"안구건조증 원인되는 눈꺼풀 '마이봄샘' 인공지능으로 판독"

여의도성모 안과병원 황호식 교수 연구팀
영상 판독 정확도 딥러닝이 전문의보다 우세

적외선 마이봄샘 영상 분석 딥러닝 모델.

[아시아경제 이관주 기자] 가톨릭대학교 여의도성모 안과병원 황호식 교수 연구팀(광주과학기술원 의생명공학과 정의현 교수)은 인공지능(AI)으로 눈꺼풀 마이봄샘 영상을 판독하는 기술을 개발했다고 11일 밝혔다.

마이봄샘은 눈꺼풀에 있는 일종의 피지샘으로, 안구표면에 마이붐이라는 기름을 분비해 눈물막의 지질층을 형성한다. 이 지질층은 눈물의 증발을 억제하는 만큼 마이봄샘 기능장애는 안구건조증의 대표적 원인으로 꼽힌다.

연구팀은 여의도성모병원이 보유한 마이봄샘 영상 빅데이터를 활용, 광주과학기술원에서 딥러닝 기술을 적용해 마이봄샘 소실정도를 정량적으로 분석했다. 1000장의 마이봄샘 사진에서 눈꺼풀 영역과 마이봄샘 영역을 표기한 후 두 명의 안구건조증 전문의가 마이봄샘 소실점수를 매겼다. 이 중 800장을 광주과학기술원의 딥러닝 모델로 학습시킨 후, 딥러닝과 전문의 판독결과를 비교 분석했다.

그 결과, 마이봄샘 소실정도의 검증 정확도에서 ‘딥러닝 모델’과 ‘전문의 판독’은 각각 73.01%, 53.44%로 딥러닝이 우세했다. 또 재현성 검증을 위해 고려대안산병원에서 촬영된 600장의 마이봄샘 사진을 딥러닝 모델로 학습한 결과와 안구건조증 전문의들이 마이봄샘 소실을 평가한 결과를 비교했을 때도 딥러닝 모델이 더 높은 정확도를 보였다.

황 교수는 “본 연구는 마이봄샘 영상을 촬영하는 장비의 데이터를 이용해 딥러닝 모델을 만들어 바로 의료기기에 적용, 안구건조증 진단과 치료에 응용할 수 있다”고 설명했다.

이번 연구는 안과학 분야 저명 국제 학술지 '오큘라서피스지(Ocular Surface)' 6월 온라인판에 게재됐다.