[메디칼업저버 박선혜 기자] 국내 연구팀이 인공지능(AI) 기반 실시간 녹내장 시야검사 결과 추출법을 독자 개발했다. 

이 방법은 정확도가 높아 향후 녹내장 진단 시 빅데이터와 AI 활용도가 높아질 것으로 기대된다.

가톨릭대 여의도성모병원 안과 장동진 교수 연구팀은 병원 내 누적된 시야검사 이미지 빅데이터를 실시간으로 디지털화해 분석할 수 있는 AI 모델(AI digitizer)을 개발하고 정확도를 평가했다.

연구팀은 2010~2019년 총 32만 5310장의 시야검사용지를 분석, 553만 270건의 정보를 추출했다. 이후 독자 개발한 2개의 AI 모델을 적용해 검사처리결과, 시간, 정확도 등을 분석했다.

AI 모델은 '반자동 AI 디지타이저(The Semi-AI digitizer)'와 '완전자동 AI 디지타이저(Full-AI digitizer)'이다. 

반자동 AI는 시야검사 이미지 분석 시 분류와 주요 정보 위치를 의료진이 정한 규칙에 맞춰 처리한 뒤 텍스트 인식을 통해 주요 임상정보를 추출한다. 

완전자동 AI은 시야검사 이미지를 딥러닝한 후 텍스트 인식을 통해 임상정보를 획득한다.

그 결과, 추출 정확도는 반자동 AI 99.3%, 완전자동 AI 98.3%를 기록했다. 

이미지 처리 속도는 반자동 AI가 완전자동 AI보다 빠르고 컴퓨터 자원을 덜 사용하는 것으로 나타났다. 반면 이미지 해상도나 구성이 달라지는 경우 의료진의 추가 처리가 필요했다. 

완전자동 AI는 이미지 해상도나 주요 정보의 위치가 달라져도 그 위치를 추적해 인식할 수 있었지만 더 많은 컴퓨터 자원이 소요됐다. 

연구팀은 반자동 AI와 완전자동 AI의 장점을 상황에 맞게 적절히 활용하면 녹내장 연구와 진단에 효과적일 것으로 보았다. 

장동진 교수는 "이번 결과는 가톨릭중앙의료원 익명화의료정보분석 시스템(CMC nU CDW) 빅데이터에 추가돼 안과뿐 아니라 다양한 임상과의 데이터와 시야정보를 연계해 분석 가능하다"며 "AI 기반 녹내장 연구의 초석을 마련했다는 의의가 있다. 안과 분야뿐만 아니라 이미지로 검사 결과를 분석하는 다양한 임상검사에 확대 적용할 수 있길 기대한다"고 밝혔다.

한편 본 연구는 COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE 8월호에 게재됐다.