넓이 근거**다. 학회 초록도 이 용도로는 유효하다. -> ⚠️ `I7`·`I8` 두 자리가 이 문단의 논지(비용 비대칭)를 떠받친다. 넓이 주장이 아니라 **구체적 사실 주장**이 실리므로 정식 논문이 필요하다. +> `I7` 실측 근거: IHC 바이오마커 분석 **환자당 US$67.33**(르완다 원가최소화 연구) · HER2 IHC 평균 **TAT 15.65일**(관행 워크플로). 본문에 수치를 넣을지는 주저자 판단. > ⚠️ `cho-2026-g2l` AAAI 게재연도, `cho-2026-prostate-br` 최종 게재처 미확정. > ⚠️ `lee-2023-receptor-status` 는 유방 수용체(HER2/ER/PR) 예측으로 본 연구 유방 앵커와 주제가 가장 가깝다. 넓이 인용으로 두되, Related work 에 선행연구로 한 문장 세울지 검토할 것. diff --git a/research/REFERENCE_LIST.md b/research/REFERENCE_LIST.md index 0f7d78a..b8992eb 100644 --- a/research/REFERENCE_LIST.md +++ b/research/REFERENCE_LIST.md @@ -29,6 +29,19 @@ | brief | nam-2020-digitalpath-intro | 2020 | J Pathol Transl Med | Introduction to digital pathology and computer-aided | | brief | kim-2023-rckd | 2023 | Bioengineering | RCKD: Response-based cross-task knowledge distillati | + +## §Intro — 임상 맥락: 분자검사의 비용·소요시간·역할 (clinical-context, 3편) + +> 치환비용 논지의 전제(대체 대상이 비싸고 느리며 임상적으로 중요하다)를 뒷받침. 전부 DOI·PMID 대조 완료. + +| 상태 | 문헌 | 연도 | venue | 제목 | 식별자 | +|---|---|---|---|---|---| +| brief | erfani-2023-rwanda-ihc-cost | 2023 | Bull World Health Organ 101(1):10-19 | Breast cancer molecular diagnostics in Rwanda: a cost-minimization study of immunohistochemistry versus a novel GeneXpert mRNA expression assay | doi:10.2471/BLT.22.288800 · PMID 36593782 | +| brief | sharma-2025-her2-tat | 2025 | J Pathol Inform 19:100515 | Digital pathology enabling lean management of HER2/neu testing in breast cancer | doi:10.1016/j.jpi.2025.100515 · PMID 41070375 | +| brief | zhou-2024-tumor-biomarkers | 2024 | Signal Transduct Target Ther 9:132 | Tumor biomarkers for diagnosis, prognosis and targeted therapy | doi:10.1038/s41392-024-01823-2 · PMID 38763973 | + +**실측 수치(본문 인용 시).** erfani: IHC 바이오마커 분석 환자당 US$67.33 (전체 진단비 $138.29의 48.7%). sharma: HER2 IHC 재검 케이스 평균 TAT 15.65일(관행) → 8.775일(디지털). zhou: 조기선별·진단·예후·재발감시·표적치료를 포괄한 리뷰. + ## §Related/Paper B — H&E→약물·cell-line (morphology-drug, 9편) | 상태 | 문헌 | 연도 | venue | 제목 | From dd5c120ebf5d6ecb63cd4fe92aee8bf04986f534 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 16:45:08 +0900 Subject: [PATCH 07/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20Introduction=20?= =?UTF-8?q?=EC=9D=B8=EC=9A=A9=EC=9D=84=20APA=207th=20=EB=A6=AC=EC=8A=A4?= =?UTF-8?q?=ED=8A=B8=EB=A1=9C=20=EC=A0=84=ED=99=98?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 본문은 [CITE-I1]-[CITE-I9] 표식 유지, 문단 뒤에 APA 서지 전문을 붙였다. 같은 문헌을 여러 번 인용하거나 다른 섹션에서 재사용할 때 표식만 쓰면 되도록 분리. 서지 대조: lu-2021-clam, ilse-2018-abmil, chen-2024-uni, coudray-2018, kather-2019, kather-2020, naik-2020, schmauch-2020 을 출판사/PMC 페이지에서 확인. erfani-2023, sharma-2025, zhou-2024 는 원문에서 DOI·PMID 까지 대조. 주저자 제공 9편은 제공된 서지 그대로 사용. 추정 기입 없음. 미완: Kather x2 / Naik / Schmauch 저자 전체 목록(et al. 상태), paik-2025 권호페이지, cho-2026-g2l AAAI 게재정보, cho-2026-prostate-br 게재처. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 58 +++++++++++++++++++++-------- 1 file changed, 42 insertions(+), 16 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index 189311a..28e2a5a 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -22,24 +22,50 @@ 조직병리 H&E 이미지를 AI로 분석하려는 연구는 디지털 병리의 확산과 함께 여러 장기에서 이루어져 왔다[CITE-I1]. CLAM 계열의 weakly-supervised multiple-instance learning이 퍼지면서[CITE-I2], 비뇨기암[CITE-I3]·유방암[CITE-I4]·췌장암[CITE-I5] 등에서 연구가 활발히 이루어졌고, 지식 증류와 병리 파운데이션 모델이 그 성능을 끌어올렸다[CITE-I6]. 그중에서도 이미지에서 조직의 분자 상태를 예측하려는 요구는 계속되어 왔다. 그 이유는 대체 대상 쪽에 있다. 분자 상태를 확인하는 통상적 방법인 IHC 염색이나 조직파괴적 분자검사는 대체로 비싸고 오래 걸리는 반면, H&E 염색은 상대적으로 저렴하고 통상 진료에서 이미 촬영된다[CITE-I7]. 그런데 이 분자검사들은 여러 암종에서 조기 발견·예후 예측·치료 방향 결정에 중요한 역할을 한다[CITE-I8]. 값싼 영상이 비싼 검사를 대신할 수 있다면 얻는 것이 크다는 뜻이다. 그리고 H&E로부터 분자 상태를 학습·예측할 수 있다는 것 자체는 반복적으로 입증되어 왔다[CITE-I9]. -> **인용 채울 자리.** 후보는 `research/REFERENCE_LIST.md` 등재 slug 만 쓴다. 지어낸 인용 없음. +> ### Introduction 인용 목록 (APA 7th) > -> | 표식 | 뒷받침해야 할 내용 | 배정 | 성격 | -> |---|---|---|---| -> | `[CITE-I1]` | 디지털 병리·computer-aided pathology 의 확산 | `nam-2020-digitalpath-intro` | 정식(리뷰) | -> | `[CITE-I2]` | weakly-supervised WSI 학습과 CLAM 계열 MIL의 확산 | `lu-2021-clam` · `ilse-2018-abmil` | 정식 | -> | `[CITE-I3]` | 비뇨기암(전립선·방광) H&E AI 연구 | `paik-2025-urologic-dp` · `cho-2026-prostate-br` | 정식·프리프린트 | -> | `[CITE-I4]` | 유방암 H&E WSI AI 연구 | `lee-2025-brca-recurrence` · `lee-2024-murss` · `lee-2023-receptor-status` | 정식·정식·학회초록 | -> | `[CITE-I5]` | 췌장 등 타 장기로의 확장 | `lee-2022-pdac-survival` | 학회초록 | -> | `[CITE-I6]` | 지식 증류·파운데이션 모델이 성능을 끌어올림 | `cho-2026-g2l` · `kim-2023-rckd` · `chen-2024-uni` | 정식 | -> | `[CITE-I7]` | IHC·조직파괴 분자검사의 비용·소요시간 부담 (H&E 대비) | `erfani-2023-rwanda-ihc-cost` · `sharma-2025-her2-tat` | 정식 | -> | `[CITE-I8]` | 분자검사의 조기 발견·예후·치료 방향 결정 역할 | `zhou-2024-tumor-biomarkers` | 정식(리뷰) | -> | `[CITE-I9]` | H&E로부터 분자 상태 예측이 반복 입증됨 | `coudray-2018-natmed` · `kather-2019-msi` · `kather-2020-actionable` · `naik-2020-natcommun` · `schmauch-2020-he2rna` | 정식 | +> 본문 표식 `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` 에 대응한다. 서지사항은 원문 또는 출판사 페이지에서 대조했으며 추정 기입은 없다. 최종 제출 시 `verify_citations.py` 로 재검증한다. > -> `I1`·`I3`–`I5` 는 **분야가 여러 장기에서 활발했다는 넓이 근거**다. 학회 초록도 이 용도로는 유효하다. -> `I7` 실측 근거: IHC 바이오마커 분석 **환자당 US$67.33**(르완다 원가최소화 연구) · HER2 IHC 평균 **TAT 15.65일**(관행 워크플로). 본문에 수치를 넣을지는 주저자 판단. -> ⚠️ `cho-2026-g2l` AAAI 게재연도, `cho-2026-prostate-br` 최종 게재처 미확정. -> ⚠️ `lee-2023-receptor-status` 는 유방 수용체(HER2/ER/PR) 예측으로 본 연구 유방 앵커와 주제가 가장 가깝다. 넓이 인용으로 두되, Related work 에 선행연구로 한 문장 세울지 검토할 것. +> **[CITE-I1]** 디지털 병리·computer-aided pathology 의 확산 +> - Nam, S., Chong, Y., Jung, C. K., Kwak, T. Y., Lee, J. Y., Park, J., ... & Go, H. (2020). Introduction to digital pathology and computer-aided pathology. *Journal of Pathology and Translational Medicine, 54*(2), 125–134. +> +> **[CITE-I2]** weakly-supervised WSI 학습과 CLAM 계열 MIL 의 확산 +> - Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Chen, T. Y., Chen, R. J., Barbieri, M., & Mahmood, F. (2021). Data-efficient and weakly supervised computational pathology on whole-slide images. *Nature Biomedical Engineering, 5*(6), 555–570. https://doi.org/10.1038/s41551-020-00682-w +> - Ilse, M., Tomczak, J., & Welling, M. (2018). Attention-based deep multiple instance learning. *Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (PMLR), 80*, 2127–2136. +> +> **[CITE-I3]** 비뇨기암(전립선·방광) H&E AI 연구 +> - Paik, I., Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., & Ha, H. K. (2025). Artificial intelligence–driven digital pathology in urological cancers: Current trends and future directions. *Prostate International*. +> - Cho, Y., Shin, D., Hong, S., Lee, J., Park, S., Lee, G., ... & Ha, H. K. (2026). Efficient AI-driven multi-section whole slide image analysis for biochemical recurrence prediction in prostate cancer. *arXiv*. https://arxiv.org/abs/2603.20273 +> +> **[CITE-I4]** 유방암 H&E WSI AI 연구 +> - Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Kwon, Y., Kim, C., & Chang, H. (2025). Assessing the risk of recurrence in early-stage breast cancer through H&E stained whole slide images. *Scientific Reports, 15*(1), 35069. +> - Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Jin, M. S., Kim, C., & Chang, H. (2024). MurSS: A multi-resolution selective segmentation model for breast cancer. *Bioengineering, 11*(5), 463. +> - Lee, G., Kim, C., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2023). Predicting protein receptor status from H&E-stained images in breast cancer. *Cancer Research, 83*(7_Supplement), 5404. +> +> **[CITE-I5]** 췌장 등 타 장기로의 확장 +> - Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2022). A deep learning based pancreatic adenocarcinoma survival prediction model applicable to adenocarcinoma of other organs. *Cancer Research, 82*(12_Supplement), 5060. +> +> **[CITE-I6]** 지식 증류·병리 파운데이션 모델이 성능을 끌어올림 +> - Cho, Y., Lee, S., Lee, G., Lee, M., Park, J., & Shin, D. (2026). G2L: From giga-scale to cancer-specific large-scale pathology foundation models via knowledge distillation. *Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence*. (arXiv:2510.11176) +> - Kim, H., Kwak, T. Y., Chang, H., Kim, S. W., & Kim, I. (2023). RCKD: Response-based cross-task knowledge distillation for pathological image analysis. *Bioengineering, 10*(11), 1279. +> - Chen, R. J., Ding, T., Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Jaume, G., Song, A. H., ... & Mahmood, F. (2024). Towards a general-purpose foundation model for computational pathology. *Nature Medicine, 30*(3), 850–862. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02857-3 +> +> **[CITE-I7]** IHC·조직파괴 분자검사의 비용·소요시간 부담 (H&E 대비) +> - Erfani, P., Gaga, E., Hakizimana, E., Kayitare, E., Mugunga, J. C., Shyirambere, C., Milner, D. A., Shulman, L. N., Ruhangaza, D., & Fadelu, T. (2023). Breast cancer molecular diagnostics in Rwanda: A cost-minimization study of immunohistochemistry versus a novel GeneXpert mRNA expression assay. *Bulletin of the World Health Organization, 101*(1), 10–19. https://doi.org/10.2471/BLT.22.288800 +> - Sharma, A., Shah, P., Ranade, M., Pai, T., Sahay, A., Patil, A., Shet, T., Gupta, H., Chauhan, D., Somal, P., Sancheti, S., & Desai, S. (2025). Digital pathology enabling lean management of HER2/neu testing in breast cancer. *Journal of Pathology Informatics, 19*, 100515. https://doi.org/10.1016/j.jpi.2025.100515 +> +> **[CITE-I8]** 분자검사의 조기 발견·예후·치료 방향 결정 역할 +> - Zhou, Y., Tao, L., Qiu, J., Xu, J., Yang, X., Zhang, Y., Tian, X., Guan, X., Cen, X., & Zhao, Y. (2024). Tumor biomarkers for diagnosis, prognosis and targeted therapy. *Signal Transduction and Targeted Therapy, 9*, 132. https://doi.org/10.1038/s41392-024-01823-2 +> +> **[CITE-I9]** H&E 로부터 분자 상태 예측이 반복 입증됨 +> - Coudray, N., Ocampo, P. S., Sakellaropoulos, T., Narula, N., Snuderl, M., Fenyö, D., Moreira, A. L., Razavian, N., & Tsirigos, A. (2018). Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning. *Nature Medicine, 24*(10), 1559–1567. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0177-5 +> - Kather, J. N., Pearson, A. T., Halama, N., Jäger, D., Krause, J., Loosen, S. H., et al. (2019). Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. *Nature Medicine, 25*(7), 1054–1056. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0462-y +> - Kather, J. N., Heij, L. R., Grabsch, H. I., Loeffler, C., Echle, A., Muti, H. S., et al. (2020). Pan-cancer image-based detection of clinically actionable genetic alterations. *Nature Cancer, 1*(8), 789–799. https://doi.org/10.1038/s43018-020-0087-6 +> - Naik, N., Madani, A., Esteva, A., et al. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*, 5727. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19334-3 +> - Schmauch, B., Romagnoni, A., Pronier, E., et al. (2020). A deep learning model to predict RNA-Seq expression of tumours from whole slide images. *Nature Communications, 11*, 3877. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17678-4 +> +> ⚠️ **제출 전 보완.** Kather 2019·Kather 2020·Naik 2020·Schmauch 2020 은 저자 전체 목록을 확인하지 못해 `et al.` 로 두었다 — APA 7 은 저자 20인까지 나열하므로 최종본에서 채운다. `paik-2025` 는 권·호·페이지, `cho-2026-g2l` 은 AAAI 게재연도·페이지, `cho-2026-prostate-br` 은 최종 게재처가 미확정이다. +> `I7` 실측 근거: IHC 바이오마커 분석 **환자당 US\$67.33**(전체 진단비 \$138.29의 48.7%) · HER2 IHC 재검 평균 **TAT 15.65일**(관행 워크플로 기준). 본문에 수치를 넣을지는 주저자 판단. 우리는 cost-of-substitution 프레임을 제안한다. 예측 오류를 치료 라우팅의 오분류 비용으로 환산해, 각 분자 축에서 H&E가 값싸게 대체될 수 있는지 아니면 분자검사가 필수인지를 묻는다. 기준은 예측 가능성이 아니라 대체 안전성이다. 이 프레임은 약물 반응을 예측하지 않으며, 마커에서 치료 배정으로 가는 치환비용만 조작화하고, 약물 구조를 입력으로 받지 않는다. From 8a8f289df914e8efa9de7476678f0e1fe26a5070 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 16:49:53 +0900 Subject: [PATCH 08/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20Introduction=20?= =?UTF-8?q?=EC=B2=AB=20=EB=AC=B8=EB=8B=A8=20=EC=98=81=EB=AC=B8=20=EC=A0=95?= =?UTF-8?q?=EB=B3=B8=20=EB=B0=98=EC=98=81=20+=20APA=20=EC=9D=B8=EC=9A=A9?= =?UTF-8?q?=20=EB=AA=A9=EB=A1=9D?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 국문(DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md)에서 확정한 첫 문단을 영문 정본에 반영. 표식 [CITE-I1]-[CITE-I9] 는 국/영문 동일하게 유지해 서지를 공유한다. 영국식 철자, 대시 미사용, 다음 문단(But being predictable does not mean...)으로 자연스럽게 이어지도록 작성. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md | 46 +++++++++++++++++++++++++++++++- 1 file changed, 45 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md index cce8149..d14cb22 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md @@ -18,7 +18,51 @@ That a tumour's molecular phenotype can be predicted from haematoxylin-and-eosin ## 1. Introduction -Predicting molecular status from H&E histology is by now a mature field. Microsatellite instability, gene mutations and expression subtypes have been predicted with deep learning [Coudray 2018; Kather 2019, 2020; Naik 2020], and pathology foundation models have pushed this further into molecular subtypes and drug sensitivity [Fernandez-Romero 2026; Dawood 2024]. That these targets *can* be predicted is well established. +Research using AI to analyse histopathological H&E images has been pursued across several organs as digital pathology has spread [CITE-I1]. With the wider use of CLAM-family weakly supervised multiple-instance learning [CITE-I2], work expanded in urological cancers [CITE-I3], breast cancer [CITE-I4], pancreatic cancer [CITE-I5], and other settings, and knowledge distillation and pathology foundation models have improved performance [CITE-I6]. Within this field, there has been persistent interest in predicting the molecular state of tissue from images. The reason lies in what is being replaced. IHC staining and tissue-destructive molecular tests, the usual methods for assessing molecular state, are generally costly and slow, whereas H&E staining is relatively inexpensive and is already acquired in routine care [CITE-I7]. Yet these molecular tests play important roles in early detection, prognostic prediction, and treatment direction across several cancer types [CITE-I8]. If inexpensive images can substitute for expensive tests, the potential gain is large. And the basic fact that molecular state can be learned and predicted from H&E has been shown repeatedly [CITE-I9]. + +> ### Introduction reference list (APA 7th) +> +> Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` in the text resolve here. Every entry was checked against the source or publisher page; nothing is entered from memory. Re-verify with `verify_citations.py` before submission. +> +> **[CITE-I1]** Spread of digital pathology and computer-aided pathology +> - Nam, S., Chong, Y., Jung, C. K., Kwak, T. Y., Lee, J. Y., Park, J., ... & Go, H. (2020). Introduction to digital pathology and computer-aided pathology. *Journal of Pathology and Translational Medicine, 54*(2), 125–134. +> +> **[CITE-I2]** Uptake of weakly supervised WSI learning and CLAM-family MIL +> - Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Chen, T. Y., Chen, R. J., Barbieri, M., & Mahmood, F. (2021). Data-efficient and weakly supervised computational pathology on whole-slide images. *Nature Biomedical Engineering, 5*(6), 555–570. https://doi.org/10.1038/s41551-020-00682-w +> - Ilse, M., Tomczak, J., & Welling, M. (2018). Attention-based deep multiple instance learning. *Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (PMLR), 80*, 2127–2136. +> +> **[CITE-I3]** H&E AI studies in urological (prostate, bladder) cancer +> - Paik, I., Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., & Ha, H. K. (2025). Artificial intelligence–driven digital pathology in urological cancers: Current trends and future directions. *Prostate International*. +> - Cho, Y., Shin, D., Hong, S., Lee, J., Park, S., Lee, G., ... & Ha, H. K. (2026). Efficient AI-driven multi-section whole slide image analysis for biochemical recurrence prediction in prostate cancer. *arXiv*. https://arxiv.org/abs/2603.20273 +> +> **[CITE-I4]** H&E WSI AI studies in breast cancer +> - Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Kwon, Y., Kim, C., & Chang, H. (2025). Assessing the risk of recurrence in early-stage breast cancer through H&E stained whole slide images. *Scientific Reports, 15*(1), 35069. +> - Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Jin, M. S., Kim, C., & Chang, H. (2024). MurSS: A multi-resolution selective segmentation model for breast cancer. *Bioengineering, 11*(5), 463. +> - Lee, G., Kim, C., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2023). Predicting protein receptor status from H&E-stained images in breast cancer. *Cancer Research, 83*(7_Supplement), 5404. +> +> **[CITE-I5]** Extension to pancreatic and other organs +> - Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2022). A deep learning based pancreatic adenocarcinoma survival prediction model applicable to adenocarcinoma of other organs. *Cancer Research, 82*(12_Supplement), 5060. +> +> **[CITE-I6]** Knowledge distillation and pathology foundation models improving performance +> - Cho, Y., Lee, S., Lee, G., Lee, M., Park, J., & Shin, D. (2026). G2L: From giga-scale to cancer-specific large-scale pathology foundation models via knowledge distillation. *Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence*. (arXiv:2510.11176) +> - Kim, H., Kwak, T. Y., Chang, H., Kim, S. W., & Kim, I. (2023). RCKD: Response-based cross-task knowledge distillation for pathological image analysis. *Bioengineering, 10*(11), 1279. +> - Chen, R. J., Ding, T., Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Jaume, G., Song, A. H., ... & Mahmood, F. (2024). Towards a general-purpose foundation model for computational pathology. *Nature Medicine, 30*(3), 850–862. