인공지능(AI)을 활용해 시신경병증과 거짓시신경유두부종을 구별할 수 있음이 확인됐다. 

시신경병증은 시신경에 염증이 생기거나 유전과 같은 다양한 원인에 의해 시신경 전달이 안되어 시야장애가 발생하는 질환으로 발병 후 지속적으로 치료해야 하지만 이미 상실된 시야를 회복하기는 힘든 중증 안질환이다.

반면 거짓시신경유두부종은 망막 위의 시신경이 모여 뇌로 들어가는 지점인 시신경 유두에서 비정상적인 융기가 발생하는 것으로 시신경병증과의 구분이 어려워 환자에게 정확한 진단, 예후, 치료법을 제공하는 것이 쉽지 않다.

건양의대 김안과병원 김응수 교수팀은 AI의 한 분야인 머신러닝(machine learning)을 통해 시신경병증과 가성유두부종, 정상안을 구별할 수 있다는 사실을 확인했다고 6일 밝혔다.

김 교수팀은 295건의 시신경병증 사진, 295건의 거짓시신경유두부종 사진, 779건의 정상안 사진을 입력해 합성곱신경망(Convolution Neural Network) 분석법을 사용해 사진들을 분석했는데 95.89~98.63%에 달하는 진단 정확도를 기록했다.

연구팀은 해당 기술을 활용하면 안저촬영만으로도 시신경병증과 거짓시신경유두부종을 구분할 수 있어 불필요한 진료와 검사를 줄일 수 있을 것으로 기대했다.

김응수 교수는 "이번 연구로 인해 지난 녹내장안 진단에 이어 다른 안질환을 AI로 진단할 수 있는 가능성 또한 한층 높아졌으며 앞으로도 지속적으로 AI를 통한 안질환의 감별진단 연구에 힘쓸 것"이라고 전했다.

이번 연구 결과는 SCI급 안과 학술지인 BMC Ophthalmology(안과학)에 게재됐다.