의료 영상 등 데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 개발이 가속화되고 있는 가운데 과연 당뇨병 관리를 위한 기술은 어느 수준까지 왔을까.

이에 대한 해답을 엿볼 수 있는 연구가 나와 주목된다. 전 세계에서 이뤄진 당뇨병과 관련한 인공지능 연구를 체계적으로 분석한 것으로 가장 활발한 분야는 당뇨성 망막병증이었다.

오는 7일 대한의학회 국제학술지 Journal of korean medical science에는 당뇨병 관리를 위한 의료 인공지능 연구의 현재에 대한 분석 연구 결과가 게재될 예정이다.

현재 의료 영상 등 환자 데이터를 기반으로 기계 학습을 통한 인공지능 개발은 의학계의 주요 이슈가 되고 있다.

환자의 선별, 진단에 도움이 되는데다 의사의 임상 결정 시간과 실수를 줄일 수 있다는 점에서 다양한 방법으로 임상에 활용되고 있는 것.

특히 당뇨병의 경우 합병증 예방을 위해 구체적 영상검사가 필요한데다 정기적인 모니터링 또한 필수라는 점에서 인공지능 기술을 적용하기 위한 시도가 가장 활발히 이뤄지고 있는 분야 중 하나다.

가톨릭의과대학 김훈성 교수가 이끄는 연구진이 당뇨병 분야에 있어 인공지능 기술의 현재와 미래를 조망하는 연구를 진행한 배경도 여기에 있다.

현재 기술의 정확성과 유효성을 파악하고 향후 기술의 발전을 위한 과제가 무엇인지를 팡가하기 위해서다.

이에 따라 연구진은 Pubmed와 Elsevier 등 의학 저널 데이터베이스를 활용해 전 세계에서 이뤄지고 있는 당뇨병 관련 의료 AI 연구를 수집하고 포괄적 검토와 체계적 분석을 통해 경향을 분석했다.

그 결과 당뇨병과 관련한 AI 중 가장 활발한 연구가 이뤄지고 있는 분야는 바로 당뇨성 망막병증이었다. 세계에서 이뤄지고 있는 연구 중 무려 85%가 당뇨성 망막병증에 몰려있었기 때문이다.

이어서는 당뇨병성 족부질환이 7.9%로 뒤를 이었고 당뇨병성 신경병증이 2.7%를 차지했다.

그렇다면 이렇게 임상 적용 검토가 이뤄지고 있는 인공지능의 정확도는 얼마나 될까. 분석 결과 당뇨병과 관련한 인공지능의 정확도는 69%에서 100% 수준을 기록중인 것으로 확인됐다.

민감도는 51%~100% 사이었으며 특이도도 마찬가지로 61%~100%를 기록했다.

중요한 것은 이러한 정확도가 꾸준히 증가하고 있다는 점이다. 실제로 2018년 이후 연구에서 의료 영상을 활용한 인공지능의 정확도는 평균 93%를 기록했다. 점차적으로 고도화되고 있다는 의미다.

당뇨병성 망막병증의 인공지능 개발을 위한 이미지와 영상 정보는 대부분 안저검사와 광 간섭 단층촬영(optical coherence tomography, OCT)를 통해 얻어진 데이터가 활용됐다.

당뇨병성 망막병증에 인공지능 개발이 몰린 이유도 여기에 있다. 다른 당뇨병 및 합병증에 비해 오픈데이터가 다양하기 때문이다.

이로 인해 당뇨병성 망막병증 진단을 위한 OCT 기반 인공지능 연구에 한정할 경우 정확도는 91%, 민감도는 90%, 특이도는 92%로 매우 우수한 성능을 보여줬다.

그렇다면 이러한 당뇨병 의료 인공지능을 개발하는데 가장 큰 한계는 무엇일까.

연구자들은 데이터 부족을 가장 먼저 꼽았다(36.1%). 이어 중증도 오분류가 26.4%로 뒤를 이었고 데이터의 상세 정보 누락(24.7%) 등이 한계로 꼽혔다.

연구진은 "가장 연구가 활발히 이뤄지고 있는 당뇨병성 망막병증의 경우 안저검사와 OCT 이미지 등 오픈 데이터의 규모가 상당하다는 점에서 독보적 발전을 이뤄내고 있었다"며 "결국 인공지능 모델의 신뢰도를 높이기 위해서는 다양한 양질의 데이터가 핵심이라는 의미"라고 설명했다.

이어 "인공지능은 여전히 임상 의사의 시간과 노동력을 절감하고 의사 결정을 지원하는 역할로서 기대가 높은 수단"이라며 "데이터 불균형을 해결하기 위해 질병의 심각도에 따른 다양한 데이터 수집과 함께 이를 조합하는 기술 개발이 필요하다"고 제언했다.