"안구건조증 원인 마이봄샘 판독, AI가 전문의보다 우세"

마이봄샘 소실정도의 검증 정확도를 딥러닝 모델과 전문의가 판독한 결과 딥러닝 쪽이 정확도가 더 우세하다는 연구결과가 나왔다. 사진은 기사와 직접적인 관련이 없음. /사진=이미지투데이

국내 연구진이 인공지능(AI)으로 눈꺼풀 마이봄샘 영상을 판독하는 기술을 개발하고 정확도를 입증했다.

마이봄샘은 눈꺼풀에 있는 일종의 피지샘으로 안구표면에 마이봄이라는 기름을 분비해 눈물막의 지질층을 형성한다. 이 지질층은 눈물의 증발을 억제하는데 마이봄샘이 막히거나 소실되어 기름이 분비되지 않으면 지질층이 얇아지면서 증발형 안구건조증이 나타난다. 마이봄샘 기능장애는 안구건조증의 대표적 원인이다.

11일 가톨릭대학교 여의도성모병원에 따르면 황호식 안과병원 교수 연구팀은 여의도성모병원이 보유한 마이봄샘 영상 빅데이터를 활용해 광주과학기술원에서 딥러닝 기술을 적용한 마이봄샘 소실 정도를 정량적으로 분석했다. 연구는 안과학 분야의 국제 학술지 오큘라서피스지 2022년 6월 온라인판에 게재됐다.

연구팀은 1000장의 마이봄샘 사진에서 눈꺼풀 영역과 마이봄샘 영역을 표기한 후 두 명의 안구건조증 전문의가 마이봄샘 소실점수를 매겼다. 이중 800장을 광주과학기술원의 딥러닝 모델로 학습시킨 후 딥러닝과 전문의 판독 결과를 비교 분석했다.

마이봄샘 소실정도의 검증 정확도에서 딥러닝 모델과 전문의 판독은 각각 73.01%, 53.44%로 딥러닝 쪽이 우세했다.

재현성 검증을 위해 고려대학교 안산병원에서 촬영된 600장의 마이봄샘 사진을 딥러닝 모델로 학습한 결과와 안구건조증 전문의들이 마이봄샘 소실을 평가 한 결과를 비교했을 때도 딥러닝 모델이 더 높은 정확도를 보였다.

황 교수는 "마이봄샘 영상을 촬영하는 장비의 데이터를 이용해 딥러닝 모델을 만들었기 때문에 바로 의료기기에 적용해 안구건조증 진단과 치료에 응용할 수 있다"며 "실제 임상 효용성을 평가하기 위한 전향적 연구 및 첨단 의료기기 상용화를 목표로 광주과학기술원과의 공동 연구를 계속 진행할 예정"이라고 말했다.

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지용준 기자 jyjun@mt.co.kr
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