AI 기반의 눈 검사 기술은 여러 질병을 식별하는 데 큰 가능성을 보이고 있습니다. 다음은 최근 연구와 발전 내용의 주요 요점입니다.

눈 질병 식별
- NHS에서 수집한 수백만 개의 눈 스캔 데이터를 바탕으로 개발된 AI 시스템인 RETFound 는 당뇨병성 망막병증 및 녹내장과 같은 시력을 위협하는 눈 질병을 식별할 수 있습니다. 이 시스템은 기존 AI 모델을 지속적으로 능가하며, 다양한 인구와 희귀 질환을 가진 환자에게도 효과적으로 작동합니다.
- 뉴욕 아이와 귀 병원의 연구자들이 개발한 또 다른 AI 알고리즘은 노인성 황반변성(AMD)을 신속하고 정확하게 감지할 수 있으며, 진행 위험과 심각성을 예측할 수 있습니다. 이 알고리즘은 인간 전문가의 결정과 98%의 일치율을 보입니다.

전신 질병 예측
- 망막은 전반적인 건강을 보여주는 '창' 역할을 하여 AI가 전신 질병을 예측할 수 있게 합니다. 예를 들어, RETFound 는 망막 스캔을 분석하여 심장마비, 뇌졸중, 파킨슨병의 위험을 예측할 수 있습니다.
- 리드 대학교의 연구팀은 딥 러닝 기법을 사용해 AI 시스템을 훈련시켜 망막의 작은 혈관 변화를 분석하여 심장마비 고위험 환자를 식별하는 연구를 진행했습니다. 이 AI 시스템의 정확도는 70%에서 80% 사이입니다.

효율성과 접근성
- RETFound 와 구글의 자동화 망막 질병 평가(ARDA)와 같은 AI 모델은 효율적이며 최소한의 인간 레이블을 필요로 합니다. RETFound 는 데이터셋의 10%로 다른 AI 시스템과 동일한 성능을 발휘할 수 있도록 혁신적인 자기가 감독하는 접근 방식을 사용합니다.
- ARDA는 안과 전문의 접근이 제한된 국가에서 당뇨병성 망막병증을 감지하는 데 사용되며, 매주 수천 건의 선별 검사를 지원하고, 전 세계에서 높은 품질의 당뇨병성 망막병증 선별 프로그램에 대한 접근을 확대하고 있습니다.

임상적 및 글로벌 영향
- 이러한 AI 시스템은 눈 질병 진단을 개선할 뿐만 아니라 건강 격차를 줄이는 데 도움을 주고 있습니다. 예를 들어, 저비용 카메라를 갖춘 원격 안과 진료 키오스크는 소외된 인구를 위한 AMD 및 기타 눈 질병 검사를 수행할 수 있습니다.
- RETFound 와 같은 일부 시스템의 오픈 소스 특성은 전 세계 연구자들이 이 도구를 개선하고 발전시킬 수 있게 하여, AI를 활용한 실명 예방의 글로벌 노력을 가속화할 수 있도록 합니다.

요약하자면, AI 기반의 눈 검사는 눈 질병을 정확하게 식별하고 전신 건강 상태를 예측하여 건강 관리를 보다 접근 가능하고 효율적으로 만들고 있습니다. 이는 특히 서비스가 부족한 인구에게 중요합니다.