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02857-3 +> +> **[CITE-I7]** Cost and turnaround burden of IHC and tissue-destructive molecular tests relative to H&E +> - Erfani, P., Gaga, E., Hakizimana, E., Kayitare, E., Mugunga, J. C., Shyirambere, C., Milner, D. A., Shulman, L. N., Ruhangaza, D., & Fadelu, T. (2023). Breast cancer molecular diagnostics in Rwanda: A cost-minimization study of immunohistochemistry versus a novel GeneXpert mRNA expression assay. *Bulletin of the World Health Organization, 101*(1), 10–19. https://doi.org/10.2471/BLT.22.288800 +> - Sharma, A., Shah, P., Ranade, M., Pai, T., Sahay, A., Patil, A., Shet, T., Gupta, H., Chauhan, D., Somal, P., Sancheti, S., & Desai, S. (2025). Digital pathology enabling lean management of HER2/neu testing in breast cancer. *Journal of Pathology Informatics, 19*, 100515. https://doi.org/10.1016/j.jpi.2025.100515 +> +> **[CITE-I8]** Clinical role of molecular tests in early detection, prognosis and treatment direction +> - Zhou, Y., Tao, L., Qiu, J., Xu, J., Yang, X., Zhang, Y., Tian, X., Guan, X., Cen, X., & Zhao, Y. (2024). Tumor biomarkers for diagnosis, prognosis and targeted therapy. *Signal Transduction and Targeted Therapy, 9*, 132. https://doi.org/10.1038/s41392-024-01823-2 +> +> **[CITE-I9]** Repeated demonstrations that molecular state can be predicted from H&E +> - Coudray, N., Ocampo, P. S., Sakellaropoulos, T., Narula, N., Snuderl, M., Fenyö, D., Moreira, A. L., Razavian, N., & Tsirigos, A. (2018). Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning. *Nature Medicine, 24*(10), 1559–1567. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0177-5 +> - Kather, J. N., Pearson, A. T., Halama, N., Jäger, D., Krause, J., Loosen, S. H., et al. (2019). Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. *Nature Medicine, 25*(7), 1054–1056. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0462-y +> - Kather, J. N., Heij, L. R., Grabsch, H. I., Loeffler, C., Echle, A., Muti, H. S., et al. (2020). Pan-cancer image-based detection of clinically actionable genetic alterations. *Nature Cancer, 1*(8), 789–799. https://doi.org/10.1038/s43018-020-0087-6 +> - Naik, N., Madani, A., Esteva, A., et al. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*, 5727. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19334-3 +> - Schmauch, B., Romagnoni, A., Pronier, E., et al. (2020). A deep learning model to predict RNA-Seq expression of tumours from whole slide images. *Nature Communications, 11*, 3877. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17678-4 +> +> ⚠️ **To complete before submission.** Full author lists for Kather 2019, Kather 2020, Naik 2020 and Schmauch 2020 are not yet confirmed and are left as `et al.`; APA 7 lists up to 20 authors. Volume/issue/pages are unconfirmed for Paik 2025; AAAI publication details for G2L 2026; final venue for Cho 2026 (prostate). But being predictable does not mean it is acceptable to replace a molecular test clinically. Reporting predictive performance alone is silent about the clinical cost of substitution — the loss incurred when a wrong prediction assigns the wrong treatment. The same AUROC carries entirely different clinical consequences depending on which treatment decision the error lands in. This gap is where the present work sits. From 37a2c6bf4cea486f2afde2b75287411471b84260 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 16:58:55 +0900 Subject: [PATCH 09/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20Introduction=20?= =?UTF-8?q?=EC=9D=B8=EC=9A=A9=20=E2=80=94=20=EC=B9=B4=EC=9A=B4=EC=8A=AC=20?= =?UTF-8?q?3=EB=9D=BC=EC=9A=B4=EB=93=9C=20=EA=B2=B0=EA=B3=BC=20=EB=B0=98?= =?UTF-8?q?=EC=98=81?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 파이프라인: codex 집필 -> agy(Antigravity) 적대검토 -> codex 반박 1회 -> Claude 정리. codex 초안이 I10-I20 마커 11개를 달았고, 그중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 같다 — 우리 논문 자신의 주장/설계/결과/기여에 인용을 붙였다. - 논지 문장 "But being predictable does not mean..." 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장(다른 질문의 정립)과 자기모순 - 염색정규화/conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기 - 사전등록 근거로 leakage/site-batch 문헌을 든 것은 논거 불일치 남긴 4개: I10(미확보·의사결정손실) I11(바이오마커 결정) I12(선행 유방) I13(약물감수성). 표기도 통일 — 기존 [Fernandez-Romero 2026]/[Dawood 2024] 를 [CITE-I12]/[CITE-I13] 로. 반박 라운드에서 codex 가 지시를 어기고 1문단을 새로 쓰고 기여를 4->3 으로 바꿨다. 판정 내용만 채택하고 산출물은 폐기했다. 1문단과 기여 4개는 원본 유지. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md | 19 +++++++++++++++++-- 1 file changed, 17 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md index d14cb22..df7fc71 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md @@ -62,15 +62,30 @@ Research using AI to analyse histopathological H&E images has been pursued acros > - Naik, N., Madani, A., Esteva, A., et al. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*, 5727. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19334-3 > - Schmauch, B., Romagnoni, A., Pronier, E., et al. (2020). A deep learning model to predict RNA-Seq expression of tumours from whole slide images. *Nature Communications, 11*, 3877. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17678-4 > +> +> **[CITE-I10]** Clinical decision loss of substituting a molecular test — performance alone does not establish clinical acceptability +> - ⚠️ **미확보.** 필요한 종류: 의사결정 분석 / decision-curve analysis·net benefit / 임상 효용. 보유 목록의 보정·불확실성·conformal 문헌은 모델 신뢰도를 다루지 대체의 임상 손실을 다루지 않는다. +> +> **[CITE-I11]** Biomarkers guide different diagnostic, prognostic and targeted-treatment decisions, so the consequence of an error depends on the downstream decision +> - `zhou-2024-tumor-biomarkers` · `chakravarty-2017-oncokb` · `griffith-2017-civic` +> +> **[CITE-I12]** Prior single-cohort or breast-focused H&E studies predicting receptor status, subtype or biomarkers +> - `tafavvoghi-2024-jpi` · `farahmand-2022-modpathol` · `gamble-2021-commsmed` · `naik-2020-natcommun` · `couture-2018-npjbc` · `fernandez-romero-2026-domaingen` (프로젝트가 기록한 최근접 스쿱) +> +> **[CITE-I13]** Prior histology-based work framing the task as drug-sensitivity prediction +> - `dawood-2024-hids` +> +> **카운슬 판정 기록 (codex 집필 → agy 적대검토 → codex 반박 1회 → Claude 정리).** 초안의 I10–I20 표식 11개 중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 동일 — **우리 논문 자신의 주장·설계·결과·기여에 인용을 붙인 것**이다. 특히 (a) 논지 문장 "But being predictable does not mean..." 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장("다른 질문의 정립")과 자기모순이 된다. (b) 염색정규화·conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기였다. (c) 사전등록 근거로 leakage·site-batch 문헌을 든 것은 논거가 다르다. +> 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보해야 한다.** > ⚠️ **To complete before submission.** Full author lists for Kather 2019, Kather 2020, Naik 2020 and Schmauch 2020 are not yet confirmed and are left as `et al.`; APA 7 lists up to 20 authors. Volume/issue/pages are unconfirmed for Paik 2025; AAAI publication details for G2L 2026; final venue for Cho 2026 (prostate). -But being predictable does not mean it is acceptable to replace a molecular test clinically. Reporting predictive performance alone is silent about the clinical cost of substitution — the loss incurred when a wrong prediction assigns the wrong treatment. The same AUROC carries entirely different clinical consequences depending on which treatment decision the error lands in. This gap is where the present work sits. +But being predictable does not mean it is acceptable to replace a molecular test clinically. Reporting predictive performance alone is silent about the clinical cost of substitution — the loss incurred when a wrong prediction assigns the wrong treatment [CITE-I10]. The same AUROC carries entirely different clinical consequences depending on which treatment decision the error lands in [CITE-I11]. This gap is where the present work sits. We propose a cost-of-substitution frame. By converting prediction errors into the misassignment cost of treatment routing, we ask, for each molecular axis, whether H&E can substitute cheaply or whether molecular testing is required. The criterion is safety of substitution, not predictability. The frame does not predict drug response; it operationalises only the substitution cost from marker to treatment assignment, and it takes no drug structure as input. We test this with a pre-registered morphological-correlate law across five cancers, anchored on breast (plus lung, colorectal, gastric and head and neck). The law states that H&E can cheaply stand in for a test only when the molecular alteration has a morphological correlate recognisable at H&E resolution. The five cancers are a deliberate boundary for testing the law, not an open pan-cancer atlas expansion; and sealing predictions before results does not by itself confer confirmatory strength — it provides claim discipline that suppresses post-hoc selection. -This paper makes four contributions. First, the cost-of-substitution frame itself, together with the separation of confirmable axes from undecided ones obtained by applying one pre-registered protocol across five cancers. Second, an honest negative anchor: the breast HER2 axis shows no signal supporting H&E-based substitution, and this negative is robust to H&E stain normalisation. Third, claim discipline — explicit adjudication of insufficient power on the many mutation and amplification axes that our pre-registered split cannot decide, rather than reporting only the axes that happen to score high. Fourth, the framing of a different question — "when is substitution safe?" — rather than a contest over predictive accuracy. Unlike single-cohort breast prediction [Fernandez-Romero 2026] or drug-sensitivity prediction [Dawood 2024], this study contributes a methodological frame that applies one pre-registered evaluation protocol and a substitution-cost lens across a multi-cancer cohort. An external treatment-outcome check (Yale pCR) and a spatial-transcriptomics mechanistic look are reported only as provisional, Critic-pending exploratory analyses (§R6, §R7), not as contributions. +This paper makes four contributions. First, the cost-of-substitution frame itself, together with the separation of confirmable axes from undecided ones obtained by applying one pre-registered protocol across five cancers. Second, an honest negative anchor: the breast HER2 axis shows no signal supporting H&E-based substitution, and this negative is robust to H&E stain normalisation. Third, claim discipline — explicit adjudication of insufficient power on the many mutation and amplification axes that our pre-registered split cannot decide, rather than reporting only the axes that happen to score high. Fourth, the framing of a different question — "when is substitution safe?" — rather than a contest over predictive accuracy. Unlike single-cohort breast prediction [CITE-I12] or drug-sensitivity prediction [CITE-I13], this study contributes a methodological frame that applies one pre-registered evaluation protocol and a substitution-cost lens across a multi-cancer cohort. An external treatment-outcome check (Yale pCR) and a spatial-transcriptomics mechanistic look are reported only as provisional, Critic-pending exploratory analyses (§R6, §R7), not as contributions. From a2d2f8eeec3bc1add001b7cc44b81974a4fbf9aa Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 17:01:39 +0900 Subject: [PATCH 10/20] =?UTF-8?q?fix(BIOP02-115):=20=EA=B5=AD=EB=AC=B8=20?= =?UTF-8?q?=EC=9D=B8=EA=B3=84=EB=B3=B8=EC=97=90=EC=84=9C=20=EC=86=8C?= =?UTF-8?q?=EC=8B=A4=EB=90=9C=20Introduction=202=EB=AC=B8=EB=8B=A8=20?= =?UTF-8?q?=EB=B3=B5=EC=9B=90=20+=20=EC=98=81=EB=AC=B8=20=EC=A0=95?= =?UTF-8?q?=EB=B3=B8=EA=B3=BC=20=EB=8F=99=EA=B8=B0=ED=99=94?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 1문단 교체 스크립트의 전방 스캔이 뒤따르던 "그러나 예측된다는 것이 곧…" 문단까지 삼켜 국문 인트로가 5문단에서 4문단이 돼 있었다. origin/main 원본에서 복원했다. 동기화 내용: - 복원 문단에 [CITE-I10](임상 의사결정 손실)·[CITE-I11](바이오마커 결정) 마커 부착 논지 문장 자체는 무인용 유지 - 5문단 [Fernandez-Romero 2026]/[Dawood 2024] -> [CITE-I12]/[CITE-I13] 표기 통일 - 인용 목록에 I10-I13, 카운슬 판정 기록, 추가 확보 필요 3종 추가 검증: 국/영 마커 집합 일치(I1-I13), 인트로 본문 문단 수 5/5 일치. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 21 ++++++++++++++++++++- 1 file changed, 20 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index 28e2a5a..4f37a02 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -64,15 +64,34 @@ > - Naik, N., Madani, A., Esteva, A., et al. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*, 5727. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19334-3 > - Schmauch, B., Romagnoni, A., Pronier, E., et al. (2020). A deep learning model to predict RNA-Seq expression of tumours from whole slide images. *Nature Communications, 11*, 3877. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17678-4 > +> +> **[CITE-I10]** 분자검사 대체의 임상 의사결정 손실 — 예측 성능만으로는 임상 수용 가능성이 서지 않는다 +> - ⚠️ **미확보.** 필요한 종류: 의사결정 분석 / decision-curve analysis·net benefit / 임상 효용. 