눈 들여다보니 치매 위험 보였다…망막 사진 분석 AI 개발

눈 이미지. 사진 픽사베이

국내 연구진이 망막 사진으로 치매 여부를 선별하고 향후 치매 발생 위험까지 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

서울대병원 가정의학과 박상민 교수와 자이메드㈜ 장주영 박사, 서울의대 의료빅데이터연구센터 한창호 연구조교수·의과학과 김재원 박사 등 공동 연구팀은 2004년부터 2016년까지 서울대병원 건강검진 수검자 3만6322명의 망막 안저 사진 10만8008장을 활용해 치매 선별·예측 AI를 개발했다고 28일 밝혔다. 안저 사진은 눈 안쪽의 망막과 혈관 등을 촬영한 사진이다. 연구 결과는 국제학술지 ‘npj 디지털 메디슨’ 최신호에 실렸다.

치매는 인지 검사와 뇌 자기공명영상(MRI) 등을 종합해 진단하지만, 비용과 접근성 때문에 대중적인 선별검사로 활용하기에는 한계가 있다. 반면 망막은 뇌의 혈관과 신경 변화를 반영해 치매 위험을 파악할 수 있는 생체표지자로 주목받고 있다.

연구팀은 안저 촬영 전후 2년 이내 치매 진단을 받은 환자(1001명)와 치매가 없는 대조군의 데이터를 이용해 5종의 파운데이션 모델과 3가지 미세조정 방식을 조합한 총 15가지 AI 모델을 개발했다.

성능을 비교한 결과 수백만장의 안저 사진을 사전 학습한 ‘RETFound-MAE’에 부분 미세조정 전략을 적용한 AI가 가장 우수했다. 해당 AI의 현재 치매 선별 성능(AUROC)은 0.750, 향후 치매 발생 예측 성능(C-index)은 0.812로 기존 임상 치매 위험평가 도구인 CAIDE보다 높았다. 나이와 성별 등 기존 위험요인을 고려한 뒤에도 AI 점수가 높을수록 현재 또는 향후 치매 위험이 유의하게 증가했다.

또한 기존 평가 방식인 CAIDE 방식과 AI를 함께 활용했을 때도 예측 성능은 0.749에서 0.774로 향상됐다. 연구팀은 “AI 모델이 기존 치매 위험평가 체계를 보완할 수 있음을 확인했다”고 설명했다.

인공지능이 안저 사진의 어느 부위를 보고 판단했는지 보여주는 히트맵. 빨간색이 진할수록 AI가 강하게 주목한 부위로, 치매 선별(A)과 치매 발생 위험 예측(B) 모두 시신경유두 및 그 주변 영역에서 가장 높은 주목도가 확인됨. 사진 서울대병원

AI가 안저 사진의 어느 부분을 보고 판단했는지 분석했더니 시신경유두와 그 주변 영역에 높은 주목도를 보였다. 시신경유두는 시각 정보를 뇌로 전달하는 시신경의 시작점이다. 시신경유두 전체에 대한 AI의 주목도는 일반 주변 영역보다 5.72배 높았다. 이는 AI가 치매와 연관된 망막의 변화를 토대로 치매 위험을 판단했을 가능성을 뒷받침한다.

박상민 교수는 “추가적인 고비용 검사 없이 일상 검진 데이터를 활용하는 이번 AI 기술이 치매 예방과 조기 개입 전략에서 유용한 보조 도구가 되기를 기대한다”고 밝혔다.

사진 왼쪽부터 서울대병원 가정의학과 박상민 교수, 자이메드㈜ 장주영 박사, 서울의대 의료빅데이터연구센터 한창호 연구조교수·의과학과 김재원 박사. 사진 서울대병원

채혜선([email protected])