인공지능 기반 망막 스캔, 당뇨병 및 심장 질환 조기 진단 길 열어

• 인공지능(AI)을 활용한 비침습적 망막 스캔 기술이 당뇨병, 심장 질환, 신장 질환 등 다양한 전신 질환의 조기 진단 도구로 주목받음.
• 혈액 검사 없이 망막 이미지만으로 당화혈색소(HbA1c) 수치를 분류하는 딥러닝 모델이 개발 중임.
• 생성적 적대 신경망(AC-GAN)을 사용하여 안구 및 전신 질환을 동시에 분류하는 통합 프레임워크 연구가 진행 중임.

망막 스캔의 진단적 가치

• 망막의 미세 혈관은 전신 혈관 상태를 반영하는 창구 역할을 함.
  • 망막 소동맥의 좁아짐은 고혈압 위험과, 망막 정맥의 비정상적 확장은 제1형 당뇨병 환자의 신장 문제와 연관됨.
  • 동맥-정맥 직경 비율은 뇌졸중 및 심장 질환의 주요 생체 지표로 활용됨.
• 망막 안저 촬영, OCT-A(광간섭 단층 혈관 조영술) 등의 영상 기술로 고해상도 혈관 데이터 확보 가능.

주요 연구 분야

• 외과 수술 예측: 황반 구멍(macular hole) 수술 전후 이미지를 학습해 수술 예후를 예측함으로써 환자의 의사결정을 돕고 불필요한 재수술 비용을 절감함.
• 당뇨병 비침습적 선별: 인도와 같이 당뇨병 환자가 급증하는 국가에서 혈액 채취 없이 망막 이미지 기반 앱으로 당뇨병 위험도를 판별하는 비용 효율적인 선별 시스템 개발 중.
• 통합 질환 분류: AC-GAN을 활용해 제한된 데이터셋을 보완하고, 안구 질환과 전신 질환을 한 번의 촬영으로 선별하는 통합 시스템 구축 시도.

당면 과제 및 해결책

• 데이터 다양성: 다양한 배경의 환자 데이터를 확보하여 AI 모델의 정확도 제고 필요.
• 설명 가능성(Black Box 문제): 의사들이 AI의 진단 과정을 신뢰할 수 있도록, 모델이 판독 시 망막의 어떤 부분을 참고했는지 시각적으로 보여주는 기술 개발 중.