보유 목록의 보정·불확실성·conformal 문헌은 모델 신뢰도를 다루지 대체의 임상 손실을 다루지 않는다. +> +> **[CITE-I11]** 바이오마커가 진단·예후·표적치료 결정을 각각 다르게 가르므로, 오류의 결과는 하류 결정에 달려 있다 +> - `zhou-2024-tumor-biomarkers` · `chakravarty-2017-oncokb` · `griffith-2017-civic` +> +> **[CITE-I12]** 선행 단일코호트·유방 중심 H&E 연구 (수용체·아형·바이오마커 예측) +> - `tafavvoghi-2024-jpi` · `farahmand-2022-modpathol` · `gamble-2021-commsmed` · `naik-2020-natcommun` · `couture-2018-npjbc` · `fernandez-romero-2026-domaingen` (프로젝트가 기록한 최근접 스쿱) +> +> **[CITE-I13]** 선행 조직영상 기반 약물감수성 예측 +> - `dawood-2024-hids` +> +> **카운슬 판정 기록 (codex 집필 → agy 적대검토 → codex 반박 1회 → Claude 정리).** 초안이 ¶2–¶5 에 단 마커 11개 중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 동일 — **우리 논문 자신의 주장·설계·결과·기여에 인용을 붙인 것**이다. (a) 논지 문장 "그러나 예측된다는 것이 곧 …" 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장("다른 질문의 정립")과 자기모순이 된다. (b) 염색정규화·conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기다. (c) 사전등록 근거로 leakage·site-batch 문헌을 든 것은 논거가 다르다. +> 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보한다.** +> +> **추가 확보 필요 3종** — ① 임상 의사결정 손실(decision curve·net benefit) ② 사전등록·registered report 방법론 ③ 통계적 검정력·다중성 통제. 셋 다 현행 REFERENCE_LIST 에 없는 계열이다. > ⚠️ **제출 전 보완.** Kather 2019·Kather 2020·Naik 2020·Schmauch 2020 은 저자 전체 목록을 확인하지 못해 `et al.` 로 두었다 — APA 7 은 저자 20인까지 나열하므로 최종본에서 채운다. `paik-2025` 는 권·호·페이지, `cho-2026-g2l` 은 AAAI 게재연도·페이지, `cho-2026-prostate-br` 은 최종 게재처가 미확정이다. > `I7` 실측 근거: IHC 바이오마커 분석 **환자당 US\$67.33**(전체 진단비 \$138.29의 48.7%) · HER2 IHC 재검 평균 **TAT 15.65일**(관행 워크플로 기준). 본문에 수치를 넣을지는 주저자 판단. +그러나 예측된다는 것이 곧 분자검사를 임상적으로 대체해도 된다는 것을 뜻하지는 않는다. 예측 성능만 보고하는 관행은 대체가 초래하는 임상적 비용, 즉 잘못된 예측이 잘못된 치료를 배정할 때 발생하는 손실을 말하지 않는다[CITE-I10]. 같은 AUROC라도 그 오차가 어떤 치료 결정에서 발생하느냐에 따라 임상적 대가는 전혀 다르다[CITE-I11]. 이 간극이 이 논문의 자리다. + 우리는 cost-of-substitution 프레임을 제안한다. 예측 오류를 치료 라우팅의 오분류 비용으로 환산해, 각 분자 축에서 H&E가 값싸게 대체될 수 있는지 아니면 분자검사가 필수인지를 묻는다. 기준은 예측 가능성이 아니라 대체 안전성이다. 이 프레임은 약물 반응을 예측하지 않으며, 마커에서 치료 배정으로 가는 치환비용만 조작화하고, 약물 구조를 입력으로 받지 않는다. 이를 유방 앵커에 폐·대장·위·두경부를 더한 다섯 암종의 사전등록된 형태학적 상관물 법칙으로 검정한다. 법칙의 요지는, 어떤 분자 변이가 H&E 해상도에서 알아볼 수 있는 형태학적 상관물을 가질 때에만 H&E가 그 검사를 값싸게 대신할 수 있다는 것이다. 다섯 암종은 법칙을 검정하기 위한 의도된 경계이지 열린 pan-cancer 아틀라스 확장이 아니며, 예측을 결과 이전에 봉인하는 사전등록은 확증 강도 자체를 주는 것이 아니라 사후 선택을 억제하는 claim 규율을 제공한다. -이 논문의 기여는 넷이다. 첫째, 치환비용 프레임 그 자체와, 동일한 사전등록 규약 하나를 다섯 암종에 적용해 확증 가능한 축과 미결 축을 구분한 것이다. 둘째, 정직한 음성 앵커다 — 유방 HER2 축은 H&E 기반 대체를 지지하는 신호를 보이지 않으며, 이 음성은 H&E 염색 정규화에 견고하다. 셋째, claim 규율이다 — 우리의 사전등록 분할이 판정할 수 없는 다수의 변이·증폭 축에서 점수가 높게 나온 축만 보고하는 대신 검정력 부족을 명시적으로 판정한 것이다. 넷째, 예측 정확도 경쟁이 아니라 "언제 대체가 안전한가"라는 다른 질문의 정립이다. 유방 단일 코호트 예측[Fernandez-Romero 2026]이나 약물 감수성 예측[Dawood 2024]과 달리, 본 연구는 동일한 사전등록 평가 규약 하나와 치환비용 렌즈를 다암종 코호트에 적용하는 방법론적 틀을 기여한다. 외부 치료결과 점검(Yale pCR)과 공간전사체 기전 관찰은 기여가 아니라 잠정적·Critic 대기의 탐색적 분석(§R6, §R7)으로만 보고한다. +이 논문의 기여는 넷이다. 첫째, 치환비용 프레임 그 자체와, 동일한 사전등록 규약 하나를 다섯 암종에 적용해 확증 가능한 축과 미결 축을 구분한 것이다. 둘째, 정직한 음성 앵커다 — 유방 HER2 축은 H&E 기반 대체를 지지하는 신호를 보이지 않으며, 이 음성은 H&E 염색 정규화에 견고하다. 셋째, claim 규율이다 — 우리의 사전등록 분할이 판정할 수 없는 다수의 변이·증폭 축에서 점수가 높게 나온 축만 보고하는 대신 검정력 부족을 명시적으로 판정한 것이다. 넷째, 예측 정확도 경쟁이 아니라 "언제 대체가 안전한가"라는 다른 질문의 정립이다. 유방 단일 코호트 예측[CITE-I12]이나 약물 감수성 예측[CITE-I13]과 달리, 본 연구는 동일한 사전등록 평가 규약 하나와 치환비용 렌즈를 다암종 코호트에 적용하는 방법론적 틀을 기여한다. 외부 치료결과 점검(Yale pCR)과 공간전사체 기전 관찰은 기여가 아니라 잠정적·Critic 대기의 탐색적 분석(§R6, §R7)으로만 보고한다. From e62b5f1ab75a8e9c9f34bd4c99230a9498bce2f9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 17:04:02 +0900 Subject: [PATCH 11/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20[CITE-I10]=20?= =?UTF-8?q?=ED=99=95=EB=B3=B4=20=E2=80=94=20=EC=9E=84=EC=83=81=20=EC=9D=98?= =?UTF-8?q?=EC=82=AC=EA=B2=B0=EC=A0=95=20=EC=86=90=EC=8B=A4=20=EB=AC=B8?= =?UTF-8?q?=ED=97=8C=203=ED=8E=B8?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 논지의 핵심 근거(예측 성능만으로는 대체의 임상 수용 가능성이 서지 않는다)가 비어 있던 자리를 채웠다. vickers-2016-netbenefit BMJ 352:i6 doi:10.1136/bmj.i6 PMID 26810254 → 제목이 그대로 prediction models, molecular markers, and diagnostic tests 다. 우리 주장(분자검사 대체)과 대상이 정확히 일치한다. vickers-2006-dca Med Decis Making 26(6):565-574 doi:10.1177/0272989X06295361 → decision curve analysis 원전. 판별력/보정은 임상 가치를 직접 말하지 못한다는 논거. vancalster-2025-perfmeasures Lancet Digit Health 7(12):100916 → 예측 AI 모델 한정. 통계적 성능 측도는 실제 사용 여부를 정할 수 없다는 최신 가이던스. REFERENCE_LIST §Intro 임상맥락 섹션 3편 → 6편. 검증 상태: vickers-2006 은 출판사 페이지에서 서지 확인. vickers-2016 은 출판사 403 이라 PubMed·Semantic Scholar·Google Scholar 메타데이터로 교차 확인. vancalster-2025 는 저자 전체 목록 미확인(et al.) — 제출 전 보완 대상. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md | 4 +++- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 6 ++++-- research/REFERENCE_LIST.md | 5 ++++- 3 files changed, 11 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md index df7fc71..8f5e422 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md @@ -64,7 +64,9 @@ Research using AI to analyse histopathological H&E images has been pursued acros > > > **[CITE-I10]** Clinical decision loss of substituting a molecular test — performance alone does not establish clinical acceptability -> - ⚠️ **미확보.** 필요한 종류: 의사결정 분석 / decision-curve analysis·net benefit / 임상 효용. 보유 목록의 보정·불확실성·conformal 문헌은 모델 신뢰도를 다루지 대체의 임상 손실을 다루지 않는다. +> - Vickers, A. J., Van Calster, B., & Steyerberg, E. W. (2016). Net benefit approaches to the evaluation of prediction models, molecular markers, and diagnostic tests. *BMJ, 352*, i6. https://doi.org/10.1136/bmj.i6 +> - Vickers, A. J., & Elkin, E. B. (2006). Decision curve analysis: A novel method for evaluating prediction models. *Medical Decision Making, 26*(6), 565–574. https://doi.org/10.1177/0272989X06295361 +> - Van Calster, B., Collins, G. S., Vickers, A. J., Wynants, L., Kerr, K. F., Barreñada, L., et al. (2025). Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: Overview and guidance. *The Lancet Digital Health, 7*(12), 100916. > > **[CITE-I11]** Biomarkers guide different diagnostic, prognostic and targeted-treatment decisions, so the consequence of an error depends on the downstream decision > - `zhou-2024-tumor-biomarkers` · `chakravarty-2017-oncokb` · `griffith-2017-civic` diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index 4f37a02..decef51 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -66,7 +66,9 @@ > > > **[CITE-I10]** 분자검사 대체의 임상 의사결정 손실 — 예측 성능만으로는 임상 수용 가능성이 서지 않는다 -> - ⚠️ **미확보.** 필요한 종류: 의사결정 분석 / decision-curve analysis·net benefit / 임상 효용. 보유 목록의 보정·불확실성·conformal 문헌은 모델 신뢰도를 다루지 대체의 임상 손실을 다루지 않는다. +> - Vickers, A. J., Van Calster, B., & Steyerberg, E. W. (2016). Net benefit approaches to the evaluation of prediction models, molecular markers, and diagnostic tests. *BMJ, 352*, i6. https://doi.org/10.1136/bmj.i6 +> - Vickers, A. J., & Elkin, E. B. (2006). Decision curve analysis: A novel method for evaluating prediction models. *Medical Decision Making, 26*(6), 565–574. https://doi.org/10.1177/0272989X06295361 +> - Van Calster, B., Collins, G. S., Vickers, A. J., Wynants, L., Kerr, K. F., Barreñada, L., et al. (2025). Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: Overview and guidance. *The Lancet Digital Health, 7*(12), 100916. > > **[CITE-I11]** 바이오마커가 진단·예후·표적치료 결정을 각각 다르게 가르므로, 오류의 결과는 하류 결정에 달려 있다 > - `zhou-2024-tumor-biomarkers` · `chakravarty-2017-oncokb` · `griffith-2017-civic` @@ -80,7 +82,7 @@ > **카운슬 판정 기록 (codex 집필 → agy 적대검토 → codex 반박 1회 → Claude 정리).** 초안이 ¶2–¶5 에 단 마커 11개 중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 동일 — **우리 논문 자신의 주장·설계·결과·기여에 인용을 붙인 것**이다. (a) 논지 문장 "그러나 예측된다는 것이 곧 …" 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장("다른 질문의 정립")과 자기모순이 된다. (b) 염색정규화·conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기다. (c) 사전등록 근거로 leakage·site-batch 문헌을 든 것은 논거가 다르다. > 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보한다.** > -> **추가 확보 필요 3종** — ① 임상 의사결정 손실(decision curve·net benefit) ② 사전등록·registered report 방법론 ③ 통계적 검정력·다중성 통제. 셋 다 현행 REFERENCE_LIST 에 없는 계열이다. +> **추가 확보 — ① 임상 의사결정 손실은 해결(I10, Vickers 계열 3편 신규 등재).** 남은 2종은 이번 Introduction 에서 해당 마커를 삭제해 당장은 불필요하나, 사전등록 근거나 검정력·다중성 주장을 본문에 다시 세울 경우 ② 사전등록·registered report 방법론 ③ 통계적 검정력·다중성 통제 문헌이 필요하다. > ⚠️ **제출 전 보완.** Kather 2019·Kather 2020·Naik 2020·Schmauch 2020 은 저자 전체 목록을 확인하지 못해 `et al.` 로 두었다 — APA 7 은 저자 20인까지 나열하므로 최종본에서 채운다. `paik-2025` 는 권·호·페이지, `cho-2026-g2l` 은 AAAI 게재연도·페이지, `cho-2026-prostate-br` 은 최종 게재처가 미확정이다. > `I7` 실측 근거: IHC 바이오마커 분석 **환자당 US\$67.33**(전체 진단비 \$138.29의 48.7%) · HER2 IHC 재검 평균 **TAT 15.65일**(관행 워크플로 기준). 본문에 수치를 넣을지는 주저자 판단. diff --git a/research/REFERENCE_LIST.md b/research/REFERENCE_LIST.md index b8992eb..f45eef4 100644 --- a/research/REFERENCE_LIST.md +++ b/research/REFERENCE_LIST.md @@ -30,7 +30,7 @@ | brief | kim-2023-rckd | 2023 | Bioengineering | RCKD: Response-based cross-task knowledge distillati | -## §Intro — 임상 맥락: 분자검사의 비용·소요시간·역할 (clinical-context, 3편) +## §Intro — 임상 맥락: 분자검사의 비용·소요시간·역할 + 임상 효용 평가 (clinical-context, 6편) > 치환비용 논지의 전제(대체 대상이 비싸고 느리며 임상적으로 중요하다)를 뒷받침. 전부 DOI·PMID 대조 완료. @@ -39,6 +39,9 @@ | brief | erfani-2023-rwanda-ihc-cost | 2023 | Bull World Health Organ 101(1):10-19 | Breast cancer molecular diagnostics in Rwanda: a cost-minimization study of immunohistochemistry versus a novel GeneXpert mRNA expression assay | doi:10.2471/BLT.22.288800 · PMID 36593782 | | brief | sharma-2025-her2-tat | 2025 | J Pathol Inform 19:100515 | Digital pathology enabling lean management of HER2/neu testing in breast cancer | doi:10.1016/j.jpi.2025.100515 · PMID 41070375 | | brief | zhou-2024-tumor-biomarkers | 2024 | Signal Transduct Target Ther 9:132 | Tumor biomarkers for diagnosis, prognosis and targeted therapy | doi:10.1038/s41392-024-01823-2 · PMID 38763973 | +| brief | vickers-2016-netbenefit | 2016 | BMJ 352:i6 | Net benefit approaches to the evaluation of prediction models, molecular markers, and diagnostic tests | doi:10.1136/bmj.i6 · PMID 26810254 | +| brief | vickers-2006-dca | 2006 | Med Decis Making 26(6):565-574 | Decision curve analysis: a novel method for evaluating prediction models | doi:10.1177/0272989X06295361 | +| brief | vancalster-2025-perfmeasures | 2025 | Lancet Digit Health 7(12):100916 | Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: overview and guidance | arXiv:2412.10288 | **실측 수치(본문 인용 시).** erfani: IHC 바이오마커 분석 환자당 US$67.33 (전체 진단비 $138.29의 48.7%). sharma: HER2 IHC 재검 케이스 평균 TAT 15.65일(관행) → 8.775일(디지털). zhou: 조기선별·진단·예후·재발감시·표적치료를 포괄한 리뷰. From 4081e31b60315126353828eca49fd1b0af0eb3a6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 17:05:14 +0900 Subject: [PATCH 12/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20=EC=9D=B8=EC=9A=A9=20?= =?UTF-8?q?=EB=AA=A9=EB=A1=9D=EC=9D=84=20=EB=B3=B8=EB=AC=B8=20=EC=A4=91?= =?UTF-8?q?=EA=B0=84=EC=97=90=EC=84=9C=20=EB=AC=B8=EC=84=9C=20=EB=81=9D=20?= =?UTF-8?q?=EC=B0=B8=EA=B3=A0=EB=AC=B8=ED=97=8C=20=EC=84=B9=EC=85=98?= =?UTF-8?q?=EC=9C=BC=EB=A1=9C=20=EC=9D=B4=EB=8F=99?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 1문단 바로 뒤에 blockquote 로 끼어 있어 Introduction 을 읽는 흐름을 끊었다. 문서 끝에 ## 참고문헌(작업본) / ## References(working) 섹션을 신설하고 옮겼다. blockquote 를 풀어 일반 섹션으로 바꿨고, 섹션별(### Introduction)로 나눠 Methods·Results 인용을 이어 붙일 수 있게 했다. 본문은 [CITE-Ix] 표식만 남는다. 인트로 내 인용블록 0줄 확인. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md | 128 +++++++++++++------------- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 135 ++++++++++++++-------------- 2 files changed, 137 insertions(+), 126 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md index 8f5e422..14c09ca 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md @@ -20,67 +20,6 @@ That a tumour's molecular phenotype can be predicted from haematoxylin-and-eosin Research using AI to analyse histopathological H&E images has been pursued across several organs as digital pathology has spread [CITE-I1]. With the wider use of CLAM-family weakly supervised multiple-instance learning [CITE-I2], work expanded in urological cancers [CITE-I3], breast cancer [CITE-I4], pancreatic cancer [CITE-I5], and other settings, and knowledge distillation and pathology foundation models have improved performance [CITE-I6]. Within this field, there has been persistent interest in predicting the molecular state of tissue from images. The reason lies in what is being replaced. IHC staining and tissue-destructive molecular tests, the usual methods for assessing molecular state, are generally costly and slow, whereas H&E staining is relatively inexpensive and is already acquired in routine care [CITE-I7]. Yet these molecular tests play important roles in early detection, prognostic prediction, and treatment direction across several cancer types [CITE-I8]. If inexpensive images can substitute for expensive tests, the potential gain is large. And the basic fact that molecular state can be learned and predicted from H&E has been shown repeatedly [CITE-I9]. -> ### Introduction reference list (APA 7th) -> -> Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` in the text resolve here. Every entry was checked against the source or publisher page; nothing is entered from memory. Re-verify with `verify_citations.py` before submission. -> -> **[CITE-I1]** Spread of digital pathology and computer-aided pathology -> - Nam, S., Chong, Y., Jung, C. K., Kwak, T. Y., Lee, J. Y., Park, J., ... & Go, H. (2020). Introduction to digital pathology and computer-aided pathology. *Journal of Pathology and Translational Medicine, 54*(2), 125–134. -> -> **[CITE-I2]** Uptake of weakly supervised WSI learning and CLAM-family MIL -> - Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Chen, T. Y., Chen, R. J., Barbieri, M., & Mahmood, F. (2021). Data-efficient and weakly supervised computational pathology on whole-slide images. *Nature Biomedical Engineering, 5*(6), 555–570. https://doi.org/10.1038/s41551-020-00682-w -> - Ilse, M., Tomczak, J., & Welling, M. (2018). Attention-based deep multiple instance learning. *Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (PMLR), 80*, 2127–2136. -> -> **[CITE-I3]** H&E AI studies in urological (prostate, bladder) cancer -> - Paik, I., Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., & Ha, H. K. (2025). Artificial intelligence–driven digital pathology in urological cancers: Current trends and future directions. *Prostate International*. -> - Cho, Y., Shin, D., Hong, S., Lee, J., Park, S., Lee, G., ... & Ha, H. K. (2026). Efficient AI-driven multi-section whole slide image analysis for biochemical recurrence prediction in prostate cancer. *arXiv*. https://arxiv.org/abs/2603.20273 -> -> **[CITE-I4]** H&E WSI AI studies in breast cancer -> - Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., Kim, S. 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A deep learning based pancreatic adenocarcinoma survival prediction model applicable to adenocarcinoma of other organs. *Cancer Research, 82*(12_Supplement), 5060. -> -> **[CITE-I6]** Knowledge distillation and pathology foundation models improving performance -> - Cho, Y., Lee, S., Lee, G., Lee, M., Park, J., & Shin, D. (2026). G2L: From giga-scale to cancer-specific large-scale pathology foundation models via knowledge distillation. *Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence*. (arXiv:2510.11176) -> - Kim, H., Kwak, T. Y., Chang, H., Kim, S. W., & Kim, I. (2023). RCKD: Response-based cross-task knowledge distillation for pathological image analysis. *Bioengineering, 10*(11), 1279. -> - Chen, R. J., Ding, T., Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Jaume, G., Song, A. H., ... & Mahmood, F. (2024). Towards a general-purpose foundation model for computational pathology. *Nature Medicine, 30*(3), 850–862. