삼출성 나이관련 황반변성 병변 구획하에 인공지능 성능 확인
건대 김형찬 교수팀, "인공지능, 안과 전문의와 유사한 정확도-빠른 데이터 분석 가능해"
[메디게이트뉴스 윤영채 기자] 건국대병원 안과 김형찬 교수팀은 18일 "딥러닝 기반의 인공지능 모델이 삼출성 나이관련 황반변성 환자에서 관찰되는 병변들을 높은 정확도로 빠른 시간 내 구획화 하는 것으로 나타났다"고 밝혔다. 이 연구는 안과학 분야의 최고 권위 학술지인 ‘미국안과학회지(American Journal of Ophthalmology(AJO)’ 7월에 게재됐다. 김형찬 교수팀은 삼출성 나이관련 황반변성 환자의 빛간섭단층촬영에서 관찰되는 망막내액, 망막하액, 망막하고반사물질, 망막색소상피박리를 딥러닝 기술인 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용해 자동으로 구획화 해 안과 전문의와 비교 분석했다. 김형찬 교수팀은 삼출성 나이관련 황반변성 환자 93명, 93안에서 빛간섭단층촬영 영상을 찍은 후 각각에서 10장의 B-scan을 무작위로 추출해 총 930장을 확보했다. 이 중 550장은 회전, 늘임, 줄임 등의 변화를 거쳐 1만1550