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| ▲ (왼쪽)건국대병원 안과 신현진 교수, (오른쪽) 건국대학교 글로컬캠퍼스 메카트로닉스공학과 강현규 교수 (사진= 건국대병원 제공) |
[mdtoday=김미경 기자] 건국대학교 병원 안과 신현진 교수와 건국대학교 글로컬캠퍼스 메카트로닉스공학과 강현규 교수 연구팀이 눈동자 움직임을 촬영한 사진을 분석해 뇌신경 이상을 진단하는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다고 밝혔다.
이 시스템은 환자가 9가지 방향으로 시선을 돌릴 때 촬영된 눈동자 사진을 분석하여 제3, 4, 6번 뇌신경마비를 구분하며, 그 정확도는 98.8%에 달한다. 이번 연구 결과는 SCI급 국제학술지 'Applied Sciences'에 게재되었다.
제3, 4, 6번 뇌신경은 눈을 움직이는 근육을 조절하는 데 핵심적인 역할을 한다. 이 신경들이 손상될 경우, 사물이 겹쳐 보이는 복시나 눈의 정렬 이상인 사시가 발생할 수 있다. 특히 제3뇌신경마비는 뇌동맥류와 같이 생명을 위협할 수 있는 질환의 징후일 수 있어 신속한 진단이 매우 중요하다.
그러나 실제 임상 현장에서는 신경안과 전문의를 즉시 만나기 어려운 경우가 많으며, 복시 증상이 나타나더라도 정확한 원인을 규명하는 데 어려움이 따른다. 이에 연구팀은 병원에서 통상적으로 시행되는 9방향 안구사진 검사에 주목했다. 환자가 9가지 방향을 응시할 때 촬영되는 눈동자 사진을 활용하여, 개발된 AI는 제3, 4, 6번 뇌신경마비를 98.8%의 높은 정확도로 구별해냈다.
이 AI 시스템은 단순히 데이터를 입력하고 결과를 도출하는 방식이 아니라, 실제 의료진의 진단 과정을 모방하도록 설계되었다. 먼저 눈동자 사진에서 이상 징후를 포착한 후, 제4번 뇌신경마비에 특화된 신경망을 통해 재분석을 진행한다. 이후 여러 방향에서 이상이 감지될 경우, 제3번 및 6번 뇌신경마비를 구분하는 별도의 신경망이 단계적으로 판단을 내리는 방식이다. 이러한 과정은 숙련된 의사가 증상별 가능성을 좁혀나가며 진단하는 방식과 유사하다.
연구 결과, AI는 제3뇌신경마비를 99.3%, 제4뇌신경마비를 97.7%, 제6뇌신경마비를 98.2%의 정확도로 진단하는 것으로 나타났다. 신현진 교수는 "AI는 의료진을 돕는 보조 도구로서 활용될 수 있으며, 특히 전문의가 부족한 지역 병원이나 응급실에서 유용하게 사용될 수 있다"고 설명했다. 고령화 사회 진입에 따라 뇌신경 질환이 증가하는 추세에서, 다양한 질환 데이터를 축적함으로써 이 AI 시스템은 조기 선별 도구로서의 가치를 더욱 높일 것으로 기대된다.
이번 연구는 안과와 AI 융합 연구 분야에서 중요한 성과로 평가받고 있다. 신현진 교수는 이전에도 안와골절 진단을 위한 딥러닝 모델을 개발하여 99.5%의 정확도로 골절을 검출해낸 바 있으며, 이 연구로 2025년 대한안과학회 학술상을 수상했다. 연구팀은 이번 성과를 바탕으로 다른 안구운동 질환이나 CT, MRI와 같은 영상 검사와 결합한 확장 연구도 계획하고 있다.
신 교수는 "이미 현장에서 사용되는 표준 검사에 AI를 접목하면 진단의 정확성과 접근성을 동시에 향상시킬 수 있다"며, "환자의 안전을 실질적으로 높이는 의료 기술로 발전시키고 싶다"고 포부를 밝혔다.
메디컬투데이 김미경 기자([email protected])
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