건강검진센터 망막안저사진 412,026장 이용 '알고리즘' 개발
나이 '정상인 기준 평균 3.1세‥당뇨·고혈압 환자도 '3.6세 이내' 오차로 측정
성별, 기저질환 상관없이 '96% 이상' 정확 예측
박상준 교수 "연령증가에 따른 안구 변화 뚜렷한 60세 이전서 더욱 정확도"
"빠르며 저렴한 데다 부작용 적어 눈뿐만 아니라 전신 건강진단에 활용될 듯"
[보건타임즈] 간단하게 눈을 촬영한 망막안저사진만 봐도 나이, 성별을 정확하게 예측하거나 측정해내는 '딥러닝 알고리즘'이 개발됐다.
망막안저사진은 동공을 통해 안구 내의 구조물을 촬영한 사진이다.
이 사진은 안과 전문의가 맨눈으로 관찰, 질환을 파악하는 목적으로 흔히 사용된다.
그러나 기존 활용 방식은 의사의 눈에 의존하는 만큼 병변의 유무, 크기와 위치 정보를 얻는 것 이외엔 용도가 제한적이라는 한계가 있었다.
이에 분당서울대학교병원 안과 박상준 교수(사진) 연구팀[김용대 임상강사(현 강동성심병원 조교수), 노경진 연구원 등] 연구팀은 딥러닝 알고리즘으로 망막안저사진에 담긴 정보를 분석해 대표적 신체정보인 나이, 성별을 예측함으로써 새로운 활용 가능성을 제시했다.
연구팀은 분당서울대병원 건강검진센터에 축적된 412,026장의 망막안저사진을 이용해 알고리즘이 사진만 본 뒤 나이와 성별을 분석할 수 있도록 학습시켰다.
표본엔 일반인뿐만 아니라 안구의 병증을 유발하는 대표 인자 당뇨와 고혈압이 있는 환자, 흡연자까지 포함해 기저질환에 상관없이 정확하게 예측할 수 있도록 설계했다.
이 결과 이 딥러닝 알고리즘은 정상인을 대상으로 성별에 상관없이 평균 3.1세의 오차로 실제 나이를 파악했을 뿐만 아니라, 당뇨나 고혈압 등 기저질환 있어도 평균 오차가 3.6세를 넘지 않는 높은 예측성능을 보였다.
또 알고리즘은 연령증가에 따른 안구의 변화가 두드러지는 60세 이전에서 더욱 높은 정확도를 나타냈다.]
모든 집단에서 평균 오차가 2.9세를 넘지 않았으며, 성별은 기저질환에 상관없이 96% 이상의 확률로 정확하게 가려냈다.
이 연구결과에서 특히 주목할 만한 기능은 기저질환이 있더라도 나이 예측에 큰 오차가 나타나지 않았다는 게 연구팀의 설명이다.
즉 당뇨, 고혈압과 같은 기저질환에 의해 생긴 안구의 변화와 나이가 들면서 발생하는 안구의 노화가 육안상으로는 비슷해 보이지만 서로 구분되는 고유의 양상을 가지고 있음을 시사한다.
연구팀은 현재 개발된 딥러닝 알고리즘이 둘의 미세한 차이를 구별, 나이 예측에 성공한 만큼, 후속 연구에선 망막안저사진의 정보들을 더욱 세부적으로 분석해 눈의 병변뿐만 아니라 전신의 질환과 건강상태를 종합적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 개발할 수 있을 것으로 전망했다.
이 연구를 주도한 박상준 교수는 "망막안저검사는 빠르며 비용이 저렴한 데다 방사선 노출이 없는 간단한 검사"라면서, "이 연구에서 개발한 알고리즘을 더욱 발전시켜 망막안저사진을 통해 전신의 건강상태까지 진단할 수 있다면 환자들의 경제적, 신체적 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대한다"고 평가했다.
이 연구결과는 세계적인 종합 학술지 'Nature'의 자매지인 'Scientific Reports 온라인판 3월 12일 자에 게재됐다.
기사최종편집일: 2024-04-29 11:36:38
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