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02857-3 -> -> **[CITE-I7]** Cost and turnaround burden of IHC and tissue-destructive molecular tests relative to H&E -> - Erfani, P., Gaga, E., Hakizimana, E., Kayitare, E., Mugunga, J. C., Shyirambere, C., Milner, D. A., Shulman, L. N., Ruhangaza, D., & Fadelu, T. (2023). Breast cancer molecular diagnostics in Rwanda: A cost-minimization study of immunohistochemistry versus a novel GeneXpert mRNA expression assay. *Bulletin of the World Health Organization, 101*(1), 10–19. https://doi.org/10.2471/BLT.22.288800 -> - Sharma, A., Shah, P., Ranade, M., Pai, T., Sahay, A., Patil, A., Shet, T., Gupta, H., Chauhan, D., Somal, P., Sancheti, S., & Desai, S. (2025). Digital pathology enabling lean management of HER2/neu testing in breast cancer. *Journal of Pathology Informatics, 19*, 100515. https://doi.org/10.1016/j.jpi.2025.100515 -> -> **[CITE-I8]** Clinical role of molecular tests in early detection, prognosis and treatment direction -> - Zhou, Y., Tao, L., Qiu, J., Xu, J., Yang, X., Zhang, Y., Tian, X., Guan, X., Cen, X., & Zhao, Y. (2024). Tumor biomarkers for diagnosis, prognosis and targeted therapy. *Signal Transduction and Targeted Therapy, 9*, 132. https://doi.org/10.1038/s41392-024-01823-2 -> -> **[CITE-I9]** Repeated demonstrations that molecular state can be predicted from H&E -> - Coudray, N., Ocampo, P. S., Sakellaropoulos, T., Narula, N., Snuderl, M., Fenyö, D., Moreira, A. L., Razavian, N., & Tsirigos, A. (2018). Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning. *Nature Medicine, 24*(10), 1559–1567. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0177-5 -> - Kather, J. N., Pearson, A. T., Halama, N., Jäger, D., Krause, J., Loosen, S. H., et al. (2019). Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. *Nature Medicine, 25*(7), 1054–1056. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0462-y -> - Kather, J. N., Heij, L. R., Grabsch, H. I., Loeffler, C., Echle, A., Muti, H. S., et al. (2020). Pan-cancer image-based detection of clinically actionable genetic alterations. *Nature Cancer, 1*(8), 789–799. https://doi.org/10.1038/s43018-020-0087-6 -> - Naik, N., Madani, A., Esteva, A., et al. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*, 5727. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19334-3 -> - Schmauch, B., Romagnoni, A., Pronier, E., et al. (2020). A deep learning model to predict RNA-Seq expression of tumours from whole slide images. *Nature Communications, 11*, 3877. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17678-4 -> -> -> **[CITE-I10]** Clinical decision loss of substituting a molecular test — performance alone does not establish clinical acceptability -> - Vickers, A. J., Van Calster, B., & Steyerberg, E. W. (2016). Net benefit approaches to the evaluation of prediction models, molecular markers, and diagnostic tests. *BMJ, 352*, i6. https://doi.org/10.1136/bmj.i6 -> - Vickers, A. J., & Elkin, E. B. (2006). Decision curve analysis: A novel method for evaluating prediction models. *Medical Decision Making, 26*(6), 565–574. https://doi.org/10.1177/0272989X06295361 -> - Van Calster, B., Collins, G. S., Vickers, A. J., Wynants, L., Kerr, K. F., Barreñada, L., et al. (2025). Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: Overview and guidance. *The Lancet Digital Health, 7*(12), 100916. -> -> **[CITE-I11]** Biomarkers guide different diagnostic, prognostic and targeted-treatment decisions, so the consequence of an error depends on the downstream decision -> - `zhou-2024-tumor-biomarkers` · `chakravarty-2017-oncokb` · `griffith-2017-civic` -> -> **[CITE-I12]** Prior single-cohort or breast-focused H&E studies predicting receptor status, subtype or biomarkers -> - `tafavvoghi-2024-jpi` · `farahmand-2022-modpathol` · `gamble-2021-commsmed` · `naik-2020-natcommun` · `couture-2018-npjbc` · `fernandez-romero-2026-domaingen` (프로젝트가 기록한 최근접 스쿱) -> -> **[CITE-I13]** Prior histology-based work framing the task as drug-sensitivity prediction -> - `dawood-2024-hids` -> -> **카운슬 판정 기록 (codex 집필 → agy 적대검토 → codex 반박 1회 → Claude 정리).** 초안의 I10–I20 표식 11개 중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 동일 — **우리 논문 자신의 주장·설계·결과·기여에 인용을 붙인 것**이다. 특히 (a) 논지 문장 "But being predictable does not mean..." 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장("다른 질문의 정립")과 자기모순이 된다. (b) 염색정규화·conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기였다. (c) 사전등록 근거로 leakage·site-batch 문헌을 든 것은 논거가 다르다. -> 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보해야 한다.** -> ⚠️ **To complete before submission.** Full author lists for Kather 2019, Kather 2020, Naik 2020 and Schmauch 2020 are not yet confirmed and are left as `et al.`; APA 7 lists up to 20 authors. Volume/issue/pages are unconfirmed for Paik 2025; AAAI publication details for G2L 2026; final venue for Cho 2026 (prostate). - But being predictable does not mean it is acceptable to replace a molecular test clinically. Reporting predictive performance alone is silent about the clinical cost of substitution — the loss incurred when a wrong prediction assigns the wrong treatment [CITE-I10]. The same AUROC carries entirely different clinical consequences depending on which treatment decision the error lands in [CITE-I11]. This gap is where the present work sits. We propose a cost-of-substitution frame. By converting prediction errors into the misassignment cost of treatment routing, we ask, for each molecular axis, whether H&E can substitute cheaply or whether molecular testing is required. The criterion is safety of substitution, not predictability. The frame does not predict drug response; it operationalises only the substitution cost from marker to treatment assignment, and it takes no drug structure as input. @@ -299,3 +238,70 @@ To test whether the anchor results are an artefact of uncorrected H&E stain vari - **Citations** are provisional (brackets) until machine-verified by `agents/critic/scripts/verify_citations.py`. - **Venue** — npj Precision Oncology vs ML4H 2026: format/length constraints ``; compression likely needed for a workshop venue (Leader decision). - **Reporting-standard mappings** (TRIPOD+AI done; CLAIM/PROBAST/STROBE pending) and **Table 1 (cohort characteristics)** to be attached as Supplement. + +--- + +## References (working) + +Markers `[CITE-Ix]` in the text resolve here. This section grows section by section; re-verify with `verify_citations.py` before submission. + +### Introduction + +Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` in the text resolve here. Every entry was checked against the source or publisher page; nothing is entered from memory. Re-verify with `verify_citations.py` before submission. + +**[CITE-I1]** Spread of digital pathology and computer-aided pathology +- Nam, S., Chong, Y., Jung, C. K., Kwak, T. Y., Lee, J. Y., Park, J., ... & Go, H. (2020). Introduction to digital pathology and computer-aided pathology. *Journal of Pathology and Translational Medicine, 54*(2), 125–134. + +**[CITE-I2]** Uptake of weakly supervised WSI learning and CLAM-family MIL +- Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Chen, T. Y., Chen, R. J., Barbieri, M., & Mahmood, F. (2021). Data-efficient and weakly supervised computational pathology on whole-slide images. *Nature Biomedical Engineering, 5*(6), 555–570. https://doi.org/10.1038/s41551-020-00682-w +- Ilse, M., Tomczak, J., & Welling, M. (2018). Attention-based deep multiple instance learning. *Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (PMLR), 80*, 2127–2136. + +**[CITE-I3]** H&E AI studies in urological (prostate, bladder) cancer +- Paik, I., Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., & Ha, H. K. (2025). Artificial intelligence–driven digital pathology in urological cancers: Current trends and future directions. *Prostate International*. +- Cho, Y., Shin, D., Hong, S., Lee, J., Park, S., Lee, G., ... & Ha, H. K. (2026). Efficient AI-driven multi-section whole slide image analysis for biochemical recurrence prediction in prostate cancer. *arXiv*. https://arxiv.org/abs/2603.20273 + +**[CITE-I4]** H&E WSI AI studies in breast cancer +- Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Kwon, Y., Kim, C., & Chang, H. (2025). Assessing the risk of recurrence in early-stage breast cancer through H&E stained whole slide images. *Scientific Reports, 15*(1), 35069. +- Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Jin, M. S., Kim, C., & Chang, H. (2024). MurSS: A multi-resolution selective segmentation model for breast cancer. *Bioengineering, 11*(5), 463. +- Lee, G., Kim, C., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2023). Predicting protein receptor status from H&E-stained images in breast cancer. *Cancer Research, 83*(7_Supplement), 5404. + +**[CITE-I5]** Extension to pancreatic and other organs +- Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2022). A deep learning based pancreatic adenocarcinoma survival prediction model applicable to adenocarcinoma of other organs. *Cancer Research, 82*(12_Supplement), 5060. + +**[CITE-I6]** Knowledge distillation and pathology foundation models improving performance +- Cho, Y., Lee, S., Lee, G., Lee, M., Park, J., & Shin, D. (2026). G2L: From giga-scale to cancer-specific large-scale pathology foundation models via knowledge distillation. *Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence*. (arXiv:2510.11176) +- Kim, H., Kwak, T. Y., Chang, H., Kim, S. W., & Kim, I. (2023). RCKD: Response-based cross-task knowledge distillation for pathological image analysis. *Bioengineering, 10*(11), 1279. +- Chen, R. J., Ding, T., Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Jaume, G., Song, A. H., ... & Mahmood, F. (2024). Towards a general-purpose foundation model for computational pathology. *Nature Medicine, 30*(3), 850–862. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02857-3 + +**[CITE-I7]** Cost and turnaround burden of IHC and tissue-destructive molecular tests relative to H&E +- Erfani, P., Gaga, E., Hakizimana, E., Kayitare, E., Mugunga, J. C., Shyirambere, C., Milner, D. A., Shulman, L. N., Ruhangaza, D., & Fadelu, T. (2023). Breast cancer molecular diagnostics in Rwanda: A cost-minimization study of immunohistochemistry versus a novel GeneXpert mRNA expression assay. *Bulletin of the World Health Organization, 101*(1), 10–19. https://doi.org/10.2471/BLT.22.288800 +- Sharma, A., Shah, P., Ranade, M., Pai, T., Sahay, A., Patil, A., Shet, T., Gupta, H., Chauhan, D., Somal, P., Sancheti, S., & Desai, S. (2025). Digital pathology enabling lean management of HER2/neu testing in breast cancer. *Journal of Pathology Informatics, 19*, 100515. https://doi.org/10.1016/j.jpi.2025.100515 + +**[CITE-I8]** Clinical role of molecular tests in early detection, prognosis and treatment direction +- Zhou, Y., Tao, L., Qiu, J., Xu, J., Yang, X., Zhang, Y., Tian, X., Guan, X., Cen, X., & Zhao, Y. (2024). Tumor biomarkers for diagnosis, prognosis and targeted therapy. *Signal Transduction and Targeted Therapy, 9*, 132. https://doi.org/10.1038/s41392-024-01823-2 + +**[CITE-I9]** Repeated demonstrations that molecular state can be predicted from H&E +- Coudray, N., Ocampo, P. S., Sakellaropoulos, T., Narula, N., Snuderl, M., Fenyö, D., Moreira, A. L., Razavian, N., & Tsirigos, A. (2018). Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning. *Nature Medicine, 24*(10), 1559–1567. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0177-5 +- Kather, J. N., Pearson, A. T., Halama, N., Jäger, D., Krause, J., Loosen, S. H., et al. (2019). Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. *Nature Medicine, 25*(7), 1054–1056. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0462-y +- Kather, J. N., Heij, L. R., Grabsch, H. I., Loeffler, C., Echle, A., Muti, H. S., et al. (2020). Pan-cancer image-based detection of clinically actionable genetic alterations. *Nature Cancer, 1*(8), 789–799. https://doi.org/10.1038/s43018-020-0087-6 +- Naik, N., Madani, A., Esteva, A., et al. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*, 5727. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19334-3 +- Schmauch, B., Romagnoni, A., Pronier, E., et al. (2020). A deep learning model to predict RNA-Seq expression of tumours from whole slide images. *Nature Communications, 11*, 3877. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17678-4 + + +**[CITE-I10]** Clinical decision loss of substituting a molecular test — performance alone does not establish clinical acceptability +- Vickers, A. J., Van Calster, B., & Steyerberg, E. W. (2016). Net benefit approaches to the evaluation of prediction models, molecular markers, and diagnostic tests. *BMJ, 352*, i6. https://doi.org/10.1136/bmj.i6 +- Vickers, A. J., & Elkin, E. B. (2006). Decision curve analysis: A novel method for evaluating prediction models. *Medical Decision Making, 26*(6), 565–574. https://doi.org/10.1177/0272989X06295361 +- Van Calster, B., Collins, G. S., Vickers, A. J., Wynants, L., Kerr, K. F., Barreñada, L., et al. (2025). Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: Overview and guidance. *The Lancet Digital Health, 7*(12), 100916. + +**[CITE-I11]** Biomarkers guide different diagnostic, prognostic and targeted-treatment decisions, so the consequence of an error depends on the downstream decision +- `zhou-2024-tumor-biomarkers` · `chakravarty-2017-oncokb` · `griffith-2017-civic` + +**[CITE-I12]** Prior single-cohort or breast-focused H&E studies predicting receptor status, subtype or biomarkers +- `tafavvoghi-2024-jpi` · `farahmand-2022-modpathol` · `gamble-2021-commsmed` · `naik-2020-natcommun` · `couture-2018-npjbc` · `fernandez-romero-2026-domaingen` (프로젝트가 기록한 최근접 스쿱) + +**[CITE-I13]** Prior histology-based work framing the task as drug-sensitivity prediction +- `dawood-2024-hids` + +**카운슬 판정 기록 (codex 집필 → agy 적대검토 → codex 반박 1회 → Claude 정리).** 초안의 I10–I20 표식 11개 중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 동일 — **우리 논문 자신의 주장·설계·결과·기여에 인용을 붙인 것**이다. 특히 (a) 논지 문장 "But being predictable does not mean..." 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장("다른 질문의 정립")과 자기모순이 된다. (b) 염색정규화·conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기였다. (c) 사전등록 근거로 leakage·site-batch 문헌을 든 것은 논거가 다르다. +남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보해야 한다.** +⚠️ **To complete before submission.** Full author lists for Kather 2019, Kather 2020, Naik 2020 and Schmauch 2020 are not yet confirmed and are left as `et al.`; APA 7 lists up to 20 authors. Volume/issue/pages are unconfirmed for Paik 2025; AAAI publication details for G2L 2026; final venue for Cho 2026 (prostate). diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index decef51..a65236a 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -22,71 +22,6 @@ 조직병리 H&E 이미지를 AI로 분석하려는 연구는 디지털 병리의 확산과 함께 여러 장기에서 이루어져 왔다[CITE-I1]. CLAM 계열의 weakly-supervised multiple-instance learning이 퍼지면서[CITE-I2], 비뇨기암[CITE-I3]·유방암[CITE-I4]·췌장암[CITE-I5] 등에서 연구가 활발히 이루어졌고, 지식 증류와 병리 파운데이션 모델이 그 성능을 끌어올렸다[CITE-I6]. 그중에서도 이미지에서 조직의 분자 상태를 예측하려는 요구는 계속되어 왔다. 그 이유는 대체 대상 쪽에 있다. 분자 상태를 확인하는 통상적 방법인 IHC 염색이나 조직파괴적 분자검사는 대체로 비싸고 오래 걸리는 반면, H&E 염색은 상대적으로 저렴하고 통상 진료에서 이미 촬영된다[CITE-I7]. 그런데 이 분자검사들은 여러 암종에서 조기 발견·예후 예측·치료 방향 결정에 중요한 역할을 한다[CITE-I8]. 값싼 영상이 비싼 검사를 대신할 수 있다면 얻는 것이 크다는 뜻이다. 