GIST, 마이봄샘 영상으로 소실 정도 분석
임상전문가보다 빠르고 정확한 결과 얻어
가장 흔한 질환 중 하나인 안구건조증을 인공지능(AI)으로 정확히 판독할 수 있는 기술이 나왔다.
광주과학기술원(GIST)은 정의헌 교수팀과 황호식 서울 여의도성모병원 교수팀이 공동으로 적외선으로 촬영한 마이봄샘(기름층 생성) 영상을 AI를 활용해 자동 정량 분석하는 기술을 개발했다고 11일 밝혔다.
안구건조증은 크게 눈물 생성이 잘 되지 않는 '수분부족형'과 기름층 생성 부족으로 인한 '과다증발형'으로 나뉜다. 마이봄샘은 눈꺼풀에 위치해 눈물층의 기름막 형성을 담당하는 기관으로, 과다증발형 안구건조증은 마이봄샘 소실이나 기능 저하로 인해 발생하는 경우가 대부분이다.
이 때문에 마이봄샘을 촬영해 소실 정도를 파악하면 안구건조증의 정확한 진단과 적절한 치료에 큰 도움이 된다.
하지만, 임상의가 환자의 마이봄샘 소실정도를 0, 1, 2, 3점으로 판독해 정확성이 떨어지는 한계가 있다.
연구팀은 여의도 성모병원에서 촬영한 1000장의 마이봄샘 사진을 자체 개발한 딥러닝 모델을 통해 학습시켜 의사 진단보다 더 빠르고 정확한 판독 결과를 얻을 수 있었다. 이 딥러닝 모델을 고려대 안산병원에서 촬영한 600장의 마이봄샘 영상에 적용했더니 AI가 임상전문가보다 보다 정확하게 진단했다고 연구팀은 설명했다.
정의헌 GIST 교수는 "안구건조증의 주요 원인인 마이봄샘 기능 이상의 원인을 AI로 판독하는 딥러닝 모델을 활용해 신속 정확하고, 객관적으로 판독할 수 있게 됐다"며 "실제 임상에서 유효성을 평가하기 위한 연구와 첨단 의료기기로 상용화하기 위해 공동연구를 계속 해 나갈 계획"이라고 말했다.
연구결과는 안과학 분야 국제 학술지 '아큘러서피스지' 온라인판에 게재됐다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr
GIST 제공
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