연구진은 CT 영상과 조직병리학 데이터를 융합하여 흉암 진단 및 아형 분류를 위한 인공지능 프레임워크를 개발했어요. 개발된 시스템은 흉암의 다양한 아형을 분류하고, Grad-CAM++ 등의 설명 가능한 AI 기법을 통해 진단 근거를 시각적으로 제시해요. 실험 결과, 정확도 87%, AUROC 97% 이상의 높은 성능을 보이며, 임상 의사 결정 지원 시스템으로 활용될 가능성을 보여줬어요.