안저사진으로 치매 발생 위험 예측하는 AI 개발

서울대병원, 수검자 3.6만명·안저사진 10.8만장 분석
"기존 위험평가도구보다 우수"

국내 연구진이 망막 안저 사진만으로 현재 치매 여부를 선별하고 향후 치매 발생 위험까지 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. AI가 판단 근거로 삼은 망막 부위를 시각화하는 '설명 가능한 AI' 기술도 적용해 임상 활용 가능성을 평가했다.

서울대병원은 가정의학과 박상민 교수, 자이메드㈜ 장주영 박사, 서울의대 의료빅데이터연구센터 한창호 연구조교수·의과학과 김재원 박사 공동 연구팀이 2004~2016년 서울대병원 건강검진 수검자 3만6322명의 안저 사진 10만8008장을 활용해 치매 선별·예측 AI를 개발하고 성능을 평가했다고 28일 밝혔다.

왼쪽부터 박상민 서울대병원 가정의학과 교수, 장주영 자이메드㈜ 박사, 한창호 서울의대 의료빅데이터연구센터 연구조교수, 김재원 서울의대 의과학과 박사. 서울대병원

치매는 임상 평가와 인지검사, 뇌 자기공명영상(MRI) 등을 종합해 진단하지만 비용과 접근성 등의 한계가 있다. 망막은 중추신경계의 연장선으로 뇌의 혈관·신경 변화를 반영하는 조직으로 알려져 있어 치매 위험을 평가할 수 있는 생체표지자로 주목받고 있다.

연구팀은 안저 촬영 전후 2년 이내 치매 진단을 받은 1001명(2868장)을 치매군으로 정의하고 치매가 없는 대조군과 1대4로 매칭해 개발 데이터셋을 구축했다. 이후 5종의 파운데이션 모델과 3가지 미세조정(fine-tuning) 전략을 조합해 총 15개 AI 모델을 개발하고 성능을 비교했다.

그 결과 수백만 장의 안저 사진으로 사전 학습된 파운데이션 모델 'RETFound-MAE'에 부분 미세조정 전략을 적용한 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 이 모델의 현재 치매 선별 성능은 AUROC 0.750, 향후 치매 발생 위험 예측 성능은 C-index 0.812로 나타났다. 기존 임상 치매 위험 평가도구인 CAIDE의 AUROC 0.624, C-index 0.689보다 각각 높았다.

나이·성별 등 기존 치매 위험요인을 보정한 뒤에도 AI 점수가 높을수록 현재 및 향후 치매 위험이 유의하게 증가했다. 안저 사진이 기존 위험인자만으로 설명되지 않는 치매 관련 정보를 추가로 담고 있다는 설명이다.

의사결정곡선분석에서도 해당 AI는 CAIDE 점수와 전수검진·미검진 전략보다 높은 임상적 순이익을 보였다. CAIDE와 AI를 함께 활용했을 때 AUROC는 0.749에서 0.774로 향상돼 기존 치매 위험평가 체계를 보완할 가능성도 확인됐다.

연구팀은 AI가 안저 사진의 어느 부위를 근거로 판단했는지도 분석했다. 치매 선별과 발생 위험 예측 모두에서 시신경유두와 그 주변 영역에 높은 주목도가 나타났다.

시신경유두 전체의 주목도는 일반 주변 영역보다 5.72배 높았으며, 특히 시신경유두의 귀쪽 영역에서 가장 높은 주목도가 확인됐다. 시신경유두와 황반을 연결하는 유두황반다발과 시신경유두 주변부에서도 높은 주목도가 나타났다.

기존 연구에서 치매와 관련성이 보고된 망막 부위와 일치하는 결과로, AI가 생물학적으로 타당한 망막 신호를 활용해 판단했을 가능성을 뒷받침한다고 연구팀은 설명했다.

박 교수는 "추가적인 고비용 검사 없이 일상 검진 데이터를 활용하는 이번 AI 기술이 치매 예방과 조기 개입 전략에서 유용한 보조 도구가 되기를 기대한다"고 말했다. 장 박사는 "이번 연구는 AI의 예측 성능뿐 아니라 설명 가능성과 임상적 유용성을 함께 평가했다는 점에서 안저 영상 기반 AI 생체표지자 개발의 중요한 방향을 제시했다"고 말했다. 연구 결과는 국제학술지 'npj 디지털 메디슨' 최신호에 게재됐다.

박정연 기자 jy@asiae.co.kr