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당뇨망막병증부터 녹내장까지, 사진 한 장으로 5가지 눈병 진단하는 AI 앱 등장

2025.07.22. 14:52:10
조회 수
388
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전 세계 수억 명이 앓고 있는 눈병을 조기에 발견할 수 있는 혁신적인 AI 기술이 나왔다. 미국 캘리포니아 쿼리 레인 스쿨(Quarry Lane School)과 존스홉킨스대학교, 캘리포니아대학교 샌프란시스코 캠퍼스 공동 연구진이 개발한 '인사이트(InSight)'는 스마트폰으로 찍은 눈 사진만으로 당뇨망막병증, 녹내장, 당뇨황반부종, 연령 관련 황반변성, 병리적 근시 등 5가지 주요 눈병을 동시에 진단해 주는 앱이다.

연구진은 특히 의료진이 부족한 저소득 및 중간소득 국가에서 눈병 검진 접근성을 높이는 것을 목표로 이 기술을 개발했다고 밝혔다. 전 세계 실명 인구의 90% 이상이 이런 지역에 집중되어 있지만 의사 부족으로 조기 진단 기회가 제한적인 상황을 해결하기 위해서다. 이 기술의 가장 큰 장점은 단순히 눈 사진만 보는 것이 아니라 환자의 나이, 성별, 당뇨병 여부 등 기본 정보까지 함께 고려한다는 점이다. 브라질에서 수집한 2만여 장의 눈 사진으로 학습한 이 AI는 실제 병원에서 쓸 수 있을 만큼 정확한 진단 결과를 보여준다.

기존보다 11.2% 더 정확해진 진단 능력

인사이트는 3단계로 나뉜 진단 과정을 거친다. 첫 번째로 사진 품질을 확인해 흐릿하거나 어두운 사진은 다시 찍도록 안내한다. 두 번째로 AI가 눈 사진과 환자 정보를 종합해 병을 진단한다. 마지막으로 당뇨망막병증이 발견되면 병의 진행 정도까지 알려준다. 특히 당뇨망막병증의 경우 99%의 정확도를 보여 기존 최고 성능(97%)을 뛰어넘었다. 녹내장은 92%, 당뇨황반부종은 98%, 병리적 근시와 연령 관련 황반변성은 각각 99%의 정확도를 기록했다. 이는 전문의와 비슷한 수준의 진단 능력이다.


하나의 앱으로 5가지 병 동시 진단... 5배 빠른 속도

기존에는 각 눈병마다 별도의 AI 프로그램이 필요했지만, 인사이트는 하나의 프로그램으로 5가지 병을 동시에 찾아낸다. 이는 개별 프로그램 5개를 쓰는 것보다 5배 빠르면서도 같은 수준의 정확도를 보여준다. 스마트폰에서도 빠르게 작동하도록 가벼운 AI 모델을 사용했다. 연구진이 개발한 특별한 기술은 눈 사진과 환자 정보를 효과적으로 결합하는 방법이다. 예를 들어 당뇨병 환자의 경우 당뇨망막병증과 당뇨황반부종 가능성이 높다는 정보를 AI가 학습해 더 정확한 진단을 내린다.

일반 스마트폰으로 찍은 사진도 정확하게 분석

실제 사용 환경을 고려해 일반 스마트폰으로 찍은 눈 사진으로도 테스트했다. 전문 의료기기로 찍은 사진과 스마트폰으로 찍은 사진 모두에서 좋은 결과를 보였다. AI가 실제로 눈의 어느 부분을 보고 병을 진단하는지 분석한 결과, 각 질병의 특징적인 부위를 정확히 찾아내는 것으로 나타났다. 당뇨망막병증의 경우 혈관 출혈 부위를, 녹내장의 경우 시신경 손상 부위를 정확히 감지했다.


FAQ

Q: 이 AI 앱은 누구나 사용할 수 있나요?

A: 네, 스마트폰만 있으면 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다. 앱에서 눈 사진을 찍거나 갤러리에서 선택한 후 나이, 성별, 당뇨병 여부 등 간단한 정보를 입력하면 5가지 눈병에 대한 진단 결과를 바로 확인할 수 있습니다.

Q: 기존 눈병 진단 AI와 어떤 점이 다른가요?

A: 기존 AI는 대부분 한 번에 하나의 병만 찾을 수 있었지만, 이 앱은 하나로 5가지 병을 동시에 찾아줍니다. 또한 눈 사진만 보는 것이 아니라 환자의 기본 정보까지 함께 고려해서 더 정확한 진단이 가능합니다.

Q: 병원이 부족한 지역에서도 쓸 수 있나요?

A: 네, 특히 병원이나 의사가 부족한 지역에서 유용합니다. 스마트폰만 있으면 언제 어디서나 눈 검사가 가능해서 의료진이 부족한 곳에서도 눈병을 조기에 발견할 수 있는 기회를 제공합니다.

해당 기사에 인용된 논문 원문은 arvix에서 확인 가능하다.

논문 명: InSight: AI Mobile Screening Tool for Multiple Eye Disease Detection using Multimodal Fusion

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.




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