“녹내장은 완치가 없기 때문에 치료의 핵심은 진단과 진행 변화를 빨리 판단하는 것이다. 기존에 진단에 사용하던 영상들을 통합해 더 효과적으로 진단하는 게 목표다.”

현재 녹내장 환자는 국내기준 전체 인구의 4~5%정도로 인구 고령화에 따라 늘어나는 추세다. 뿐만 아니라 고도근시가 녹내장의 위험인자로 기술에 발전에 따라 젊은 연령대의 녹내장 진단도 많아지고 있다.

현재 녹내장의 진단과 진행을 판단하는 다양한 종류의 영상장비들이 개발‧사용 되고 있지만 영상발달에 비해 이를 분석하고 평가하는 통합 소프트웨어 개발이 느린 상태.

결국 녹내장의 진행을 판단하는 방법은 산발적으로 흩어진 자료를 통해 안과의사가 판단하고 있는 것이 대부분이다.

한양대학교병원 이원준 교수(안과)가 진행하고 있는 ‘디지털 영상을 이용한 녹내장 진단 프로그램 개발’은 이러한 현실이 반영된 질문에서 시작했다.

많은 경우 6개 정도의 촬영영상을 보고 복합적인 판단을 해야 하기 때문에 최초 진단이나 환자의 미세한 초기변화를 놓칠 수 있지만 이를 보조할 수 있는 수단이 있다면 즉각적인 대처를 할 수 있다는 판단이다.

이원준 교수는 “녹내장은 좋아지는 병이 아니고 무조건 나빠지기 때문에 조금이라도 빨리 진단하는 것도 진행을 보는 것도 중요하다”며 “미세한 경과의 흐름을 보다 빨리 확인한다면 약의 사용을 늘린다던지 환자의 상태가 더 악화되는 것을 미연에 막을 수 있다”고 밝혔다.

이원준 교수에 따르면 현재도 녹내장을 진단하는 영상 장비는 계속 발달하고 있지만 문제를 이를 종합할 ‘뇌’ 즉, 소프트웨어가 상대적으로 부족한 상황이다. 이 교수의 연구도 이에 초점을 맞춰 진행되고 있다.

녹내장 분야에서 많이 시행되고 있는 눈의 각 신경층의 두께를 촬영하는 빛간섭단층촬영(이하 OCT)이 현재 연구의 핵심인데 각각 얻어진 시신경과 황반부 영상들을 통합하여 광범위 영상(wide-field OCT image)을 얻고, 시간을 두고 촬영된 모든 영상을 분석하여 효과적으로 보여주는 광범위 녹내장 구조 진행 판단프로그램을 개발 중이다.

이 교수는 “영상촬영을 하더라도 어떤 사진이 녹내장이라고 확연이 보여주는 반면 어떤 사진에는 없다 보니 여러 개를 종합해 판단을 할 수밖에 없다”며 “일일이 의사들이 하다보면 외래 환자가 많아 놓칠 수도 있는데 이를 종합해 보여주고 분석까지 할 수 있다면 큰 도움이 될 것”이라고 설명했다.

여기에 더해 궁극적으로 분석된 알고리즘을 토대로 소프트웨어에 AI가 장착된다면 AI의 조언을 바탕으로 의사가 판단해 녹내장 환자를 놓치는 경우가 큰 폭으로 감소할 것으로 이 교수는 전망했다.

이 교수가 반복적으로 강조한 녹내장 치료의 핵심은 진단과 진행의 판단. 이를 위해서 이 교수는 현재 영상 분석 소프트웨어 외에도 한양대공대와 함께 음파기반 안압계 개발을 시도하고 있다.

현재 안압을 측정하려면 침습적인 방법으로 진행을 하는데 음파를 이용해 눈을 감고도 진동을 통해 측정을 하는 것이다.

이 교수는 “음파를 휴대용 안압계가 개발돼 실용화 된다면 앞서 개발한 프로그램과 함께 녹내장의 진단과 진행 판단에 큰 도움이 될 것으로 본다”고 밝혔다.

다만, 현재 녹내장 치료는 원인을 잡기보다 더 이상 나빠지지 않도록 조치하는 것이 최선인 상황. 이 교수는 최종목표로 영상분석 개발을 통해 근본적인 치료나 재활을 연구하겠다고 포부를 밝혔다.

이 교수는 “결국 진단에는 한계가 있고, 개발된 소프트웨어가 미지의 영역으로 알려진 녹내장의 기전에 대해 기초학적인 단서를 제공할 수 있기를 기대한다”며 “향후에는 근본적인 망가진 부분을 재활하거나 좋게 할 수 있는 방법에 대한 연구로 방향이 당연히 바뀌어야 한다고 생각한다”고 말했다.