"다양한 망막질환 진단 인공지능(AI) 및 의료기기가 승인을 거쳐 당뇨망막병증 선별검사에 활용되고 있지만 치료여부를 결정하는 것까지는 이어지지 못하고 있다. 망막 단층촬영을 이용한 AI 기술이 향후 일관된 조기진단과 치료에 도움을 줄 것으로 기대한다."

황반변성, 당뇨망막병증 등 망막질환은 대표적인 고령화 질환으로 초고령화 사회로 넘어가고 있는 시점에서 지속적으로 환자가 늘어나고 있다.

특히, 망막질환 진단된 환자가 구조적 변화나 시력이 떨어진 경우 이미 질환이 많이 진행된 경우가 많아 조기에 진단하고 치료하는 것이 강조되고 있다.

현재 망막질환을 진단하는 인공지능(AI) 및 의료기기가 등장하고 있지만 치료유무를 결정해주는 단계에는 이르지 못해 이를 위한 추가적인 검사와 의료진의 판단이 필요하다.

한양대병원 안과 안성준 교수가 진행하고 있는 '망막 단층촬영 영상을 활용한 망막질환 진단용 인공지능(AI) 및 의사결정 지원시스템 개발'은 이러한 현실이 반영된 질문에서 시작했다.

그는 "안저 촬영 영상을 중심으로 다양한 망막질환 진단 인공지능 및 의료기기가 미국 식품의약국(FDA) 승인을 거쳐 당뇨망막병증 선별검사에 활용되고 있다"며 "하지만 병의 활성도 관련 정보는 망막 단층촬영을 통해서 알 수 있어 치료 반응을 예측하고, 치료 여부를 결정하는 의사결정은 아직 AI의 도움을 받지 못하고 있다"고 설명했다.

안 교수의 연구는 망막 단층촬영 분석에 최적화된 인공지능과 딥러닝 알고리즘을 개발해 망막질환 진단용 알고리즘과 망막 질환의 ▲활성도 ▲치료 후 예측 ▲임상 의사결정을 지원하는 인공지능 기반 시스템 등을 구현하는 것을 목표로 하고 있다.

이를 통해 망막질환 전문가 의뢰 여부 관련 의사결정뿐만 아니라, 망막질환 진단에서부터 활성도 및 치료 반응 예측에 따른 임상 의사결정에 이르기까지 뒷받침할 수 있는 종합적인 솔루션이 가능할 것이라는 게 안 교수의 시각이다.

또 안 교수는 이러한 진단과 함께 치료 의사결정 도움이 중요한 이유로 '망막질환'이라는 특성을 꼽았다.

실제 망막질환은 병의 다양성 및 유병률에 비해 망막 전문의의 숫자가 지극히 부족해 다수의 환자가 망막 전문의의 진단 및 치료에 쉽게 접근하지 못하고 치료가 늦어져 심각한 후유 장해를 겪는 경우가 많은 것으로 알려져 있다.

안 교수 "보통은 망막 의사보다 일반 안과의사들이 더 많은데 망막 분야는 보다 전문화되고 중한 질환이 많다"며 "망막 의사들에게 초점을 맞추기보다 일반 안과의사들이 망막질환을 대했을 때 어떻게 하면 좋을지 옆에서 도움을 줄 수 있는 솔루션을 목표로 한다"고 밝혔다.

즉, 상대적으로 일반 안과의사들이 망막질환을 어려워하기 때문에 현재 개발 중인 AI 솔루션을 이용한다면 망막 전문의에게 보낼지 경과를 더 봐도 될지 보다 명확한 결정을 내릴 것이라는 의미.

그는 이어 "망막질환 진단용 인공지능 및 의사 결정 지원 시스템 개발은 불충족 의료 수요 및 접근성을 향상시켜, 질환의 조기 발견 및 치료를 극대화 할 수 있을 것"이라며 "실명 예방 및 최대한의 시기능을 보존하는 효과를 기대하고 망막질환으로 인한 막대한 경제적, 사회적 비용을 덜어 줄 것으로 기대한다"고 전했다.

현재 망막질환 외에도 많은 진단 솔루션이 표방하고 있는 부분은 진단율을 끌어올리는 것과 함께 어떤 의료진이 진단을 내리더라도 일정 수준 이상의 진단율이 나오도록 돕는 저울과 같은 역할이다.

안 교수 역시 개발 중인 솔루션이 진단의 일관성과 망막질환의 조기 치료로 이어지기를 희망했다.

그는 "실제로 전문가에 의한 판단도 차이가 있을 수 있기 때문에 일관성을 어떻게 확보할 지에 대한 고민에 AI가 필요한 영역이 있을 것으로 본다"며 "안과의사들이 여러 가지 영상정보를 검토, 해석, 판단에 시간이 들어가는데 일관된 정확도로 의사결정 지원이 이뤄진다면 환자예후 개선에 도움이 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다.