연구진은 골수 검사 이미지를 분석하여 급성 골수성 백혈병(AML) 진단을 돕는 딥러닝 파이프라인을 개발했어요. 169명의 환자를 포함한 주요 코호트와 89명의 환자를 포함한 외부 검증 코호트, 총 258명의 환자 데이터를 활용했어요. 개발된 파이프라인은 세포 수준 예측을 환자 수준 진단으로 통합하며, 내부 검증과 외부 일반화에서 높은 성능(F1-score 0.9076~0.9124)을 보였어요.