녹내장의 시야 검사 속도와 정확도를 높일 수 있는 방법이 개발됐다.
가톨릭대 여의도성모병원 안과 장동진 교수 연구팀은 시야검사 이미지 빅데이터를 신속하고 정확하게 분석할 수 있는 인공지능 모델(AI digitizer)을 개발했다고 국제 생물의학저널(Computer Methods and Programs in Biomedicine)에 발표했다.
녹내장은 안압이 높아져 신경이 눌리거나 혈액 공급장애로 시신경 기능에 장애를 일으키는 질환이다. 시신경 손상은 시야 결손으로 이어지고 말기에는 실명에 이를 수 있다. 녹내장 진단에는 시간 별 변화 양상 파악이 필수이지만 병원데이터 속 이미지 분석에는 시간이 걸렸다.
연구팀은 안구 이미지를 디지털로 분석할 수 있는 AI모델을 이용해 녹내장 시야검사용지 32만 5천여장에서 553만건의 임상정보를 추출해 검사처리 결과, 시간, 추출정확도를 분석했다. 반자동 AI에서는 의료진이 정한 규칙에 따라, 자동 AI에서는 딥러닝한 후 임상정보를 획득한다.
그 결과, 추출정확도는 반자동AI에서 99.3%, 자동 AI에서 98.3%였다. 처리속도는 반자동 AI가 빠르고 컴퓨터자원 소모도 적었만 이미지 해상도와 구성이 달라지면 의료진 도움이 필요했다.
자동 AI는 컴퓨터자원을 더 많이 사용했지만 이미지 해상도나 주요 정보의 위치가 달라져도 그 위치를 추적해 인식할 수 있었다.
장 교수는 "안과분야 뿐만 아니라 이미지로 검사결과를 분석하는 다양한 임상검사에 확대 적용할 수 있을 것"이라고 기대했다.
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