임상 현장에서 전문의가 안과 질환을 진단하는 과정과 유사하게 설계한 딥러닝 모델이 주요 안과 질환을 전문의와 유사한 수준으로 판단할 수 있는 것으로 확인됐다.

글로벌 의료 인공지능 솔루션 기업 뷰노는 안저(Fundus) 영상으로부터 이상 소견을 식별하고 주요 안과 질환을 진단하는 인공지능 모델에 대한 연구 결과가 과학 저널 네이처(Nature)가 출간하는 국제 학술지 Scientific Reports에 게재됐다고 10일 밝혔다.

이번 연구 결과, 뷰노의 딥러닝 모델은 당뇨망막병증, 황반변성, 녹내장 등 8개 질환에 대한 내부 및 외부 테스트셋에서 안과 전문의와 동등한 수준의 진단 성능을 보였다. 또한 15개의 이상 소견과 8개의 안과 질환의 상관관계를 수치로 정량화하고, 해당 값을 전문의가 판단한 값과 비교해 서로 유사한 결과가 나왔다.

뷰노는 이번 연구 결과가 인공지능 기술을 활용하여 안저 영상 내 이상 소견과 주요 안과 질환과의 상관관계를 수치화 및 정량화함으로써 설명 가능성(Explainability)을 높일 수 있다는 것을 보여준다고 설명했다. 이어 이는 기존 인공지능 솔루션이 사용자에게 이상 소견을 제시하는 것에서 더 나아가 질환에 대한 판단 결과를 제공함으로써 환자의 신뢰도를 높일 수 있음을 시사한다고 덧붙였다.

이예하 뷰노 대표는 “이번 연구는 인공지능 기술을 활용해 안과 질환을 진단할 때 의사와 환자 간 신뢰를 높일 수 있는 가능성을 입증했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다. 

한편, 뷰노는 이번 연구 결과를 향후 인공지능 기반 안저 판독 솔루션 뷰노메드 펀더스 AI™에 적용할 계획이다.