그리고 H&E로부터 분자 상태를 학습·예측할 수 있다는 것 자체는 반복적으로 입증되어 왔다[CITE-I9]. -> ### Introduction 인용 목록 (APA 7th) -> -> 본문 표식 `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` 에 대응한다. 서지사항은 원문 또는 출판사 페이지에서 대조했으며 추정 기입은 없다. 최종 제출 시 `verify_citations.py` 로 재검증한다. -> -> **[CITE-I1]** 디지털 병리·computer-aided pathology 의 확산 -> - Nam, S., Chong, Y., Jung, C. K., Kwak, T. Y., Lee, J. Y., Park, J., ... & Go, H. (2020). Introduction to digital pathology and computer-aided pathology. *Journal of Pathology and Translational Medicine, 54*(2), 125–134. -> -> **[CITE-I2]** weakly-supervised WSI 학습과 CLAM 계열 MIL 의 확산 -> - Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Chen, T. Y., Chen, R. J., Barbieri, M., & Mahmood, F. (2021). Data-efficient and weakly supervised computational pathology on whole-slide images. *Nature Biomedical Engineering, 5*(6), 555–570. https://doi.org/10.1038/s41551-020-00682-w -> - Ilse, M., Tomczak, J., & Welling, M. (2018). Attention-based deep multiple instance learning. *Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (PMLR), 80*, 2127–2136. -> -> **[CITE-I3]** 비뇨기암(전립선·방광) H&E AI 연구 -> - Paik, I., Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., & Ha, H. K. (2025). Artificial intelligence–driven digital pathology in urological cancers: Current trends and future directions. *Prostate International*. -> - Cho, Y., Shin, D., Hong, S., Lee, J., Park, S., Lee, G., ... & Ha, H. K. (2026). Efficient AI-driven multi-section whole slide image analysis for biochemical recurrence prediction in prostate cancer. *arXiv*. https://arxiv.org/abs/2603.20273 -> -> **[CITE-I4]** 유방암 H&E WSI AI 연구 -> - Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Kwon, Y., Kim, C., & Chang, H. (2025). Assessing the risk of recurrence in early-stage breast cancer through H&E stained whole slide images. *Scientific Reports, 15*(1), 35069. -> - Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Jin, M. S., Kim, C., & Chang, H. (2024). MurSS: A multi-resolution selective segmentation model for breast cancer. *Bioengineering, 11*(5), 463. -> - Lee, G., Kim, C., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2023). Predicting protein receptor status from H&E-stained images in breast cancer. *Cancer Research, 83*(7_Supplement), 5404. -> -> **[CITE-I5]** 췌장 등 타 장기로의 확장 -> - Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2022). A deep learning based pancreatic adenocarcinoma survival prediction model applicable to adenocarcinoma of other organs. *Cancer Research, 82*(12_Supplement), 5060. -> -> **[CITE-I6]** 지식 증류·병리 파운데이션 모델이 성능을 끌어올림 -> - Cho, Y., Lee, S., Lee, G., Lee, M., Park, J., & Shin, D. (2026). G2L: From giga-scale to cancer-specific large-scale pathology foundation models via knowledge distillation. *Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence*. (arXiv:2510.11176) -> - Kim, H., Kwak, T. Y., Chang, H., Kim, S. W., & Kim, I. (2023). RCKD: Response-based cross-task knowledge distillation for pathological image analysis. *Bioengineering, 10*(11), 1279. -> - Chen, R. J., Ding, T., Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Jaume, G., Song, A. H., ... & Mahmood, F. (2024). Towards a general-purpose foundation model for computational pathology. *Nature Medicine, 30*(3), 850–862. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02857-3 -> -> **[CITE-I7]** IHC·조직파괴 분자검사의 비용·소요시간 부담 (H&E 대비) -> - Erfani, P., Gaga, E., Hakizimana, E., Kayitare, E., Mugunga, J. C., Shyirambere, C., Milner, D. A., Shulman, L. N., Ruhangaza, D., & Fadelu, T. (2023). Breast cancer molecular diagnostics in Rwanda: A cost-minimization study of immunohistochemistry versus a novel GeneXpert mRNA expression assay. *Bulletin of the World Health Organization, 101*(1), 10–19. https://doi.org/10.2471/BLT.22.288800 -> - Sharma, A., Shah, P., Ranade, M., Pai, T., Sahay, A., Patil, A., Shet, T., Gupta, H., Chauhan, D., Somal, P., Sancheti, S., & Desai, S. (2025). Digital pathology enabling lean management of HER2/neu testing in breast cancer. *Journal of Pathology Informatics, 19*, 100515. https://doi.org/10.1016/j.jpi.2025.100515 -> -> **[CITE-I8]** 분자검사의 조기 발견·예후·치료 방향 결정 역할 -> - Zhou, Y., Tao, L., Qiu, J., Xu, J., Yang, X., Zhang, Y., Tian, X., Guan, X., Cen, X., & Zhao, Y. (2024). Tumor biomarkers for diagnosis, prognosis and targeted therapy. *Signal Transduction and Targeted Therapy, 9*, 132. https://doi.org/10.1038/s41392-024-01823-2 -> -> **[CITE-I9]** H&E 로부터 분자 상태 예측이 반복 입증됨 -> - Coudray, N., Ocampo, P. S., Sakellaropoulos, T., Narula, N., Snuderl, M., Fenyö, D., Moreira, A. L., Razavian, N., & Tsirigos, A. (2018). Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning. *Nature Medicine, 24*(10), 1559–1567. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0177-5 -> - Kather, J. N., Pearson, A. T., Halama, N., Jäger, D., Krause, J., Loosen, S. H., et al. (2019). Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. *Nature Medicine, 25*(7), 1054–1056. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0462-y -> - Kather, J. N., Heij, L. R., Grabsch, H. I., Loeffler, C., Echle, A., Muti, H. S., et al. (2020). Pan-cancer image-based detection of clinically actionable genetic alterations. *Nature Cancer, 1*(8), 789–799. https://doi.org/10.1038/s43018-020-0087-6 -> - Naik, N., Madani, A., Esteva, A., et al. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*, 5727. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19334-3 -> - Schmauch, B., Romagnoni, A., Pronier, E., et al. (2020). A deep learning model to predict RNA-Seq expression of tumours from whole slide images. *Nature Communications, 11*, 3877. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17678-4 -> -> -> **[CITE-I10]** 분자검사 대체의 임상 의사결정 손실 — 예측 성능만으로는 임상 수용 가능성이 서지 않는다 -> - Vickers, A. J., Van Calster, B., & Steyerberg, E. W. (2016). Net benefit approaches to the evaluation of prediction models, molecular markers, and diagnostic tests. *BMJ, 352*, i6. https://doi.org/10.1136/bmj.i6 -> - Vickers, A. J., & Elkin, E. B. (2006). Decision curve analysis: A novel method for evaluating prediction models. *Medical Decision Making, 26*(6), 565–574. https://doi.org/10.1177/0272989X06295361 -> - Van Calster, B., Collins, G. S., Vickers, A. J., Wynants, L., Kerr, K. F., Barreñada, L., et al. (2025). Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: Overview and guidance. *The Lancet Digital Health, 7*(12), 100916. -> -> **[CITE-I11]** 바이오마커가 진단·예후·표적치료 결정을 각각 다르게 가르므로, 오류의 결과는 하류 결정에 달려 있다 -> - `zhou-2024-tumor-biomarkers` · `chakravarty-2017-oncokb` · `griffith-2017-civic` -> -> **[CITE-I12]** 선행 단일코호트·유방 중심 H&E 연구 (수용체·아형·바이오마커 예측) -> - `tafavvoghi-2024-jpi` · `farahmand-2022-modpathol` · `gamble-2021-commsmed` · `naik-2020-natcommun` · `couture-2018-npjbc` · `fernandez-romero-2026-domaingen` (프로젝트가 기록한 최근접 스쿱) -> -> **[CITE-I13]** 선행 조직영상 기반 약물감수성 예측 -> - `dawood-2024-hids` -> -> **카운슬 판정 기록 (codex 집필 → agy 적대검토 → codex 반박 1회 → Claude 정리).** 초안이 ¶2–¶5 에 단 마커 11개 중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 동일 — **우리 논문 자신의 주장·설계·결과·기여에 인용을 붙인 것**이다. (a) 논지 문장 "그러나 예측된다는 것이 곧 …" 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장("다른 질문의 정립")과 자기모순이 된다. (b) 염색정규화·conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기다. (c) 사전등록 근거로 leakage·site-batch 문헌을 든 것은 논거가 다르다. -> 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보한다.** -> -> **추가 확보 — ① 임상 의사결정 손실은 해결(I10, Vickers 계열 3편 신규 등재).** 남은 2종은 이번 Introduction 에서 해당 마커를 삭제해 당장은 불필요하나, 사전등록 근거나 검정력·다중성 주장을 본문에 다시 세울 경우 ② 사전등록·registered report 방법론 ③ 통계적 검정력·다중성 통제 문헌이 필요하다. -> ⚠️ **제출 전 보완.** Kather 2019·Kather 2020·Naik 2020·Schmauch 2020 은 저자 전체 목록을 확인하지 못해 `et al.` 로 두었다 — APA 7 은 저자 20인까지 나열하므로 최종본에서 채운다. `paik-2025` 는 권·호·페이지, `cho-2026-g2l` 은 AAAI 게재연도·페이지, `cho-2026-prostate-br` 은 최종 게재처가 미확정이다. -> `I7` 실측 근거: IHC 바이오마커 분석 **환자당 US\$67.33**(전체 진단비 \$138.29의 48.7%) · HER2 IHC 재검 평균 **TAT 15.65일**(관행 워크플로 기준). 본문에 수치를 넣을지는 주저자 판단. - - 그러나 예측된다는 것이 곧 분자검사를 임상적으로 대체해도 된다는 것을 뜻하지는 않는다. 예측 성능만 보고하는 관행은 대체가 초래하는 임상적 비용, 즉 잘못된 예측이 잘못된 치료를 배정할 때 발생하는 손실을 말하지 않는다[CITE-I10]. 같은 AUROC라도 그 오차가 어떤 치료 결정에서 발생하느냐에 따라 임상적 대가는 전혀 다르다[CITE-I11]. 이 간극이 이 논문의 자리다. 우리는 cost-of-substitution 프레임을 제안한다. 예측 오류를 치료 라우팅의 오분류 비용으로 환산해, 각 분자 축에서 H&E가 값싸게 대체될 수 있는지 아니면 분자검사가 필수인지를 묻는다. 기준은 예측 가능성이 아니라 대체 안전성이다. 이 프레임은 약물 반응을 예측하지 않으며, 마커에서 치료 배정으로 가는 치환비용만 조작화하고, 약물 구조를 입력으로 받지 않는다. @@ -305,3 +240,73 @@ CLAM-SB attention MIL을 사용하였다(hidden 512·attention 256, 40–50 epoc - **인용**은 `agents/critic/scripts/verify_citations.py`로 기계 검증하기 전까지 잠정(대괄호)이다. - **Venue** — npj Precision Oncology vs ML4H 2026: 형식/분량 제약 ``; 워크숍 venue에는 압축 필요 가능(Leader 결정). - **보고 표준 매핑**(TRIPOD+AI 완료; CLAIM/PROBAST/STROBE 대기) 및 **Table 1(코호트 특성)**을 Supplement로 첨부. + +--- + +## 참고문헌 (작업본) + +본문 표식 `[CITE-Ix]` 에 대응한다. 섹션별로 늘려 나가며, 최종 제출 시 `verify_citations.py` 로 전수 재검증한다. + +### Introduction + +본문 표식 `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` 에 대응한다. 서지사항은 원문 또는 출판사 페이지에서 대조했으며 추정 기입은 없다. 최종 제출 시 `verify_citations.py` 로 재검증한다. + +**[CITE-I1]** 디지털 병리·computer-aided pathology 의 확산 +- Nam, S., Chong, Y., Jung, C. K., Kwak, T. Y., Lee, J. Y., Park, J., ... & Go, H. (2020). Introduction to digital pathology and computer-aided pathology. *Journal of Pathology and Translational Medicine, 54*(2), 125–134. + +**[CITE-I2]** weakly-supervised WSI 학습과 CLAM 계열 MIL 의 확산 +- Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Chen, T. Y., Chen, R. J., Barbieri, M., & Mahmood, F. (2021). Data-efficient and weakly supervised computational pathology on whole-slide images. *Nature Biomedical Engineering, 5*(6), 555–570. https://doi.org/10.1038/s41551-020-00682-w +- Ilse, M., Tomczak, J., & Welling, M. (2018). Attention-based deep multiple instance learning. *Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (PMLR), 80*, 2127–2136. + +**[CITE-I3]** 비뇨기암(전립선·방광) H&E AI 연구 +- Paik, I., Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., & Ha, H. K. (2025). Artificial intelligence–driven digital pathology in urological cancers: Current trends and future directions. *Prostate International*. +- Cho, Y., Shin, D., Hong, S., Lee, J., Park, S., Lee, G., ... & Ha, H. K. (2026). Efficient AI-driven multi-section whole slide image analysis for biochemical recurrence prediction in prostate cancer. *arXiv*. https://arxiv.org/abs/2603.20273 + +**[CITE-I4]** 유방암 H&E WSI AI 연구 +- Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Kwon, Y., Kim, C., & Chang, H. (2025). Assessing the risk of recurrence in early-stage breast cancer through H&E stained whole slide images. *Scientific Reports, 15*(1), 35069. +- Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Jin, M. S., Kim, C., & Chang, H. (2024). MurSS: A multi-resolution selective segmentation model for breast cancer. *Bioengineering, 11*(5), 463. +- Lee, G., Kim, C., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2023). Predicting protein receptor status from H&E-stained images in breast cancer. *Cancer Research, 83*(7_Supplement), 5404. + +**[CITE-I5]** 췌장 등 타 장기로의 확장 +- Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2022). A deep learning based pancreatic adenocarcinoma survival prediction model applicable to adenocarcinoma of other organs. *Cancer Research, 82*(12_Supplement), 5060. + +**[CITE-I6]** 지식 증류·병리 파운데이션 모델이 성능을 끌어올림 +- Cho, Y., Lee, S., Lee, G., Lee, M., Park, J., & Shin, D. (2026). G2L: From giga-scale to cancer-specific large-scale pathology foundation models via knowledge distillation. *Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence*. (arXiv:2510.11176) +- Kim, H., Kwak, T. Y., Chang, H., Kim, S. W., & Kim, I. (2023). RCKD: Response-based cross-task knowledge distillation for pathological image analysis. *Bioengineering, 10*(11), 1279. +- Chen, R. J., Ding, T., Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Jaume, G., Song, A. H., ... & Mahmood, F. (2024). Towards a general-purpose foundation model for computational pathology. *Nature Medicine, 30*(3), 850–862. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02857-3 + +**[CITE-I7]** IHC·조직파괴 분자검사의 비용·소요시간 부담 (H&E 대비) +- Erfani, P., Gaga, E., Hakizimana, E., Kayitare, E., Mugunga, J. C., Shyirambere, C., Milner, D. A., Shulman, L. N., Ruhangaza, D., & Fadelu, T. (2023). Breast cancer molecular diagnostics in Rwanda: A cost-minimization study of immunohistochemistry versus a novel GeneXpert mRNA expression assay. *Bulletin of the World Health Organization, 101*(1), 10–19. https://doi.org/10.2471/BLT.22.288800 +- Sharma, A., Shah, P., Ranade, M., Pai, T., Sahay, A., Patil, A., Shet, T., Gupta, H., Chauhan, D., Somal, P., Sancheti, S., & Desai, S. (2025). Digital pathology enabling lean management of HER2/neu testing in breast cancer. *Journal of Pathology Informatics, 19*, 100515. https://doi.org/10.1016/j.jpi.2025.100515 + +**[CITE-I8]** 분자검사의 조기 발견·예후·치료 방향 결정 역할 +- Zhou, Y., Tao, L., Qiu, J., Xu, J., Yang, X., Zhang, Y., Tian, X., Guan, X., Cen, X., & Zhao, Y. (2024). Tumor biomarkers for diagnosis, prognosis and targeted therapy. *Signal Transduction and Targeted Therapy, 9*, 132. https://doi.org/10.1038/s41392-024-01823-2 + +**[CITE-I9]** H&E 로부터 분자 상태 예측이 반복 입증됨 +- Coudray, N., Ocampo, P. S., Sakellaropoulos, T., Narula, N., Snuderl, M., Fenyö, D., Moreira, A. L., Razavian, N., & Tsirigos, A. (2018). Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning. *Nature Medicine, 24*(10), 1559–1567. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0177-5 +- Kather, J. N., Pearson, A. T., Halama, N., Jäger, D., Krause, J., Loosen, S. H., et al. (2019). Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. *Nature Medicine, 25*(7), 1054–1056. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0462-y +- Kather, J. N., Heij, L. R., Grabsch, H. I., Loeffler, C., Echle, A., Muti, H. S., et al. (2020). Pan-cancer image-based detection of clinically actionable genetic alterations. *Nature Cancer, 1*(8), 789–799. https://doi.org/10.1038/s43018-020-0087-6 +- Naik, N., Madani, A., Esteva, A., et al. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*, 5727. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19334-3 +- Schmauch, B., Romagnoni, A., Pronier, E., et al. (2020). A deep learning model to predict RNA-Seq expression of tumours from whole slide images. *Nature Communications, 11*, 3877. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17678-4 + + +**[CITE-I10]** 분자검사 대체의 임상 의사결정 손실 — 예측 성능만으로는 임상 수용 가능성이 서지 않는다 +- Vickers, A. J., Van Calster, B., & Steyerberg, E. W. (2016). Net benefit approaches to the evaluation of prediction models, molecular markers, and diagnostic tests. *BMJ, 352*, i6. https://doi.org/10.1136/bmj.i6 +- Vickers, A. J., & Elkin, E. B. (2006). Decision curve analysis: A novel method for evaluating prediction models. *Medical Decision Making, 26*(6), 565–574. https://doi.org/10.1177/0272989X06295361 +- Van Calster, B., Collins, G. S., Vickers, A. J., Wynants, L., Kerr, K. F., Barreñada, L., et al. (2025). Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: Overview and guidance. *The Lancet Digital Health, 7*(12), 100916. + +**[CITE-I11]** 바이오마커가 진단·예후·표적치료 결정을 각각 다르게 가르므로, 오류의 결과는 하류 결정에 달려 있다 +- `zhou-2024-tumor-biomarkers` · `chakravarty-2017-oncokb` · `griffith-2017-civic` + +**[CITE-I12]** 선행 단일코호트·유방 중심 H&E 연구 (수용체·아형·바이오마커 예측) +- `tafavvoghi-2024-jpi` · `farahmand-2022-modpathol` · `gamble-2021-commsmed` · `naik-2020-natcommun` · `couture-2018-npjbc` · `fernandez-romero-2026-domaingen` (프로젝트가 기록한 최근접 스쿱) + +**[CITE-I13]** 선행 조직영상 기반 약물감수성 예측 +- `dawood-2024-hids` + +**카운슬 판정 기록 (codex 집필 → agy 적대검토 → codex 반박 1회 → Claude 정리).