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 망막 이미지로 안질환과 파킨슨병 위험도를 감지할 수 있는 인공지능(AI) 개발

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 23-73

■ 망막은 작은 혈관으로 구성된 모세혈관 네트워크를 직접 관찰할 수 있는 인체의 유일한 부분이며, 중추신경계의 연장으로 뇌와 유사성을 공유

○ 최근 AI를 활용한 망막 이미지 분석으로 신경 조직 상태와 심혈관 질환 상태를 확인할 수 있다는 연구결과가 발표

- 연구팀은 자기지도학습*을 이용한 새로운 AI 도구인 RETFound를 개발

* 자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL)이란, 레이블이 지정되지 않은 샘플 데이터에서 학습을 진행하는 기계학습의 한 방법

- ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델 훈련과 유사한 방법*으로 RETFound가 망막 이미지의 누락 부분을 예측하여 학습

* 인간이 생성한 텍스트의 수많은 예를 활용하여 이전 단어의 맥락에서 문장의 다음 단어를 예측하는 방법

○ 레이블이 지정되지 않은 160만 개의 망막 이미지를 이용하여 RETFound를 사전 훈련

- 정상인과 환자의 망막 이미지를 활용하여 질병과 관련된 망막 특징을 학습 후 탐지에 사용

- 당뇨병성 망막증과 같은 안질환 탐지에 탁월한 성능을 보였으며, 심장 마비, 심부전, 뇌졸중, 파킨슨병 등의 위험도를 예측하는 전반적인 성능은 제한적이지만 다른 AI 모델보다 우수한 것으로 조사

■ RETFound가 다른 유형의 의료 영상에도 적용될 수 있을지 기대

○ 연구팀은 복잡한 이미지(자기공명영상, 컴퓨터 단층 촬영 스캔 등)에 적용 가능한지 후속 연구를 진행할 계획이며, 전 세계 연구팀이 이 모델을 활용할 수 있도록 공개

- RETFound를 국가별 환자 집단과 의료 환경에 맞게 작동할 수 있도록 훈련시키길 기대

- 하지만 다른 질병 감지 모델로 RETFound를 사용하기에는 한계가 있다고 말하며, 또한 윤리적인 검토와 안전성 문제도 해결해야 한다고 설명

< 기초모델(RETFound) 개발 및 평가 모식도>

출처 : Nature, A foundation model for generalizable disease detection from retinal images, 2023.9.13

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