안과질환도 AI 진료 시대 열리나…녹내장 진단성공률 100% 육박

김안과병원 김응수교수팀, 인공지능 기반 시신경질환 진단 성공

［메디컬투데이 김동주 기자］ 

진단이 까다로운 시신경질환을 AI를 활용하여 100%에 가까운 정확도로 진단한 연구결과가 나왔다.

건양의대 김안과병원 김응수 교수팀은 28일 시신경병증에 대한 머신러닝(machine learning)의 유용성 연구를 진행한 결과 100%에 가까운 진단성공률을 보였다고 발표했다. 

머신러닝은 인공지능의 한 분야로 경험적 데이터를 기반으로 학습과 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다. 암 진단에 뛰어난 성과를 보여주고 있어 국내의 여러 대학병원들이 도입한 IBM사의 왓슨 역시 머신러닝의 일종이다.

김 교수팀은 머신러닝에 정상안 501건의 시신경 사진과 녹내장으로 진단된 눈 474건의 시신경 사진 데이터를 입력하여 학습을 시키면서 분석을 진행했다. 학습 및 분석기법은 회귀분석방법과 합성곱신경망(Convolution Neural Network) 방법 2가지를 이용했다.  

그 결과 회귀분석방법에서는 약 100회의 반복학습 시부터 훈련정확도가 100%에 가까워졌으며, 350회의 반복학습으로 훈련이 완료됐다. 다만 이 기법에서는 녹내장안의 진단정확도가 98.5%에 그쳤다.  

합성곱신경망 기법에서는 500회를 넘어가면서 훈련정확도가 100%에 가까워지기 시작했으며 800회의 훈련으로 100%에 이르렀다. 또한 녹내장안의 진단정확도도 100%를 기록했다.  

이 결과는 합성곱신경망 기법으로 머신러닝을 훈련시키면 시신경사진만 가지고 녹내장 이환 여부를 거의 100% 진단할 수 있음을 의미한다. 김 교수팀은 다만 이번 연구에서 녹내장의 특징이 뚜렷하게 나타나는 시신경 사진만 사용했으므로, 녹내장인지 아닌지 감별진단하기 어려운 시신경 사진에 대한 진단에는 약간의 한계가 있을 수 있다고 말했다.

▲ 김응수 교수 (사진=김안과병원 제공)

김 교수는 “이번 연구 결과 비교적 간단한 검사로 얻을 수 있는 시신경 사진만으로도 녹내장을 비롯한 다양한 시신경병증의 감별진단과 조기발견이 가능할 수 있음을 시사했다”며 “다양한 안과 검사 이미지를 활용하여 머신러닝을 훈련시키면 각막, 망막질환 등 각종 안과질환의 진단에 활용할 수 있을 것으로 생각하며, 앞으로도 관련연구를 이어나갈 계획”이라고 밝혔다. 

한편 김응수교수팀의 이번 연구는 피디젠, 숭실대학교 생명정보학과 ETRI와 협력하여 진행되었다.    
메디컬투데이 김동주 기자(ed30109@mdtoday.co.kr)