호주 연구진, 단 10초 만에 녹내장을 진단하는 AI 테스트 개발
녹내장은 치료하지 않으면 심각한 결과를 초래할 수 있는 놀라울 만큼 흔한 질환입니다. 조기 발견의 중요성을 인식한 호주의 엔지니어와 안과 의사 팀은 녹내장을 진단하는 새로운 인공지능 기반 접근법을 개발했으며, 이 방법은 단 10초 만에 결과를 제공할 수 있습니다.
녹내장은 눈 안의 압력이 높아지고, 이 압력이 다시 시신경을 압박할 수 있는 상태입니다. 시신경이 이런 영향을 장기간 받으면 되돌릴 수 없는 손상과 시력 저하가 생길 수 있습니다. 이 질환은 약물로 치료할 수 있지만, 먼저 발견되어야 합니다.
녹내장 진단에는 보통 안과 의사와 진행하는 30분짜리 검사나 전문 검안 클리닉 방문이 필요합니다. 하지만 모든 사람이 이런 전문가에게 접근할 수 있는 것은 아닙니다.
더 간단한 녹내장 진단 방법을 찾으려는 노력의 일환으로, 멜버른 왕립공과대학(RMIT)의 디네시 쿠마르 교수와 동료들은 AI와 녹내장이 사람의 동공이 빛에 반응하는 방식을 바꾼다는 사실에 기반한 새로운 접근법을 개발하고자 했습니다.
연구진은 13명은 녹내장 환자, 13명은 대조군의 건강한 사람, 나머지 13명은 더 젊은 사람으로 구성된 소규모 연구 참가자 집단을 모았습니다. 참가자들의 눈은 한 점에 초점을 맞춘 채 주변 조명 아래에서 초당 60프레임으로 촬영되었고, 이후 데이터에 머신러닝 알고리즘을 적용해 건강한 대조군과 비교했을 때 녹내장 환자 집단에서 나타나는 동공 확장의 미세한 변화를 찾아냈습니다. 이 연구를 바탕으로 연구진은 녹내장 진단 모델을 개발했습니다.
“참가자들의 동공 복잡성은 히구치 프랙탈 차원, 순열 엔트로피, 조건부 엔트로피를 사용해 분석되었습니다. 우리는 녹내장 환자와 대조군 사이에서 동공 복잡성에 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 발견했습니다. 특히 프랙탈 차원 측정을 사용했을 때 차이가 더 뚜렷했습니다. 이러한 결과는 상용 장비를 이용해 녹내장을 선별하는 데 동공 복잡성을 활용할 가능성을 뒷받침합니다”라고 연구에 나와 있습니다.
“우리 소프트웨어는 동공이 주변 조명에 어떻게 적응하는지 측정하고, 동공 크기의 미세한 변화를 포착할 수 있습니다. 기존의 AI 녹내장 검사는 환자가 10분 동안 완전히 움직이지 않고 있어야 합니다. 우리 기술은 정확도를 떨어뜨리지 않으면서 같은 일을 10초 만에 해냅니다.”
이 진단 모델은 녹내장 발병 위험이 있는 전 세계 수백만 명, 특히 위험이 더 높은 60세 이상 사람들에게 도움이 될 수 있습니다.
“이 연구를 통해 일반 클리닉에서 수행할 수 있는, 접촉 없이 간단하고 저렴하게 사용할 수 있는 검사가 가능해질 것입니다. 이는 또한 너무 늦어질 때까지 치료를 받지 않을 사람들까지 포함하는 지역 사회 전체 규모의 선별 검사 프로그램을 도입하는 데도 기여할 수 있습니다.”
쿠마르 교수는 이번 연구에서 전용 아이 트래커(시선 추적 장치)를 사용했지만, 언젠가는 이 접근법이 간단한 스마트폰 앱으로 구현될 것이라고 전망했으며, 연구팀은 가까운 미래에 이 가능성을 검토할 계획이라고 밝혔습니다. 연구진은 2022년에 이 접근법의 임상시험을 진행하는 데도 관심이 있다고 덧붙였습니다.
“이번 획기적인 연구는 녹내장 눈과 건강한 눈 사이의 햄퍼스(동공의 리드미컬한 수축과 확장 발작) 복잡성 차이를 조사했으며, 자동화되고 감독 없이 기록 및 분석할 수 있는 녹내장 탐지 기반을 제시했습니다. 이 연구는 저렴한 아이 트래커로 기록할 수 있고 동공 기록을 자동으로 분석할 수 있는 녹내장의 바이오마커로서 동공 복잡성의 잠재력을 보여줍니다. 녹내장 환자의 동공 신호 프랙탈 차원은 건강한 동년배 및 젊은 사람들로 구성된 대조군보다 현저히 높았습니다. 순열 엔트로피와 조건부 엔트로피를 사용했을 때도 같은 결과가 나왔습니다. 이는 동공 데이터가 녹내장을 탐지하는 데 도움이 될 수 있음을 보여줍니다”라고 연구진은 밝혔습니다.
다만 이번 연구에는 몇 가지 중요한 한계가 있습니다. 첫째, 이는 파일럿 연구로, 여러 요인의 차이를 살펴보기에는 참가자 수가 충분하지 않습니다. 둘째, 이 연구에서는 동공 복잡성과 녹내장의 중증도 사이의 상관관계를 조사하지 않았습니다. 실제 상황에서는 동공 복잡성의 변화가 다른 안과 질환을 반영할 수도 있습니다.
향후 연구는 질병 진행 및 시력의 영향, 성별과 민족 집단 간 차이, 다른 안질환과 동반 요인에 의해 생기는 효과를 규명하는 방향으로 이어질 예정입니다. 또한 더 폭넓은 참가자 집단에 맞도록 제안된 구조를 최적화할 필요도 있습니다.
