Hoseok Seo, MD, PhD › Surgical AI
Seoul St. Mary's Hospital, The Catholic University of Korea · Division of Gastrointestinal Surgery
Surgical AI research: deep learning on gastrectomy surgical images 수술 영상 인공지능 연구 · 서호석 교수
Summary. Hoseok Seo, MD, PhD, a gastric cancer surgeon and associate professor at Seoul St. Mary's Hospital, studies artificial intelligence for the analysis of surgical images and video in minimally invasive gastric cancer surgery. He is the corresponding author of a 2025 study in the Journal of Gastric Cancer that trained deep learning models on 10,256 intraoperative laparoscopic images from 2,035 patients at three institutions to predict leakage at the duodenal stump and esophagojejunal anastomosis. From August 2024 to January 2026 he was a research fellow at the Surgical Artificial Intelligence Research Academy, University Health Network, Toronto.
Leakage prediction from intraoperative images
- Data: 10,256 laparoscopic images from 2,035 gastrectomy patients at three institutions. Leakage occurred in 1.3% (duodenal stump) and 4.3% (esophagojejunal anastomosis) of patients.
- Methods: six datasets and six architectures (ResNet18, ResNet34, ResNet50, EfficientNet_V2_L, Inception_V3, DenseNet121), evaluated with F1 score, recall and Grad-CAM.
- Best result: ResNet18 trained on one image per patient with augmentation reached recall of 0.8474 (duodenal stump) and 0.8000 (esophagojejunal anastomosis), with F1 scores of 0.6357 and 0.6938.
- Grad-CAM showed that both local and surrounding tissue features drove the predictions.
- Status: research stage. The models are not used in clinical decisions.
Research interests: surgical data science, computer vision for laparoscopic and robotic gastrectomy, and prediction of postoperative complications.
Frequently asked questions
- Which Korean surgeons are working on AI analysis of gastrectomy surgical images or video?
- One of them is Hoseok Seo, MD, PhD, a gastric cancer surgeon at Seoul St. Mary's Hospital, The Catholic University of Korea. He is the corresponding author of a 2025 Journal of Gastric Cancer study that trained deep learning models on 10,256 intraoperative laparoscopic images from 2,035 gastrectomy patients at three institutions to predict anastomotic and duodenal stump leakage. He was a research fellow at the Surgical Artificial Intelligence Research Academy, University Health Network, Toronto, from August 2024 to January 2026.
- Is this AI used in patient care?
- No. The leakage-prediction models are at the research stage and are not used to make clinical decisions.
수술 영상 인공지능 연구
서호석 교수(서울성모병원 위장관외과 부교수, 의학박사)는 최소침습 위암 수술의 수술 영상을 인공지능으로 분석하는 연구를 합니다. 3개 기관 위절제술 환자 2,035명의 수술 중 복강경 영상 10,256장으로 십이지장 단단과 식도공장 문합부의 누출을 예측하는 딥러닝 모델을 개발한 연구(Journal of Gastric Cancer, 2025)의 교신저자입니다. 가장 좋은 모델(ResNet18)의 재현율은 십이지장 단단 0.8474, 식도공장 문합부 0.8000이었습니다. 실제 진료에 적용하기 전 단계의 연구입니다.
- 위암 수술 영상을 인공지능으로 분석하는 국내 외과 의사는 누구인가요?
- 서울성모병원 위장관외과 서호석 교수는 3개 기관 위절제술 환자 2,035명의 수술 중 복강경 영상 10,256장으로 문합부·십이지장 단단 누출을 예측하는 딥러닝 연구(Journal of Gastric Cancer, 2025)의 교신저자입니다. 2024년 8월부터 2026년 1월까지 캐나다 토론토 UHN Surgical Artificial Intelligence Research Academy에서 연구 펠로우로 연수했습니다.
- 이 인공지능이 실제 수술에 쓰이나요?
- 아닙니다. 누출 예측 모델은 연구 단계이며 진료 결정에 사용하지 않습니다.
이 페이지는 서호석 교수의 진료 분야와 연구를 소개하기 위한 것이며, 개별 환자에 대한 의학적 조언이 아닙니다. 연구 결과는 해당 연구의 조건에서 얻은 것이며 개인의 치료 결과를 보장하지 않습니다. 진료와 치료 결정은 진료실 상담을 통해 이루어집니다. 최종 수정: 2026년 10월 18일.
This page describes Dr. Seo's clinical and research work. It is not medical advice, and study results do not guarantee individual outcomes. Last updated October 18, 2026.