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문화 · 스포츠라이프
'거짓 시신경병증' 구분 AI SW 개발···오진·불필요 검사 줄여줘

김응수 건양의대 김안과병원 교수팀

정확도 95.9~98.6%…추후 임상 검증

망막을 구성하는 물질이 점차 소실돼 시야장애가 발생하는 시신경병증과 거짓 시신경유두부종, 망막에 이런 질환이 없는 정상 눈을 구별해내는 인공지능 소프트웨어(AI SW)가 개발됐다.

7일 건양의대 김안과병원에 따르면 김응수 교수와 김상수 숭실대 생명정보학과 교수팀, 안광성 ㈜피디젠 박사팀은 시신경병증 295건, 거짓 시신경유두부종 295건, 정상 눈 779건 등 총 1,369건의 시신경 사진을 머신러닝 기법으로 학습시켜 이런 기능을 가진 AI SW를 개발했다.

연구팀은 4가지 머신러닝 분류기를 이용해 이 AI SW의 진단 정확도가 95.9~98.6%로 시신경병증과 거짓 시신경유두부종 감별진단에 유용하다는 사실도 확인했다. 다만 이 AI SW가 상용화되려면 진료 현장에서 감별 정확도를 검증하는 임상시험을 거쳐야 한다.

다양한 형태의 시신경병증과 거짓 시신경유두부종. 사진 상단은 치료가 필요 없는 거짓 시신경유두부종, 하단은 치료가 필요한 시신경병증. /사진제공=김안과병원




시신경병증은 다양한 원인에 의해 망막을 구성하는 물질이 점진적으로 소실돼 시야장애가 발생하며 회복하기 힘든 중증 안질환이다. 거짓 시신경유두부종은 망막 위의 시신경이 모여 뇌로 들어가는 지점인 시신경유두에 비정상적인 융기가 발생한 것을 말한다. 시신경병증과 구분하기 어렵고 정확한 진단, 예후 예측과 치료법 제공이 쉽지 않다.

김 교수는 “이 AI SW를 활용하면 (망막·망막혈관·시신경 등에 이상이 있는지 여부를 확인하는 기본적인) 안저검사만으로 시신경병증과 치료가 필요 없는 거짓 시신경유두부종을 구분할 수 있다”며 “거짓 시신경유두부종을 진단하거나 시신경병증으로 잘못 판단해 불필요한 진료·검사를 하는 착오를 줄일 수 있다”고 말했다.



연구 결과는 국제학술지 ‘BMC 안과학’(BMC Ophthalmology)에 게재됐다.

한편 김 교수팀은 지난 2017년 시신경 사진으로 녹내장 이환 여부를 정확하게 진단할 수 있는 AI SW를 개발했다.
/임웅재기자 jaelim@sedaily.com
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