강북삼성병원, 개인 맞춤형 황반변성 악화 예측 알고리즘 개발

[아시아경제 김영원 기자] 강북삼성병원 안과 송수정 교수, 성균관대학교 전자전기공학부 신지태 교수 연구팀이 인공지능 방법 중 하나인 '생산적 적대 신경망'을 이용해 황반변성 환자의 변화를 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 2일 밝혔다.

생산적 적대 신경망은 생성자와 식별자가 서로 경쟁하며 정보값를 생성하는 모델로, 실제 이미지를 활용해 가짜의 이미지를 만들어내는 알고리즘이다. 최근 유행한 미래 내 얼굴을 예측하는 여러 애플리케이션(앱)도 생산적 적대 신경망을 활용한다.

이번 연구는 강북삼성병원 건강검진센터와 안과에서 5년 이상 추적 관찰이 가능했던 초기·중기 황반변성 환자들을 대상으로 진행됐다. 연구팀은 이들의 안저 사진들을 바탕으로 생산적 적대 신경망을 이용해 현재 황반변성 환자의 안저 이미지 입력 시 1, 3, 5 년 뒤 예상되는 안저 이미지를 생성하는 식으로 알고리즘을 개발했다.

특히 이번에 개발된 알고리즘은 환자 개개인의 안저 상태에 따른 악화 예측으로, 인공지능을 응용한 개인 맞춤 질환 예측이라는 점에서 의의를 갖는다는 것이 연구팀의 설명이다. 현재까지 개발된 황반변성 예측 알고리즘은 단순 악화 위험도 수치를 알려주는 정도에 국한됐다.

송수정 강북삼성병원 안과 교수는 "황반변성은 세계적으로 실명의 주요 원인 1, 2위를 다투고 있기 때문에 초기나 중기 황반변성의 악화 예측은 아주 중요한 의미를 갖는다"고 말했다.

이어 송 교수는 "알고리즘이 임상적으로 사용되기에는 예측 기능 성능 향상이나 추가 외부 검증이 필요하지만, 인공지능 연구의 궁극적인 단계라고 간주되는 미래 예측을 의료 분야에서 실현한 연구라는 점에서 큰 의미가 있다"고 설명했다.

이번 연구는 '바이오 의학의 컴퓨터 방법 프로그램(Computer Methods Programs in Biomedicine)' 저널 4월호에 게재됐다.

김영원 기자 forever@asiae.co.kr