녹내장이란 시신경 병증으로 인한 시야 결손이 나타나는 질환이다. 주변부부터 중심부로 서서히 흐릿해지는 특징이 있어 말기가 되어서야 증상을 자각하는 환자가 많다. 방치 시 실명까지 도달하는 주요한 실명 원인 중 하나이다. 이러한 녹내장 환자들을 딥러닝을 기반으로 조기에 선별할 수 있는 인공지능 모델이 최근 개발됐다.

서울아산병원 안과 성경림·신중원, 강릉아산병원 안과 손길환 교수팀은 인공신경망 기술을 이용해 9만 6천여 개의 시야 검사 결과를 학습시킨 인공지능(AI) 모델을 개발, 고위험 녹내장 환자를 약 86% 정확도로 선별해냈다고 밝혔다. 이번 연구는 안과 분야 저명한 국제 학술지인 ‘미국안과학회지(American Journal of Ophthalmology)’에 최근 게재됐다.

노화와 함께 높아진 안압으로 시신경이 손상돼 발생하는 녹내장은 완치할 수 없고 진행을 최대한 늦추는 치료법밖에 없다. 조기 발견과 예방적 치료, 추적 관찰이 매우 중요한 이유다.

치료 중에도 진행될 수 있어 안압 등 실명 요인이 더 많은 환자에게는 더욱 세밀한 추적 관찰이 필요했지만, 고위험 환자들을 정확하게 선별해내기가 어려운 현실이었다. 전문의의 임상 경험을 바탕으로 한 6개월 간격의 주기적인 시야 검사를 통해 녹내장 진행을 예측하는 것이 일반적인 방법이었다.

이에 연구팀이 개발한 인공지능 모델은 높은 확률로 고위험 환자를 조기에 판별해낼 수 있게 됐다는 점에서 주목받고 있다.

서울아산병원 안과 성경림·신중원, 강릉아산병원 안과 손길환 교수팀은 실명 고위험 녹내장 환자를 선별하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 1998년부터 2020년까지 녹내장으로 진단된 6,047명의 평균 약 9.5년 기간 동안 96,542개 시야 검사 결과를 인공지능 모델에 학습시켰다.

또한 연구팀은 인간의 뇌 신경 구조를 본뜬 인공신경망 기술을 적용, 정확도를 높이기 위해 환자당 3회의 시야 검사 결과를 적층 학습시켰다.

그 결과 AI는 전체 정확도 약 86%로 실명 고위험 녹내장 환자를 선별해냈다.

이번 연구의 책임 연구자인 성경림 서울아산병원 안과 교수는 “시야 검사는 녹내장 여부를 진단하기 위해 실시하는 검사인데 검사 특성상 녹내장 진행 여부를 진단하기 위해서는 환자분들이 오랫동안 주기적으로 검사를 받아야 한다는 불편함이 있을 수밖에 없다”라면서, “이번에 개발된 인공지능 모델은 단 세 번의 시야 검사만으로 고위험 녹내장을 조기 진단하고 추가적인 약물 치료 또는 수술과 같은 최적화된 치료 방향을 더욱 효과적으로 수립할 수 있게 됐다는 점에서 의미가 크다”라고 말했다.

신중원 서울아산병원 안과 교수는 “앞으로 추가적인 연구를 통해 인공지능을 활용한 고위험 녹내장 진단 모델의 정확도를 더욱 높여 녹내장으로 인한 시력 손실 가능성을 최소화할 수 있도록 하겠다”라고 밝혔다.

박하연 기자 mintyeon34@foodnmed.com

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