안구건조증 진단, 의사보다 AI가 더 빠르고 정확해

실제 임상 효용성 평가하기 위한 전향적 연구 및 첨단 의료기기 상용화 목표

인공지능(AI)으로 눈꺼풀 '마이봄샘' 영상을 판독하는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 

마이봄샘(meibomian gland)은 눈꺼풀에 있는 일종의 피지샘으로 안구 표면에 '마이붐'이라는 기름을 분비해 눈물막의 지질층을 형성하고, 이 지질층은 눈물의 증발을 억제한다. 마이봄샘이 막히거나 소실되어 기름이 분비되지 않으면 지질층이 얇아지면서 증발형 안구건조증이 나타난다. 

과거에는 안과 전문의가 마이봄샘 소실 정도(meiboscore)를 0, 1, 2, 3점의 점수를 매기는 주관적 판독을 해 정확성과 재현성이 낮았다.

황호식 가톨릭대학교 여의도성모 안과병원 교수 연구팀(정의현 광주과학기술원 의생명공학과 교수)은 여의도성모병원이 보유한 마이봄샘 영상 빅데이터를 활용하고 광주과학기술원에서 딥러닝 기술을 적용하여 마이봄샘 소실 정도를 정량적으로 분석했다.

연구팀은 1000장의 마이봄샘 사진에서 눈꺼풀 영역과 마이봄샘 영역을 표기한 후 두 명의 안구건조증 전문의가 마이봄샘 소실점수를 매겼다. 이 중 800장을 광주과학기술원의 딥러닝 모델로 학습시킨 후, 딥러닝과 전문의 판독 결과를 비교 분석했다.

마이봄샘 소실 정도의 검증 정확도에서 ‘딥러닝 모델’과 ‘전문의 판독’은 각각 73.01%, 53.44%로 딥러닝이 우세했다.

아울러 진행된 재현성 검증 결과에서도 딥러닝 모델이 더 높은 정확도를 보였다.

황 교수(교신저자)는 “본 연구는 마이봄샘 영상을 촬영하는 장비의 데이터를 이용하여 딥러닝 모델을 만들었기 때문에 바로 의료기기에 적용하여 안구건조증 진단과 치료에 응용할 수 있다”라며 “실제 임상 효용성을 평가하기 위한 전향적 연구 및 첨단 의료기기 상용화를 목표로 광주과학기술원과의 공동 연구를 계속 진행할 예정”이라고 전했다.

metarism@metaplanet-dm.com