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[데일리메디 박대진 기자] 의학 분야에서도 인공지능(AI)을 활용한 진단방법 활용 범위가 넓어지고 있는 가운데 이번에는 시신경병증과 거짓시신경유두부종을 구별할 수 있음이 확인됐다.
건양의대 김안과병원 김응수 교수팀은 최근 머신러닝을 통해 시신경병증과 가성유두부종, 정상안을 구별할 수 있다는 사실을 규명한 연구결과를 BMC Ophthalmology에 게재했다.
시신경병증은 망막 구성 물질이 점진적으로 소실되며 시야 장애가 발생하는 질환으로, 발병 후 지속적으로 치료를 해야 하지만 이미 상실된 시야를 회복하기는 힘든 중증 안질환이다.
거짓시신경유두부종은 시신경 유두에서 비정상적인 융기가 발생하는 것으로, 시신경병증과의 구분이 어려워 환자에게 정확한 진단, 예후, 치료법 제공이 쉽지 않았다.
김 교수팀은 295건의 시신경병증 사진, 295건의 거짓시신경유두부종 사진, 779건의 정상안 사진을 입력, 머신러닝 기법 중 하나인 합성곱신경망(Convolution Neural Network) 분석법을 사용해 분석했다.
총 4개 머신러닝 분류기(classifier)를 이용한 결과, 95.89~98.63%에 달하는 진단 정확도가 도출돼 머신러닝을 이용한 감별진단이 유용하다는 점을 확인할 수 있었다.
이는 단순한 안저촬영만으로도 치료가 필요 없는 거짓시신경유두부종을 시신경병증으로 잘못 판단해 불필요한 진료와 검사를 시행하는 착오를 줄일 수 있음을 의미한다.
이에 따라 거짓시신경유두부종 환자들의 진단을 위한 검사를 크게 줄일 수 있어 환자와 의사 모두 불필요한 시간과 비용 낭비를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
김 교수팀이 머신러닝을 이용해 안질환 진단에 성공한 것은 지난 2017년 연구에 이어 두 번째다. 지난 연구에서는 머신러닝을 통해 시신경 사진 진단결과 녹내장 이환 여부를 100% 진단할 수 있었다.
김응수 교수는 “녹내장에 이어 다른 안질환을 AI로 진단할 수 있는 가능성이 높아졌다”며 “앞으로도 AI를 통한 안질환의 감별진단 연구에 힘쓸 것“이라고 말했다. |
