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| ▲ 장동진 교수 (사진= 가톨릭대 여의도성모병원 제공) |
[mdtoday=이재혁 기자] 녹내장 시야 검사 이미지가 실시간 디지털화된 AI(반자동, 완전자동) 모델이 개발됐다.
가톨릭대학교 여의도성모병원 안과 장동진 교수 연구팀이 AI 기반 실시간 녹내장 시야검사 결과 추출법을 독자 개발해 효과를 입증했다고 15일 밝혔다
녹내장은 안압 상승 등의 원인으로 시신경이 눌리거나 혈액 공급에 장애가 생겨 시신경 기능에 이상을 초래하는 질환이다. 시신경 손상은 시야 결손으로 이어지고 말기에는 실명에 이를 수 있다.
녹내장 진단에는 시간에 따른 시야 변화 양상을 분석하는 것이 필수적이나, 그동안 시야검사 결과는 병원 의료정보시스템 내 이미지 형태로 존재해 분석하는데 상당한 시간이 필요했다.
이에 장동진 교수팀이 병원 내 누적된 시야 검사 이미지 빅데이터를 실시간으로 디지털화하여 분석할 수 있는 인공지능 모델(AI digitizer)을 개발해 그 정확도를 분석했다.
연구는 2010년부터 2019년까지 총 32만5310장의 시야 검사 용지를 분석, 553만270건의 정보를 추출한 이후 독자 개발한 2개의 인공지능모델을 적용해 검사 처리결과, 시간, 정확도 등을 분석하는 방식으로 진행됐다.
인공지능모델은 ‘반자동 AI 디지타이저(The Semi-AI digitizer)’와 ‘완전자동 AI 디지타이저(Full-AI digitizer)’다. 반자동 AI는 시야 검사 이미지 분석 시 분류와 주요 정보 위치를 의료진이 정한 규칙에 맞춰 처리한 뒤 텍스트 인식을 통해 주요 임상 정보를 추출하며, 완전자동 AI은 시야검사 이미지를 딥러닝한 후 텍스트 인식을 통해 임상 정보를 획득한다.
분석 결과, 추출 정확도에서는 반자동 AI는 99.3%, 완전자동 AI는 98.3%를 기록했다.
특히 이미지 처리 속도는 반자동 AI가 완전자동 AI보다 빠르고 컴퓨터 자원을 덜 사용하는 것으로 나타난, 반면 이미지 해상도나 구성이 달라지는 경우 의료진의 추가 처리가 필요했다.
완전자동 AI는 이미지 해상도나 주요 정보의 위치가 달라져도 그 위치를 추적해 인식할 수 있었던 반면, 더 많은 컴퓨터 자원이 소요됐다.
이에 대해 연구팀은 반자동 AI와 완전자동 AI의 장점을 상황에 맞게 적절히 활용하면 녹내장 연구와 진단에 효과적일 것으로 기대하고 있다.
장동진 교수는 “연구 결과는 가톨릭중앙의료원 익명화의료정보분석 시스템(CMC nU CDW) 빅데이터에 추가돼 안과 뿐 아니라 다양한 임상과의 데이터와 시야정보를 연계해 분석이 가능하다”고 밝혔다.
이어 “AI 기반 녹내장 연구의 초석을 마련한 데 의의가 있으며, 안과분야 뿐만 아니라 이미지로 검사 결과를 분석하는 다양한 임상 검사에 확대 적용할 수 있길 기대한다”고 덧붙였다.
한편, 이번 연구는 COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE(IF=5.428) 2021년 8월호에 게재됐다.
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메디컬투데이 이재혁 (dlwogur93@mdtoday.co.kr)
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