** 초안이 ¶2–¶5 에 단 마커 11개 중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 동일 — **우리 논문 자신의 주장·설계·결과·기여에 인용을 붙인 것**이다. (a) 논지 문장 "그러나 예측된다는 것이 곧 …" 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장("다른 질문의 정립")과 자기모순이 된다. (b) 염색정규화·conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기다. (c) 사전등록 근거로 leakage·site-batch 문헌을 든 것은 논거가 다르다. +남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보한다.** + +**추가 확보 — ① 임상 의사결정 손실은 해결(I10, Vickers 계열 3편 신규 등재).** 남은 2종은 이번 Introduction 에서 해당 마커를 삭제해 당장은 불필요하나, 사전등록 근거나 검정력·다중성 주장을 본문에 다시 세울 경우 ② 사전등록·registered report 방법론 ③ 통계적 검정력·다중성 통제 문헌이 필요하다. +⚠️ **제출 전 보완.** Kather 2019·Kather 2020·Naik 2020·Schmauch 2020 은 저자 전체 목록을 확인하지 못해 `et al.` 로 두었다 — APA 7 은 저자 20인까지 나열하므로 최종본에서 채운다. `paik-2025` 는 권·호·페이지, `cho-2026-g2l` 은 AAAI 게재연도·페이지, `cho-2026-prostate-br` 은 최종 게재처가 미확정이다. +`I7` 실측 근거: IHC 바이오마커 분석 **환자당 US\$67.33**(전체 진단비 \$138.29의 48.7%) · HER2 IHC 재검 평균 **TAT 15.65일**(관행 워크플로 기준). 본문에 수치를 넣을지는 주저자 판단. From 267fd28d3d6c3876a1ac289ca33c7de8095a4261 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 17:06:47 +0900 Subject: [PATCH 13/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20Van=20Calster=202025?= =?UTF-8?q?=20=EC=A0=80=EC=9E=90=20=EB=AA=A9=EB=A1=9D=20=EC=99=84=EC=84=B1?= =?UTF-8?q?=20(=EC=A3=BC=EC=A0=80=EC=9E=90=20=ED=99=95=EC=9D=B8=EB=B6=84)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit ... & Steyerberg, E. W. 로 마지막 저자 확인. et al. 축약 해제. Vickers 2016 은 주저자 제공본과 동일 — 다만 BMJ 아티클 번호 i6 는 유지한다 (Google Scholar 내보내기에는 빠져 있으나 실제 로케이터다). --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md | 2 +- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md index 14c09ca..2877522 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md @@ -291,7 +291,7 @@ Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` in the text resolve here. Every entry was chec **[CITE-I10]** Clinical decision loss of substituting a molecular test — performance alone does not establish clinical acceptability - Vickers, A. J., Van Calster, B., & Steyerberg, E. W. (2016). Net benefit approaches to the evaluation of prediction models, molecular markers, and diagnostic tests. *BMJ, 352*, i6. https://doi.org/10.1136/bmj.i6 - Vickers, A. J., & Elkin, E. B. (2006). Decision curve analysis: A novel method for evaluating prediction models. *Medical Decision Making, 26*(6), 565–574. https://doi.org/10.1177/0272989X06295361 -- Van Calster, B., Collins, G. S., Vickers, A. J., Wynants, L., Kerr, K. F., Barreñada, L., et al. (2025). Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: Overview and guidance. *The Lancet Digital Health, 7*(12), 100916. +- Van Calster, B., Collins, G. S., Vickers, A. J., Wynants, L., Kerr, K. F., Barreñada, L., ... & Steyerberg, E. W. (2025). Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: Overview and guidance. *The Lancet Digital Health, 7*(12), 100916. **[CITE-I11]** Biomarkers guide different diagnostic, prognostic and targeted-treatment decisions, so the consequence of an error depends on the downstream decision - `zhou-2024-tumor-biomarkers` · `chakravarty-2017-oncokb` · `griffith-2017-civic` diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index a65236a..f2aaeaa 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -293,7 +293,7 @@ CLAM-SB attention MIL을 사용하였다(hidden 512·attention 256, 40–50 epoc **[CITE-I10]** 분자검사 대체의 임상 의사결정 손실 — 예측 성능만으로는 임상 수용 가능성이 서지 않는다 - Vickers, A. J., Van Calster, B., & Steyerberg, E. W. (2016). Net benefit approaches to the evaluation of prediction models, molecular markers, and diagnostic tests. *BMJ, 352*, i6. https://doi.org/10.1136/bmj.i6 - Vickers, A. J., & Elkin, E. B. (2006). Decision curve analysis: A novel method for evaluating prediction models. *Medical Decision Making, 26*(6), 565–574. https://doi.org/10.1177/0272989X06295361 -- Van Calster, B., Collins, G. S., Vickers, A. J., Wynants, L., Kerr, K. F., Barreñada, L., et al. (2025). Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: Overview and guidance. *The Lancet Digital Health, 7*(12), 100916. +- Van Calster, B., Collins, G. S., Vickers, A. J., Wynants, L., Kerr, K. F., Barreñada, L., ... & Steyerberg, E. W. (2025). Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: Overview and guidance. *The Lancet Digital Health, 7*(12), 100916. **[CITE-I11]** 바이오마커가 진단·예후·표적치료 결정을 각각 다르게 가르므로, 오류의 결과는 하류 결정에 달려 있다 - `zhou-2024-tumor-biomarkers` · `chakravarty-2017-oncokb` · `griffith-2017-civic` From 1fac5c6c94a1db9f3b76f989e19b982c51c0dfae Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 17:08:30 +0900 Subject: [PATCH 14/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20Kather=202019/2020,?= =?UTF-8?q?=20Naik=202020,=20Schmauch=202020=20=EC=A0=80=EC=9E=90=20?= =?UTF-8?q?=EB=AA=A9=EB=A1=9D=20=EC=99=84=EC=84=B1?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 주저자 제공분 반영. et al. 축약 4건 해제 (APA 7 생략부호 형식). Nature Communications 2편에 호수 (1) 보강. Introduction 인용 문헌 중 저자 미확인 0건. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md | 8 ++++---- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 8 ++++---- 2 files changed, 8 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md index 2877522..afd2ba9 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md @@ -282,10 +282,10 @@ Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` in the text resolve here. Every entry was chec **[CITE-I9]** Repeated demonstrations that molecular state can be predicted from H&E - Coudray, N., Ocampo, P. S., Sakellaropoulos, T., Narula, N., Snuderl, M., Fenyö, D., Moreira, A. L., Razavian, N., & Tsirigos, A. (2018). Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning. *Nature Medicine, 24*(10), 1559–1567. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0177-5 -- Kather, J. N., Pearson, A. T., Halama, N., Jäger, D., Krause, J., Loosen, S. H., et al. (2019). Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. *Nature Medicine, 25*(7), 1054–1056. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0462-y -- Kather, J. N., Heij, L. R., Grabsch, H. I., Loeffler, C., Echle, A., Muti, H. S., et al. (2020). Pan-cancer image-based detection of clinically actionable genetic alterations. *Nature Cancer, 1*(8), 789–799. https://doi.org/10.1038/s43018-020-0087-6 -- Naik, N., Madani, A., Esteva, A., et al. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*, 5727. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19334-3 -- Schmauch, B., Romagnoni, A., Pronier, E., et al. (2020). A deep learning model to predict RNA-Seq expression of tumours from whole slide images. *Nature Communications, 11*, 3877. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17678-4 +- Kather, J. N., Pearson, A. T., Halama, N., Jäger, D., Krause, J., Loosen, S. H., ... & Luedde, T. (2019). Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. *Nature Medicine, 25*(7), 1054–1056. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0462-y +- Kather, J. N., Heij, L. R., Grabsch, H. I., Loeffler, C., Echle, A., Muti, H. S., ... & Luedde, T. (2020). Pan-cancer image-based detection of clinically actionable genetic alterations. *Nature Cancer, 1*(8), 789–799. https://doi.org/10.1038/s43018-020-0087-6 +- Naik, N., Madani, A., Esteva, A., Keskar, N. S., Press, M. F., Ruderman, D., ... & Socher, R. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*(1), 5727. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19334-3 +- Schmauch, B., Romagnoni, A., Pronier, E., Saillard, C., Maillé, P., Calderaro, J., ... & Wainrib, G. (2020). A deep learning model to predict RNA-Seq expression of tumours from whole slide images. *Nature Communications, 11*(1), 3877. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17678-4 **[CITE-I10]** Clinical decision loss of substituting a molecular test — performance alone does not establish clinical acceptability diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index f2aaeaa..77c78b0 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -284,10 +284,10 @@ CLAM-SB attention MIL을 사용하였다(hidden 512·attention 256, 40–50 epoc **[CITE-I9]** H&E 로부터 분자 상태 예측이 반복 입증됨 - Coudray, N., Ocampo, P. S., Sakellaropoulos, T., Narula, N., Snuderl, M., Fenyö, D., Moreira, A. L., Razavian, N., & Tsirigos, A. (2018). Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning. *Nature Medicine, 24*(10), 1559–1567. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0177-5 -- Kather, J. N., Pearson, A. T., Halama, N., Jäger, D., Krause, J., Loosen, S. H., et al. (2019). Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. *Nature Medicine, 25*(7), 1054–1056. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0462-y -- Kather, J. N., Heij, L. R., Grabsch, H. I., Loeffler, C., Echle, A., Muti, H. S., et al. (2020). Pan-cancer image-based detection of clinically actionable genetic alterations. *Nature Cancer, 1*(8), 789–799. https://doi.org/10.1038/s43018-020-0087-6 -- Naik, N., Madani, A., Esteva, A., et al. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*, 5727. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19334-3 -- Schmauch, B., Romagnoni, A., Pronier, E., et al. (2020). A deep learning model to predict RNA-Seq expression of tumours from whole slide images. *Nature Communications, 11*, 3877. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17678-4 +- Kather, J. N., Pearson, A. T., Halama, N., Jäger, D., Krause, J., Loosen, S. H., ... & Luedde, T. (2019). Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. *Nature Medicine, 25*(7), 1054–1056. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0462-y +- Kather, J. N., Heij, L. R., Grabsch, H. I., Loeffler, C., Echle, A., Muti, H. S., ... & Luedde, T. (2020). Pan-cancer image-based detection of clinically actionable genetic alterations. *Nature Cancer, 1*(8), 789–799. https://doi.org/10.1038/s43018-020-0087-6 +- Naik, N., Madani, A., Esteva, A., Keskar, N. S., Press, M. F., Ruderman, D., ... & Socher, R. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*(1), 5727. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19334-3 +- Schmauch, B., Romagnoni, A., Pronier, E., Saillard, C., Maillé, P., Calderaro, J., ... & Wainrib, G. (2020). A deep learning model to predict RNA-Seq expression of tumours from whole slide images. *Nature Communications, 11*(1), 3877. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17678-4 **[CITE-I10]** 분자검사 대체의 임상 의사결정 손실 — 예측 성능만으로는 임상 수용 가능성이 서지 않는다 From 0e26a61584d0e0220982fd38885d71f11a1c7ec5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 17:08:44 +0900 Subject: [PATCH 15/20] =?UTF-8?q?docs:=20=EC=B0=B8=EA=B3=A0=EB=AC=B8?= =?UTF-8?q?=ED=97=8C=20=EB=B3=B4=EC=99=84=20=EC=A3=BC=EC=84=9D=20=EA=B0=B1?= =?UTF-8?q?=EC=8B=A0=20=E2=80=94=20=EC=A0=80=EC=9E=90=20=EB=AA=A9=EB=A1=9D?= =?UTF-8?q?=20=EC=A0=84=EA=B1=B4=20=EC=99=84=EB=A3=8C,=20=EA=B2=8C?= =?UTF-8?q?=EC=9E=AC=EC=A0=95=EB=B3=B4=203=EA=B1=B4=EB=A7=8C=20=EB=82=A8?= =?UTF-8?q?=EC=9D=8C?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md | 2 +- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md index afd2ba9..61cfa30 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md @@ -304,4 +304,4 @@ Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` in the text resolve here. Every entry was chec **카운슬 판정 기록 (codex 집필 → agy 적대검토 → codex 반박 1회 → Claude 정리).** 초안의 I10–I20 표식 11개 중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 동일 — **우리 논문 자신의 주장·설계·결과·기여에 인용을 붙인 것**이다. 특히 (a) 논지 문장 "But being predictable does not mean..." 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장("다른 질문의 정립")과 자기모순이 된다. (b) 염색정규화·conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기였다. (c) 사전등록 근거로 leakage·site-batch 문헌을 든 것은 논거가 다르다. 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보해야 한다.** -⚠️ **To complete before submission.** Full author lists for Kather 2019, Kather 2020, Naik 2020 and Schmauch 2020 are not yet confirmed and are left as `et al.`; APA 7 lists up to 20 authors. Volume/issue/pages are unconfirmed for Paik 2025; AAAI publication details for G2L 2026; final venue for Cho 2026 (prostate). +⚠️ **To complete before submission.** Author lists are complete as of 2026-08-31. Three publication details remain unconfirmed: volume/issue/pages for Paik 2025, AAAI publication details for G2L 2026, and the final venue for Cho 2026 (prostate). diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index 77c78b0..d3fdaf2 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -308,5 +308,5 @@ CLAM-SB attention MIL을 사용하였다(hidden 512·attention 256, 40–50 epoc 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보한다.** **추가 확보 — ① 임상 의사결정 손실은 해결(I10, Vickers 계열 3편 신규 등재).** 남은 2종은 이번 Introduction 에서 해당 마커를 삭제해 당장은 불필요하나, 사전등록 근거나 검정력·다중성 주장을 본문에 다시 세울 경우 ② 사전등록·registered report 방법론 ③ 통계적 검정력·다중성 통제 문헌이 필요하다. -⚠️ **제출 전 보완.** Kather 2019·Kather 2020·Naik 2020·Schmauch 2020 은 저자 전체 목록을 확인하지 못해 `et al.` 로 두었다 — APA 7 은 저자 20인까지 나열하므로 최종본에서 채운다. `paik-2025` 는 권·호·페이지, `cho-2026-g2l` 은 AAAI 게재연도·페이지, `cho-2026-prostate-br` 은 최종 게재처가 미확정이다. +⚠️ **제출 전 보완.** 저자 목록은 전건 완료(2026-08-31). 남은 미확정은 게재정보 3건 — `paik-2025` 권·호·페이지, `cho-2026-g2l` AAAI 게재연도·페이지, `cho-2026-prostate-br` 최종 게재처. 모두 주저자 확인 대상이다. `I7` 실측 근거: IHC 바이오마커 분석 **환자당 US\$67.33**(전체 진단비 \$138.29의 48.7%) · HER2 IHC 재검 평균 **TAT 15.65일**(관행 워크플로 기준). 본문에 수치를 넣을지는 주저자 판단. From 9672741fbe42a0aacc75ffa73e5db196370b4f53 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 17:09:47 +0900 Subject: [PATCH 16/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20G2L=20=EA=B2=8C?= =?UTF-8?q?=EC=9E=AC=EC=B2=98=20=EC=A0=95=EC=A0=95=20=E2=80=94=20AAAI=20?= =?UTF-8?q?=EB=B3=B8=ED=9A=8C=EC=9D=98=EA=B0=80=20=EC=95=84=EB=8B=88?= =?UTF-8?q?=EB=9D=BC=202026=20=EC=9B=8C=ED=81=AC=EC=88=8D(W3PHIAI)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 주저자 사이트(geongyu.github.io)에서 확인. 앞서 Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 로 적었던 것은 격을 부풀린 표기였다. 정정한다. 같이 반영: - cho-2026-prostate-br 은 현재도 arXiv 프리프린트 (최종 게재처 없음) 명시 - lee-2025-brca-recurrence 에 DOI 10.1038/s41598-025-16679-x 추가 - 보완 주석 갱신: 남은 미확정은 paik-2025 권·호·페이지 1건뿐 주: W3PHIAI 의 정식 명칭은 출처에 약어로만 표기돼 있어 풀어쓰지 않았다. