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안저사진 한 장으로 소아 근시 진행 예측…AI 딥러닝 모델 개발
알파경제
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중국 베이징퉁런안과센터 연구진은 비산동 안저카메라로 촬영한 사진을 분석해 향후 1년 동안 근시가 발생하거나 중등도·고도근시로 진행할 위험을 예측하는 딥러닝 알고리즘을 개발했다고 밝혔다.
연구 결과는 미국 뉴올리언스에서 열린 미국안과학회(AAO) 연례학술대회에서 발표됐다.
소아 근시는 성장하면서 빠르게 진행될 수 있으며, 어린 나이에 근시가 시작될수록 향후 고도근시로 진행할 위험도 커진다.
고도근시는 망막박리와 근시성 황반병증 등 심각한 안과질환 위험을 높일 수 있어 진행 위험이 높은 아동을 조기에 선별하는 것이 중요하다.
연구진은 이를 위해 안저사진을 이용한 2단계 전이학습 방식의 딥러닝 모델을 개발했다.
먼저 15만213장의 안저사진을 이용해 AI를 사전 학습시킨 뒤, 아동 1만6384명을 장기간 추적한 자료를 활용해 모델을 추가 학습하고 내부 검증했다.
이어 각각 2309명과 2783명으로 구성된 별도의 두 아동 집단을 이용해 외부 검증을 진행했다.
분석 결과 중등도근시 진행 예측 모델의 AUC는 내부 검증에서 0.89였으며 두 외부 검증 집단에서도 각각 0.89와 0.88을 기록했다.
고도근시 진행 예측 성능은 더욱 높았다.
고도근시 예측 AUC는 내부 검증에서 0.95, 두 외부 검증에서는 각각 0.96과 0.91로 나타났다.
반면 아직 근시가 없는 어린이에서 향후 1년 내 근시가 새롭게 발생할지를 예측하는 능력은 상대적으로 낮았다.
근시 발생 예측 AUC는 내부 검증에서 0.73, 외부 검증에서 각각 0.68과 0.72였다.
연구진은 단 한 장의 안저사진만으로 중등도 및 고도근시로 진행할 위험이 높은 아동을 선별할 가능성을 확인했다는 점에 의미를 부여했다.
특히 비산동 안저사진은 촬영이 비교적 간편해 향후 학교 검진이나 대규모 소아 근시 선별검사에 활용될 가능성이 있다.
고위험 아동을 조기에 찾아내면 저농도 아트로핀이나 특수 콘택트렌즈 등 근시 진행 억제 치료가 필요한 아동을 보다 효과적으로 선별하는 데 도움을 줄 수 있다.
다만 이번 연구는 AI의 예측 성능을 평가한 것으로, 해당 모델을 이용한 선별검사가 실제 고도근시 발생을 감소시키는지는 확인하지 않았다.
또한 다양한 국가와 인종의 소아를 대상으로 예측 성능을 추가 검증할 필요가 있다.
연구진은 안저사진 기반 딥러닝 분석이 향후 소아 근시의 조기 위험 평가와 맞춤형 관리에 활용될 수 있을 것으로 기대했다.