김응수 교수팀 "AI 이용 안질환 진단 지평 넓혔다" 평가
"지난 녹내장안 진단에 이어 또 다른 안질환 진단할 수 있음 확인"
[보건타임즈] 인공지능(AI)을 활용, 시신경병증과 거짓 시신경유두부종을 구별하는 진단 방법이 개발돼 관심을 끈다.
이로써 거짓 시신경유두부종 환자와 의사 모두에게 불필요한 진단검사 시간과 비용 낭비를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
시신경병증은 다양한 원인으로 망막을 구성하는 물질이 점진적으로 소실되며 시야 장애가 발생하는 질환이다.
이 병은 발병 후 지속적으로 치료를 해야 하지만 이미 상실된 시야를 회복하기는 힘든 중증 안질환이다.
거짓 시신경유두부종은 망막 위의 시신경이 모여 뇌로 들어가는 지점 시신경 유두에서 비정상적인 융기가 발생, 시신경병증과 구분이 어려워 환자에게 정확한 진단, 예후, 그리고 치료하기가 쉽지 않았다.
건양의대 김안과병원 김응수 교수팀은 (주)피디젠(안광성박사, 조성훈), 숭실대 생명정보학과(김상수 교수, 안진모)와 협력하에 AI의 한 분야인 머신러닝 기법 중 합성곱신경망(Convolution Neural Network) 분석법, 총 4가지 머신러닝 분류기(classifier)를 사용, 295건의 시신경병증, 295건의 거짓 시신경유두부종, 그리고 779건의 정상 안을 감별한 결과 95.89~98.63%에 달하는 진단 정확도를 도출해냄으로써 머신러닝을 이용한 감별진단이 유용하다는 사실을 확인했다고 밝혔다.
이 결과는 단순한 안저촬영만으로 치료가 필요 없는 거짓 시신경유두부종을 시신경병증으로 잘못 판단해 불필요하게 시행하는 진료와 검사를 줄일 수 있다는 것을 의미한다.
이를 통해 거짓 시신경유두부종 환자들의 진단을 위한 검사를 크게 줄여 환자와 의사 모두 불필요한 시간과 비용 낭비를 감소시킬 수 있을 것이라는 김 교수팀의 설명이다.
김 교수팀이 머신 러닝을 이용해 안질환 진단에 성공한 것은 지난 2017년 첫 연구에 이어 두 번째다.
지난 연구에선 머신러닝을 통해 시신경 사진을 진단한 결과 녹내장 이환 여부를 거의 100% 진단해냈다.
김 교수는 "이번 연구는 AI를 이용, 지난 녹내장안 진단에 이어 또 다른 안질환, 시신경병증을 진단할 수 있음을 확인한 결과"라며 "앞으로 AI를 활용한 안질환의 감별진단 연구에 힘쓸 것"이라고 말했다.
이 연구논문은 '머신러닝을 이용한 시신경병증과 거짓시신경유두부종 구별 정확도(Accuracy of machine learning for differentiation between optic neuropathies and pseudopapilledema)'라는 제목으로 SCI급 안과 학술지 BMC Ophthalmology에 게재됐다.
기사최종편집일: 2024-04-26 22:33:08
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