국내 연구진, '고위험군 녹내장 진행 진단·예측 AI' 개발

말기에 이를 때까지 숨죽이고 있다가 실명까지 초래하는 녹내장은 주로 고령층에서 발생했으나 이제 2030의 젊은 층에게도 증가 추세다. 이런 시기, 국내 연구진이 개발한 '녹내장 진행 감지 AI'는 고위험군 사람들의 질병 예측과 조기 진단에 도움이 될 수 있다.

서울대 안과·생명의료공학과, 제주대 안과, 동국대 AI소프트웨어융합학과 등의 공동 연구에 의하면 '망막 이미지와 임상 정보에서 위험 신호를 인식하도록 훈련된 AI'는 녹내장 의심 환자들의 실제 녹내장 발병 여부와 시기를 예측할 수 있다.

녹내장

녹내장은 세계적으로 실명의 주요 원인 중 하나다. 서울대학교병원 의학 정보에 따르면 녹내장은 '진행하는 시신경 병증'으로 높은 안압이 시신경을 손상시켜 시야 결손을 부르고 결국엔 시력 상실로 이어진다.

녹내장은 크게 급성과 만성이 있는데, 급성은 정상 범위인 10-21mmHg의 안압이 갑자기 상승하며 시력 감소와 두통, 구토, 충혈 등의 증상이 나타날 수 있다. 그러나 대부분 시신경이 서서히 손상되는 만성이라서 자각 없이 말기까지 병을 키우게 된다.

또한 안압이 정상 범위라도 개인에 따라 압력을 견디는 정도가 다르기 때문에 안심할 수 없다. 지난해 방영한 kbs 생로병사의 비밀 '소리 없는 시력 도둑 녹내장' 편에서는 국내 녹내장 환자 대부분 이러한 '정상안압녹내장'이라고 한다.

주로 40~50대 이후에 발생한다고 알려진 녹내장은 2018~2021년의 국내 안과 질환 통계에서 20~30대 비율이 10%나 차지하고 있어 젊다고 안심할 수 없게 됐다.

일단 손상된 시신경은 회복되지 않기 때문에 녹내장 치료의 목적도 진행을 늦추거나 멈추는 것으로 빠른 진단과 치료가 무엇보다 중요하다.

가족력이 있거나 평소 안압이 높은 경우, 또는 고혈압, 당뇨병, 심혈관 질환 및 근시를 가진 사람은 연령과 상관없이 정기적인 녹내장 검사가 필요하다.

망막 위험 신호·주요 임상 특징 활용 '예측' 조합 딥러닝

초기 시신경 손상의 징후가 있지만 정상 안압 등 진단 특징이 없는 사람들이 이후 녹내장에 걸릴지 여부와 시기를 의사가 진단하기 어렵다.

연구진은 녹내장 초기 징후가 있는 1만 2458개 안구의 임상 정보를 검토했다. 이 중 녹내장으로 진행된 210개와 그렇지 않은 105개의 케이스가 최소 7년 동안 6~12개월마다 모니터링되었다.

이후 모니터링 기간 동안 촬영한 망막 이미지의 위험 신호와 주요 임상 특징으로 '예측' 조합을 생성해서 3개의 기계 학습 분류기에 입력했다. 임상 특징에는 연령, 성별, 안압, 각막 두께, 망막 신경 섬유층 두께, 혈압, 체중(BMI)이 포함되었다.

그 결과 세 가지 알고리즘 모두 좋은 성능을 발휘했으며 91~99%에 달하는 높은 정확도로 녹내장 진행을 예측할 수 있었다. 임상 특징 중 가장 영향을 끼친 것은 기준 안압, 확장기 혈압, 망막 신경 섬유층의 평균 두께였다.

이 연구의 한계는 AI 훈련 결과가 상대적으로 적은 정보를 기반으로 했고, 참가자가 녹내장 치료를 받지 않은 정상 안압을 가진 사람에 한정됐다는 것이다.

그러나 연구진은 더 큰 데이터 세트에 대한 추가 교육 및 테스트로 딥러닝 모델이 향상될 수 있으며 '정상안압녹내장 의심 환자의 질병 과정을 더 잘 예측할 수 있다고 믿는다'라고 전했다.

이 연구는 영국의학저널 BMJ의 안과학에 'Deep-learning-based prediction of glaucoma conversion in normotensive glaucoma suspects'(정상안압녹내장 의심 환자의 녹내장 전환에 대한 딥러닝 기반 예측)라는 제목으로 지난 2일 게재되었다.

포인트경제 박찬서 기자