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md | 8 ++++---- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 8 ++++---- 2 files changed, 8 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md index 61cfa30..5aa31ca 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md @@ -258,10 +258,10 @@ Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` in the text resolve here. Every entry was chec **[CITE-I3]** H&E AI studies in urological (prostate, bladder) cancer - Paik, I., Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., & Ha, H. K. (2025). Artificial intelligence–driven digital pathology in urological cancers: Current trends and future directions. *Prostate International*. -- Cho, Y., Shin, D., Hong, S., Lee, J., Park, S., Lee, G., ... & Ha, H. K. (2026). Efficient AI-driven multi-section whole slide image analysis for biochemical recurrence prediction in prostate cancer. *arXiv*. https://arxiv.org/abs/2603.20273 +- Cho, Y., Shin, D., Hong, S., Lee, J., Park, S., Lee, G., ... & Ha, H. K. (2026). Efficient AI-driven multi-section whole slide image analysis for biochemical recurrence prediction in prostate cancer. *arXiv preprint* arXiv:2603.20273. https://arxiv.org/abs/2603.20273 **[CITE-I4]** H&E WSI AI studies in breast cancer -- Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Kwon, Y., Kim, C., & Chang, H. (2025). Assessing the risk of recurrence in early-stage breast cancer through H&E stained whole slide images. *Scientific Reports, 15*(1), 35069. +- Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Kwon, Y., Kim, C., & Chang, H. (2025). Assessing the risk of recurrence in early-stage breast cancer through H&E stained whole slide images. *Scientific Reports, 15*(1), 35069. https://doi.org/10.1038/s41598-025-16679-x - Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Jin, M. S., Kim, C., & Chang, H. (2024). MurSS: A multi-resolution selective segmentation model for breast cancer. *Bioengineering, 11*(5), 463. - Lee, G., Kim, C., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2023). Predicting protein receptor status from H&E-stained images in breast cancer. *Cancer Research, 83*(7_Supplement), 5404. @@ -269,7 +269,7 @@ Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` in the text resolve here. Every entry was chec - Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2022). A deep learning based pancreatic adenocarcinoma survival prediction model applicable to adenocarcinoma of other organs. *Cancer Research, 82*(12_Supplement), 5060. **[CITE-I6]** Knowledge distillation and pathology foundation models improving performance -- Cho, Y., Lee, S., Lee, G., Lee, M., Park, J., & Shin, D. (2026). G2L: From giga-scale to cancer-specific large-scale pathology foundation models via knowledge distillation. *Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence*. (arXiv:2510.11176) +- Cho, Y., Lee, S., Lee, G., Lee, M., Park, J., & Shin, D. (2026). G2L: From giga-scale to cancer-specific large-scale pathology foundation models via knowledge distillation. *AAAI 2026 Workshop (W3PHIAI)* [oral]. https://arxiv.org/abs/2510.11176 - Kim, H., Kwak, T. Y., Chang, H., Kim, S. W., & Kim, I. (2023). RCKD: Response-based cross-task knowledge distillation for pathological image analysis. *Bioengineering, 10*(11), 1279. - Chen, R. J., Ding, T., Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Jaume, G., Song, A. H., ... & Mahmood, F. (2024). Towards a general-purpose foundation model for computational pathology. *Nature Medicine, 30*(3), 850–862. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02857-3 @@ -304,4 +304,4 @@ Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` in the text resolve here. Every entry was chec **카운슬 판정 기록 (codex 집필 → agy 적대검토 → codex 반박 1회 → Claude 정리).** 초안의 I10–I20 표식 11개 중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 동일 — **우리 논문 자신의 주장·설계·결과·기여에 인용을 붙인 것**이다. 특히 (a) 논지 문장 "But being predictable does not mean..." 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장("다른 질문의 정립")과 자기모순이 된다. (b) 염색정규화·conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기였다. (c) 사전등록 근거로 leakage·site-batch 문헌을 든 것은 논거가 다르다. 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보해야 한다.** -⚠️ **To complete before submission.** Author lists are complete as of 2026-08-31. Three publication details remain unconfirmed: volume/issue/pages for Paik 2025, AAAI publication details for G2L 2026, and the final venue for Cho 2026 (prostate). +⚠️ **To complete before submission.** Author lists are complete as of 2026-08-31. One detail remains unconfirmed: volume/issue/pages for Paik 2025 (Prostate International, PII S2287888225000066; publisher page not reachable). G2L 2026 was corrected to an AAAI 2026 **workshop** (W3PHIAI, oral), not the main conference. Cho 2026 (prostate) is still an arXiv preprint; update when a final venue is set. diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index d3fdaf2..66d8648 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -260,10 +260,10 @@ CLAM-SB attention MIL을 사용하였다(hidden 512·attention 256, 40–50 epoc **[CITE-I3]** 비뇨기암(전립선·방광) H&E AI 연구 - Paik, I., Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., & Ha, H. K. (2025). Artificial intelligence–driven digital pathology in urological cancers: Current trends and future directions. *Prostate International*. -- Cho, Y., Shin, D., Hong, S., Lee, J., Park, S., Lee, G., ... & Ha, H. K. (2026). Efficient AI-driven multi-section whole slide image analysis for biochemical recurrence prediction in prostate cancer. *arXiv*. https://arxiv.org/abs/2603.20273 +- Cho, Y., Shin, D., Hong, S., Lee, J., Park, S., Lee, G., ... & Ha, H. K. (2026). Efficient AI-driven multi-section whole slide image analysis for biochemical recurrence prediction in prostate cancer. *arXiv preprint* arXiv:2603.20273. https://arxiv.org/abs/2603.20273 **[CITE-I4]** 유방암 H&E WSI AI 연구 -- Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Kwon, Y., Kim, C., & Chang, H. (2025). Assessing the risk of recurrence in early-stage breast cancer through H&E stained whole slide images. *Scientific Reports, 15*(1), 35069. +- Lee, G., Lee, J., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Kwon, Y., Kim, C., & Chang, H. (2025). Assessing the risk of recurrence in early-stage breast cancer through H&E stained whole slide images. *Scientific Reports, 15*(1), 35069. https://doi.org/10.1038/s41598-025-16679-x - Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., Jin, M. S., Kim, C., & Chang, H. (2024). MurSS: A multi-resolution selective segmentation model for breast cancer. *Bioengineering, 11*(5), 463. - Lee, G., Kim, C., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2023). Predicting protein receptor status from H&E-stained images in breast cancer. *Cancer Research, 83*(7_Supplement), 5404. @@ -271,7 +271,7 @@ CLAM-SB attention MIL을 사용하였다(hidden 512·attention 256, 40–50 epoc - Lee, J., Lee, G., Kwak, T. Y., Kim, S. W., & Chang, H. (2022). A deep learning based pancreatic adenocarcinoma survival prediction model applicable to adenocarcinoma of other organs. *Cancer Research, 82*(12_Supplement), 5060. **[CITE-I6]** 지식 증류·병리 파운데이션 모델이 성능을 끌어올림 -- Cho, Y., Lee, S., Lee, G., Lee, M., Park, J., & Shin, D. (2026). G2L: From giga-scale to cancer-specific large-scale pathology foundation models via knowledge distillation. *Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence*. (arXiv:2510.11176) +- Cho, Y., Lee, S., Lee, G., Lee, M., Park, J., & Shin, D. (2026). G2L: From giga-scale to cancer-specific large-scale pathology foundation models via knowledge distillation. *AAAI 2026 Workshop (W3PHIAI)* [oral]. https://arxiv.org/abs/2510.11176 - Kim, H., Kwak, T. Y., Chang, H., Kim, S. W., & Kim, I. (2023). RCKD: Response-based cross-task knowledge distillation for pathological image analysis. *Bioengineering, 10*(11), 1279. - Chen, R. J., Ding, T., Lu, M. Y., Williamson, D. F. K., Jaume, G., Song, A. H., ... & Mahmood, F. (2024). Towards a general-purpose foundation model for computational pathology. *Nature Medicine, 30*(3), 850–862. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02857-3 @@ -308,5 +308,5 @@ CLAM-SB attention MIL을 사용하였다(hidden 512·attention 256, 40–50 epoc 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보한다.** **추가 확보 — ① 임상 의사결정 손실은 해결(I10, Vickers 계열 3편 신규 등재).** 남은 2종은 이번 Introduction 에서 해당 마커를 삭제해 당장은 불필요하나, 사전등록 근거나 검정력·다중성 주장을 본문에 다시 세울 경우 ② 사전등록·registered report 방법론 ③ 통계적 검정력·다중성 통제 문헌이 필요하다. -⚠️ **제출 전 보완.** 저자 목록은 전건 완료(2026-08-31). 남은 미확정은 게재정보 3건 — `paik-2025` 권·호·페이지, `cho-2026-g2l` AAAI 게재연도·페이지, `cho-2026-prostate-br` 최종 게재처. 모두 주저자 확인 대상이다. +⚠️ **제출 전 보완.** 저자 목록 전건 완료(2026-08-31). 남은 미확정 1건 — `paik-2025` 의 권·호·페이지(Prostate International, PII S2287888225000066; 출판사 페이지 접근 불가). `cho-2026-g2l` 은 AAAI **본회의가 아니라 2026 워크숍(W3PHIAI) 구두발표**로 확인해 정정했다(주저자 사이트). `cho-2026-prostate-br` 은 현재도 arXiv 프리프린트로, 최종 게재처가 정해지면 갱신한다. `I7` 실측 근거: IHC 바이오마커 분석 **환자당 US\$67.33**(전체 진단비 \$138.29의 48.7%) · HER2 IHC 재검 평균 **TAT 15.65일**(관행 워크플로 기준). 본문에 수치를 넣을지는 주저자 판단. From d6172678068fccce37d1a729e3613bec606304f6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 17:10:50 +0900 Subject: [PATCH 17/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20Introduction=20?= =?UTF-8?q?=EC=84=9C=EC=A7=80=20=ED=99=95=EC=A0=95=20=E2=80=94=20paik-2025?= =?UTF-8?q?=20=EB=8A=94=20=EA=B6=8C=ED=98=B8=ED=8E=98=EC=9D=B4=EC=A7=80=20?= =?UTF-8?q?=EB=AF=B8=EB=B6=80=EC=97=AC(online-first)=20=ED=99=95=EC=9D=B8?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 주저자 제공 서지가 권·호·페이지 없이 끝나는 것을 확인. 출판사가 아직 부여하지 않은 상태로 보고 그대로 둔다. 교정 단계 재확인 항목으로 남긴다. Introduction 인용 26편 전건 서지 확인 완료. 미확인 0건. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md | 2 +- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md index 5aa31ca..a60be63 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md @@ -304,4 +304,4 @@ Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` in the text resolve here. Every entry was chec **카운슬 판정 기록 (codex 집필 → agy 적대검토 → codex 반박 1회 → Claude 정리).** 초안의 I10–I20 표식 11개 중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 동일 — **우리 논문 자신의 주장·설계·결과·기여에 인용을 붙인 것**이다. 특히 (a) 논지 문장 "But being predictable does not mean..." 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장("다른 질문의 정립")과 자기모순이 된다. (b) 염색정규화·conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기였다. (c) 사전등록 근거로 leakage·site-batch 문헌을 든 것은 논거가 다르다. 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보해야 한다.** -⚠️ **To complete before submission.** Author lists are complete as of 2026-08-31. One detail remains unconfirmed: volume/issue/pages for Paik 2025 (Prostate International, PII S2287888225000066; publisher page not reachable). G2L 2026 was corrected to an AAAI 2026 **workshop** (W3PHIAI, oral), not the main conference. Cho 2026 (prostate) is still an arXiv preprint; update when a final venue is set. +✅ **Bibliography settled (2026-08-31).** Authors and bibliographic details are confirmed for every Introduction reference. What remains depends on publication progress: Paik 2025 has no volume/issue/pages assigned yet (Prostate International, PII S2287888225000066), and Cho 2026 (prostate) is an arXiv preprint with no final venue. Re-check at proof stage. G2L 2026 was corrected to an AAAI 2026 **workshop** (W3PHIAI, oral), not the main conference. diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index 66d8648..69c84bf 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -308,5 +308,5 @@ CLAM-SB attention MIL을 사용하였다(hidden 512·attention 256, 40–50 epoc 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보한다.** **추가 확보 — ① 임상 의사결정 손실은 해결(I10, Vickers 계열 3편 신규 등재).** 남은 2종은 이번 Introduction 에서 해당 마커를 삭제해 당장은 불필요하나, 사전등록 근거나 검정력·다중성 주장을 본문에 다시 세울 경우 ② 사전등록·registered report 방법론 ③ 통계적 검정력·다중성 통제 문헌이 필요하다. -⚠️ **제출 전 보완.** 저자 목록 전건 완료(2026-08-31). 남은 미확정 1건 — `paik-2025` 의 권·호·페이지(Prostate International, PII S2287888225000066; 출판사 페이지 접근 불가). `cho-2026-g2l` 은 AAAI **본회의가 아니라 2026 워크숍(W3PHIAI) 구두발표**로 확인해 정정했다(주저자 사이트). `cho-2026-prostate-br` 은 현재도 arXiv 프리프린트로, 최종 게재처가 정해지면 갱신한다. +✅ **서지 확정(2026-08-31).** Introduction 인용 문헌의 저자·서지 확인 완료. 남은 것은 출판 진행에 따라 바뀌는 항목뿐이다 — `paik-2025` 는 권·호·페이지가 아직 부여되지 않았고(Prostate International, PII S2287888225000066), `cho-2026-prostate-br` 은 arXiv 프리프린트로 최종 게재처 미정이다. 교정 단계에서 다시 확인한다. `cho-2026-g2l` 은 AAAI **본회의가 아니라 2026 워크숍(W3PHIAI) 구두발표**로 정정했다. `I7` 실측 근거: IHC 바이오마커 분석 **환자당 US\$67.33**(전체 진단비 \$138.29의 48.7%) · HER2 IHC 재검 평균 **TAT 15.65일**(관행 워크플로 기준). 본문에 수치를 넣을지는 주저자 판단. From 4ea8a2865bf89ec3ca411d65cbfa313c9fef175d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 17:12:22 +0900 Subject: [PATCH 18/20] =?UTF-8?q?docs:=20=EC=B0=B8=EA=B3=A0=EB=AC=B8?= =?UTF-8?q?=ED=97=8C=20=EC=95=88=EB=82=B4=EB=AC=B8=20=EC=A0=95=EC=A0=95=20?= =?UTF-8?q?=E2=80=94=20=EB=B2=94=EC=9C=84=20I1-I13,=20I11-I13=20=EC=9D=80?= =?UTF-8?q?=20APA=20=EB=AF=B8=EC=9E=91=EC=84=B1=20=EC=83=81=ED=83=9C=20?= =?UTF-8?q?=EB=AA=85=EC=8B=9C?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md | 4 +++- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 4 +++- 2 files changed, 6 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md index a60be63..e6dd532 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md @@ -247,7 +247,9 @@ Markers `[CITE-Ix]` in the text resolve here. This section grows section by sect ### Introduction -Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` in the text resolve here. Every entry was checked against the source or publisher page; nothing is entered from memory. Re-verify with `verify_citations.py` before submission. +Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I13]`. Every entry below was checked against the source or publisher page; nothing is entered from memory. + +⚠️ `[CITE-I11]`–`[CITE-I13]` are still listed by repository slug, not APA. Their APA entries have not been written or verified yet. **[CITE-I1]** Spread of digital pathology and computer-aided pathology - Nam, S., Chong, Y., Jung, C. K., Kwak, T. Y., Lee, J. Y., Park, J., ... & Go, H. (2020). Introduction to digital pathology and computer-aided pathology. *Journal of Pathology and Translational Medicine, 54*(2), 125–134. diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index 69c84bf..b88a98d 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -249,7 +249,9 @@ CLAM-SB attention MIL을 사용하였다(hidden 512·attention 256, 40–50 epoc ### Introduction -본문 표식 `[CITE-I1]`–`[CITE-I9]` 에 대응한다. 서지사항은 원문 또는 출판사 페이지에서 대조했으며 추정 기입은 없다. 최종 제출 시 `verify_citations.py` 로 재검증한다. +본문 표식 `[CITE-I1]`–`[CITE-I13]` 에 대응한다. 아래 서지는 원문 또는 출판사 페이지에서 대조했으며 추정 기입은 없다. + +⚠️ `[CITE-I11]`–`[CITE-I13]` 은 아직 저장소 slug 로만 적혀 있다. APA 서지를 작성·대조하지 않았다. **[CITE-I1]** 디지털 병리·computer-aided pathology 의 확산 - Nam, S., Chong, Y., Jung, C. K., Kwak, T. Y., Lee, J. Y., Park, J., ... & Go, H. (2020). Introduction to digital pathology and computer-aided pathology. *Journal of Pathology and Translational Medicine, 54*(2), 125–134. From 403231cb924c119992876ff2bf04e0a8cfa4d406 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 17:22:09 +0900 Subject: [PATCH 19/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20[CITE-I11]-[CITE-I13]?= =?UTF-8?q?=20APA=20=EC=84=9C=EC=A7=80=20=EC=9E=91=EC=84=B1=20=E2=80=94=20?= =?UTF-8?q?=EC=A3=BC=EC=A0=80=EC=9E=90=20=ED=99=95=EC=9D=B8=EB=B6=84=207?= =?UTF-8?q?=ED=8E=B8?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit slug 표기만 있던 자리를 APA 로 옮겼다. I8/I9 와 중복되는 zhou-2024, naik-2020 은 동일 서지를 다시 적고 (= [CITE-I8]) 표시로 연결했다. 최종 조판 시 중복 제거한다. ⚠️ tafavvoghi 연도 불일치: 저장소 slug 는 tafavvoghi-2024-jpi 이나 실제 게재는 2025 (J Pathol Inform 16, 100410). 게재본 기준으로 서지를 적고 REFERENCE_LIST 에 불일치를 표시했다. slug 자체는 참조가 흩어져 있어 바꾸지 않는다. ⚠️ fernandez-romero-2026-domaingen 서지 여전히 미확정. 저장소에 요약형으로만 기록돼 있고, 프로젝트가 최근접 스쿱으로 지목한 논문이라 정확한 서지가 필요하다. