왓슨으로 대표되는 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)를 활용한 암 진단이 국내 의료계에서 관심이 집중되고 있는 가운데 안과학계에서도 진단이 까다로운 시신경질환을 AI를 활용해 100%에 가까운 정확도로 진단한 연구결과가 나와 주목된다.

건양의대 김안과병원 김응수 교수(신경안과)팀은 8월28일 시신경병증에 대한 머신러닝(machine learning)의 유용성 연구를 진행한 결과 100%에 가까운 진단성공률을 보였다고 발표했다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 경험적 데이터를 기반으로 학습과 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다.

암 진단에 뛰어난 성과를 보여주고 있어 국내 여러 대학병원들이 도입한 IBM사의 왓슨 역시 머신러닝의 일종이다.

김 교수팀은 머신러닝에 정상안 501건의 시신경 사진과 녹내장으로 진단된 눈 474건의 시신경 사진 데이터를 입력해 학습을 시키면서 분석을 진행했다. 학습 및 분석기법은 회귀분석방법과 합성곱신경망(Convolution Neural Network) 방법 2가지를 이용했다. 그 결과 회귀분석방법에서는 약 100회의 반복학습 시부터 훈련정확도가 100%에 가까워졌으며, 350회의 반복학습으로 훈련이 완료됐다. 다만 이 기법에서는 녹내장안의 진단정확도가 98.5%에 그쳤다. 합성곱신경망 기법에서는 500회를 넘어가면서 훈련정확도가 100%에 가까워지기 시작했으며 800회의 훈련으로 100%에 이르렀다. 또 녹내장안의 진단정확도도 100%를 기록했다.

이 결과는 합성곱신경망 기법으로 머신러닝을 훈련시키면 시신경사진만 가지고 녹내장 이환 여부를 거의 100% 진단할 수 있음을 의미한다. 김 교수팀은 다만 이번 연구에서 녹내장의 특징이 뚜렷하게 나타나는 시신경 사진만 사용했으므로, 녹내장인지 아닌지 감별진단하기 어려운 시신경 사진에 대한 진단에는 약간의 한계가 있을 수 있다고 말했다.

인공지능 활용은 4차산업혁명의 소용돌이 속에서 의료계에도 빠르게 확산되고 있다. 현재 피부암 분야와 함께 안과영역에서도 당뇨망막병증의 진단 및 분류에 있어서 90%에 육박한 정확도를 보여 경험이 많은 의사에 필적하는 진단능력이 확인됐으며, 이러한 결과는 미국의학협회지(JAMA), 네이처(NATURE) 등 세계 유수의 학술지에 발표된 바 있다.

김응수 교수팀의 이번 연구는 (주)피디젠(안광성 박사, 조성훈), 숭실대학교 생명정보학과(김상수 교수, 안진모) ETRI(전자통신연구원, 최완 부장, 우영춘 책임)과 협력해 진행됐다.

김응수 교수는 “이번 연구 결과 비교적 간단한 검사로 얻을 수 있는 시신경 사진만으로도 녹내장을 비롯한 다양한 시신경병증의 감별진단과 조기발견이 가능할 수 있음을 시사했다”며 “다양한 안과 검사 이미지를 활용해 머신러닝을 훈련시키면 각막, 망막질환 등 각종 안과질환의 진단에 활용할 수 있을 것으로 생각하며, 앞으로도 관련연구를 이어나갈 계획”이라고 밝혔다.