건양의대 김안과병원 김응수 교수팀은 AI의 한 분야인 머신러닝을 통해 시신경병증과 가성유두부종, 그리고 정상안을 구별할 수 있다는 사실을 확인하고, 이 같은 연구결과를 SCI급 학술지인 BMC Ophthalmology에 게재했다고 밝혔다.

김 교수팀은 295건의 시신경병증 사진, 295건의 거짓시신경유두부종 사진, 779건의 정상안 사진을 입력, 머신러닝 기법 중 하나인 합성곱신경망분석법을 사용해 사진들을 분석했다. 총 4가지 머신러닝 분류기를 이용한 결과, 95.89~98.63%에 달하는 진단 정확도가 도출돼 머신러닝을 이용한 감별진단이 유용하다는 점을 확인할 수 있었다. 이 같은 연구결과는 단순한 안저촬영만으로도 치료가 필요 없는 거짓시신경유두부종을 시신경병증으로 잘못 판단하여 불필요한 진료와 검사를 시행하는 착오를 줄일 수 있을 것이라는 의미다.

김안과병원 김응수 교수는 “녹내장안 진단에 이어 다른 안질환을 AI로 진단할 수 있는 가능성 또한 한층 높아졌다는 의미로 지속적으로 AI를 통한 안질환의 감별진단 연구에 힘쓸 것“이라고 말했다.

이번 연구는 (주)피디젠(안광성박사·조성훈), 숭실대학교 생명정보학과(김상수 교수·안진모)와 협력해 진행됐다.