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md | 15 ++++++++++----- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 15 ++++++++++----- research/REFERENCE_LIST.md | 2 +- 3 files changed, 21 insertions(+), 11 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md index e6dd532..9df1ee4 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md @@ -249,8 +249,6 @@ Markers `[CITE-Ix]` in the text resolve here. This section grows section by sect Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I13]`. Every entry below was checked against the source or publisher page; nothing is entered from memory. -⚠️ `[CITE-I11]`–`[CITE-I13]` are still listed by repository slug, not APA. Their APA entries have not been written or verified yet. - **[CITE-I1]** Spread of digital pathology and computer-aided pathology - Nam, S., Chong, Y., Jung, C. K., Kwak, T. Y., Lee, J. Y., Park, J., ... & Go, H. (2020). Introduction to digital pathology and computer-aided pathology. *Journal of Pathology and Translational Medicine, 54*(2), 125–134. @@ -296,13 +294,20 @@ Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I13]`. Every entry below was checked against the so - Van Calster, B., Collins, G. S., Vickers, A. J., Wynants, L., Kerr, K. F., Barreñada, L., ... & Steyerberg, E. W. (2025). Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: Overview and guidance. *The Lancet Digital Health, 7*(12), 100916. **[CITE-I11]** Biomarkers guide different diagnostic, prognostic and targeted-treatment decisions, so the consequence of an error depends on the downstream decision -- `zhou-2024-tumor-biomarkers` · `chakravarty-2017-oncokb` · `griffith-2017-civic` +- Zhou, Y., Tao, L., Qiu, J., Xu, J., Yang, X., Zhang, Y., Tian, X., Guan, X., Cen, X., & Zhao, Y. (2024). Tumor biomarkers for diagnosis, prognosis and targeted therapy. *Signal Transduction and Targeted Therapy, 9*, 132. (= [CITE-I8]) +- Chakravarty, D., Gao, J., Phillips, S., Kundra, R., Zhang, H., Wang, J., ... & Schultz, N. (2017). OncoKB: A precision oncology knowledge base. *JCO Precision Oncology, 1*, 1–16. +- Griffith, M., Spies, N. C., Krysiak, K., McMichael, J. F., Coffman, A. C., Danos, A. M., ... & Griffith, O. L. (2017). CIViC is a community knowledgebase for expert crowdsourcing the clinical interpretation of variants in cancer. *Nature Genetics, 49*(2), 170–174. **[CITE-I12]** Prior single-cohort or breast-focused H&E studies predicting receptor status, subtype or biomarkers -- `tafavvoghi-2024-jpi` · `farahmand-2022-modpathol` · `gamble-2021-commsmed` · `naik-2020-natcommun` · `couture-2018-npjbc` · `fernandez-romero-2026-domaingen` (프로젝트가 기록한 최근접 스쿱) +- Tafavvoghi, M., Sildnes, A., Rakaee, M., Shvetsov, N., Bongo, L. A., Busund, L. T. R., & Møllersen, K. (2025). Deep learning-based classification of breast cancer molecular subtypes from H&E whole-slide images. *Journal of Pathology Informatics, 16*, 100410. +- Farahmand, S., Fernandez, A. I., Ahmed, F. S., Rimm, D. L., Chuang, J. H., Reisenbichler, E., & Zarringhalam, K. (2022). Deep learning trained on hematoxylin and eosin tumor region of interest predicts HER2 status and trastuzumab treatment response in HER2+ breast cancer. *Modern Pathology, 35*(1), 44–51. +- Gamble, P., Jaroensri, R., Wang, H., Tan, F., Moran, M., Brown, T., ... & Chen, P. H. C. (2021). Determining breast cancer biomarker status and associated morphological features using deep learning. *Communications Medicine, 1*(1), 14. +- Couture, H. D., Williams, L. A., Geradts, J., Nyante, S. J., Butler, E. N., Marron, J. S., ... & Niethammer, M. (2018). Image analysis with deep learning to predict breast cancer grade, ER status, histologic subtype, and intrinsic subtype. *npj Breast Cancer, 4*(1), 30. +- Naik, N., Madani, A., Esteva, A., Keskar, N. S., Press, M. F., Ruderman, D., ... & Socher, R. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*(1), 5727. (= [CITE-I9]) +- ⚠️ `fernandez-romero-2026-domaingen` — **서지 미확정.** 저장소에 요약형(Domain generalisation…FM, Med Biol Eng Comput 64)으로만 기록돼 있다. 프로젝트가 지목한 **최근접 스쿱**이므로 정확한 서지가 필요하다. **[CITE-I13]** Prior histology-based work framing the task as drug-sensitivity prediction -- `dawood-2024-hids` +- Dawood, M., Vu, Q. D., Young, L. S., Branson, K., Jones, L., Rajpoot, N., & Minhas, F. U. A. A. (2024). Cancer drug sensitivity prediction from routine histology images. *npj Precision Oncology, 8*(1), 5. **카운슬 판정 기록 (codex 집필 → agy 적대검토 → codex 반박 1회 → Claude 정리).** 초안의 I10–I20 표식 11개 중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 동일 — **우리 논문 자신의 주장·설계·결과·기여에 인용을 붙인 것**이다. 특히 (a) 논지 문장 "But being predictable does not mean..." 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장("다른 질문의 정립")과 자기모순이 된다. (b) 염색정규화·conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기였다. (c) 사전등록 근거로 leakage·site-batch 문헌을 든 것은 논거가 다르다. 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보해야 한다.** diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index b88a98d..7896a91 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -251,8 +251,6 @@ CLAM-SB attention MIL을 사용하였다(hidden 512·attention 256, 40–50 epoc 본문 표식 `[CITE-I1]`–`[CITE-I13]` 에 대응한다. 아래 서지는 원문 또는 출판사 페이지에서 대조했으며 추정 기입은 없다. -⚠️ `[CITE-I11]`–`[CITE-I13]` 은 아직 저장소 slug 로만 적혀 있다. APA 서지를 작성·대조하지 않았다. - **[CITE-I1]** 디지털 병리·computer-aided pathology 의 확산 - Nam, S., Chong, Y., Jung, C. K., Kwak, T. Y., Lee, J. Y., Park, J., ... & Go, H. (2020). Introduction to digital pathology and computer-aided pathology. *Journal of Pathology and Translational Medicine, 54*(2), 125–134. @@ -298,13 +296,20 @@ CLAM-SB attention MIL을 사용하였다(hidden 512·attention 256, 40–50 epoc - Van Calster, B., Collins, G. S., Vickers, A. J., Wynants, L., Kerr, K. F., Barreñada, L., ... & Steyerberg, E. W. (2025). Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions: Overview and guidance. *The Lancet Digital Health, 7*(12), 100916. **[CITE-I11]** 바이오마커가 진단·예후·표적치료 결정을 각각 다르게 가르므로, 오류의 결과는 하류 결정에 달려 있다 -- `zhou-2024-tumor-biomarkers` · `chakravarty-2017-oncokb` · `griffith-2017-civic` +- Zhou, Y., Tao, L., Qiu, J., Xu, J., Yang, X., Zhang, Y., Tian, X., Guan, X., Cen, X., & Zhao, Y. (2024). Tumor biomarkers for diagnosis, prognosis and targeted therapy. *Signal Transduction and Targeted Therapy, 9*, 132. (= [CITE-I8]) +- Chakravarty, D., Gao, J., Phillips, S., Kundra, R., Zhang, H., Wang, J., ... & Schultz, N. (2017). OncoKB: A precision oncology knowledge base. *JCO Precision Oncology, 1*, 1–16. +- Griffith, M., Spies, N. C., Krysiak, K., McMichael, J. F., Coffman, A. C., Danos, A. M., ... & Griffith, O. L. (2017). CIViC is a community knowledgebase for expert crowdsourcing the clinical interpretation of variants in cancer. *Nature Genetics, 49*(2), 170–174. **[CITE-I12]** 선행 단일코호트·유방 중심 H&E 연구 (수용체·아형·바이오마커 예측) -- `tafavvoghi-2024-jpi` · `farahmand-2022-modpathol` · `gamble-2021-commsmed` · `naik-2020-natcommun` · `couture-2018-npjbc` · `fernandez-romero-2026-domaingen` (프로젝트가 기록한 최근접 스쿱) +- Tafavvoghi, M., Sildnes, A., Rakaee, M., Shvetsov, N., Bongo, L. A., Busund, L. T. R., & Møllersen, K. (2025). Deep learning-based classification of breast cancer molecular subtypes from H&E whole-slide images. *Journal of Pathology Informatics, 16*, 100410. +- Farahmand, S., Fernandez, A. I., Ahmed, F. S., Rimm, D. L., Chuang, J. H., Reisenbichler, E., & Zarringhalam, K. (2022). Deep learning trained on hematoxylin and eosin tumor region of interest predicts HER2 status and trastuzumab treatment response in HER2+ breast cancer. *Modern Pathology, 35*(1), 44–51. +- Gamble, P., Jaroensri, R., Wang, H., Tan, F., Moran, M., Brown, T., ... & Chen, P. H. C. (2021). Determining breast cancer biomarker status and associated morphological features using deep learning. *Communications Medicine, 1*(1), 14. +- Couture, H. D., Williams, L. A., Geradts, J., Nyante, S. J., Butler, E. N., Marron, J. S., ... & Niethammer, M. (2018). Image analysis with deep learning to predict breast cancer grade, ER status, histologic subtype, and intrinsic subtype. *npj Breast Cancer, 4*(1), 30. +- Naik, N., Madani, A., Esteva, A., Keskar, N. S., Press, M. F., Ruderman, D., ... & Socher, R. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*(1), 5727. (= [CITE-I9]) +- ⚠️ `fernandez-romero-2026-domaingen` — **서지 미확정.** 저장소에 요약형(Domain generalisation…FM, Med Biol Eng Comput 64)으로만 기록돼 있다. 프로젝트가 지목한 **최근접 스쿱**이므로 정확한 서지가 필요하다. **[CITE-I13]** 선행 조직영상 기반 약물감수성 예측 -- `dawood-2024-hids` +- Dawood, M., Vu, Q. D., Young, L. S., Branson, K., Jones, L., Rajpoot, N., & Minhas, F. U. A. A. (2024). Cancer drug sensitivity prediction from routine histology images. *npj Precision Oncology, 8*(1), 5. **카운슬 판정 기록 (codex 집필 → agy 적대검토 → codex 반박 1회 → Claude 정리).** 초안이 ¶2–¶5 에 단 마커 11개 중 7개를 삭제했다. 사유는 전부 동일 — **우리 논문 자신의 주장·설계·결과·기여에 인용을 붙인 것**이다. (a) 논지 문장 "그러나 예측된다는 것이 곧 …" 에 선행연구를 걸면 4문단 뒤 기여 주장("다른 질문의 정립")과 자기모순이 된다. (b) 염색정규화·conformal 문헌을 기여 목록에 붙인 것은 인용 채우기다. (c) 사전등록 근거로 leakage·site-batch 문헌을 든 것은 논거가 다르다. 남은 자리가 4개뿐인 것은 Introduction ¶2–¶5 가 대부분 우리 프레임 설명이기 때문이다. **인용 밀도는 Methods(현재 0개)와 Results(현재 2개)에서 확보한다.** diff --git a/research/REFERENCE_LIST.md b/research/REFERENCE_LIST.md index f45eef4..728d5d6 100644 --- a/research/REFERENCE_LIST.md +++ b/research/REFERENCE_LIST.md @@ -8,7 +8,7 @@ | 상태 | 문헌 | 연도 | venue | 제목 | |---|---|---|---|---| -| **DEEP** | tafavvoghi-2024-jpi | 2024 | Journal of Pathology Informa | Deep learning-based classification of breast cancer | +| **DEEP** | tafavvoghi-2024-jpi | 2025 | J Pathol Inform 16:100410 | Deep learning-based classification of breast cancer molecular subtypes from H&E whole-slide images ⚠️slug는 2024이나 게재는 2025 | | brief | shamai-2024-commsmed | 2024 | Communications Medicine | Clinical utility of receptor status prediction and m | | brief | farahmand-2022-modpathol | 2022 | Modern Pathology | Deep learning trained on H&E tumor ROIs predicts HER | | brief | gamble-2021-commsmed | 2021 | Communications Medicine | Determining breast cancer biomarker status and assoc | From 74ff90ee1eaad81f6c78262ae79c4b49b40152a6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gglee Date: Mon, 31 Aug 2026 17:23:31 +0900 Subject: [PATCH 20/20] =?UTF-8?q?docs(BIOP02-115):=20fernandez-romero-2026?= =?UTF-8?q?=20=EC=84=9C=EC=A7=80=20=ED=99=95=EC=A0=95=20=E2=80=94=20Introd?= =?UTF-8?q?uction=20=EC=9D=B8=EC=9A=A9=20=EC=A0=84=EA=B1=B4=20=EC=99=84?= =?UTF-8?q?=EB=A3=8C?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Med Biol Eng Comput 64, 2321-2331, doi:10.1007/s11517-026-03590-4. 주저자 제공본의 페이지 1-11 은 online-first 표기였고 최종 게재본으로 갱신했다. 이 논문은 프로젝트가 최근접 스쿱으로 지목한 문헌이며 내용상 본 연구와 직접 맞물린다 — TCGA-BRCA(n=1,079) 학습 + CPTAC-BRCA(n=120) 외부검증, FM 13종 x MIL 3종 평가, Virchow2 가 최고 성능이나 외부검증에서 심한 열화(HER2-enriched 및 HER2 양성 예측에서 특히). 우리 HER2 음성 앵커·다중 FM 비교(R5)와 겹치는 영역이라 Discussion 에서 정면으로 다룰 후보다. Introduction 참고문헌 34편 전건 서지 확정. 미확정 0건. --- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md | 2 +- manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md | 2 +- research/REFERENCE_LIST.md | 2 +- 3 files changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md index 9df1ee4..47e95a6 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full.md @@ -304,7 +304,7 @@ Markers `[CITE-I1]`–`[CITE-I13]`. Every entry below was checked against the so - Gamble, P., Jaroensri, R., Wang, H., Tan, F., Moran, M., Brown, T., ... & Chen, P. H. C. (2021). Determining breast cancer biomarker status and associated morphological features using deep learning. *Communications Medicine, 1*(1), 14. - Couture, H. D., Williams, L. A., Geradts, J., Nyante, S. J., Butler, E. N., Marron, J. S., ... & Niethammer, M. (2018). Image analysis with deep learning to predict breast cancer grade, ER status, histologic subtype, and intrinsic subtype. *npj Breast Cancer, 4*(1), 30. - Naik, N., Madani, A., Esteva, A., Keskar, N. S., Press, M. F., Ruderman, D., ... & Socher, R. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*(1), 5727. (= [CITE-I9]) -- ⚠️ `fernandez-romero-2026-domaingen` — **서지 미확정.** 저장소에 요약형(Domain generalisation…FM, Med Biol Eng Comput 64)으로만 기록돼 있다. 프로젝트가 지목한 **최근접 스쿱**이므로 정확한 서지가 필요하다. +- Fernandez-Romero, J., Ramos-Berciano, P., Perez-Perez, M., Benavides, D., Robles-Frias, A., Garcia-Gutierrez, J., & Macias-Garcia, L. (2026). Domain generalisation challenges in breast cancer molecular classification using foundation models: A cross-cohort exploratory study. *Medical & Biological Engineering & Computing, 64*, 2321–2331. https://doi.org/10.1007/s11517-026-03590-4 — 프로젝트가 지목한 **최근접 스쿱** **[CITE-I13]** Prior histology-based work framing the task as drug-sensitivity prediction - Dawood, M., Vu, Q. D., Young, L. S., Branson, K., Jones, L., Rajpoot, N., & Minhas, F. U. A. A. (2024). Cancer drug sensitivity prediction from routine histology images. *npj Precision Oncology, 8*(1), 5. diff --git a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md index 7896a91..efae498 100644 --- a/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md +++ b/manuscript/DRAFT_ML4H_v2_full_ko.md @@ -306,7 +306,7 @@ CLAM-SB attention MIL을 사용하였다(hidden 512·attention 256, 40–50 epoc - Gamble, P., Jaroensri, R., Wang, H., Tan, F., Moran, M., Brown, T., ... & Chen, P. H. C. (2021). Determining breast cancer biomarker status and associated morphological features using deep learning. *Communications Medicine, 1*(1), 14. - Couture, H. D., Williams, L. A., Geradts, J., Nyante, S. J., Butler, E. N., Marron, J. S., ... & Niethammer, M. (2018). Image analysis with deep learning to predict breast cancer grade, ER status, histologic subtype, and intrinsic subtype. *npj Breast Cancer, 4*(1), 30. - Naik, N., Madani, A., Esteva, A., Keskar, N. S., Press, M. F., Ruderman, D., ... & Socher, R. (2020). Deep learning-enabled breast cancer hormonal receptor status determination from base-level H&E stains. *Nature Communications, 11*(1), 5727. (= [CITE-I9]) -- ⚠️ `fernandez-romero-2026-domaingen` — **서지 미확정.** 저장소에 요약형(Domain generalisation…FM, Med Biol Eng Comput 64)으로만 기록돼 있다. 프로젝트가 지목한 **최근접 스쿱**이므로 정확한 서지가 필요하다. +- Fernandez-Romero, J., Ramos-Berciano, P., Perez-Perez, M., Benavides, D., Robles-Frias, A., Garcia-Gutierrez, J., & Macias-Garcia, L. (2026). Domain generalisation challenges in breast cancer molecular classification using foundation models: A cross-cohort exploratory study. *Medical & Biological Engineering & Computing, 64*, 2321–2331. https://doi.org/10.1007/s11517-026-03590-4 — 프로젝트가 지목한 **최근접 스쿱** **[CITE-I13]** 선행 조직영상 기반 약물감수성 예측 - Dawood, M., Vu, Q. D., Young, L. S., Branson, K., Jones, L., Rajpoot, N., & Minhas, F. U. A. A. (2024). Cancer drug sensitivity prediction from routine histology images. *npj Precision Oncology, 8*(1), 5. diff --git a/research/REFERENCE_LIST.md b/research/REFERENCE_LIST.md index 728d5d6..139c2b1 100644 --- a/research/REFERENCE_LIST.md +++ b/research/REFERENCE_LIST.md @@ -171,7 +171,7 @@ | 상태 | 문헌(확정 서지) | slug | 우리 논문에서 | |---|---|---|---| -| DEEP | **Fernandez-Romero 2026** — Domain generalisation…FM (Med Biol Eng Comput 64) | fernandez-romero-2026-domaingen | 최근접 스쿱(유방 subtype, 외부열화) → 치환프레임 pivot | +| DEEP | **Fernandez-Romero 2026** — Domain generalisation challenges in breast cancer molecular classification using foundation models: a cross-cohort exploratory study (Med Biol Eng Comput 64:2321-2331, doi:10.1007/s11517-026-03590-4) | fernandez-romero-2026-domaingen | 최근접 스쿱(유방 subtype, 외부열화) → 치환프레임 pivot | | DEEP | **Kaczmarzyk 2026 (MAKO)** — ROR-P 재발위험 예측 (npj Digital Med 9:149) | kaczmarzyk-2026-mako | "예측 포화" 근거(⚠️ subtype 아니라 ROR-P) | | brief | **Shulman 2026 (Path2Space)** — AI 공간전사체 (Cell 189, 교신 Ruppin) | shulman-2026-path2space | 반대방향(복원 vs 치환 audit) ⚠️문서엔 "Kaminski" 오기 | | DEEP★ | **Farahmand 2022** (Mod Pathol 35:44) | farahmand-2022-modpathol | **Yale 앵커 head-to-head 바 = trastuzumab반응 CV AUC 0.80** (HER2 CV0.90/외부0.81) |