국내 연구진이 AI 기반 실시간 녹내장 시야 검사결과 추출법을 독자 개발, 효과를 입증했다. 향후 녹내장 진단 시 빅데이터와 인공지능 활용도가 높아질 것으로 기대된다.
가톨릭대학교 여의도성모병원 안과 장동진 교수 연구팀은 병원 내 누적된 시야검사 이미지 빅데이터를 실시간 디지털화해 분석할 수 있는 인공지능 모델(AI digitizer)을 개발, 그 정확도를 분석했다.
2010년부터 2019년까지 총 32만5310장의 시야검사용지를 분석, 553만270건의 정보를 추출했다. 이후 독자 개발한 2개의 인공지능모델을 적용해 검사처리결과, 시간, 정확도 등을 분석했다.
인공지능모델은 반자동 AI 디지타이저(The Semi-AI digitizer)와 완전자동 AI 디지타이저(Full-AI digitizer)다. 반자동 AI는 시야검사 이미지 분석 시 분류와 주요 정보 위치를 의료진이 정한 규칙에 맞추어 처리한 뒤 텍스트 인식을 통해 주요 임상정보를 추출한다. 완전자동 AI은 시야검사 이미지를 딥러닝한 후 텍스트 인식을 통해 임상정보를 획득한다.
추출 정확도에서 반자동 AI는 99.3%, 완전자동 AI는 98.3%를 기록했다. 이미지 처리 속도는 반자동 AI가 완전자동 AI보다 빠르고 컴퓨터 자원을 덜 사용하는 것으로 나타났다. 반면 이미지 해상도나 구성이 달라지는 경우 의료진의 추가 처리가 필요했다. 완전자동 AI는 이미지 해상도나 주요 정보의 위치가 달라져도 그 위치를 추적해 인식할 수 있었지만 더 많은 컴퓨터 자원이 소요됐다.
연구팀은 반자동 AI와 완전자동 AI의 장점을 상황에 맞게 적절히 활용하면 녹내장 연구와 진단에 효과적일 것으로 기대했다.
장동진 교수(교신저자)는 “연구결과는 가톨릭중앙의료원 익명화의료정보분석 시스템(CMC nU CDW) 빅데이터에 추가돼 안과 뿐 아니라 다양한 임상과의 데이터와 시야정보를 연계, 분석이 가능하다”며 “안과 분야 뿐만 아니라 이미지로 검사결과를 분석하는 다양한 임상검사에 확대 적용할 수 있길 기대한다”고 말했다.
한편, 이번 연구는 COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE(IF=5.428) 2021년 8월호에 게재됐다.
