눈의 망막 변화를 관찰해 안과는 물론 심장 질환ㆍ파킨슨병 등 중대한 질병까지 보다 저렴하고 정확히 검사해낼 수 있는 인공지능(AI)이 개발됐다.

망막. 사진출처=팍사베이

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13일(현지 시각) 영국 칼리지런던대 연구팀은 국제학술지 네이처(Nature)에 이같은 연구 결과가 담긴 논문을 게재했다. 기존에도 망막 사진으로 질병을 판독하는 도구들이 있었다. 하지만 연구팀이 개발한 'RET파운드(Found)'라는 AI는 자기주도학습(self-supervised learning)이라는 방식을 도입했다는 점이 특별하다. 즉 사람이 굳이 AI를 훈련하는 데 사용한 160만개에 달하는 망막 이미지의 분석 자료들을 일일이 분석해 정상 또는 비정상으로 분류할 필요가 없다는 것이다. 시간ㆍ비용이 엄청나게 들어가는 일이다. 연구팀은 챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM)을 훈련시키는 것과 유사한 방법을 사용해 시간·비용을 대폭 절약할 수 있는 AI를 개발했다.

챗GPT나 LLM 등은 인간이 생성해 놓은 수많은 기존 텍스트들을 활용해 이전 단어의 맥락에서 다음 단어를 예측한다. 연구팀이 개발한 AI도 이와 같은 방식이다. 다수의 기존 망막 사진들을 활용해 추가된 망막 이미지의 변화가 어떤 신체 상태를 반영하는지 예상해 낸다.

연구팀이 개발한 AI는 소량의 분류된 데이터를 통한 학습만으로도 다른 AI보다 높은 성능을 보였다. 예컨대 100명의 파킨슨병 환자의 망막 이미지와 100명의 정상인의 망막 이미지 데이터만 가지고 학습을 했지만 특유의 생성형 AI식 예측을 통해 판독의 정확성은 더 높았다. 당뇨성 망막병증의 경우도 예측 정확도가 0.822~0.943(1로 가까울 수록 정확함)로 기존 AI모델보다 훨씬 높았다. 심장마비ㆍ심부전, 뇌졸중 및 파킨슨병 등에 대한 예측도 상대적으로 정확했다.

인간의 망막은 건강을 들여다볼 수 있는 '창'으로 여겨진다. 아주 작은 혈관들로 구성된 모세혈관망을 직접적으로 관찰할 수 있는 유일한 신체의 일부분이기 때문이다. 연구팀의 피어스 키네 영국 런던 무어필드 안과병원 안과의사는 "만약 신체의 모든 혈관에 잠재적으로 영향을 미치는 고혈압과 같은 전신 심혈관 질환이 있다면 망막 이미지를 통해 직접 확인할 수 있다"고 설명했다. 망막은 또 뇌와 연결된 중추신경계의 말단이다. 망막의 상태를 잘 관찰하면 뇌 신경 조직의 건강 여부를 파악할 수 있다는 뜻이다.



김봉수 기자 bskim@asiae.co.kr
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