강북삼성병원 안과 송수정 교수 연구팀이 안저 사진을 판독해 검진에서 흔히 발견되는 안과 질환들을 자동 진단해주는 딥러닝 알고리즘을 최근 개발했다. 이는 단순 안저 사진상 이상 소견을 발견하는 것을 넘어서 여러 가지 진단명을 자동으로 판독해준다는 점에서 큰 의미를 갖는다게 연구팀의 설명이다.
안저 사진은 현재 안과에서 가장 많이 시행되고 있는 검사로서 망막, 녹내장 등 안과 질환 이상 여부를 진단하는 데 널리 사용되고 있다.
이번 연구는 강북삼성병원 건강검진센터와 안과에서 촬영된 4만 여장의 안저 사진을 바탕으로 개발됐으며, 안과 전문의들의 세밀한 주석과 판독 및 장기간의 연구로 얻은 결과다.
현재까지 개발된 안저 사진 자동 진단 알고리즘은 당뇨망막병증처럼 한 가지 진단유무만 알려주거나 안저 사진에서 이상 소견들 발견에 국한됐지만, 이번에 개발한 알고리즘은 자동으로 정상, 비정상 유무와 더불어 구체적인 진단명까지 판독해주며 안과 전문의와 가장 가까운 역할이라는 점에서 의의가 크다.
송수정 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 알고리즘은 실제 안과 의사처럼 여러 가지 질환들을 자동으로 진단해 줄 수 있기 때문에 검진에서 선별검사의 목적으로 사용이 가능할 것으로 기대된다”면서 “하지만 아직은 임상에서 안과 전문의의 역할을 대체하지는 못하며, 의사 역할을 보조하는 것부터 시작해 차후 그 기능을 확대해 나갈 수 있을 것으로 예상된다”고 말했다.
한편 이번 연구결과는 electronics 저널 1월 호에 게재됐다.